CN112116917A - 基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法 - Google Patents

基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112116917A
CN112116917A CN202010964625.5A CN202010964625A CN112116917A CN 112116917 A CN112116917 A CN 112116917A CN 202010964625 A CN202010964625 A CN 202010964625A CN 112116917 A CN112116917 A CN 112116917A
Authority
CN
China
Prior art keywords
storage module
sound signal
frequency
phase angle
storage area
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.)
Granted
Application number
CN202010964625.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112116917B (zh
Inventor
赵长春
庞巍
韩科
赵雪松
张轶珠
王建龙
祝晓宏
谢蓓敏
唐延明
李立明
陶善宏
王博闻
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.)
Baoding Safty & Reliability Electric Power Technology Co ltd
Super High Voltage Co Of State Grid Jilin Electric Power Co ltd
Original Assignee
Maintenance Company State Grid Jilinsheng Electric Power Supply Co
Baoding Safty & Reliability Electric Power Technology Co ltd
State Grid Jilin Electric Power Corp
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 Maintenance Company State Grid Jilinsheng Electric Power Supply Co, Baoding Safty & Reliability Electric Power Technology Co ltd, State Grid Jilin Electric Power Corp filed Critical Maintenance Company State Grid Jilinsheng Electric Power Supply Co
Priority to CN202010964625.5A priority Critical patent/CN112116917B/zh
Publication of CN112116917A publication Critical patent/CN112116917A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112116917B publication Critical patent/CN112116917B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • G10L21/0264Noise filtering characterised by the type of parameter measurement, e.g. correlation techniques, zero crossing techniques or predictive techniques
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0272Voice signal separating

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)

Abstract

本发明涉及基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法,属于噪音分离技术领域,将电抗器声信号采集后通过傅里叶变换区分风机声信号和电抗器本体声信号,包括存储模块建立步骤和信息处理步骤,具体方法为:存储模块建立步骤包括,建立原始声信号存储模块、频点存储模块、相角存储模块、图形存储模块、参数存储模块和计算规则存储模块;信息处理步骤依次包括,提取频点分量、频点分量相角处理、分离声信号和还原电抗器声音,可以得到干净的电抗器信号,提高电抗器声纹分析的准确性。

