典型文献
基于混合倒谱系数与CNN的OLTC动作声信号快速分辨方法
文献摘要：
有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)的机械故障声纹在线监测技术逐步得到应用,为消除OLTC声纹在线监测过程中外界环境干扰导致的误动,提出一种基于混合倒谱系数与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的OLTC声音辨识方法.首先通过现场采集与搭建试验平台的方式构建OLTC声信号数据集,并将变电站采集的环境声数据与ESC-50数据集共同构建成环境声数据集;其次,根据OLTC的声信号分布特性,采用梅尔倒谱系数、伽马通滤波倒谱系数、幂律归一化倒谱系数组成的混合倒谱对原始信号进行降维预处理,提升后续识别速度;最后,引入CNN通过超参数调整和网络结构优化设计构建声音辨识模型,实现OLTC与环境干扰的声信号辨识.结果表明,该方法在辨识OLTC与环境干扰声音方面具有较高的准确率与较快的计算速率.
文献关键词：
有载分接开关(OLTC);声信号;抗干扰;混合倒谱系数;卷积神经网络(CNN)
中图分类号：
作者姓名：
刘云鹏;王博闻;韩帅;高飞;王康;张兴辉
作者机构：
华北电力大学(保定)河北省输变电设备安全防御重点实验室,河北保定 071003;中国电力科学研究院有限公司,北京 100192;国网福建省电力有限公司电力科学研究院,福州 350007;国家电网公司,北京 100031
文献出处：
引用格式：
[1]刘云鹏;王博闻;韩帅;高飞;王康;张兴辉-.基于混合倒谱系数与CNN的OLTC动作声信号快速分辨方法)[J].振动与冲击,2022(21):45-52,68
A类：
混合倒谱系数
B类：
OLTC,作声,声信号,有载分接开关,load,tap,changer,机械故障,声纹,在线监测技术,监测过程,外界环境,环境干扰,误动,convolutional,neural,network,辨识方法,现场采集,试验平台,号数,变电站,ESC,建成环境,分布特性,梅尔倒谱系数,伽马,通滤波,幂律,数组,超参数,参数调整,网络结构优化,结构优化设计,设计构建,辨识模型,信号辨识
AB值：
0.332929
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
