CN102322943A - 用于电力设备的声音异常检测***及检测方法 - Google Patents

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CN102322943A CN201110157505A CN201110157505A CN102322943A CN 102322943 A CN102322943 A CN 102322943A CN 201110157505 A CN201110157505 A CN 201110157505A CN 201110157505 A CN201110157505 A CN 201110157505A CN 102322943 A CN102322943 A CN 102322943A
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Abstract

本发明公开了一种用于电力设备的声音异常检测***及检测方法，所述***包括巡检平台、设置在所述巡检平台上的音频检测子***和与所述音频检测子***无线通讯的计算机子***；所述巡检平台包括行走机构和控制所述行走机构的控制模块；所述音频检测子***包括音频采集模块、视频服务模块、音频训练与识别模块和存储模块；所述音频采集模块的输出端接所述视频服务模块的输入端，所述视频服务模块的输出端接音频训练与识别模块的相应输入端，所述音频训练与识别模块和存储模块双向连接；所述计算机子***包括装有基站后台软件***的主机、音频数据显示模块和报警模块。采用本发明检测灵活、成本较低、可靠性高。

Description

用于电力设备的声音异常检测***及检测方法
技术领域
本发明涉及一种声音异常检测***和方法，尤其是一种用于电力设备的声音异常检测***及检测方法。
背景技术
当前，变电站的正常运行主要还是依靠人工的现场巡检和维护。这种方式存在以下两个问题：一、巡检人员的安全问题，变电站是一个充满高压和放电的危险环境，容易对巡检工作人员的身体造成伤害；二、人工巡检的效果问题，人员面对重复机械的工作时，容易产生疲倦、懈怠心理，降低巡检的效果和质量，并且，人工巡检也无法满足变电站设备故障的突发性和及时性。因此，人工巡检的效果是不稳定的，可靠性也无法提高。
一些变电站开始尝试自动化、智能化***来辅助或者取代人工巡检，无人值守变电站的需求也越来越多。在变电站设备声音检测方面，主要有变电站设备监听和超声波检测法的研究。变电站设备监听的方法，主要依赖安装在设备本体上面的音频传感器和中央处理器。其不足有以下两个方面：一、固定点和紧贴本体的方式，使得音频传感器的布置位置是固定的，没有灵活性；二、每个变电站设备都需要配备独立的音频传感器，太多数量的传感器设备，造成布置困难，成本偏高。超声波检测法，存在造价高、无法实时连续检测的缺陷。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种检测灵活、成本较低的用于电力设备的声音异常检测***及检测方法，主要利用声音信号处理及模式识别的技术，对变电站的设备进行声音检测，判别该设备是否存有异常或者内部故障，从而维持变电站的正常运行，同时保证人员安全。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
    一、技术方案1
一种用于电力设备的声音异常检测***，所述***包括音频检测子***和与所述音频检测子***无线通讯的计算机子***；
所述音频检测子***包括音频采集模块、视频服务模块、音频训练与识别模块、存储模块和第一通讯模块；所述音频采集模块的输出端接视频服务模块的输入端，所述视频服务模块的输出端接音频训练与识别模块的相应输入端，所述音频训练与识别模块的相应输出端接第一通讯模块的输入端，所述存储模块与音频训练与识别模块双向连接；
