基于MPSO-MLE的变电站设备异常声源定位方法

• 作者: 张瑶 罗林根 王辉 盛戈嗥 江秀臣
• 来源期刊: 高电压技术
• 关键词: 电力设备 可听声 最大似然估计 变异粒子群算法 定位
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 智能传感关键技术及其应用专题|Special Issue on Intelligent Sensors: Key Technologies and Their Applications
• 页码范围: 3145-3153
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20200431

摘要

变电站电力设备的可听声信号中包含着丰富的振动、放电等信息,对电力设备声音信号的定位及分析是实现设备运行状态评估及故障诊断的有效手段之一.针对变电站全站设备,实现对设备异常声音信号的快速巡检及定位可有效地提升设备故障检测效率.为此基于非接触式声音传感器阵列,从统计分析的角度出发提出了利用极大似然估计法对全站电力设备声源进行定位的方法,并利用变异的粒子群优化算法降低运算量,实现了低信噪比环境下的设备故障声源高效精确定位.仿真分析及实验室测试表明,所提出的设备异常声源定位方法及系统在低信噪比环境中其定位误差比MUSIC方法降低约30％,可快速、有效地定位设备异常声源,为后续设备故障精确定位及诊断提供参考.