Description

基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法
技术领域
本发明属于噪音分离技术领域,涉及到一种信号分离方法,具体为基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法。
背景技术
电抗器也叫电感器,一个导体通电时就会在其所占据的一定空间范围产生磁场。电学器件在工作过程中会产生一定的振动,检测人员可以通过该振动得到器件信息。
在采集电抗器声信号的过程中,会同时采集到其风机的噪声,干扰到电抗器本体声信号的采集,目前电抗器声信号监测技术不能对风机噪声进行滤除。
发明内容
本发明为了解决上述问题,设计了基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法,可以得到干净的电抗器信号,提高电抗器声纹分析的准确性。
本发明的具体技术方案是:
基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法,将电抗器声信号采集后通过傅里叶变换区分风机声信号和电抗器本体声信号,包括存储模块建立步骤和信息处理步骤,
具体方法为:
存储模块建立步骤包括,建立原始声信号存储模块、频点存储模块、相角存储模块、图形存储模块、参数存储模块和计算规则存储模块;
信息处理步骤依次包括,提取频点分量、频点分量相角处理、分离声信号和还原电抗器声音。
所述建立频点存储模块步骤包括,建立频段序号存储区P,建立电抗器本体声信号频点存储区P1,建立风机声信号频点存储区P2;
所述建立相角存储模块步骤包括,建立原相角存储区和对比相角存储区;
所述建立图形存储模块步骤包括,建立相位跃变图存储区和幅/频图存储区;
所述建立计算规则存储模块的步骤包括,存储频点分量的计算方法、傅里叶变换算法和傅里叶逆变换的算法
所述信息处理步骤中,
所述提取频点分量步骤包括,从频段序号存储区P提取频段序号,从参数提取模块提取所需求的参考频率,从计算规则存储模块提取频点分量的计算方法,设Z(k)表示频域信号Z在k*参考频率处频率点的分量;
所述频点分量相角处理步骤包括,从原始声信号存储模块提取电抗器和风机混合时域信号,从计算规则存储模块提取傅里叶变换算法,将现场采集的电抗器和风机混合时域信号进行短时傅里叶变换,得到不同时间内各个频率分量的相角,并将各个频率分量的相角存储于原相角存储器;对一频点f将短时傅里叶变换的帧长选取为10/f,帧移选择1/f,并将变化后的相角存储于对比相角存储区;
所述分离声信号步骤包括,从原相角存储区和对比相角存储区中分别提取相角信息并进行对比,将超过90°的相角跃变的次数和跃变的总次数分别存储于参数存储模块中记作β和B;从原相角存储区和对比相角存储区中分别提取参考频率的k倍频点的相角,设置比例阈值μ,所述比例阈值μ通过外部输入设备直接设置,
跃变超过90°的次数和跃变的总次数记作βk和Bk并存入参数存储模块中,根据频点相角判断方法对βk进行判断,得到电抗器本体声信号和风声信号;
所述还原电抗器声音步骤包括,从风机声信号频点存储区P2中提取经傅里叶变换后的风机频点在混合信号中进行谱减,再从计算规则存储模块中傅里叶逆变换的算法,对谱减后的混合信号做傅里叶逆变换还原电抗器声音。
所述信息处理步骤中,还包括判断步骤,
所述判断步骤在所述分离声信号步骤和所述还原电抗器声音步骤之间;
所述判断步骤包括,从频段序号存储区P、电抗器本体声信号频点存储区P1和风机声信号频点存储区P2中提取所设计的所有频率点,将P1集合和P2集合中所用到的频率点与P集合进行对比,若P1和P2集合中所用到的频率点不等于P集合,则返回所述提取频点分量步骤;若P1和P2集合中所用到的频率点等于P集合,则跳出判断步骤,执行还原电抗器声音步骤。
本发明的有益效果是:
本技术通过分析声信号中各频点的相位跃变度,对现场采集的电抗器本体与风机的混合声信号进行分离,最终得到较为干净的电抗器本体声信号,可提高电抗器声纹分析等后续分析工作的准确度。
