CN111292510A - 一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法 - Google Patents

一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于电力电信电缆保护技术领域，特别涉及一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法，利用声纹识别技术来对破坏行为的特征量进行识别，通过无线通信模块的低功耗物联网技术将预警信息上传到管理中心后台，人力、物力成本低，自动化、智能化程度高，且实际防外力破坏效果理想。

Description

一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法
技术领域
本发明属于电力电信电缆保护技术领域，特别涉及一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法。
背景技术
随着电网建设的迅速发展，输电线路所经区域扩大，地下电缆供电在配电系统中的比重越来越大。虽然电缆线路具有受自然环境影响较小、占地少、供电可靠性高等优势，但是电缆在使用中时常受到外力破坏，电缆供电安全可靠的优势受到严重影响。
国内对于地下电缆的防护措施主要有：一、在运行中派专人进行正常性巡视、特殊巡视和重点工程巡视；二、对特殊地点安装警示牌提醒施工人员注意保护电缆；三、采用埋管、隧道等抗外力强度高的通道形式代替直埋等抗外力强度低的敷设方式。四、利用分布式光纤传感技术对电缆线路周边的振动情况进行监测，通过大量布置分布式光纤传感器可以实现无监测盲点。
对于第一点，成本高，无法做到实时监控，覆盖范围小；对于第二点，保护效果小，出现损坏无法及时发现和维修；对于第三点，成本高，操作难度大；对于第四点，成本相对较低，覆盖范围大，现有采用这种振动传感器的监控系统大多采用振动信号幅值作为判断的标准，通过实验针对不同地方的实际情况设定阈值，超过设定阈值就认为振动发生，未超过阈值则为正常，这就使得其很容易产生误报，振动阈值设置存在困难，阈值过大则不能有效监测到振动，阈值小了又容易受到噪声影响。并且这种方法没有对振动源进行分类，只是简单的监测有无振动，不能确定振动来源。并且振动信号衰减严重，因此振动传感器的有效监测距离较低，因此需要布置大量的传感器。以上措施人力、物力成本高，自动化、智能化程度低，且实际防外力破坏效果不理想。
发明内容
针对背景技术中的问题，本发明提供一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法，成本低，自动化智能化程度高，预防预警效果好。
一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法，在地下电缆线路附近安装声纹采集传感器获取声纹特征信号，特征信号经过数据处理后形成的数据模型与数据库中预存的声纹模型进行对比与匹配，若匹配成功，则生成预警信息发送至管理中心。
更进一步的，所述声纹采集传感器为硅麦。
更进一步的，所述声纹采集传感器采集到的特征信号为40KHz的高品质单声道音频数据。
更进一步的，所述声纹采集传感器为多个硅麦组合而成，所述多个硅麦朝向不同方向。
更进一步的，所述声纹特征信号在传输过程中，进行了静音抑制处理。
更进一步的，所述管理中心设置有无线通信模块，可以直接向管理人员发出警报信息。
更进一步的，所述数据库中预存的声纹模型包括挖掘机声纹模型、切割机声纹模型、机械破碎锤声纹模型、手持电搞声纹模型中的一种或多种。
更进一步的，所述预存的声纹模型的建立方法为，首先对标准声纹的特征信号进行读取，选取其中能表现声纹特点的特征参数作为标准声纹的特征信号，其次在获取不同类别声纹的特征参数的基础上，对标准声纹信号做快速傅里叶变换，得出其各个频率段的共振峰值，由于线性预测系数法能够反映声纹模型并且与共振峰相关，可以用线性预测系数类特征向量来对标准声纹建立声纹模型。
更进一步的，所述数据模型的建立方法为，首先对待识别的声纹特征信号进行读取，选取其中能表现声纹特点的特征参数作为待识别声纹的特征信号，其次在获取不同类别声纹的特征参数的基础上，对待识别的声纹信号做快速傅里叶变换，得出其各个频率段的共振峰值，用线性预测系数类特征向量来对待识别的声纹建立数据模型。
更进一步的，所述数据模型与声纹模型进行对比与匹配的方法为，将数据模型与数据库中预存的声纹模型进行相似度对比，对数据模型与声纹模型线性拟合程度超过60％的进行匹配，从而实现声纹信号的识别。
本发明的一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法，设计科学合理，利用声纹识别技术来对破坏行为的特征量进行识别，通过无线通信模块的低功耗物联网技术将预警信息上传到管理中心后台，人力、物力成本低，自动化、智能化程度高，且实际防外力破坏效果理想。
具体实施方式
下面将结合具体实施例对本发明的一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法做进一步详细描述。
本发明的一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法，在地下电缆线路附近安装声纹采集传感器获取声纹特征信号，特征信号经过数据处理后形成的数据模型与数据库中预存的声纹模型进行对比与匹配，若匹配成功，则生成预警信息发送至管理中心。
经过对大量电缆破坏事故的调查发现，对电缆造成外力破坏最多的有工地施工时候所用的大型设备，在施工的过程中大型设备呈现较大的声纹特征，因此本发明提出了基于声纹的大型设备特征量识别方法，通过在地下电缆线路附近安装声纹采集传感器获取其声纹特征信号量，从而判断是否有大型设备机械在作业，起到预警作用。
