CN110631691B - 一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统、分离设备及介质 - Google Patents

一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统、分离设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN110631691B
CN110631691B CN201910849949.1A CN201910849949A CN110631691B CN 110631691 B CN110631691 B CN 110631691B CN 201910849949 A CN201910849949 A CN 201910849949A CN 110631691 B CN110631691 B CN 110631691B
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
noise
source signal
pressure level
sound pressure
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910849949.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110631691A (zh
Inventor
吴晓文
卢铃
曹浩
胡胜
陈炜
彭继文
吕建红
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Hunan Electric Power Co Ltd
State Grid Hunan Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Hunan Electric Power Co Ltd
State Grid Hunan Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Electric Power Research Institute of State Grid Hunan Electric Power Co Ltd, State Grid Hunan Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201910849949.1A priority Critical patent/CN110631691B/zh
Publication of CN110631691A publication Critical patent/CN110631691A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110631691B publication Critical patent/CN110631691B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01HMEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups

Abstract

本发明公开了一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统、分离设备及介质,本发明验证方法包括生成多路线性混合噪声信号输入分离设备,获取分离后得到的源信号的声压级并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差;如果各路线性混合噪声信号的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差均在对应的限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格。本发明能够在电力设备噪声分离装置使用前快速地验证其分离效果,本发明无需现场测试即可完成电力设备噪声分离装置的分离效果检测,可在装置使用前预先评价其使用效果,具有方便快捷、检验准确的技术优点。

Description

一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统、分离设备及介质
技术领域
本发明涉及电力设备噪声检测技术,具体涉及一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统、分离设备及介质,用于进行电力设备噪声分离效果验证。
背景技术
电力设备噪声检测容易受到外界环境噪声(如:鸟鸣、虫鸣、汽车鸣笛等)的干扰,常规的声级计测量方法难以获得准确的测量结果,检测效率大幅降低。利用电力设备噪声分离装置能够从受干扰的噪声信号中还原出纯净的电力设备噪声信号,提高了电力设备噪声测量结果的准确性,但目前尚无对电力设备噪声分离装置进行检验的方法与系统,无法在使用电力设备噪声分离装置前预先评价其分离效果,而现场验证对电力设备周围环境噪声的要求十分苛刻,可执行难度很高,对电力设备噪声分离装置的推广应用造成很大影响。
发明内容
本发明要解决的技术问题:针对现有技术的上述问题,提供一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统及介质,本发明能够在电力设备噪声分离装置使用前快速地验证其分离效果,本发明无需现场测试即可完成电力设备噪声分离装置的分离效果检测,可在装置使用前预先评价其使用效果,具有方便快捷、检验准确的技术优点。
为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:
