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基于图聚类的电力设备异常声音检测方法
被引量:
12
1
作者
翟洪婷
张庆锐
+3 位作者
卞若晨
孙丽丽
张延童
翟启
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期270-276,共7页
为获取智能电网中电力设备运行状况,考虑机器正常工作和异常工作状态下发出的声音不同,通过声音识别监测机器运行状态。针对获取机器异常状态下的声音样本的问题,该文提出一种基于图聚类的无监督机器状态检测方法。首先,通过自适应滤波...
为获取智能电网中电力设备运行状况,考虑机器正常工作和异常工作状态下发出的声音不同,通过声音识别监测机器运行状态。针对获取机器异常状态下的声音样本的问题,该文提出一种基于图聚类的无监督机器状态检测方法。首先,通过自适应滤波方法降低噪声对音频的干扰;其次,对正常声音提取调制谱特征;然后,使用图聚类构造簇以捕获正常声音的变化特性;最后,计算待测声音与簇的距离来识别异常状态。仿真结果表明,该文算法对阀门、风扇、滑轨和泵4种电力设备的检测精度均有提高。
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关键词
图聚类
电力设备
智能电网
自适应滤波
阀门
风扇
滑轨
泵
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职称材料
题名
基于图聚类的电力设备异常声音检测方法
被引量:
12
1
作者
翟洪婷
张庆锐
卞若晨
孙丽丽
张延童
翟启
机构
国网山东省电力公司信息通信公司
出处
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期270-276,共7页
基金
国网山东电力科技项目(2021A-083)。
文摘
为获取智能电网中电力设备运行状况,考虑机器正常工作和异常工作状态下发出的声音不同,通过声音识别监测机器运行状态。针对获取机器异常状态下的声音样本的问题,该文提出一种基于图聚类的无监督机器状态检测方法。首先,通过自适应滤波方法降低噪声对音频的干扰;其次,对正常声音提取调制谱特征;然后,使用图聚类构造簇以捕获正常声音的变化特性;最后,计算待测声音与簇的距离来识别异常状态。仿真结果表明,该文算法对阀门、风扇、滑轨和泵4种电力设备的检测精度均有提高。
关键词
图聚类
电力设备
智能电网
自适应滤波
阀门
风扇
滑轨
泵
Keywords
graph clustering
power equipment
smart grid
adaptive filtering
valves
fans
slide rails
pumps
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图聚类的电力设备异常声音检测方法
翟洪婷
张庆锐
卞若晨
孙丽丽
张延童
翟启
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
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