本發(fā)明涉及智能電網(wǎng)，特別是涉及一種提取變壓器聲紋特征的方法及裝置、存儲介質、設備。

背景技術：

1、隨著智能電網(wǎng)的不斷發(fā)展，變壓器在能源傳輸和分配系統(tǒng)中起著至關重要的作用。變壓器的狀態(tài)監(jiān)測和識別對于確保電網(wǎng)的穩(wěn)定運行至關重要。傳統(tǒng)的變壓器狀態(tài)監(jiān)測方法往往局限于電流、電壓等參數(shù)的監(jiān)測，然而這些監(jiān)測方式有時并不能全面準確地反映變壓器的運行狀態(tài)。

2、變壓器是將交流電能從一個電路傳輸?shù)搅硪粋€電路的電氣設備，由于變壓器中繞組線圈受電動力的作用，鐵芯受磁致伸縮力的作用，導致變壓器運行過程中發(fā)出振動聲音。變壓器的振動包含了豐富的信息，可以反映變壓器內部的運行狀態(tài)，因此可以通過采集變壓器的聲紋數(shù)據(jù)來對變壓器的運行狀態(tài)進行分析。一般，在進行變壓器聲紋識別時，采用時頻分析法對聲音信號進行處理。但是，運行中的變壓器的聲音信號不可避免地會受到負載電流、噪聲干擾等的影響，使得現(xiàn)有的變壓器聲紋識別技術對變壓器運行狀態(tài)分析的準確率不高。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供一種提取變壓器聲紋特征的方法及裝置、存儲介質、設備，主要目的在于解決現(xiàn)有的變壓器聲紋識別技術對變壓器運行狀態(tài)分析的準確率不高的問題。

2、依據(jù)本發(fā)明一個方面，提供了一種提取變壓器聲紋特征的方法，包括：

3、獲取變壓器多個方位上采集的聲音信號，并采用雙譜分析算法分別將各個所述聲音信號分析擴展到三維空間，得到與各個所述聲音信號相對應的三維聲譜圖；

4、對所述三維聲譜圖進行俯視投影處理，得到與各個所述聲音信號相對應的聲紋等高圖；

5、基于所述聲紋等高圖進行加權融合處理，得到與所述變壓器相對應的立體聲紋譜圖；

6、對所述立體聲紋譜圖進行特征提取處理，得到與所述變壓器相對應的聲紋特征。

7、進一步地，所述采用雙譜分析算法分別將各個所述聲音信號分析擴展到三維空間，得到與各個所述聲音信號相對應的三維聲譜圖，包括：

8、將所述聲音信號劃分為多個信號段，并計算各個所述信號段的傅里葉變換系數(shù)；

9、基于所述傅里葉變換系數(shù)對各個所述信號段進行三重相關處理，得到各個所述信號段的雙譜估計；

10、基于各個所述信號段的雙譜估計計算平均值，得到與所述聲音信號相對應的所述三維聲譜圖。

11、進一步地，所述基于所述聲紋等高圖進行加權融合處理，得到與所述變壓器相對應的立體聲紋譜圖包括：

12、分別對各個所述聲紋等高圖進行分割處理，并從分割后的結果中提取與各個所述聲紋等高圖相對應的聲紋等高碎片圖；各個所述聲紋等高碎片圖在坐標平面內分別代表互不重疊的區(qū)域；

13、獲取各個所述聲紋等高碎片圖的權重值；

14、基于所述權重值和所述聲紋等高碎片圖進行加權融合處理，得到所述變壓器相對應的所述立體聲紋譜圖。

15、進一步地，所述獲取各個所述聲紋等高碎片圖的權重值，包括：

16、分別計算各個方位上采集的所述聲音信號的時域波形能量值；

17、獲取所述聲音信號的單邊功率譜，并基于所述單邊功率譜計算與所述聲音信號相對應的單邊功率譜波形能量值；

18、基于所述時域波形能量值和所述單邊功率譜波形能量值確定與各個所述聲紋等高碎片圖相對應的所述權重值。

19、進一步地，所述對所述立體聲紋譜圖進行特征提取處理，得到與所述變壓器相對應的聲紋特征，包括：

20、提取所述立體聲紋譜圖的紋理特征，并提取所述立體聲紋譜圖的顏色特征；基于提取的所述紋理特征和所述顏色特征確定與所述變壓器相對應的所述聲紋特征。

21、進一步地，所述提取所述立體聲紋譜圖的紋理特征包括：基于所述立體聲紋譜圖分別計算相對應的粗糙度、對比度、方向度、線性度、規(guī)整度和粗略度，得到所述紋理特征；

22、所述提取所述立體聲紋譜圖的顏色特征包括：基于所述立體聲紋譜圖分別計算色彩空間三通道上的亮度信息、顏色分布范圍和顏色分布對稱性，得到所述顏色特征。

23、進一步地，所述對所述立體聲紋譜圖進行特征提取處理，得到與所述變壓器相對應的聲紋特征之后，所述方法還包括：

24、通過因子模型從所述聲紋特征中提取出公共因子變量；

25、將所述公共因子變量確定為降維后的聲紋特征，以及采用所述降維后的聲紋特征對所述變壓器的運行狀態(tài)進行分析。

26、依據(jù)本發(fā)明另一個方面，提供了一種提取變壓器聲紋特征的裝置，包括：

27、獲取及擴展模塊，用于獲取變壓器多個方位上采集的聲音信號，并采用雙譜分析算法分別將各個所述聲音信號分析擴展到三維空間，得到與各個所述聲音信號相對應的三維聲譜圖；

