电力变压器运行中的声音信号包含大量变压器运行状态信息,对内部机械故障及异常状态检测具有重要意义。针对162台超特高压变压器进行声纹采集,并利用幅值相角波动性法去除样本中的风机噪声,然后筛选五项特征值展开特征值的统计分析,挖掘正常运行状态时的声纹数据样本的价值,给出正常运行中的超特高压变压器声纹特征值分布规律,根据该规律分别划定了五项特征值的预警阈值,并进行了三个实例验证,证明了本文预警阈值划定方法的有效性,具有一定的实际应用价值。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
