基于声音识别的设备状态检测算法

• 作者: 孙农亮 李晶 滕升华
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 变电站巡检机器人 谐波特征 矢量量化 LBG算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 94-98
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3829字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.06.025

摘要

变压器和高抗是变电站中的两种重要设备,设备运行的声音代表了设备运行的状态.但是,目前巡检机器人还不具备设备声音识别的功能,文中利用机巡检器人所带的拾音器采集巡检过程中的设备声音,利用声音信号处理及识别技术对设备声音进行分析与识别,提出了基于声音谐波特征及矢量量化的变电站设备声音识别算法,提取了[0Hz,1000Hz]范围内的21个谐波作为特征,建立数量庞大的样本库,在此基础上利用LBG算法训练得到变压器和高抗设备的码本,最后实现了变压器和高抗设备运行状态的准确识别,达到99％的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙农亮		43	471	8.0	21.0
2	滕升华		16	121	5.0	10.0
3	李晶		7	45	5.0	6.0