无人值守变电站电力设备音频监测及故障诊断系统

• 作者: 彭向阳 易琳 沈琦 王柯 王锐
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 变电站 电力设备 故障诊断 隐马尔科夫模型 梅尔频率倒谱系数
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.11.003

摘要

针对智能变电站的无人值守需求及现有故障诊断系统的不足,提出一种电力设备音频监测及故障诊断系统;根据变电站电力设备音频信号信噪比较低的特点,采用具有强鲁棒性的梅尔频率倒谱系数作为判断音频信号异常的特征参数,在此基础上根据音频特征构成多样本观测序列,并采用隐马尔科夫模型进行故障诊断,通过对比对数似然估计概率的输出值确定故障类型;该方法具有实时性较强的优势,也避免了现有故障诊断方法要求较大样本容量的缺陷;实验结果表明,该故障诊断系统具有较高的识别率和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭向阳	广东电网有限责任公司电力科学研究院	95	883	15.0	25.0
2	王柯	广东电网有限责任公司电力科学研究院	33	501	12.0	22.0
3	王锐	广东电网有限责任公司电力科学研究院	33	230	9.0	13.0
4	易琳	广东电网有限责任公司电力科学研究院	19	116	6.0	10.0
5	沈琦	中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所	3	3	1.0	1.0