公开(公告)号：CN118887972A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410865784.8

申请日：2024-07-01

申请人： 湖南科技大学三亚研究院

发明人： 陈祖国 ,  申玲燕 ,  陈超洋 ,  黄毅 ,  李沛

IPC分类号： G10L25/51 ,  G10L25/30 ,  G10L25/18 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G01R31/00 ,  G01H11/06

摘要： 本发明提出了一种基于声音特征识别的变压器运行异常监测方法，包括步骤1：构建基于声音数据的数据集和并利用格拉姆角场处理转换声音信号至图像数据；步骤2：利用MobileNetV3深度学习模型对步骤1得到的图像数据进行训练；步骤3：利用训练好的MobileNetV3模型进行实时声音监测，并对变压器异常状态进行检测和诊断。通过这种创新的处理和分析方式，可以在保证准确性的同时，有效地提高噪声检测的速度和效率。此外，这种方法也可实现对各种不同类型的环境噪声的准确识别，进一步提高了环境噪声监测的广泛适用性。