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摘要
机械故障是GIS常见的故障,若不及时发现会造成分合闸失误等重大安全隐患。文中提出了一种用于GIS机械故障在线监测的基于改进梅尔倒谱系数诊断方法。首先对预处理后的声音信号提取MFCC;为适应GIS运行声音能量变化平缓的特点,对MFCC进行优化得到改进特征;引入SVM构建基于声学的GIS机械故障诊断模型,并采用袋装算法对SVM模型进行集成。本研究通过在真型GIS上模拟机械故障,获取真实的故障声音信号进行训练和测试。实验结果表明,改进MFCC相较于传统MFCC在GIS故障声音识别系统中有着更高的识别精度。并且对比传统MFCC特征,改进的特征在噪声条件下也有更好的表现,尤其在信噪比低时,F1分数提升幅度可以达到30%左右。
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