附图说明
图1为本发明的流程框图。
具体实施方式
以下结合具体实施例及附图对本发明的技术方案作进一步详细的描述,但本发明的保护范围及实施方式不限于此。
具体实施例,如说明书附图1所示,基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法,将电抗器声信号采集后通过傅里叶变换区分风机声信号和电抗器本体声信号,包括存储模块建立步骤和信息处理步骤,具体方法为:
存储模块建立步骤包括,建立原始声信号存储模块、频点存储模块、相角存储模块、图形存储模块、参数存储模块和计算规则存储模块;
信息处理步骤依次包括,提取频点分量、频点分量相角处理、分离声信号和还原电抗器声音。
所述建立频点存储模块步骤包括,建立频段序号存储区P,建立电抗器本体声信号频点存储区P1,建立风机声信号频点存储区P2;
所述建立相角存储模块步骤包括,建立原相角存储区和对比相角存储区;
所述建立图形存储模块步骤包括,建立相位跃变图存储区和幅/频图存储区;
所述建立计算规则存储模块的步骤包括,存储频点分量的计算方法、傅里叶变换算法和傅里叶逆变换的算法。
存储模块建立这一步骤为前期准备,在存储器中划分模块并分区,方便后期数据的存储和提取,将采集量和参数值结合算法进行后期处理。
所述信息处理步骤中,
所述提取频点分量步骤包括,从频段序号存储区P提取频段序号k,从参数提取模块提取所需求的参考频率,从计算规则存储模块提取频点分量的计算方法,设Z(k)表示频域信号Z在k*参考频率处频率点的分量;
先将所有的频点存入频段序号存储区P中,根据Z(k)的算法进行频点分量的提取。
所述频点分量相角处理步骤包括,从原始声信号存储模块提取电抗器和风机混合时域信号,从计算规则存储模块提取傅里叶变换算法,将现场采集的电抗器和风机混合时域信号进行短时傅里叶变换,得到不同时间内各个频率分量的相角,并将各个频率分量的相角存储于原相角存储器;对一频点f将短时傅里叶变换的帧长选取为10/f,帧移选择1/f,并将变化后的相角存储于对比相角存储区;
这样可以显示处于跃变状态的频点分量的相角变化,更直观的反应相角的跃变。
所述分离声信号步骤包括,从原相角存储区和对比相角存储区中分别提取相角信息并进行对比,将超过90°的相角跃变的次数和跃变的总次数分别存储于参数存储模块中记作β和B;从原相角存储区和对比相角存储区中分别提取参考频率的k倍频点的相角,设置比例阈值μ,所述比例阈值μ通过外部输入设备直接设置,
跃变超过90°的次数和跃变的总次数记作βk和Bk并存入参数存储模块中,根据频点相角判断方法对βk进行判断,得到电抗器本体声信号和风声信号;
若测得频点跃变超过90°的总次数βk,超过比例阈值、跃变的总次数和频段序号的乘积则视为噪音信号,否则为电抗器本体声信号。
所述还原电抗器声音步骤包括,从风机声信号频点存储区P2中提取经傅里叶变换后的风机频点在混合信号中进行谱减,再从计算规则存储模块中傅里叶逆变换的算法,对谱减后的混合信号做傅里叶逆变换还原电抗器声音。
通过以上步骤可以得出风机噪音信号,在原始信号中对噪音信号进行谱减得到电抗器本体经傅里叶变换后的声信号,将该信号通过傅里叶逆变进行还原,则可以电抗器本体声信号。
所述信息处理步骤中,还包括频点数量判断步骤,
所述频点数量判断步骤在所述分离声信号步骤和所述还原电抗器声音步骤之间;
所述频点数量判断步骤包括,从频段序号存储区P、电抗器本体声信号频点存储区P1和风机声信号频点存储区P2中提取所设计的所有频率点,将P1集合和P2集合中所用到的频率点与P集合进行对比,若P1和P2集合中所用到的频率点不等于P集合,则返回所述提取频点分量步骤;若P1和P2集合中所用到的频率点等于P集合,则跳出判断步骤,执行还原电抗器声音步骤。
对所有采集的频点完成判断后,在原始混合信号中减去噪音信号,可得干净准确的电抗器声信号,若判断不全,通过频点数量判断步骤返回提取频点分量步骤,对其他频点分量进行计算,知道处理P集合内所有频点为止。

