【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及声学成像领域，特别涉及基于稀疏贝叶斯学习模型的变压器声源定位成像领域。
技术介绍
1、变压器运行状态下噪声源的空间分布可反映其健康状态，准确定位变压器声源位置对变压器故障诊断和健康状态监测具有重要意义，声学成像通过生成声压图并与视频图像叠加可直观显示变压器声源分布，是变压器声源定位的有效手段。
2、现有声学成像技术一般采用波束形成算法或者clean算法，麦克风阵列和变压器的距离较远，而且变电站电磁环境复杂，麦克风阵列数据采集过程易受到干扰，造成数据信噪比发生变化，严重影响声学成像准确度，所以高分辨率声学成像技术对变压器声源的准确定位具有关键作用。
技术实现思路
1、本专利技术为了提高声学成像的分辨率，并减少采集数据时的噪音干扰。
2、本专利技术所述的技术方案为一种基于稀疏贝叶斯学习模型的变压器声源定位成像方法，所述方法包括以下步骤：
3、s1.建立空间坐标系，确定麦克风阵列参考点的空间坐标以及所有麦克风的空间坐标，确定目标平面，将所述目标平...
【技术保护点】
1.一种基于稀疏贝叶斯学习模型的变压器声源定位成像方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，S1中所述格林函数为：
3.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，S2中所述过完备表示模型为：
4.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，S3中所述信号的多层贝叶斯模型中第一层使用零均值复高斯模型描述信号：
5.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，S4中所述的确定所有变量的联合分布的方法为：
6.一种基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏贝叶斯学习模型的变压器声源定位成像方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，s1中所述格林函数为：
3.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，s2中所述过完备表示模型为：
4.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，s3中所述信号的多层贝叶斯模型中第一层使用零均值复高斯模型描述信号：
5.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，s4中所述的确定所有变量的联合分布的方法为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖肇毅，张雅洁，陈冰心，卢佳玮，刘波江，刘珂，何文志，刘勤锋，黄玉和，林家驹，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司东莞供电局，
类型：发明
国别省市：
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