一种电力设备噪声分离效果验证方法,实施步骤包括:
1)生成线性混合噪声信号,所述线性混合噪声信号由标准源信号、标准干扰信号通过线性混合生成,将线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备;
2)采集被验证电力设备噪声分离设备针对当前线性混合噪声信号进行分离的输出信号,所述输出信号包括分离后的源信号、干扰信号;
3)获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差;
4)判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差的数量是否等于预设阈值,如果等于预设阈值则生成新的线性混合噪声信号,新的线性混合噪声信号和当前线性混合噪声信号之间在标准源信号的频率、标准源信号的声压级、标准干扰信号的频率、标准干扰信号的声压级、标准干扰信号的类型五者中至少一种不相同,将新的线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备,跳转执行步骤2);否则跳转执行步骤5);
5)判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
可选地,步骤4)中的预设阈值为3。
可选地,所述标准源信号为50Hz整数倍的正弦声信号。
可选地,所述标准干扰信号为包括鸟鸣、虫鸣、汽车鸣笛中至少一种的噪声干扰信号。
可选地,所述由标准源信号、标准干扰信号通过线性混合生成具体是指将标准源信号、标准干扰信号通过耦合空腔形成当前线性混合噪声信号,且耦合空腔的体积为被验证电力设备噪声分离设备所用传声器体积的20倍以上。
本发明还提供一种电力设备噪声分离效果验证系统,包括:
线性混合噪声信号生成程序单元,用于生成线性混合噪声信号,所述线性混合噪声信号由标准源信号、标准干扰信号通过线性混合生成,将线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备;
信号采集程序单元,用于采集被验证电力设备噪声分离设备针对当前线性混合噪声信号进行分离的输出信号,所述输出信号包括分离后的源信号和干扰信号;
相对误差计算程序单元,用于获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差;
迭代次数判断程序单元,用于判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差的数量是否等于预设阈值,如果等于预设阈值则生成新的线性混合噪声信号,新的线性混合噪声信号和当前线性混合噪声信号之间在标准源信号的频率、标准源信号的声压级、标准干扰信号的频率、标准干扰信号的声压级、标准干扰信号的类型五者中至少一种不相同,将新的线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备,跳转执行信号采集程序单元;否则跳转执行结果判断程序单元;
结果判断程序单元,用于判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
本发明还提供一种电力设备噪声分离效果验证系统,包括标准源信号发生器、标准干扰信号发生器、声音线性混合装置和电力设备噪声分离设备,所述标准源信号发生器、标准干扰信号发生器分别放置在声音线性混合装置中以通过声音线性混合装置为被验证电力设备噪声分离设备提供混合声源,所述声音线性混合装置为密封的隔音耦合空腔,所述电力设备噪声分离设备包括依次相连的传声器、信号采集模块、微处理器和输出模块,所述传声器放置在声音线性混合装置内,所述声音线性混合装置的空腔体积为传声器体积的20倍以上,所述微处理器将混合声源分离为源信号和干扰信号且执行下述步骤:获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差,并判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
本发明还提供一种具有自验证功能的电力设备噪声分离设备,包括分离设备本体,所述分离设备本体包括依次相连的传声器、信号采集模块、微处理器和输出模块,所述分离设备本体还设有声音线性混合装置,所述传声器设于声音线性混合装置中,所述声音线性混合装置为密封的隔音耦合空腔,所述声音线性混合装置中设有标准源信号发生器、标准干扰信号发生器,所述标准源信号发生器、标准干扰信号发生器的控制端与微处理器相连,所述微处理器将混合声源分离为源信号和干扰信号且执行下述步骤:获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差,并判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
本发明还提供一种电力设备噪声分离效果验证系统,包括计算机设备,该计算机设备被编程或配置以执行所述电力设备噪声分离效果验证方法的步骤,或者该计算机设备的存储介质上存储有被编程或配置以执行所述电力设备噪声分离效果验证方法的计算机程序。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行所述电力设备噪声分离效果验证方法的计算机程序。
和现有技术相比,本发明具有下述优点:本发明通过采集被验证电力设备噪声分离设备针对当前线性混合噪声信号进行分离的输出信号,获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差;判断记录的多组分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格,因此能够在电力设备噪声分离装置使用前快速地验证其分离效果,本发明无需现场测试即可完成电力设备噪声分离装置的分离效果检测,可在装置使用前预先评价其使用效果,具有方便快捷、检验准确的技术优点。
