【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习、音频信号处理领域，特别是涉及了一种基于声波分析的电力线缆断裂预测方法
技术介绍
1、随着现代社会对电力需求的不断增加，输电线的安全运行成为保障社会经济稳定发展的关键因素。传统的输电线巡检主要依赖于人工方式，不仅工作强度大、效率低下，而且存在一定的安全隐患和管理难度。为了提升输电线巡检的效率和精确度，基于声波分析和机器学习技术的自动化监测方法应运而生。
2、电力线缆在运行过程中，由于外力作用、环境因素和使用寿命等原因，可能会出现断裂现象。传统的监测方法主要依靠定期人工巡检和简单的物理检测手段，难以实现实时、精准的断裂预测。声波分析技术通过捕捉和分析电力线缆中的声波信号，能够实时监测电力线缆的健康状态。然而，声波信号具有复杂性和多变性，需要结合机器学习算法对其进行精细分析，以提高断裂预测的准确性。
3、目前，基于声波分析的电力线缆监测方法已经取得了一定的研究成果，但在实际应用中仍存在一些挑战，如信号处理复杂、模型训练数据不足等。为了克服这些困难，提出了一种基于声波分析的电力线缆断裂预测方法，通...
【技术保护点】
1.一种基于声波分析的电力线缆断裂预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于声波传感器获取电力线缆的声波信号数据，其特征在于，使用瑞利波传感器和光纤传感器组成声波检测系统。
3.根据权利要求1所述的对声波信号进行预处理和特征提取的方法，其特征在于，使用滤波和去噪操作对采集到的声波信号进行预处理，再提取预处理后声波信号的频率、振幅和相位特征参数。
4.根据权利要求1所述的利用机器学习算法构建断裂预测模型，其特征在于，利用神经网络算法构建断裂预测模型，通过收集并标注大量正常和断裂状态下的声波信号数据，对预测模型进...
【技术特征摘要】
1.一种基于声波分析的电力线缆断裂预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于声波传感器获取电力线缆的声波信号数据，其特征在于，使用瑞利波传感器和光纤传感器组成声波检测系统。
3.根据权利要求1所述的对声波信号进行预处理和特征提取的方法，其特征在于，使用滤波和去噪操作对采集到的声波信号进行预处理，再提取预处理后声波信号的频率、振幅和相位特征参数。
...【专利技术属性】
技术研发人员：吴建锋，黄耀升，孙天成，王永华，陈志锋，张超，陈剑平，甄志明，温带银，杨尚彬，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司江门供电局，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。