[发明专利]一种变电站设备异常声源定位方法及系统

权利要求书

1.一种变电站设备异常声源定位方法，其特征在于，包括步骤：

(1)采集变电站声音信号样本Y＝[y₁,y₂,…,y_n]；

(2)建立变电站声音信号样本的似然函数：

(3)采用改进的粒子群算法求取变电站声音信号样本的似然函数的最大值，并基于该最大值获得与该最大值所对应的方向角D的估计值，以对变电站设备异常声源进行定位。

2.如权利要求1所述的变电站设备异常声源定位方法，其特征在于，对于声音信号样本Y＝[y₁,y₂,…,y_n]，所述变电站声音信号样本的似然函数被构造为：

其中，θ表示声音信号的俯仰角，表示声音信号的方位角，σ²表示噪声信号的方差，tr(·)表示矩阵的迹；R表示声音信号的协方差矩阵，y_i(t)表示声音信号，为声音信号的方向向量，为方向向量展成空间的投影算子，n表示声音信号样本中声音信号的数量，y_i^H(t)表示声音信号y_i(t)矩阵的共轭转置。

3.如权利要求2所述的变电站设备异常声源定位方法，其特征在于，在步骤(3)中，根据下述公式获得声音信号方向角D的估计值：

4.如权利要求1-3中任意一项所述的变电站设备异常声源定位方法，其特征在于，所述步骤(3)中采用改进的粒子群算法求取变电站声音信号样本的似然函数的最大值包括步骤：

将所述似然函数作为粒子群算法的适应度函数，以计算适应度函数的值；其中设粒子群算法的搜索空间为分别表征声音信号的俯仰角θ和声音信号的方位角的2维空间，粒子群算法内的粒子对应不同的俯仰角θ和方位角

基于下述粒子的速度和位置计算式搜索粒子个体最优解和群体最优解：

v_id(t+1)＝ωv_id(t)+c₁r₁(p_id(t)-x_id(t))+c₂r₂(p_gd(t)-x_id(t))

x_id(t+1)＝x_id(t)+v_id(t+1)

其中，t表示当前搜索次数，x_id表示第i个粒子的第d维的位置，v_id表示第i个粒子的第d维速度，d＝1,2；i＝1,2,……,m；m表示粒子群内粒子的个数；c₁和c₂为加速度常数，分别为认知参数和社会参数；r₁和r₂表示区间[0,1]上的随机数；p_id和p_gd分别表示粒子群在历史搜索中的个体最优解和群体最优解；ω为随机权重；

基于粒子个体最优解和群体最优解，不断更新粒子速度和粒子位置，每次最优粒子位置更新后，将粒子个体最优位置赋予1个随机信任度值P，当随机信任度值P小于变异信任度阈值时，实施变异，计算新粒子个体位置的适应度函数值，若其优于变异操作前的位置，则用变异后的粒子个体位置代替之前的粒子个体位置，否则粒子个体位置不变。

5.如权利要求4所述的变电站设备异常声源定位方法，其特征在于，随机权重ω的表达式为：

在该式中，N(0,1)是服从正态分布的随机数；μ_max和μ_min分别为惯性权重μ的最大值和最小值；σ为随机权重方差；r是0～1之间均匀分布的随机数。

6.如权利要求4所述的变电站设备异常声源定位方法，其特征在于，采用布谷鸟算法实施变异。