附图说明
图1为本发明实施例方法的基本流程示意图。
图2为本发明实施例系统的基本结构示意图。
图3为本发明实施例具有自验证功能的电力设备噪声分离设备的结构示意图。
具体实施方式
如图1所示,本实施例电力设备噪声分离效果验证方法的实施步骤包括:
1)生成线性混合噪声信号,所述线性混合噪声信号由标准源信号、标准干扰信号通过线性混合生成,将线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备;
2)采集被验证电力设备噪声分离设备针对当前线性混合噪声信号进行分离的输出信号,所述输出信号包括分离后的源信号、干扰信号;
3)获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差;
4)判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差的数量是否等于预设阈值,如果等于预设阈值则生成新的线性混合噪声信号,新的线性混合噪声信号和当前线性混合噪声信号之间在标准源信号的频率、标准源信号的声压级、标准干扰信号的频率、标准干扰信号的声压级、标准干扰信号的类型五者中至少一种不相同,将新的线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备,跳转执行步骤2);否则跳转执行步骤5);
5)判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
本实施例中,步骤4)中的预设阈值为3。毫无疑问,还可以进一步根据需要将该预设阈值设置为更小(>=2)或者更大的值,且取值的规律为:预设阈值的取值越大,则判断被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格的标准就越严苛。
由于电力设备噪声主要集中在50Hz及其整数倍频率上且声压级大小存在差异,为了验证不同频率、声压级电力设备噪声的分离效果,本实施例中标准源信号为50Hz整数倍的正弦声信号。具体地,本实施例中可供选择的标准源信号频率为100Hz、500Hz以及1000Hz。
由于电力设备周围声环境中的干扰噪声多以突发性无规律噪声为主,本实施例中标准干扰信号为包括鸟鸣、虫鸣、汽车鸣笛中至少一种电力设备所在环境的噪声干扰信号。
本实施例中,由标准源信号、标准干扰信号通过线性混合生成具体是指将标准源信号、标准干扰信号通过耦合空腔形成当前线性混合噪声信号,且耦合空腔的体积为被验证电力设备噪声分离设备所用传声器体积的20倍以上,通过上述结构能够形成标准源信号与标准干扰信号均匀混合的声场,从而实现标准源信号、标准干扰信号的线性混合。
本实施例中,第一路线性混合噪声信号选择标准源信号频率为100Hz、声压级为59.8dB(A),标准干扰信号为鸟鸣声信号、声压级为60.4dB(A),分离后的源信号声压级分别为59.5 dB(A),与标准源信号相差0.3 dB(A),相对误差0.5%。第二路线性混合噪声信号选择标准源信号频率为500Hz、声压级为59.8dB(A),标准干扰信号为虫鸣声信号、声压级为59.0dB(A);第三路线性混合噪声信号选择标准源信号频率为1000Hz、声压级为59.8dB(A),标准干扰信号为汽车鸣笛声信号、声压级为58.9dB(A)。经计算,两组相对误差分别为0.5%、0.1%。本实施例中,电力设备噪声分离相对误差允许值为3.0%,三组检测结果均低于该允许值,因此认为该电力设备噪声分离装置分析效果合格,满足现场使用要求。
此外,本实施例还提供一种电力设备噪声分离效果验证系统,包括:
线性混合噪声信号生成程序单元,用于生成线性混合噪声信号,所述线性混合噪声信号由标准源信号、标准干扰信号通过线性混合生成,将线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备;
信号采集程序单元,用于采集被验证电力设备噪声分离设备针对当前线性混合噪声信号进行分离的输出信号,所述输出信号包括分离后的源信号和干扰信号;
相对误差计算程序单元,用于获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差;
迭代次数判断程序单元,用于判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差的数量是否等于预设阈值,如果等于预设阈值则生成新的线性混合噪声信号,新的线性混合噪声信号和当前线性混合噪声信号之间在标准源信号的频率、标准源信号的声压级、标准干扰信号的频率、标准干扰信号的声压级、标准干扰信号的类型五者中至少一种不相同,将新的线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备,跳转执行信号采集程序单元;否则跳转执行结果判断程序单元;
结果判断程序单元,用于判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
如图2所示,本实施例还提供一种电力设备噪声分离效果验证系统,包括标准源信号发生器1、标准干扰信号发生器2、声音线性混合装置3和电力设备噪声分离设备4,标准源信号发生器1、标准干扰信号发生器2分别放置在声音线性混合装置3中以通过声音线性混合装置3为被验证电力设备噪声分离设备4提供混合声源,声音线性混合装置3为密封的隔音耦合空腔,电力设备噪声分离设备4包括依次相连的传声器41、信号采集模块42、微处理器43和输出模块44,传声器41放置在声音线性混合装置3内,声音线性混合装置3的空腔体积为传声器体积的20倍以上(确保声音的线性混合效果),微处理器43将混合声源分离为源信号和干扰信号且执行下述步骤:获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差,并判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
