变压器声纹信号监测与智能诊断技术研究及应用

项目简介

研究变压器振动声纹特性，并对设备的振动信号与声音信号的耦合性进行分析，研究设备由于结构件松动、传动结构变形等机械问题造成的异常信号特性；提出变压器高分辨率异响识别技术，基于特征功率谱分解重构理论，开展变压器典型故障信号分析，并研究针对变压器声音信号的去噪技术；研究变压器声音信号特征提取技术，实现变压器声音信号典型特征的有效提取；研究变压器声音信号特征知识库半自动构建技术，提出复杂变电站声环境下的高分辨率异响识别技术，获得可视化声源结果优化算法，实现变压器声音信号特征知识库的快速构建；完成声纹故障识别和故障空间定位，构建基于深度学习的智能故障诊断系统。

项目成员

姓名：王彬彬，性别：男，电话：158****3117，毕业时间：总经理，院校专业：昆明理工大学 有色金属冶金
姓名：李娜，性别：女，电话：158****0422，毕业时间：销售经理，院校专业：北京中山学院艺术设计
姓名：李晓辉，性别：男，电话：184****5010，毕业时间：技术员，院校专业：昭通学院应用化学

项目背景、面临的问题以及需求

变压器作为供电系统中最重要的电气设备之一。 在设备长期运行过程中， 会因制造、 安装不良、 过载及老化引起噪声异常， 一线工人在依据电力变压器检修导则工作时， 有很多依据听声音来源进行故障判断， 一方面对于工人经验要求比较高， 一方面缺失相应的声纹设备进行24小时不间断服务。
我公司研发变压器声纹监测终端利用麦克风阵列技术，采集变压器运行声音，通过声源定位，去混响，信号增强与提取等技术，实现声音无差别采集和信号提取。通过有线方式，上传至应用平台。平台支持公有云和私有云部署。 采用数理模型与机理模型相结合方式，融合变压器声纹监测算法和模型，实现了对变压器健康状态监测和常见故障判断。通过应用层实现变压器状态展示、异常告警、故障诊断等人机交互功能。

项目实施计划和预期进展

2023/7-2024/6：变压器故障声纹数据收集、去噪、分析工作；
2024/7-2025/8：变压器声纹识别设备设计、安装、市场推广；
2025/9-2026/10：变压器故障声纹识别设备的全线推广。

其他资助情况

项目日志