HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

MFCC-小波神经网络电气主设备音频监控研究

作者:王林; 扈海泽; 方梦鸽声音信号mfcc参数小波神经网络在线监测

摘要:变电站在线监测技术在"遥听"方面存在缺陷,提出了一种基于声音信号识别的电气主设备在线监控方法,通过安装在设备上的定向拾音器将设备声音转换为电信号后经网络录音盒送入服务器,服务器提取声音信号的MFCC参数后输入小波神经网络进行设备运行状态识别。介绍了监测系统的关键技术即声音信号特征参数提取和声音识别过程,以及现场提取的声音信号仿真分析。该技术能对设备实现在线监测且能很好地克服人工监听可靠性不高的缺点。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

电力与能源

《电力与能源》(CN:31-2051/TK)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电力与能源》杂志以报道当前能源技术发展动态为主,在积极宣传政府可持续发展战略的同时,配合政府的重点能源项目规划,组织相关热点技术和成果的报道。杂志坚持普及与提高、先进和实用、理论和实践相结合的办刊方针,在报道理论研究成果的同时,还报道工作在第一线的能源工作者节能经验。

杂志详情