CN111509841A - 一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,其特征在于,包括:拾音模块、声纹识别模块、数据库建模模块、预警模块和无线通信模块,所述拾音模块用来拾取挖掘机声纹并传输给所述声纹识别模块,所述声纹识别模块对收集的挖掘机声纹进行处理、并与所述数据库建模模块中的声纹模型进行识别匹配,所述预警模块与所述声纹识别模块的输出端连接、用来生成预警信息,所述无线通信模块与所述预警模块连接、用来发送无线预警信号。本发明利用声纹识别技术来进行对挖掘机的特征量进行识别,可准确判断地下电缆附近是否有挖掘机在工作,电缆外力破坏工具切的类型判断更加准确、智能化程度更高,实际防外力破坏效果理想。
Description
技术领域
本发明涉及电缆防外力破坏预警技术领域,尤其涉及一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置。
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。
目前,对于地下电缆的防护措施主要有:1)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,该措施存在的缺陷是耗费人力、物力大,且不能做到全天候监测。2)对特殊地点安装警示牌提醒施工人员注意保护电缆,或采用埋管、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;自动化、智能化程度低,且实际防外力破坏效果不理想。3)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,并且该系统有着抗干扰能力强、成本低等优点。但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,需要布置大量的传感器。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种能识别挖掘机这一特定外力破坏工具的电缆防破坏预警装置。
为达到以上目的,本发明采用如下技术方案。
一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,其特征在于,包括:拾音模块、声纹识别模块、数据库建模模块、预警模块和无线通信模块,所述拾音模块用来拾取挖掘机声纹并传输给所述声纹识别模块,所述声纹识别模块对收集的挖掘机声纹进行处理、并与所述数据库建模模块中的声纹模型进行识别匹配,所述预警模块与所述声纹识别模块的输出端连接、用来生成预警信息,所述无线通信模块与所述预警模块连接、用来发送无线预警信号。
更为优选的是,所述拾音模块为8向硅麦拾音模块,采用8个硅麦,向8个方向拾音,实现全向采集声纹。
更为优选的是,所述声纹模型的数据训练方法为:对挖掘机声纹进行信号分析,选取若干能表现声纹特点的特征量,在获取不同类别特征量的基础上使用相应的分类算法进行训练、构建出基于该特征量的智能分类器。
更为优选的是,所述声纹识别模块的声纹识别过程如下:收集挖掘机的声纹->噪声抑制和语音活动检测->挖掘机的声纹特征提取->挖掘机的声纹建模->挖掘机的声纹特征量提取->识别匹配->识别出是否为挖掘机声纹。
更为优选的是,在所述识别匹配步骤中,采用数据训练所选分类算法,调用数据训练所得到的智能分类器,根据智能分类器匹配算法所采用的决策方法,找出最优匹配结果作为分类结果。
更为优选的是,所述声纹特征量为抓斗工作时机械臂碰撞的声纹。
更为优选的是,所述声纹模型是以LPC类特征向量来对挖掘机声纹特征建立声纹模型的。
更为优选的是,使用时,在地下电缆线路附近安装声纹采集传感器,所述声纹采集传感器获取声纹信号并传输给电缆防破坏预警装置,通过电缆防破坏预警装置判断是否有挖掘机机械在作业;如果检测到有挖掘机机械在作业,则通过无线通信模块将预警信息发给网关,网关转发预警信息到管理中心后台,管理中心后台向相关负责人发出警报信息。
本发明的有益效果是:
与现有技术相比,本发明提供的电缆防破坏预警装置,其利用声纹识别技术来进行对挖掘机的特征量进行识别,可准确判断地下电缆附近是否有挖掘机在工作,电缆外力破坏工具切的类型判断更加准确、智能化程度更高,实际防外力破坏效果理想。并且,在有挖掘机作业时向相关负责人发出警报信息,从而能够使电力部门采取相应的措施,避免电缆遭到破坏。
附图说明
图1所示为本发明提供的识别预警装置的硬件模块工作原理框图。
1:拾音模块,2:声纹识别模块,3:数据库建模模块,4:预警模块,5:无线通信模块。
具体实施方式
下面结合说明书的附图,对本发明的具体实施方式作进一步的描述,使本发明的技术方案及其有益效果更加清楚、明确。下面通过参考附图描述实施例是示例性的,旨在解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
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挖掘机。因而本发明人设计一种带挖掘机特征量识别的电缆防破坏预警装置,以便进行更加准确的预警。
如图1所示,一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,包括:拾音模块1、声纹识别模块2、数据库建模模块3、预警模块4和无线通信模块5,所述拾音模块1用来拾取挖掘机声纹并传输给所述声纹识别模块2,所述声纹识别模块2对收集的挖掘机声纹进行处理、并与数据库建模模块3中的声纹模型进行识别匹配,所述预警模块4与所述声纹识别模块2的输出端连接、用来生成预警信息,所述无线通信模块5与所述预警模块4连接、用来发送无线预警信号。
其中,所述拾音模块1优选为8向硅麦拾音模块,即采用8个硅麦,向8个方向拾音,实现全向采集声纹。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。