本实施例中,标准源信号发生器1基于单片机及发声器实现,标准源信号发生器1的单片机控制发声器发出50Hz整数倍的正弦声信号,且可通过单片机通信以调节正弦声信号的频率与声压级;
本实施例中,标准干扰信号发生器2基于单片机及发声器实现,标准干扰信号发生器2的单片机可控制发声器发出包括鸟鸣、虫鸣、汽车鸣笛中至少一种电力设备所在环境的噪声干扰信号,且可通过单片机通信以调节噪声干扰信号的频率与声压级,以及选择噪声干扰信号的类型(选择鸟鸣、虫鸣、汽车鸣笛中至少一种)。
本实施例中,声音线性混合装置3为耦合空腔,且耦合空腔的体积为被验证电力设备噪声分离设备所用传声器体积的20倍以上,通过上述结构能够形成标准源信号与标准干扰信号均匀混合的声场,从而实现标准源信号、标准干扰信号的线性混合。
电力设备噪声分离设备4包括依次相连的传声器41、信号采集模块42、微处理器43和输出模块44,微处理器43通过信号采集模块42(A/D信号转换电路)和传声器41对声音线性混合装置3提供的混合声源进行采集、处理还原出源信号与干扰声信号,然后获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差,并判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。此外,上述分离的后处理也可以采用上位机(计算机)实现。其中,输出模块44可以根据需要采用显示屏、或者存储器、或者数据接口、或通讯接口等,本实施例中具体为显示屏以便现场观察。
作为一种可选的十四方式,电力设备噪声分离设备4对声音线性混合装置3提供的混合声源进行采集、处理还原出源信号与干扰声信号可以采用下述步骤:
S1)获取混合声源信号;
S2)针对混合声源信号进行多层时频分解;
S3)查找多层时频分解得到的各个分解频带中环境噪声的突发点;
S4)针对多层时频分解得到的各个分解频带,判断每个分解频带中第一个突发点之前是否具有满足预设长度条件的声信号,如果每个分解频带中第一个突发点之前均具有满足预设长度条件的声信号,则跳转执行步骤S5);否则,结束并退出;
S5)针对多层时频分解得到的各个分解频带,利用计算功率谱差与反向傅里叶变换方法还原出各个分解频带的纯净的声信号;
S6)根据各个分解频带的纯净的声信号还原出源信号。
本实施例中,步骤S2)针对混合声源信号进行多层时频分解具体是指针对电力设备的声信号进采用小波包分解算法进行多层时频分解;步骤S3)查找多层时频分解得到的各个分解频带中环境噪声的突发点时,具体是指对小波分解的第1层细节系数查找该分解频带中环境噪声的突发点。
本实施例中,步骤S4)中预设长度条件的声信号具体是指大于或等于0.5s时间长度的声信号。
本实施例中,步骤S5)的详细步骤包括:
S5.1)针对多层时频分解得到的各个分解频带遍历选择一个分解频带作为当前分解频带;
S5.2)计算当前分解频带第一个突发点之前声信号的功率谱P t(ω)、当前分解频带的功率谱P y(ω),将当前分解频带的功率谱P y(ω)减去当前分解频带第一个突发点之前声信号的功率谱P t(ω)得到当前分解频带的功率谱差P s(ω)= P y(ω)-P t(ω);
S5.3)根据当前分解频带的功率谱差P s(ω)计算当前分解频带的幅度谱Y s(ω);
S5.4)对当前分解频带的幅度谱Y s(ω)进行反向傅里叶变换,还原出当前分解频带的环境噪声信号s(t);
S5.5)将当前分解频带的时域信号y(t)中减去s(t),得出当前分解频带的纯净的声信号n(t);
S5.6)判断分解频带是否遍历完毕,如果尚未遍历完毕,则遍历选择下一个分解频带作为当前分解频带,跳转执行步骤S5.2;否则,跳转执行步骤S6)。
本实施例中,步骤S6)中根据各个分解频带的纯净的声信号还原出出源信号具体是指将各个分解频带的纯净的声信号相加得到出源信号。
如图3所示,本实施例还提供一种具有自验证功能的电力设备噪声分离设备,包括分离设备本体,分离设备本体包括依次相连的传声器41、信号采集模块42、微处理器43和输出模块44,分离设备本体还设有声音线性混合装置3,传声器41设于声音线性混合装置3中,声音线性混合装置3为密封的隔音耦合空腔,声音线性混合装置3中设有标准源信号发生器1、标准干扰信号发生器2,标准源信号发生器1、标准干扰信号发生器2的控制端与微处理器43相连,微处理器43将混合声源分离为源信号和干扰信号且执行下述步骤:获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差,并判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。该电力设备噪声分离设备由于自带了声音线性混合装置3,声音线性混合装置3中设有标准源信号发生器1、标准干扰信号发生器2,因此可实现自验证功能,验证自身的噪声分离效果。
此外,本实施例还提供一种电力设备噪声分离效果验证系统,包括计算机设备,该计算机设备被编程或配置以执行本实施例前述电力设备噪声分离效果验证方法的步骤,或者该计算机设备的存储介质上存储有被编程或配置以执行本实施例前述电力设备噪声分离效果验证方法的计算机程序。需要说明的是,前文的步骤4)实际上涉及多次不同参数的测试,上述参数的调整既可以采用自动实现的方式,也可以根据需要采用手动的方式。但是,不论是否自动实现,其步骤3)、步骤5)都是必须要执行的。
