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摘要：本发明公开了一种基于极限学习机的电力变压器故障声纹检测方法，首先采集变压器故障的音频信号进行分帧，并通过快速傅里叶变换进行预处理；然后通过改进的梅尔滤波器，提取音频信号的声纹特征参量，构建基于极限学习机的故障声纹检测模型，并进行模型训练；最后建立测试集，将实时测试样本输入训练好的故障声纹检测模型，进行测试识别，得到变压器故障的声纹识别结果，实现故障声纹实时预警。本发明通过改进的梅尔滤波器能提高变压器声纹特征提取的频谱分辨率，降低系统复杂度，通过极限学习机算法构建故障声纹检测模型，有效提升了变压器故障检测准确率，且易于工程实施。
主权项：1.一种基于极限学习机的电力变压器故障声纹检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、音频数据预处理：采集变压器故障的音频信号，采用交叠分帧法对音频信号进行分帧，对分帧后的每帧数据通过快速傅里叶变换进行预处理，将时域信号转换到频域，得到频谱数据；S2、声纹特征提取：通过改进的梅尔滤波器，提取出声纹特征参量，构建训练集；S3、构建基于极限学习机的故障声纹检测模型，并进行样本训练，得到训练好的故障声纹检测模型；S4、建立测试集，从每条音频信号的中间位置挑选连续的3帧进行声纹特征评价，得到实时测试样本，组成测试集；S5、进行故障检测，将实时测试样本输入训练好的故障声纹检测模型，进行测试识别，得到变压器故障的声纹识别结果。
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百度查询： 河海大学 基于极限学习机的电力变压器故障声纹检测方法
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