特殊性，本文基于变基于声音谐波特征和人工配合的变电设备运行状态识别论文原稿处理操作，计算每帧的特征向量，然后利用训练得到的码本进行识别。分别计算每帧码本之间的距离得到，其中为帧号，并计算得到距离的最小值，最后利用阈值进行状态识别，即节描述的识别果分析由于机器人采集的样本数量非常庞大，并且有很多样本在较长的时间内都是重复性的波形。因此，对样本进行了筛选，选取了有代表性的各种波形并剔除了包含刮风下雨说话声风雨声救护车声等各种背景噪声的样本，其中样本分别取了帧，的变电站不同的条件下采集了大量的设备声音样本，对这些样本进行了大量的统计和分析，发现变电设备声音具有很好的谐波特性。图为变电站采集的设备声音频谱分析结果。基于声音谐波特征和人工配合的变电设备运行状态识别论文原稿。针对变电站中设备的运行状态检测，电力部门采取了多种方法，但是这些方法往往是接触式检测技术。然而，接触式检测方式有时会影响设备的正常运行。而有经验的工作人员可以通过设备发出的声音判别设备的运行状况，甚至还能通过异常声音失，甚至带来灾难性的后果。长期以来，我国在变电站设备巡检中主要靠人工巡检作业方式。在雷雨大风等恶劣天气下，人工巡检作业方式存在较大安全风险，并且检测到的数据也无法及时地传入管理信息系统。采用机器人技术进行变电站巡检，巡检作业方式。在雷雨大风等恶劣天气下，人工巡检作业方式存在较大安全风险，并且检测到的数据也无法及时地传入管理信息系统。采用机器人技术进行变电站巡检，既具有人工巡检的灵活性智能性，又能克服在恶劣天气下人工巡检作业方式不了多种方法，但是这些方法往往是接触式检测技术。然而，接触式检测方式有时会影响设备的正常运行。而有经验的工作人员可以通过设备发出的声音判别设备的运行状况，甚至还能通过异常声音得到故障的原因，这种方式被称为非接触式检测方者簡介杨超超，男，云南保山人，本科，助理工程师，研究方向智能运行傅里叶分析不需要参数模型，是经典的信号分析方法。因此，本文首先利用傅里叶分析方法对信号进行了频谱分析。在不同的变电站不同的条件下采集了大量的设备声音基于声音谐波特征和人工配合的变电设备运行状态识别论文原稿既具有人工巡检的灵活性智能性，又能克服在恶劣天气下人工巡检作业方式不能巡检的缺陷。同时也是自动化智能化和无人值守变电站巡检技术的发展方向，。基于声音谐波特征和人工配合的变电设备运行状态识别论文原稿。的平稳的，运行状态改变时往往会出现比较尖锐的声音，并且声音也变的不平稳。关键词变电站巡检机器人状态识别谐波特征算法引言电力设备贯穿于发电输电和配电等电力生产的各个环节，旦电力设备出现异常就会造成巨大的经济电子与计算机技术，金涛，陈毅阳，段小华等基于改进的电力系统同步相量测量算法研究电工技术学报，李杭生，陈丹频谱分析中窗函数的研究微计算机信息巡检的缺陷。同时也是自动化智能化和无人值守变电站巡检技术的发展方向，。基于声音谐波特征和人工配合的变电设备运行状态识别论文原稿。设备声音分析及特征提取特征是区分不同物体的关键，变电设备在正常情况下发出的声音是稳定。关键词变电站巡检机器人状态识别谐波特征算法引言电力设备贯穿于发电输电和配电等电力生产的各个环节，旦电力设备出现异常就会造成巨大的经济损失，甚至带来灾难性的后果。长期以来，我国在变电站设备巡检中主要靠人工样本，对这些样本进行了大量的统计和分析，发现变电设备声音具有很好的谐波特性。图为变电站采集的设备声音频谱分析结果。从图可见设备声音谐波结构非常明显，频谱集中在工频倍数位置。针对变电站中设备的运行状态检测，电力部门采取梁彦霞，杨家玮，李烨种快速有效的初始码书生成算法计算机科学，基于声音谐波特征和人工配合的变电设备运行状态识别论文原稿，高宇，黄宜坚基于分数阶傅里叶变换的振动信号分析计量学报，许胜辉非同步交流采样的测量与计算等智能巡检机器人应用技术研究年中国电机工程学会年会，宋晓明变电站智能巡检机器人关键技术研究长沙理工大学电站智能巡检机器人平台，提出了种声音谐波特征和人工配合的变电站设备运行态识别方法。算法提取设备声音在，范围内的个谐波作为特征，建立了特征样本库，利用算法訓练得到了声音的码本，利用码本间的欧式距离实现了变程。由于变电站设备在运行中会出现负荷不同的运行状态，因此，需将识别结果传送到后台监控系统，操控室现场工作人员进行确认，如若结果正确，则及时进行维修。实验结果显示，正常样本与码本的偏差在，范围内。添加鸟叫救护车帧长度为点，并用汉宁窗对每帧数据进行加窗处理。对这些样本进行离散傅里叶变换，得到了每帧对应的维谐波特征向量。在此基础上，利用算法分别对设备样本进行了聚类，得到了训练码本。识别时，先对样本进行加窗分帧等预外，通过大量的样本分析，发现设备声音的频谱基本位于以下。并且样本质量好噪声小频谱更集中。考虑到设备异常时会出现大量的高次谐波，本文提取，处的个谐波分量的组建维的特征矢量，。实验及结音得到故障的原因，这种方式被称为非接触式检测方法。从图可见设备声音谐波结构非常明显，频谱集中在工频倍数位置。傅里叶分析不需要参数模型，是经典的信号分析方法。因此，本文首先利用傅里叶分析方法对信号进行了频谱分析。在不同