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龙图腾网获悉中国能源建设集团广西电力设计研究院有限公司;上海交通大学申请的专利一种电力设备声音诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116994606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310861740.3，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种电力设备声音诊断方法是由秦征;陆忻;林松;冯彦维;黄之容;曾作薇;陆飞;李喆;李嘉宁设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力设备声音诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力设备声音诊断方法，电力设备故障诊断的技术领域，包括采集第一信号；对所述第一信号进行预处理，得到第二信号；对所述第二信号进行分解，得到第三信号；基于所述采集时间对所述第三信号进行筛选；对所述第三信号进行判断。采集变压器声音时，每次在变压器上预先标定检测点都相同，将声音传感器安装于所述检测点，并且采用同一型号的声音传感器，消除由于声音传感器型号、架设角度、方位和远近影响会造成采集的变压器声音变化的影响，提高识别准确度，通过对第一信号进行预处理，达到去噪的目的，然后对第二信号分解分解成单个的第三信号，消除多种异响造成声音变化对故障判断的干扰，有利于提高识别准确度。

本发明授权一种电力设备声音诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种电力设备声音诊断方法，其特征在于，包括： 采集第一信号； 对所述第一信号进行预处理，得到第二信号； 对所述第二信号进行分解，得到第三信号； 基于采集时间对所述第三信号进行筛选； 对所述第三信号进行判断； 在变压器上预先标定检测点； 将声音传感器安装于所述检测点； 控制声音传感器同步采集变压器原始声音信号，将所述变压器原始声音信号作为第一信号； 记录所述第一信号信号计对应的采集时间； 对所述第一信号进行预处理，得到第二信号包括： 基于自适应分层阈值小波算法对所述第一信号进行多尺度小波分解，分析短时高频分量和低频分量，通过设定的阈值处理细节分量，进行去噪，定义所述第一信号的数学表达式为： 其中，表示所述第一信号，也就是含噪信号，表示原始信号，表示噪声信号； 对进行离散小波变换，其数学表达式为： 其中，表示离散小波，表示的小波变换系数，表示的小波变换系数； 对进行小波分解，通过阈值函数，对含噪信号进行过滤，其数学表达式为： 其中，表示阈值，表示上阈值，表示下阈值，，，得出，改变的值，在改变的同时，下阈值也随之改变，在上阈值和下阈值所在的临界区域，通过调整m值的大小，收缩临界区域的大小，进而控制噪声系数的去除比例，最大限度的去除含噪信号，得到第二信号； 对所述第二信号进行分解得到若干个作为第三信号，其数学表达式为： 其中，k表示分解的个数，表示中心频率，表示的瞬时幅值，的瞬时频率为，在的间隔范围内，可看做一个幅值为、频率为的谐波信号； 基于所述采集时间对所述第三信号进行筛选包括： 对不同的所述第三信号的开始时间和停止时间进行比较； 若两个所述第三信号开始时间和停止时间的时间间隔小于0.1s，则表示两个所述第三信号之间单独存在； 若两个所述第三信号开始时间和停止时间的时间间隔小于0.1s，则表示两个所述第三信号为并发关系； 对所述第三信号进行判断包括： 采集变压器各个零部件缺陷的音频信息； 对所述音频信息进行短时频谱分析，利用快速傅立叶变化将音频信号转变为记录了时间域和频率域的联合分布信息的第一语谱图； 分类整理变压器各个零部件缺陷对应的所述第一语谱图，建立音频样本库； 对所述第三信号进行短时频谱分析，利用快速傅立叶变化将音频信号转变为第二语谱图； 将第二语谱图与所述音频样本库中的第一语谱图进行比较； 若第二语谱图时间域与第一语谱图的时间域和频率域的联合分布信息相同，则变压器上的零部件存在与第一语谱图对应的缺陷。

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