所述计算机子***包括装有基站后台软件***的计算机主机、音频数据显示模块、报警模块和第二通讯模块；所述第二通讯模块的输出端接计算机主机的相应输入端；所述计算机主机的相应输出端分别接音频数据显示模块和报警模块的输入端。
优选的，所述***还包括巡检平台，所述巡检平台包括行走机构和控制所述行走机构的控制模块；所述音频检测子***设置在所述巡检平台上。
所述音频训练与识别模块由ARM9微处理器和DSP微处理器组成。
所述巡检平台采用型号为LER-3000的电力巡检机器人。
二、技术方案2
用于电力设备的声音异常检测***的检测方法，按照下述步骤进行：
（1）启动电力巡检机器人；
（2）所述电力巡检机器人按照指定路线移动至电力设备巡检点，触发所述音频采集模块的启动端，音频采集模块采集电力设备的音频数据；
（3）采用视频服务模块接收音频采集模块的音频数据，进行数字信号压缩和传输；
（4）采用音频训练与识别模块进行接收视频服务模块传输的音频数据并进行音频数据的训练或识别；
首先判断是否进行音频数据的训练，当需要进行训练时，进入训练程序，将正常的变电站设备运行声音进行训练，得音频特征库，存储于所述存储模块中；
当不需要进行训练时，进入识别程序，DSP微处理器先提取当前采集的音频数据的子带特征，然后将所述子带特征与存储在所述存储模块中的音频特征库进行比对；
（5）所述音频训练与识别模块将比对结果通过所述第一通讯模块和第二通讯模块的实时通讯传输至计算机主机，当比对结果异常时，报警模块发出警报声、音频数据显示音频的波形数据和子带特征，否则，仅输出音频的波形数据和子带特征；
（6）判断巡检路线是否全部巡检完毕，当全部巡检完毕时，结束，否则进入步骤（2）。
本发明中所述音频检测子***主要针对变电站设备可能发生的、可从声音进行判别的异常现象或内部故障，给出检测结果。由声音可以体现故障的变电站设备故障，主要有几种：设备内部放电，绝缘子放电，电磁振动声异常，风扇、油泵电机转动异常，电容器声音异常等。音频检测子***的工作流程基本如下：巡检机器人在变电站里按照既定路线或任务轮回巡检，一天内可多次巡检，且覆盖变电站的大部分地理范围。音频检测子***中的音频采集模块可以实时地采集巡检机器人所到之处变电站设备运行的声音。音频训练与识别模块负责对该声音进行识别，从而判断出该设备是否存在异常或者故障。若发现有故障，则音频检测子***向基站后台软件***发出报警信息，通知变电站的值班人员。从而值班人员可以快速的采取解决措施，消除故障或隐患，保证变电站的安全运行。
采用上述技术方案产生的有益效果在于：1）由巡检平台辅助或者取代人工巡检的方式，可有效消除人员的工作危险，保护人身安全；2）音频检测子***，可有效检测变电站设备的异常声音，提高巡检的可靠性和稳定性，维护变电站的正常运行；3）巡检平台轮回检测站内的所有设备，灵活方便，自由控制，并且只需要装配一个拾音器，降低了其他方案中音频传感器的数量和配置难度，成本低廉、装置简易且可靠性高；4）音频检测子***与计算机子***实时通信，计算机子***可以实时接收、分析、显示各种音频数据，及时对异常结果报警，协助人员快速消除设备的运行隐患或故障，可有效保证巡检质量。
附图说明
图1是本发明实施例的原理框图；
图2是本发明实施例检测方法的流程图；
图3是本发明音频训练与识别模块的软件流程图。
具体实施方式
参见图1，本实施例包括音频检测子***和与所述音频检测子***无线通讯的计算机子***；
所述音频检测子***包括音频采集模块、视频服务模块、音频训练与识别模块、存储模块和第一通讯模块；所述音频采集模块的输出端接视频服务模块的输入端，所述视频服务模块的输出端接音频训练与识别模块的相应输入端，所述音频训练与识别模块的相应输出端接第一通讯模块的输入端，所述存储模块与音频训练与识别模块双向连接；
所述计算机子***包括装有基站后台软件***的计算机主机、音频数据显示模块、报警模块和第二通讯模块；所述计算机主机的相应输出端分别接音频数据显示模块和报警模块的输入端；所述第二通讯模块的输出端接计算机主机的相应输入端。