此外,本实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行本实施例前述电力设备噪声分离效果验证方法的计算机程序。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种电力设备噪声分离效果验证方法,其特征在于实施步骤包括:
1)生成线性混合噪声信号,所述线性混合噪声信号由标准源信号、标准干扰信号通过线性混合生成,将线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备;
2)采集被验证电力设备噪声分离设备针对当前线性混合噪声信号进行分离的输出信号,所述输出信号包括分离后的源信号、干扰信号;
3)获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差;
4)判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差的数量是否等于预设阈值,如果等于预设阈值则生成新的线性混合噪声信号,新的线性混合噪声信号和当前线性混合噪声信号之间在标准源信号的频率、标准源信号的声压级、标准干扰信号的频率、标准干扰信号的声压级、标准干扰信号的类型五者中至少一种不相同,将新的线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备,跳转执行步骤2);否则跳转执行步骤5);
5)判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
2.根据权利要求1所述的电力设备噪声分离效果验证方法,其特征在于,步骤4)中的预设阈值为3。
3.根据权利要求1所述的电力设备噪声分离效果验证方法,其特征在于,所述标准源信号为50Hz整数倍的正弦声信号。
4.根据权利要求1所述的电力设备噪声分离效果验证方法,其特征在于,所述标准干扰信号为包括鸟鸣、虫鸣、汽车鸣笛中至少一种的噪声干扰信号。
5.根据权利要求1所述的电力设备噪声分离效果验证方法,其特征在于,所述由标准源信号、标准干扰信号通过线性混合生成具体是指将标准源信号、标准干扰信号通过耦合空腔形成当前线性混合噪声信号,且耦合空腔的体积为被验证电力设备噪声分离设备所用传声器体积的20倍以上。
6.一种电力设备噪声分离效果验证系统,其特征在于包括:
线性混合噪声信号生成程序单元,用于生成线性混合噪声信号,所述线性混合噪声信号由标准源信号、标准干扰信号通过线性混合生成,将线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备;
信号采集程序单元,用于采集被验证电力设备噪声分离设备针对当前线性混合噪声信号进行分离的输出信号,所述输出信号包括分离后的源信号和干扰信号;
相对误差计算程序单元,用于获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差;
迭代次数判断程序单元,用于判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差的数量是否等于预设阈值,如果等于预设阈值则生成新的线性混合噪声信号,新的线性混合噪声信号和当前线性混合噪声信号之间在标准源信号的频率、标准源信号的声压级、标准干扰信号的频率、标准干扰信号的声压级、标准干扰信号的类型五者中至少一种不相同,将新的线性混合噪声信号输入被验证电力设备噪声分离设备,跳转执行信号采集程序单元;否则跳转执行结果判断程序单元;
结果判断程序单元,用于判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
7.一种电力设备噪声分离效果验证系统,其特征在于:包括标准源信号发生器(1)、标准干扰信号发生器(2)、声音线性混合装置(3)和电力设备噪声分离设备(4),所述标准源信号发生器(1)、标准干扰信号发生器(2)分别放置在声音线性混合装置(3)中以通过声音线性混合装置(3)为被验证电力设备噪声分离设备(4)提供混合声源,所述声音线性混合装置(3)为密封的隔音耦合空腔,所述电力设备噪声分离设备(4)包括依次相连的传声器(41)、信号采集模块(42)、微处理器(43)和输出模块(44),所述传声器(41)放置在声音线性混合装置(3)内,所述声音线性混合装置(3)的空腔体积为传声器体积的20倍以上,所述微处理器(43)将混合声源分离为源信号和干扰信号且执行下述步骤:获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差,并判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
8.一种具有自验证功能的电力设备噪声分离设备,包括分离设备本体,所述分离设备本体包括依次相连的传声器(41)、信号采集模块(42)、微处理器(43)和输出模块(44),其特征在于,所述分离设备本体还设有声音线性混合装置(3),所述传声器(41)设于声音线性混合装置(3)中,所述声音线性混合装置(3)为密封的隔音耦合空腔,所述声音线性混合装置(3)中设有标准源信号发生器(1)、标准干扰信号发生器(2),所述标准源信号发生器(1)、标准干扰信号发生器(2)的控制端与微处理器(43)相连,所述微处理器(43)将混合声源分离为源信号和干扰信号且执行下述步骤:获取分离后得到的源信号的声压级,并计算并记录分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差,并判断记录的分离后的源信号声压级与标准源信号声压级的相对误差是否均在对应的限值范围内,如果均在限值范围内则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果合格,否则判定被验证电力设备噪声分离设备的噪声分离效果不合格。