Claims (4)

1.基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法,将电抗器声信号采集后通过傅里叶变换区分风机声信号和电抗器本体声信号,包括存储模块建立步骤和信息处理步骤,其特征在于,
具体方法为:
存储模块建立步骤包括,建立原始声信号存储模块、频点存储模块、相角存储模块、图形存储模块、参数存储模块和计算规则存储模块;
信息处理步骤依次包括,提取频点分量、频点分量相角处理、分离声信号和还原电抗器声音。
2.根据权利要求1所述的基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法,其特征在于:
所述建立频点存储模块步骤包括,建立频段序号存储区P,建立电抗器本体声信号频点存储区P1,建立风机声信号频点存储区P2;
所述建立相角存储模块步骤包括,建立原相角存储区和对比相角存储区;
所述建立图形存储模块步骤包括,建立相位跃变图存储区和幅/频图存储区;
所述建立计算规则存储模块的步骤包括,存储频点分量的计算方法、傅里叶变换算法和傅里叶逆变换的算法。
3.根据权利要求1所述的基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法,其特征在于:
所述信息处理步骤中,
所述提取频点分量步骤包括,从频段序号存储区P提取频段序号,从参数提取模块提取所需求的参考频率,从计算规则存储模块提取频点分量的计算方法,设Z(k)表示频域信号Z在k*参考频率处频率点的分量;
所述频点分量相角处理步骤包括,从原始声信号存储模块提取电抗器和风机混合时域信号,从计算规则存储模块提取傅里叶变换算法,将现场采集的电抗器和风机混合时域信号进行短时傅里叶变换,得到不同时间内各个频率分量的相角,并将各个频率分量的相角存储于原相角存储器;对一频点f将短时傅里叶变换的帧长选取为10/f,帧移选择1/f,并将变化后的相角存储于对比相角存储区;
所述分离声信号步骤包括,从原相角存储区和对比相角存储区中分别提取相角信息并进行对比,将超过90°的相角跃变的次数和跃变的总次数分别存储于参数存储模块中记作β和B;从原相角存储区和对比相角存储区中分别提取参考频率的k倍频点的相角,设置比例阈值μ,所述比例阈值μ通过外部输入设备直接设置,
跃变超过90°的次数和跃变的总次数记作βk和Bk并存入参数存储模块中,根据频点相角判断方法对βk进行判断,得到电抗器本体声信号和风声信号;
所述还原电抗器声音步骤包括,从风机声信号频点存储区P2中提取经傅里叶变换后的风机频点在混合信号中进行谱减,再从计算规则存储模块中傅里叶逆变换的算法,对谱减后的混合信号做傅里叶逆变换还原电抗器声音。
4.根据权利要求3所述的基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法,其特征在于:
所述信息处理步骤中,还包括判断步骤,
所述判断步骤在所述分离声信号步骤和所述还原电抗器声音步骤之间;
所述判断步骤包括,从频段序号存储区P、电抗器本体声信号频点存储区P1和风机声信号频点存储区P2中提取所设计的所有频率点,将P1集合和P2集合中所用到的频率点与P集合进行对比,若P1和P2集合中所用到的频率点不等于P集合,则返回所述提取频点分量步骤;若P1和P2集合中所用到的频率点等于P集合,则跳出判断步骤,执行还原电抗器声音步骤。
CN202010964625.5A 2020-09-15 2020-09-15 基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法 Active CN112116917B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010964625.5A CN112116917B (zh) 2020-09-15 2020-09-15 基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010964625.5A CN112116917B (zh) 2020-09-15 2020-09-15 基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112116917A true CN112116917A (zh) 2020-12-22
CN112116917B CN112116917B (zh) 2023-02-07