本实施例还包括巡检平台，所述巡检平台采用电力巡检机器人（以下简称机器人），其型号为LER-3000，是音频检测子***的载体，负责装载音频检测子***和执行巡检任务。所述机器人的相应输出端接音频检测模块的启动端，当机器人按照规定路线移动至设定的设备点时，其相应输出端会触发音频检测模块的启动端，所述音频检测模块开始采集设备运行的声音。
音频采集模块，采用拾音器设备，所述拾音器可实现户外、远距离环境的高保真录音操作。所述拾音器安装在巡检机器人的前部，将机器人所到之处的变电站设备声音采集起来，其采用坚固、耐用美观的金属外壳，表面电镀处理，具有防水防潮、高保真，低噪声的特点，为后续的音频信号处理提供了可靠的音频数据。
视频服务模块，与所述拾音器设备直接相连，用于接收拾音器的音频数据，完成数字信号压缩和传输的功能。压缩格式采用a律PCM音频格式，传输方式采用TCP/IP协议传输标准。
音频训练与识别模块，装配于机器人内部，由ARM9微处理器和DSP微处理器组成；所述ARM9微处理器采用S3C2440芯片，用于接收视频服务模块发来的音频数据，实现数据通信功能；所述DSP微处理器采用TMS320X2812芯片，完成训练和识别音频数据的功能。所述音频训练与识别包括训练程序和识别程序。所述训练程序，即通过VQ（矢量量化）算法对正常的变电站设备运行声音进行训练，得到正常声音特征库，并将该特征库存于存储模块；训练工作只需要开展一次，就可以使用该特征库进行所有音频识别的工作。所述识别程序，即DSP微处理器先提取当前采集的音频数据的子带特征，然后将子带特征进与事先存放在存储模块中的音频特征库进行比对，若比对结果显示为FALSE，则表明当前变电站某设备运行的声音异常，同时，比对结果交由ARM9发送到基站后台软件***。
VQ（矢量量化）算法是一种重要的模式分类方法。在音频识别***中，矢量量化可用来对每个待识别的音频数据进行建模。即在训练阶段，用LBG算法对音频特征进行无导师的模式聚类，形成各个码本；在识别阶段，寻找测试语音与各个码本间的平均最小量化失真距离，距离最小者即作为识别结果输出。最终可以判别音频数据是否异常。
所述存储模块为连接在ARM9微处理器上的FLASH存储设备。所述存储模块用于存储训练形成的音频特征库和音频识别后的结果，以及操作***内核和文件***等。
所述计算机子***设置在变电站主控室，与设置在巡检平台上的音频检测子***通过第一通讯模块和第二通讯模块之间可互相通信，所述第一通讯模块和第二通讯模块符合802.11n协议；计算机子***及时接收音频检测的异常结果并通过报警模块进行报警；同时，可对值班的工作人员或相关人员进行音频数据的展示，如波形数据、子带特征数据，此任务由音频数据显示模块承担。
采用上述技术方案进行电力设备声音异常检测的方法，按照下述步骤进行，参见图2~图3：
（1）启动电力巡检机器人；
（2）所述电力巡检机器人按照指定路线移动至电力设备巡检点，触发所述音频采集模块的启动端，所述音频采集模块采集电力设备的音频数据；
（3）采用视频服务模块接收音频采集模块的音频数据，进行数字信号压缩和传输；
（4）采用音频训练与识别模块进行接收视频服务模块传输的音频数据并进行音频数据的训练或识别；
首先判断音频特征库中是否存有该设备的音频特征数据，当存有该设备的音频特征时，则不需要进行训练程序，直接进入识别程序，否则进入训练程序。
当需要进行训练时，进入训练程序，将正常的变电站设备运行声音进行训练，得正常音频特征库，存储于所述存储模块中；
当不需要进行训练时，进入识别程序，DSP微处理器先提取当前采集的音频数据的子带特征，然后将所述子带特征与存储在所述存储模块中的音频特征库进行比对；
（5）所述音频训练与识别模块将比对结果通过所述第一通讯模块和第二通讯模块的实时通讯传输至计算机主机，当比对结果异常时，报警模块发出警报声、音频数据显示音频的波形数据和子带特征，否则，仅输出音频的波形数据和子带特征；