28、投影模塊，用于對所述三維聲譜圖進行俯視投影處理，得到與各個所述聲音信號相對應的聲紋等高圖；

29、融合處理模塊，用于基于所述聲紋等高圖進行加權融合處理，得到與所述變壓器相對應的立體聲紋譜圖；

30、特征提取模塊，用于對所述立體聲紋譜圖進行特征提取處理，得到與所述變壓器相對應的聲紋特征。

31、進一步地，所述獲取及擴展模塊還用于：

32、將所述聲音信號劃分為多個信號段，并計算各個所述信號段的傅里葉變換系數(shù)；

33、基于所述傅里葉變換系數(shù)對各個所述信號段進行三重相關處理，得到各個所述信號段的雙譜估計；

34、基于各個所述信號段的雙譜估計計算平均值，得到與所述聲音信號相對應的所述三維聲譜圖。

35、進一步地，所述融合處理模塊包括分割及提取單元、權重獲取單元、融合單元；

36、所述分割及提取單元，用于分別對各個所述聲紋等高圖進行分割處理，并從分割后的結果中提取與各個所述聲紋等高圖相對應的聲紋等高碎片圖；各個所述聲紋等高碎片圖在坐標平面內分別代表互不重疊的區(qū)域；

37、所述權重獲取單元，用于獲取各個所述聲紋等高碎片圖的權重值；

38、所述融合單元，用于基于所述權重值和所述聲紋等高碎片圖進行加權融合處理，得到所述變壓器相對應的所述立體聲紋譜圖。

39、進一步地，所述融合處理模塊還包括權重確定單元，用于：

40、分別計算各個方位上采集的所述聲音信號的時域波形能量值；

41、獲取所述聲音信號的單邊功率譜，并基于所述單邊功率譜計算與所述聲音信號相對應的單邊功率譜波形能量值；

42、基于所述時域波形能量值和所述單邊功率譜波形能量值確定與各個所述聲紋等高碎片圖相對應的所述權重值。

43、進一步地，所述特征提取模塊包括特征提取單元和特征確定單元；

44、所述特征提取單元，用于提取所述立體聲紋譜圖的紋理特征，并提取所述立體聲紋譜圖的顏色特征；

45、所述特征確定單元，用于基于提取的所述紋理特征和所述顏色特征確定與所述變壓器相對應的所述聲紋特征。

46、進一步地，所述特征提取單元還用于：

47、基于所述立體聲紋譜圖分別計算相對應的粗糙度、對比度、方向度、線性度、規(guī)整度和粗略度，得到所述紋理特征；

48、基于所述立體聲紋譜圖分別計算色彩空間三通道上的亮度信息、顏色分布范圍和顏色分布對稱性，得到所述顏色特征。

49、進一步地，所述裝置還包括特征降維模塊，用于：

50、通過因子模型從所述聲紋特征中提取出公共因子變量；

51、將所述公共因子變量確定為降維后的聲紋特征，以及采用所述降維后的聲紋特征對所述變壓器的運行狀態(tài)進行分析。

52、依據(jù)本發(fā)明的又一方面，提供了一種存儲介質，所述存儲介質中存儲有至少一可執(zhí)行指令，所述可執(zhí)行指令使處理器執(zhí)行如上述提取變壓器聲紋特征的方法對應的操作。

53、依據(jù)本發(fā)明另一個方面，提供了一種設備，包括處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；

54、所述存儲器用于存放至少一可執(zhí)行指令，所述可執(zhí)行指令使所述處理器執(zhí)行如上述提取變壓器聲紋特征的方法對應的操作。

55、借由上述技術方案，本發(fā)明實施例提供的技術方案至少具有下列優(yōu)點：

56、本發(fā)明提供了一種提取變壓器聲紋特征的方法及裝置、存儲介質、設備，與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明通過獲取變壓器多個方位上采集的聲音信號，并采用雙譜分析算法分別將各個所述聲音信號分析擴展到三維空間，得到與各個所述聲音信號相對應的三維聲譜圖；對所述三維聲譜圖進行俯視投影處理，得到與各個所述聲音信號相對應的聲紋等高圖；基于所述聲紋等高圖進行加權融合處理，得到與所述變壓器相對應的立體聲紋譜圖；對所述立體聲紋譜圖進行特征提取處理，得到與所述變壓器相對應的聲紋特征，以使得采用提取的聲紋特征對變壓器的運行狀態(tài)進行分析。本發(fā)明基于聲音信號獲取變壓器全方位立體聲紋信息，原創(chuàng)性提出分割加權重構方法得到變壓器立體聲紋譜圖，能夠將多角度的聲紋信息進行融合處理，精準、全面地反映變壓器運行過程中的狀態(tài)信息，對評估變壓器的健康狀態(tài)、合理安排檢修計劃和設備維護提供有價值的參考信息。

57、上述說明僅是本發(fā)明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術手段，而可依照說明書的內容予以實施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實施方式。