9.一种电力设备噪声分离效果验证系统,包括计算机设备,其特征在于,该计算机设备被编程或配置以执行权利要求1~5中任意一项所述电力设备噪声分离效果验证方法的步骤,或者该计算机设备的存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1~5中任意一项所述电力设备噪声分离效果验证方法的计算机程序。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1~5中任意一项所述电力设备噪声分离效果验证方法的计算机程序。
CN201910849949.1A 2019-09-09 2019-09-09 一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统、分离设备及介质 Active CN110631691B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910849949.1A CN110631691B (zh) 2019-09-09 2019-09-09 一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统、分离设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910849949.1A CN110631691B (zh) 2019-09-09 2019-09-09 一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统、分离设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110631691A CN110631691A (zh) 2019-12-31
CN110631691B true CN110631691B (zh) 2021-06-11

Family

ID=68970951

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910849949.1A Active CN110631691B (zh) 2019-09-09 2019-09-09 一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统、分离设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110631691B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117744011A (zh) * 2024-02-18 2024-03-22 西安多普多信息科技有限公司 噪声溯源方法、装置、存储介质和电子设备

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1269012A (zh) * 1997-08-27 2000-10-04 英国国防部 用于检测噪声中的周期信号的信号处理系统
CN101014938A (zh) * 2003-09-22 2007-08-08 金炯胤 用于监视结构健康状态的方法
CN101238511A (zh) * 2005-08-11 2008-08-06 旭化成株式会社 声源分离装置、音频识别装置、移动电话机、声源分离方法、以及程序
CN102016994A (zh) * 2008-07-29 2011-04-13 Lg电子株式会社 用于处理音频信号的设备及其方法
CN102122919A (zh) * 2011-04-15 2011-07-13 上海迦美信芯通讯技术有限公司 应用于片外分离器件的自校准低噪声放大器
US8094828B2 (en) * 2007-04-11 2012-01-10 Hitachi, Ltd. Sound source separating apparatus and sound source separating method
CN104053107A (zh) * 2014-06-06 2014-09-17 重庆大学 用于噪声环境下声源分离和定位的助听装置及方法
RU2013157503A (ru) * 2011-06-06 2015-07-20 Силикса Лтд Способ и система для определения положения источника звука
CN104885152A (zh) * 2012-12-28 2015-09-02 共荣工程株式会社 声源分离方法、装置、及程序
CN104964738A (zh) * 2015-06-10 2015-10-07 国家电网公司 一种基于噪声分离的电力变压器噪声评估方法
CN105136280A (zh) * 2015-09-18 2015-12-09 华晨汽车集团控股有限公司 一种多源噪声环境下测试单一噪声品质的系统及方法
CN105403307A (zh) * 2015-12-16 2016-03-16 广东省职业病防治院 一种噪声检测比对装置及方法
CN109211570A (zh) * 2018-11-12 2019-01-15 吉林大学 一种电驱动动力总成系统噪声源分离识别方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1269012A (zh) * 1997-08-27 2000-10-04 英国国防部 用于检测噪声中的周期信号的信号处理系统
CN101014938A (zh) * 2003-09-22 2007-08-08 金炯胤 用于监视结构健康状态的方法
