[发明专利]一种基于超声传感器阵列的局放信号检测方法和系统

权利要求书

1.一种基于超声传感器阵列的局放信号检测方法，其特征在于：包括，

S1：采集包括局放和不包括局放的声音数据，标注后训练得到局放信号检测模型；

S2：构建传感器阵列，通过滑窗连续截取待识别的声音信号，并使用局放信号检测模型进行初步检测；

S3：对初步检测中的疑似局放信号进行DOA估计，确定局放方位；

S4：以局放方位作为增强方向对声音信号进行增强处理；

S5：使用局放信号监测模型对增强后的局放信号进行识别，判断是否存在局放信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于超声传感器阵列的局放信号检测方法，其特征在于：步骤S1中通过2D卷积神经网络训练得到所述的局放信号监测模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于超声传感器阵列的局放信号检测方法，其特征在于：所述2D卷积神经网络包括依次连接的输入层、2D卷积层、池化层、2D卷积层、池化层、全连接层和softmax层，所述softmax层包括两个输出节点，分别输出包含局放信息和不包含局放信息的概率。

4.根据权利要求2所述的一种基于超声传感器阵列的局放信号检测方法，其特征在于：步骤S1中，训练前对音频数据进行短时傅里叶变换，转化为等时间长度的声谱图，将声谱图作为2D卷积神经网络的输入数据。

5.根据权利要求4所述的一种基于超声传感器阵列的局放信号检测方法，其特征在于：步骤S2中的所述滑窗的长度与训练样本的时间长度相同，所述滑窗的移动长度也与训练样本的时间长度相同，对滑窗截取的时域信号进行短时傅里叶变换得到声谱图。

6.根据权利要求1所述的一种基于超声传感器阵列的局放信号检测方法，其特征在于：所述局放信号检测模型进行初步检测输出的存在局放的一次概率为P1，如果P1PT1，则认为该待检测信号为疑似局放信号，其中PT10.5。

7.根据权利要求1所述的一种基于超声传感器阵列的局放信号检测方法，其特征在于：步骤S3中获取疑似局放信号对应时间段内每个传感器获取的声音信号和传感器阵列位置，将所有声音信号作为阵列DOA估计的输入，进行宽带DOA估计；如果DOA谱峰值大于预设门限T，则谱峰位置对应的DOA即为局放方位。

8.根据权利要求7所述的一种基于超声传感器阵列的局放信号检测方法，其特征在于：所述对声音信号进行增强处理的方法为，

以DOA方向作为增强方向，采用MVDR增强算法对滑窗内截取的信号进行降噪，公式为，

X＝FFT(x)

其中，X表示滑窗截取的多通道信号矩阵，矩阵大小为Nr×N，Nr为通道个数，N为滑窗的时间长度，FFT()表示快速傅里叶变换，IFFT()表示快速傅里叶反变换，a(f)为频点f对应的方向向量，是上一步DOA计算的结果，为降噪后的输出结果。

9.根据权利要求8所述的一种基于超声传感器阵列的局放信号检测方法，其特征在于：将增强降噪后的时域信号重新进行短时傅里叶变换，转换得到的声谱图输入到局放信号检测模型中计算得到存在局放信号的二次概率为P2，当P2≥PT2时，认为该截取信号中存在局放信号；其中PT2为二次局放特征判定概率门限，PT2PT1。

10.一种基于超声传感器阵列的局放信号检测系统，其特征在于：包括，

训练模块，采集包括局放和不包括局放的声音数据，标注后训练得到局放信号检测模型；

初步检测模块，构建传感器阵列，通过滑窗连续截取待识别的声音信号，并使用局放信号检测模型进行初步检测；

局放定位模块，对初步检测中的疑似局放信号进行DOA估计，确定局放方位；

增强降噪模块，以局放方位作为增强方向对声音信号进行增强处理；

二次判定模块，使用局放信号监测模型对增强后的局放信号进行识别，判断是否存在局放信号。