上述数据模型的建立方法为，首先对待识别的声纹特征信号进行读取，选取其中能表现声纹特点的特征参数作为待识别声纹的特征信号，其次在获取不同类别声纹的特征参数的基础上，对待识别的声纹信号做快速傅里叶变换，得出其各个频率段的共振峰值，用线性预测系数类特征向量来对待识别的声纹建立数据模型。
上述预存的声纹模型的建立方法为，首先对标准声纹的特征信号进行读取，选取其中能表现声纹特点的特征参数作为标准声纹的特征信号，其次在获取不同类别声纹的特征参数的基础上，对标准声纹信号做快速傅里叶变换，得出其各个频率段的共振峰值，由于线性预测系数法能够反映声纹模型并且与共振峰相关，可以用线性预测系数类特征向量来对标准声纹建立声纹模型。
例如，在施工过程中，最常见的挖掘机作业，其主要包括三种声纹，发动机转动过程的声纹、机械臂以及抓斗往复运动声纹、抓斗与地面摩擦声纹；其中，在挖掘机抓斗装卸东西的过程中机械臂的抖动会发出较大的声纹，因此，在选取挖掘机特征时采用抓斗工作时机械臂碰撞的声纹作为挖掘机的特征声纹，因为此声纹的能量较大，传播距离远，并且工作时出现频率高。经过研究，挖掘机的声纹是抓斗装卸料过程中机械臂以及抓斗连续多次碰撞时的那段信号，因为抓斗碰撞时声纹特征明显并且能量较大，传播距离远。通过对挖掘机的声纹信号做快速傅里叶变换，可以得出其各个频率段的共振峰值，由于线性预测系数法能够反映声纹模型并且与共振峰相关，因此，可以判断能够以LPC(线性预测系数)类特征向量来对挖掘机建立声纹模型。
又如，机械破碎锤为液压机械设备，正常工作时声音由三种声纹叠加产生：发动机声纹，发动机正常工作期间，发动机的零部件发生相互摩擦碰撞就会产生噪声，其中最大噪声为活塞敲击汽缸壁时所产生的声纹；机械臂以及破碎锤钻头往复运动摩擦所产生声纹；破碎锤与地面碰撞声纹。其中，发动机噪声与机械臂往复运动声纹较弱，而破碎锤的锤头与地面碰撞时所产生的碰撞声纹为主要声纹来源，声纹能量较大，传播距离远。经过研究，机械破碎锤的声纹都是脉冲性信号，具有明显的周期性，同时频率高，声纹音量巨大。通过对机械破碎锤的声纹信号做快速傅里叶变换，可以得出其各个频率段的共振峰值，由于线性预测系数法能够反映声纹模型并且与共振峰相关，因此，可以判断能够以LPC(线性预测系数)类特征向量来对机械破碎锤建立声纹模型。
又如，手持电镐，正常工作时的声纹为电镐与地面碰撞声音以及电镐镐头往复运动所引发的噪声纹，二者叠加即为电镐正常工作时所发声纹。其中主要声源来自镐头与地面材质碰撞声纹，并且材质不同所产生的声纹信号也略有差别，柏油马路与混凝土马路是城市道路中使用手持电镐的两种典型路面。经过研究，手持电镐的声纹都是脉冲性信号，具有明显的周期性，同时频率高，但是声纹音量较弱。通过对手持电镐的声纹信号做快速傅里叶变换，可以得出其各个频率段的共振峰值，由于线性预测系数法能够反映声纹模型并且与共振峰相关，因此，可以判断能够以LPC(线性预测系数)类特征向量来对手持电镐建立声纹模型。
又如，切割机声纹情况相对手持电镐复杂一些，切割机有电动切割机、柴油路面切割机、汽油路面切割机，道路施工时柴油或汽油路面切割机使用较多。这种切割机工作时声音由三种声纹组成：发动机声纹，主要是发动机运动机构不平衡性惯性力以及配气机构往复运动所产生的声纹，还有混合气燃烧过程中的噪声以及气流进出排气道处所产生的噪声；切片高速旋转的声纹，切片高速旋转过程中会产生较大噪声；切片与地面摩擦声纹，此声纹为工作时主要噪声来源，所发出声纹音量最大。经过研究，切割机的声纹类似白噪声但与白噪声又有所不同，其特征向量能与白噪声区分开。通过对切割机的声纹信号做快速傅里叶变换，可以得出其各个频率段的共振峰值，由于线性预测系数法能够反映声纹模型并且与共振峰相关，因此，可以判断能够以LPC(线性预测系数)类特征向量来对切割机建立声纹模型。
除上述机械设备外，还可以根据本发明提供的声纹模型的建立方法，类推其它需要预警的声纹特征，并建立对应的声纹模型。
上述数据模型与数据库中预存的声纹模型对比及方法具体实现过程如下：首先对待识别的声纹即现场采集的声纹进行读取，选取其中能表现声纹特点的特征参数作为待识别声纹的特征信号，其次在获取不同类别声纹的特征参数的基础上，对待识别的声纹信号做快速傅里叶变换，得出其各个频率段的共振峰值，用线性预测系数类特征向量来对待识别的声纹建立数据模型，最后将数据模型与数据库中预存的声纹模型进行相似度对比，对数据模型与声纹模型线性拟合程度超过60％的进行匹配，从而实现声纹信号的识别。
为提高声纹采集准确度，所述声纹采集传感器为硅麦，硅麦的信噪比,灵敏度,工作环境的温度和湿度等参数相比普通麦克风都有很大优势。为了提高预警的精准度，保证声纹识别的音频品质，利用高品质的麦克风采集采样频率为40KHz的高品质单声道音频数据，以保证采集到的音频的品质。
为进一步提高准确度，所述声纹采集传感器为多个硅麦组合而成，并且多个硅麦朝向不同方向。如采用4个硅麦，朝向四个不同方向，或采用8个硅麦，朝向8个不同方向，如东、南、西、北、东北、西北、东南、西南，又如上、下、左、右、前、后、侧前方、侧后方等。为达到更好的效果，根据不同的环境，可以采用其它的组合方式。
为提高工作效率，所述声纹特征信号在传输过程中，进行了静音抑制处理，目的是从声音信号流里识别和消除长时间的静音期，以达到在不降低业务质量的情况下节省话路资源的作用，静音抑制可以节省宝贵的带宽资源，可以有利于减少端到端的时延。
为确保预警及时性，所述管理中心还设置有无线通信模块，可以利用无线网络直接向管理人员发出警报信息，方便工作人员第一时间获取信息，可以方便执勤巡逻人员快速找到预警地点，如目前广泛使用的短信、微信渠道。
为确保预警全面和准确，所述数据库中可以储存多种类型的外力破坏性声纹模型，如挖掘机声纹模型、切割机声纹模型、机械破碎锤声纹模型、手持电搞声纹模型等，所述数据库中存储的声纹模型为前述声纹模型的一种或多种。
虽然对本发明的描述是结合以上具体实施例进行的，但是，熟悉本技术领域的人员能够根据上述的内容进行许多替换、修改和变化、是显而易见的。因此，所有这样的替代、改进和变化都包括在附后的权利要求的精神和范围内。

Claims (10)

1.一种城市电缆被外力破坏的识别预警方法，其特征在于：在地下电缆线路附近安装声纹采集传感器获取声纹特征信号，特征信号经过数据处理后形成的数据模型与数据库中预存的声纹模型进行对比与匹配，若匹配成功，则生成预警信息发送至管理中心。
2.根据权利要求1所述的城市电缆被外力破坏的识别预警方法，其特征在于：所述声纹采集传感器为硅麦。
3.根据权利要求2所述的城市电缆被外力破坏的识别预警方法，其特征在于：所述声纹采集传感器采集到的特征信号为40KHz的高品质单声道音频数据。
4.根据权利要求2所述的城市电缆被外力破坏的识别预警方法，其特征在于：所述声纹采集传感器为多个硅麦组合而成，所述多个硅麦朝向不同方向。
5.根据权利要求2所述的城市电缆被外力破坏的识别预警方法，其特征在于：所述声纹特征信号在传输过程中，进行了静音抑制处理。
6.根据权利要求1-5任一项所述的城市电缆被外力破坏的识别预警方法，其特征在于：所述管理中心设置有无线通信模块，可以直接向管理人员发出警报信息。
7.根据权利要求1所述的城市电缆被外力破坏的识别预警方法，其特征在于：所述数据库中预存的声纹模型包括挖掘机声纹模型、切割机声纹模型、机械破碎锤声纹模型、手持电搞声纹模型中的一种或多种。
8.根据权利要求7所述的城市电缆被外力破坏的识别预警方法，其特征在于：所述预存的声纹模型的建立方法为，首先对标准声纹的特征信号进行读取，选取其中能表现声纹特点的特征参数作为标准声纹的特征信号，其次在获取不同类别声纹的特征参数的基础上，对标准声纹信号做快速傅里叶变换，得出其各个频率段的共振峰值，由于线性预测系数法能够反映声纹模型并且与共振峰相关，可以用线性预测系数类特征向量来对标准声纹建立声纹模型。
9.根据权利要求1所述的城市电缆被外力破坏的识别预警方法，其特征在于：所述数据模型的建立方法为，首先对待识别的声纹特征信号进行读取，选取其中能表现声纹特点的特征参数作为待识别声纹的特征信号，其次在获取不同类别声纹的特征参数的基础上，对待识别的声纹信号做快速傅里叶变换，得出其各个频率段的共振峰值，用线性预测系数类特征向量来对待识别的声纹建立数据模型。
10.根据权利要求9所述的城市电缆被外力破坏的识别预警方法，其特征在于：所述数据模型与声纹模型进行对比与匹配的方法为，将数据模型与数据库中预存的声纹模型进行相似度对比，对数据模型与声纹模型线性拟合程度超过60％的进行匹配，从而实现声纹信号的识别。
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