CN101238511A (zh) * 2005-08-11 2008-08-06 旭化成株式会社 声源分离装置、音频识别装置、移动电话机、声源分离方法、以及程序
US8094828B2 (en) * 2007-04-11 2012-01-10 Hitachi, Ltd. Sound source separating apparatus and sound source separating method
CN102016994A (zh) * 2008-07-29 2011-04-13 Lg电子株式会社 用于处理音频信号的设备及其方法
CN102122919A (zh) * 2011-04-15 2011-07-13 上海迦美信芯通讯技术有限公司 应用于片外分离器件的自校准低噪声放大器
RU2013157503A (ru) * 2011-06-06 2015-07-20 Силикса Лтд Способ и система для определения положения источника звука
CN104885152A (zh) * 2012-12-28 2015-09-02 共荣工程株式会社 声源分离方法、装置、及程序
CN104053107A (zh) * 2014-06-06 2014-09-17 重庆大学 用于噪声环境下声源分离和定位的助听装置及方法
CN104964738A (zh) * 2015-06-10 2015-10-07 国家电网公司 一种基于噪声分离的电力变压器噪声评估方法
CN105136280A (zh) * 2015-09-18 2015-12-09 华晨汽车集团控股有限公司 一种多源噪声环境下测试单一噪声品质的系统及方法
CN105403307A (zh) * 2015-12-16 2016-03-16 广东省职业病防治院 一种噪声检测比对装置及方法
CN109211570A (zh) * 2018-11-12 2019-01-15 吉林大学 一种电驱动动力总成系统噪声源分离识别方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
船舶噪声的自适应分离技术;王荣杰 等;《中国航海》;20110930;第34卷(第3期);第10-14,68页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110631691A (zh) 2019-12-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9596553B2 (en) Apparatus and method for performing an audio measurement sweep
KR101344435B1 (ko) 음성의 표적화 및 잡음의 무시에 의한 음성 신호의 프로세싱에 있어서 잡음 감소를 위한 시스템 및 방법
EP2685448A1 (en) Engine sound synthesis
JP2005184814A5 (zh)
DE602004025599D1 (de) Erkennung von fehlern von systemkomponenten in einem kontinuierlichen prozess
EP1895507B1 (en) Pitch estimation, apparatus, pitch estimation method, and program
CN108535613B (zh) 一种基于组合窗函数的电压闪变参数检测方法
CN110631691B (zh) 一种电力设备噪声分离效果验证方法、系统、分离设备及介质
CN104937659A (zh) 车辆引擎声音提取以及再现
JP7407382B2 (ja) 音データ処理方法、音データ処理装置及びプログラム
CN111951833A (zh) 语音测试方法、装置、电子设备和存储介质
CN104869519A (zh) 一种测试麦克风本底噪声的方法和系统
CN106972484A (zh) 多场景下火电机组励磁系统动态性能在线评估方法和装置
CN114611548A (zh) 一种基于振动分析的状态分类方法及系统
CN103926494A (zh) 一种干扰源的确定方法及装置
US20090164974A1 (en) Quality measure tool for a composite application
TWI464381B (zh) 對主機進行振動測試之量測系統及其方法
Narwaria et al. Non-intrusive speech quality assessment with support vector regression
CN104568137B (zh) 噪声测试中特定噪声源贡献率的判定方法
CN109644304A (zh) 混响环境的源分离
CN107861033B (zh) 振荡波局部放电检测系统定位误差的检定方法和系统
Grais et al. Referenceless performance evaluation of audio source separation using deep neural networks
CN110099350A (zh) 功放的测试方法
EP2156152A2 (en) Detection of an abnormal signal in a compound sampled signal
Pendharkar Auralization of road vehicles using spectral modeling synthesis

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant