[发明专利]一种基于深度学习的变电站设备声音故障检测及定位方法在审
| 申请号： | 202011058535.6 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112183647A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 何若太;赵培峰;赵国伟;张政;王强;樊兴超 | 申请（专利权）人： | 国网山西省电力公司大同供电公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理事务所(普通合伙) 11457 | 代理人： | 孙红颖 |
| 地址： | 037000*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的变电站设备声音故障检测及定位方法，包括：获取变电站设备声音数据，并对变电站设备声音数据进行数据标注，生成样本数据集；采用音频加噪的方式对样本数据集进行数据增强，并对增强处理的样本数据集中变电站设备声音数据进行数据预处理，生成多通道语谱图序列；针对多通道语谱图序列，基于卷积神经网络编码和长短期记忆网络检测，构建变电站设备声音故障检测模型；根据样本数据集对变电站设备声音故障检测模型进行训练，以得到训练好的变电站设备声音故障检测模型，对变电站设备声音进行故障检测及定位。通过本申请中的技术方案，克服现有变电站设备声音故障检测技术中检测效率低以及算法鲁棒性差等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 变电站 设备 声音 故障 检测 定位 方法 | ||
【主权项】：
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