摘要
一种基于多维度声纹特征分析的GIS隔离开关分合闸状态监测方法。该方法通过采集GIS隔离开关分合闸过程中的音频信号,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)、短时过零率(ZCR)、时域包络能量、梅尔谱质心、频谱通量作为声纹特征,并利用神经网络模型进行状态识别。本发明通过上述方法,解决了现有监测方法易受环境干扰、识别效果有限的问题,提升了监测的自动化与智能化水平,为电力系统提供了一种高效、可靠且易于集成的状态监测解决方案。
技术关键词
声纹特征
梅尔频率倒谱系数
包络
音频
离散余弦变换
GIS隔离开关
MLP神经网络
隔离开关分合闸
滤波器
状态识别算法
训练神经网络模型
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