申请/专利权人：国网山东省电力公司潍坊供电公司;潍坊五洲和兴电气有限公司

申请日：2024-04-11

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118032122B

主分类号：G01H17/00

分类号：G01H17/00;G01R31/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明涉及一种基于GIS运行声音的异常检测方法、装置及介质，涉及GIS异常监测技术领域。本申请在GIS运行过程中采集混合声音，进行短时傅里叶变换并分离幅值特征和相位特征；将混合声音短时傅里叶变换的幅值特征输入到预训练的GIS声音提取模型提取变换向量特征和GIS运行声音的短时傅里叶变换预测幅值；根据混合声音的短时傅里叶变换相位特征和变换向量相位获得GIS运行声音的预测短时傅里叶变换相位特征，从而还原出GIS运行声音的短时傅里叶变换；根据GIS运行声音的短时傅里叶变换得到梅尔特征；将梅尔特征输送到预训练的异常识别模型获得GIS运行状态。本申请支持分析更广频段声音获取GIS异常状态。

主权项：1.一种基于GIS运行声音的异常检测方法，其特征在于，包括：GIS运行过程中，采集实际混合声音；将混合声音进行短时傅里叶变换，并分离幅值特征和相位特征；将混合声音短时傅里叶变换的幅值特征输入到预训练的GIS声音提取模型提取变换向量的实部虚部，变换向量的幅值和GIS运行声音的短时傅里叶变换预测幅值；GIS运行声音的短时傅里叶变换用G表示，混合声音的短时傅里叶变换用H表示，变换向量K满足，和分别为H和K的相位信息；其中，所述GIS声音提取模型的整体结构包括：归一化层，归一化层连接层级编码器，所述层级编码器包含若干级联的层级编码单元；所述层级编码器连接残差卷积网络，所述残差卷积网络连接层级解码器，所述层级解码器包含与层级编码单元数量相同的级联的层级解码单元，一个层级的层级编码单元输出与下一层级的层级解码单元的输出拼接后输入该层级的层级解码单元；所述层级解码器连接特征映射网络；训练所述GIS声音提取模型时，将混合数据集中混合声音数据进行短时傅里叶变换，并分离幅值特征和相位特征；将混合声音数据的短时傅里叶变换的幅值特征输入到待训练的GIS声音提取模型预测变换向量的实部虚部，变换向量的幅值和混合声音数据中GIS运行声音的短时傅里叶变换预测幅值；根据预测变换向量的实部虚部，变换向量的幅值和GIS运行声音的短时傅里叶变换预测幅值和实际的变换向量的实部虚部，变换向量的幅值和GIS运行声音的短时傅里叶变换预测幅值之间损失训练所述GIS声音提取模型；根据变换向量的实部、虚部获取变换向量相位，根据混合声音的短时傅里叶变换相位特征和变换向量相位获得GIS运行声音的预测短时傅里叶变换相位特征，结合GIS运行声音的短时傅里叶变换预测幅值还原出GIS运行声音的短时傅里叶变换；将GIS运行声音的短时傅里叶变换，取绝对值得到记录幅值在频谱上分布的幅值谱，对幅值谱计算模平方，得到能量谱分布；将能量谱通过一组梅尔滤波器组，得到梅尔特征；将梅尔特征输送到预训练的异常识别模型获得GIS运行状态，在GIS运行异常时进行报警。

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