MFCC-小波神经网络电气主设备音频监控研究

MFCC-小波神经网络电气主设备音频监控研究

论文摘要

变电站在线监测技术在"遥听"方面存在缺陷,提出了一种基于声音信号识别的电气主设备在线监控方法,通过安装在设备上的定向拾音器将设备声音转换为电信号后经网络录音盒送入服务器,服务器提取声音信号的MFCC参数后输入小波神经网络进行设备运行状态识别。介绍了监测系统的关键技术即声音信号特征参数提取和声音识别过程,以及现场提取的声音信号仿真分析。该技术能对设备实现在线监测且能很好地克服人工监听可靠性不高的缺点。

论文目录

  • 1 监测原理
  •   1.1 MFCC参数提取
  •     (1)预加重:
  •     (2)分帧加窗:
  •     (3)FFT变换:
  •     (4)Mel滤波并取对数能量:
  •     (5)DCT变换:
  •   1.2 基于小波神经网络的声音信号特征识别
  • 2 现场安装情况
  • 3 设备声音信号仿真分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王林,扈海泽,方梦鸽

    关键词: 声音信号,参数,小波神经网络,在线监测

    来源: 电力与能源 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,电信技术

    单位: 国网湖南省电力公司郴州供电公司,吉首大学,长沙理工大学

    基金: 湖南省教育厅一般项目(18C0565),吉首大学科研项目(Jdx17030)

    分类号: TM63;TN912.3

    页码: 660-663+673

    总页数: 5

    文件大小: 1679K

    下载量: 60

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