（6）判断巡检路线是否全部巡检完毕，当全部巡检完毕时，结束，否则进入步骤（2）。
综上，当机器人移动到变电站设备旁边时，机器人会启动音频采集模块，由拾音器以8k的采样率录制变电站设备的运行声音，声音录制后，传入视频服务模块，视频服务模块对该声音进行编码和压缩，形成A率PCM格式的音频信号。该数字信号会进入音频训练和识别模块。
音频训练和识别模块具有两个分支，即训练功能和识别功能。当机器人第一次执行巡检任务之前，机器人启用训练功能。训练的功能是接收视频服务模块传送的声音，提取该声音的特征，产生音频特征库，并将该特征库和传送来的声音一同存放于存储模块。训练的功能只需要执行一次，就可以产生音频特征库，为识别功能做好准备。识别的功能是接收视频服务模块传送的声音后，提取待检测声音的特征，并从存储模块取出事先训练好的声音特征库，并将声音特征库与待识别声音的特征进行比对，从而得出比对结果。若比对结果为FALSE，说明待检测声音是存在异常的，音频训练和识别模块与计算机子***无线通讯，则报警模块会启动报警，同时，音频数据显示模块可以将该声音的一些数据和特征进行显示。

Claims (6)

1.一种用于电力设备的声音异常检测***，其特征在于所述***包括音频检测子***和与所述音频检测子***无线通讯的计算机子***；
所述音频检测子***包括音频采集模块、视频服务模块、音频训练与识别模块、存储模块和第一通讯模块；所述音频采集模块的输出端接视频服务模块的输入端，所述视频服务模块的输出端接音频训练与识别模块的相应输入端，所述音频训练与识别模块的相应输出端接第一通讯模块的输入端，所述存储模块与音频训练与识别模块双向连接；
所述计算机子***包括装有基站后台软件***的计算机主机、音频数据显示模块、报警模块和第二通讯模块；所述第二通讯模块的输出端接计算机主机的相应输入端；所述计算机主机的相应输出端分别接音频数据显示模块和报警模块的输入端。
2.根据权利要求1所述的用于电力设备的声音异常检测***，其特征在于还包括巡检平台，所述巡检平台包括行走机构和控制所述行走机构的控制模块；所述音频检测子***设置在所述巡检平台上。
3.根据权利要求2所述的用于电力设备的声音异常检测***，其特征在于所述音频训练与识别模块由ARM9微处理器和DSP微处理器组成。
4.根据权利要求3所述的用于电力设备的声音异常检测***，其特征在于所述巡检平台采用型号为LER-3000的电力巡检机器人。
5.根据权利要求4所述的用于电力设备的声音异常检测***的检测方法，其特征在于按照下述步骤进行：
（1）启动电力巡检机器人；
（2）所述电力巡检机器人按照指定路线移动至电力设备巡检点，触发所述音频采集模块的启动端，音频采集模块采集电力设备的音频数据；
（3）采用视频服务模块接收音频采集模块的音频数据，进行数字信号压缩和传输；
（4）采用音频训练与识别模块进行接收视频服务模块传输的音频数据并进行音频数据的训练或识别；
首先判断是否进行音频数据的训练，当需要进行训练时，进入训练程序，将正常的变电站设备运行声音进行训练，得音频特征库，存储于所述存储模块中；
当不需要进行训练时，进入识别程序，DSP微处理器先提取当前采集的音频数据的子带特征，然后将所述子带特征与存储在所述存储模块中的音频特征库进行比对；
（5）所述音频训练与识别模块将比对结果通过所述第一通讯模块和第二通讯模块的实时通讯传输至计算机主机，当比对结果异常时，报警模块发出警报声、音频数据显示音频的波形数据和子带特征，否则，仅输出音频的波形数据和子带特征；
（6）判断巡检路线是否全部巡检完毕，当巡检完毕时，结束；否则进入步骤（2）。
6.根据权利要求5所述的用于电力设备的声音异常检测方法，其特征在于步骤（3）中所述训练程序通过VQ算法对正常的变电站设备运行声音进行训练。
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