【摘 要】
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声音和振动是机械信息的直接载体,声振检测技术的推广为电网主设备的状态评价与机械缺陷的诊断提供了有效的手段,而人工智能技术的发展给基于声纹检测的电网主设备智能诊断提供了前所未有的机遇.通过对变压器开展振动声学信号的分析,通过多事件检测技术对变压器初始声纹数据进行预处理和清洗,应用人工智能和数据驱动算法,提取设备在不同运行工况声纹特征,挖掘高有功值和变压器声纹之间的的对应关系,探索表征其运行状态的有效方式.
【机 构】
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国网安徽省电力有限公司 电力科学研究院,安徽 合肥 230601;国网安徽省电力有限公司,安徽 合肥 230026;国网安徽省电力有限公司 六安供电公司,安徽 六安 237000;安徽继远电网技术有限
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声音和振动是机械信息的直接载体,声振检测技术的推广为电网主设备的状态评价与机械缺陷的诊断提供了有效的手段,而人工智能技术的发展给基于声纹检测的电网主设备智能诊断提供了前所未有的机遇.通过对变压器开展振动声学信号的分析,通过多事件检测技术对变压器初始声纹数据进行预处理和清洗,应用人工智能和数据驱动算法,提取设备在不同运行工况声纹特征,挖掘高有功值和变压器声纹之间的的对应关系,探索表征其运行状态的有效方式.
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