[发明专利]一种变电站中的噪音分析方法在审
| 申请号： | 201910439992.0 | 申请日： | 2019-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN110335617A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 赵建平;常喜强;邢占礼;刘新宇;王学民;赛涛;王志远;王秀龙;周喜宾;徐海奇;于文海;王陆陆;夏治;艾则孜江·加帕尔;陈超;马弘历;李京芳;夏瑞鹏;原春亮;王帅;王鑫;高峰;陈疆 | 申请（专利权）人： | 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L15/02;G10L15/04;G10L25/24;G10L25/30;G10L25/45 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 蒋秀清 |
| 地址： | 830011 新疆维吾尔*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种变电站中的噪音分析方法，属于变电站设备技术领域，首先，采集设备声音，进行预处理，获得能准确代表声音信息的声音段信号；再对声音段信号进行MFCC特征参数的提取；然后，对MFCC特征参数进行深度学习，构建一个基于卷积神经网络的模型，对该模型进行训练和测试后，输出识别结果，最后根据识别结果可以判断设备是否发出了异常噪音，从而说明设备是否存在故障。本发明解决了现有变电站中巡检机器人在判断设备故障时存在遗漏判断和误判断的情况，导致巡检结果不准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 变电站 判断设备 特征参数 噪音分析 预处理 卷积神经网络 变电站设备 巡检机器人 采集设备 声音信息 输出识别 巡检结果 异常噪音 误判断 构建 遗漏 测试 学习 | ||
【主权项】：
1.一种变电站中的噪音分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集设备声音，进行预处理，获得能准确代表声音信息的声音段信号，所述预处理包括依次进行预加重、分帧加窗和端点检测；步骤2：对预处理后的声音段信号进行MFCC特征参数的提取；步骤3：对MFCC特征参数进行深度学习，构建一个基于卷积神经网络的模型，对该模型进行训练和测试后，输出识别结果。
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