Family

ID=73802613

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010964625.5A Active CN112116917B (zh) 2020-09-15 2020-09-15 基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112116917B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113253156A (zh) * 2021-05-17 2021-08-13 国网江苏省电力有限公司检修分公司 一种基于声音监测的变压器潜伏性缺陷诊断方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070025564A1 (en) * 2005-07-29 2007-02-01 Kabushiki Kaisha Kobe Seiko Sho Sound source separation apparatus and sound source separation method
CN107036709A (zh) * 2017-04-11 2017-08-11 国网上海市电力公司经济技术研究院 一种变电站噪声匹配分离方法
CN110047507A (zh) * 2019-03-01 2019-07-23 北京交通大学 一种声源识别方法及装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070025564A1 (en) * 2005-07-29 2007-02-01 Kabushiki Kaisha Kobe Seiko Sho Sound source separation apparatus and sound source separation method
CN107036709A (zh) * 2017-04-11 2017-08-11 国网上海市电力公司经济技术研究院 一种变电站噪声匹配分离方法
CN110047507A (zh) * 2019-03-01 2019-07-23 北京交通大学 一种声源识别方法及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113253156A (zh) * 2021-05-17 2021-08-13 国网江苏省电力有限公司检修分公司 一种基于声音监测的变压器潜伏性缺陷诊断方法
CN113253156B (zh) * 2021-05-17 2023-01-06 国网江苏省电力有限公司检修分公司 一种基于声音监测的变压器潜伏性缺陷诊断方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112116917B (zh) 2023-02-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhong et al. Partial discharge signal denoising based on singular value decomposition and empirical wavelet transform
CN107451557B (zh) 基于经验小波变换与局部能量的输电线路短路故障诊断方法
CN112101174A (zh) 一种基于LOF-Kurtogram的机械故障诊断方法
CN113177537B (zh) 一种旋转机械设备的故障诊断方法及系统
CN110132403A (zh) 一种基于eemd和小波阈值的真空泵振动信号降噪方法
CN107303177A (zh) 一种心电图t波、p波的检测方法及系统
CN111239565B (zh) 基于分层式去噪模型的充油套管局部放电脉冲信号处理方法及系统
CN112116917B (zh) 基于相位跃变度的电抗器本体与风机声信号分离方法
CN111291918B (zh) 平稳子空间外源矢量自回归的旋转机械退化趋势预测方法
CN111046836A (zh) 局放信号的滤波去噪及分析方法、系统、设备及存储介质
CN114486263A (zh) 一种旋转机械滚动轴承振动信号降噪解调方法
CN114167237A (zh) 一种gis局部放电故障识别方法、系统、计算机设备、存储介质
CN115902528B (zh) 一种直流牵引网振荡与短路故障辨识方法
CN109586249B (zh) 变压器励磁涌流判别方法和装置
CN108594156B (zh) 一种改进的电流互感器饱和特性识别方法
CN111025100A (zh) 变压器特高频局部放电信号模式识别方法与装置
CN115169418A (zh) 基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法和系统
CN114200232B (zh) 一种输电线路故障行波波头检测方法及系统
CN115064182A (zh) 自适应梅尔滤波器在强噪声环境下风机故障特征识别方法
JP5579884B2 (ja) 音識別条件選定装置および異音判定装置
CN113113052B (zh) 一种离散点的语音基音识别装置及计算机存储介质
CN115555920B (zh) 基于自适应变分模态分解的在线颤振检测方法及系统
CN108090432A (zh) 一种振动信号频谱谱峰的自动识别方法
CN112525999B (zh) 一种基于频率成份的声发射信号相关性分析方法
CN116796228A (zh) 基于超声信号的相位相关性和相位统计特征的局部放电诊断方法

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
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: No. 202-1, 2nd floor, building 5, University Science Park, 5699 North Second Ring Road, Baoding City, Hebei Province 071000

Applicant after: BAODING SAFTY & RELIABILITY ELECTRIC POWER TECHNOLOGY CO.,LTD.

Applicant after: Super high voltage company of State Grid Jilin Electric Power Co.,Ltd.

Applicant after: STATE GRID JILIN ELECTRIC POWER SUPPLY Co.

Address before: No. 202-1, 2nd floor, building 5, University Science Park, 5699 North Second Ring Road, Baoding City, Hebei Province 071000

Applicant before: BAODING SAFTY & RELIABILITY ELECTRIC POWER TECHNOLOGY CO.,LTD.

Applicant before: MAINTENANCE COMPANY, STATE GRID JILINSHENG ELECTRIC POWER SUPPLY CO.

Applicant before: STATE GRID JILIN ELECTRIC POWER SUPPLY Co.

TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20220907

Address after: 130000 No. 3266, Yatai street, Nanguan District, Changchun City, Jilin Province

Applicant after: Super high voltage company of State Grid Jilin Electric Power Co.,Ltd.

Applicant after: BAODING SAFTY & RELIABILITY ELECTRIC POWER TECHNOLOGY CO.,LTD.

Address before: No. 202-1, 2nd floor, building 5, University Science Park, 5699 North Second Ring Road, Baoding City, Hebei Province 071000

Applicant before: BAODING SAFTY & RELIABILITY ELECTRIC POWER TECHNOLOGY CO.,LTD.

Applicant before: Super high voltage company of State Grid Jilin Electric Power Co.,Ltd.

Applicant before: STATE GRID JILIN ELECTRIC POWER SUPPLY Co.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant