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申请/专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
摘要：本申请涉及一种基于声纹识别和振动信号的GIS故障诊断方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：采集模拟GIS故障状态下的音频数据和振动数据；提取音频数据的声纹特征得到第一特征集，提取振动数据的波形特征得到第二特征集；将GIS故障状态与第一特征集、第二特征集分别进行映射形成第一映射关系和第二映射关系；根据第一映射关系和第二映射关系，分别计算第一特征集中GIS故障状态对应的第一特征的补偿量和第二特征的补偿量；利用补偿量，对神经网络模型进行训练；根据训练完成后的神经网络模型对实际GIS故障状态进行诊断。采用本方法在对GIS是否有故障进行判断时，能够对GIS的具体状态进行诊断。
主权项：1.一种基于声纹识别和振动信号的GIS故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：采集模拟GIS故障状态下的音频数据和振动数据；提取所述音频数据的声纹特征得到第一特征集，以及提取所述振动数据的波形特征得到第二特征集；将GIS故障状态与所述第一特征集进行映射形成第一映射关系，以及将GIS故障状态与第二特征集进行映射形成第二映射关系；根据所述第一映射关系，计算所述第一特征集中GIS故障状态对应的第一特征的补偿量，以及根据所述第二映射关系，计算所述第二特征集中GIS故障状态对应的第二特征的补偿量；利用所述第一特征的补偿量和所述第二特征的补偿量，对神经网络模型进行训练；根据训练完成后的神经网络模型对实际GIS故障状态进行诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 基于声纹识别和振动信号的GIS故障诊断方法和装置
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