输电线路常常遭受施工机械破坏导致停电事故,而传统的人工巡检和视频监控不具有实时性,光纤传感“后知后觉”,不能起到及时预警的作用。针对上述情况,文章通过研究声信号的特性及其在传播过程中的衰减特性,分析工程机械声信号的产生机...输电线路常常遭受施工机械破坏导致停电事故,而传统的人工巡检和视频监控不具有实时性,光纤传感“后知后觉”,不能起到及时预警的作用。针对上述情况,文章通过研究声信号的特性及其在传播过程中的衰减特性,分析工程机械声信号的产生机理。并基于微振动传感器开发振动采集装置,现场采集各类工程机械不同条件下的声信号数据,分析声信号的振动特征,通过预处理和梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)特征提取,构建模型数据库,利用对数似然比的评价指标进行被测声信号识别。实际测试结果表明,典型工程机械的识别率达到93%以上,验证了声信号振动特征的准确性和识别算法的有效性,实现了输电线路环境异变监测和预警。展开更多
文摘输电线路常常遭受施工机械破坏导致停电事故,而传统的人工巡检和视频监控不具有实时性,光纤传感“后知后觉”,不能起到及时预警的作用。针对上述情况,文章通过研究声信号的特性及其在传播过程中的衰减特性,分析工程机械声信号的产生机理。并基于微振动传感器开发振动采集装置,现场采集各类工程机械不同条件下的声信号数据,分析声信号的振动特征,通过预处理和梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)特征提取,构建模型数据库,利用对数似然比的评价指标进行被测声信号识别。实际测试结果表明,典型工程机械的识别率达到93%以上,验证了声信号振动特征的准确性和识别算法的有效性,实现了输电线路环境异变监测和预警。