所述声纹识别模块2用来实现声纹的识别,识别过程如下:收集挖掘机的声纹->噪声抑制和语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)->挖掘机的声纹特征提取->挖掘机的声纹建模->挖掘机的声纹特征量提取->识别匹配->识别出是否为挖掘机声纹。
所述数据库建模模块3用于进行声纹模型匹配,在所述数据库建模模块3内储存有预先通过大量数据训练出来的挖掘机工作声纹模型。具体数据训练方法为:对挖掘机声纹进行信号分析,选取若干能表现声纹特点的特征量,在获取不同类别特征量的基础上使用相应的分类算法进行训练、构建出基于该特征量的智能分类器。
相应地,声纹识别模块2在进行声纹识别时,提取上述训练所用的特征量,然后采用训练所选分类算法,调用训练所得到的智能分类器,根据智能分类器匹配算法所采用的决策方法,找出最优匹配结果作为分类结果,从而实现声纹信号的识别。
所述预警模块4在挖掘机声纹匹配成功后生成预警信息。所述无线通信模块5通过低功耗物联网技术,将预警信息发给网关,网关转发预警到管理中心后台,然后向相关负责人发出警报信息。
本实施例中,所述声纹识别模块2中的声纹建模、以及数据库建模模块3中的声纹模型都是以LPC(Linear Prediction Coefficient,线性预测系数)类特征向量来对挖掘机声纹特征建立声纹模型的。通过对挖掘机的声纹特征做快速傅里叶变换,可以得出声纹特征各个频率段的共振峰值,由于线性预测系数法反映的声纹模型与共振峰相关,因此能够很好的模拟挖掘机声纹特征。
优选地,提取的所述声纹特征量为抓斗工作时机械臂碰撞的声纹。液压抓斗式挖掘机在正常工作时产生的声纹由三种声纹叠加而来:发动机运转过程所发声纹、机械臂以及抓斗往复运动声纹和机械臂碰撞的声纹。其中,机械臂碰撞的声纹的能量较大,传播距离远,并且工作时出现频率高。因而,选用机械臂碰撞的声纹作为声纹特征量,可更加准确地识别挖掘机的声纹特征,抗干扰能力强。
实际应用上述电缆防破坏预警装置时,在地下电缆线路附近安装声纹采集传感器获取声纹信号并传输给电缆防破坏预警装置,通过电缆防破坏预警装置判断是否有挖掘机机械在作业。如果检测到有挖掘机机械在作业,则通过低功耗物联网技术,将预警信息发给网关,网关转发预警到管理中心后台,然后向相关负责人发出警报信息,从而能够使电力部门采取相应的措施,避免电缆遭到破坏。
与现有技术相比,本实施例提供的电缆防破坏预警装置利用声纹识别技术来进行对挖掘机的特征量进行识别,可准确判断地下电缆附近是否有挖掘机在工作,电缆外力破坏工具切的类型判断更加准确、智能化程度更高,且实际防外力破坏效果理想。
通过上述的结构和原理的描述,所属技术领域的技术人员应当理解,本发明不局限于上述的具体实施方式,在本发明基础上采用本领域公知技术的改进和替代均落在本发明的保护范围,本发明的保护范围应由各权利要求项及其等同物限定之。具体实施方式中未阐述的部分均为现有技术或公知常识。
Claims (8)
1.一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,其特征在于,包括:拾音模块、声纹识别模块、数据库建模模块、预警模块和无线通信模块,所述拾音模块用来拾取挖掘机声纹并传输给所述声纹识别模块,所述声纹识别模块对收集的挖掘机声纹进行处理、并与所述数据库建模模块中的声纹模型进行识别匹配,所述预警模块与所述声纹识别模块的输出端连接、用来生成预警信息,所述无线通信模块与所述预警模块连接、用来发送无线预警信号。
2.根据权利要求1所述的一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,其特征在于,所述拾音模块为8向硅麦拾音模块,采用8个硅麦,向8个方向拾音,实现全向采集声纹。
3.根据权利要求1所述的一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,其特征在于,所述声纹模型的数据训练方法为:对挖掘机声纹进行信号分析,选取若干能表现声纹特点的特征量,在获取不同类别特征量的基础上使用相应的分类算法进行训练、构建出基于该特征量的智能分类器。
4.根据权利要求3所述的一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,其特征在于,所述声纹识别模块的声纹识别过程如下:收集挖掘机的声纹->噪声抑制和语音活动检测->挖掘机的声纹特征提取->挖掘机的声纹建模->挖掘机的声纹特征量提取->识别匹配->识别出是否为挖掘机声纹。
5.根据权利要求4所述的一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,其特征在于,在所述识别匹配步骤中,采用数据训练所选分类算法,调用数据训练所得到的智能分类器,根据智能分类器匹配算法所采用的决策方法,找出最优匹配结果作为分类结果。
6.根据权利要求3所述的一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,其特征在于,所述声纹特征量为抓斗工作时机械臂碰撞的声纹。
7.根据权利要求1所述的一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,其特征在于,所述声纹模型是以LPC类特征向量来对挖掘机声纹特征建立声纹模型的。
8.根据权利要求1所述的一种带挖掘机特征量识别的电缆防外力破坏预警装置,其特征在于,使用时,在地下电缆线路附近安装声纹采集传感器,所述声纹采集传感器获取声纹信号并传输给电缆防破坏预警装置,通过电缆防破坏预警装置判断是否有挖掘机机械在作业;如果检测到有挖掘机机械在作业,则通过无线通信模块将预警信息发给网关,网关转发预警信息到管理中心后台,管理中心后台向相关负责人发出警报信息。
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