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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
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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。 展开更多
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
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