CN113267330A - 一种基于声学成像的gis设备机械故障检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供过了一种基于声学成像的GIS设备机械故障检测系统及方法，系统包括声信号采集模块、声信号处理模块、声场成像模块、视频采集模块、叠加定位输出模块和人机交互终端，声信号采集模块包括非均匀螺旋布置结构的麦克风阵列和模数转换模块，用于采集多通道声音信号；检测方法通过谱减法对采集声信号进行处理，基于阵列构建声场模型，包括测点平面测点模型和声源聚焦点模型，之后通过波束形成算法计算获得中间结构，结合反卷积DAMAS算法进行迭代计算，输出声场云分布图，再将与声信号同步采集的图像数据进行叠加融合，输出声场效果图。

Description

一种基于声学成像的GIS设备机械故障检测系统及方法

技术领域

本发明涉及声学成像的机械故障检测技术领域，特别涉及一种基于声学成像的GIS设备机械故障检测系统及方法。

背景技术

气体绝缘金属封闭开关设备(Gas Insulated Switchgear，GIS)由于具有结构紧凑、可靠性高、安全性强、运行维护方便等优点，因而被广泛用于重要负荷及枢纽变电站中，是当今输电网络中一种应用广泛的电气设备，其稳定可靠运行直接关系到电力系统的安全。

运行中的GIS设备总存在固有的振动频率，当设备存在紧固件松动、开关触头接触不良、壳体对接不平衡等机械性缺陷时，在交变电动力、电磁力、开关操作机械力等因素的作用下就会产生不同振动频率的机械运动，进而造成设备异响振动。异常振动对GIS设备危害巨大，可能会引发螺栓松动、SF6气体泄漏、气体压力下降、绝缘子损坏、外壳接地点悬浮等故障，严重时将造成绝缘事故。因此，加强对GIS机械性振动故障的检测，是保证GIS安全运行的重要手段。

传统的接触式振动检测方法，是通过将振动传感器置于GIS设备的壳体上测量振动信号，根据振动信号的强弱检测GIS设备的故障点，这种方法对测点的选择具有较高的要求，若测点选择不当，那么由于局部声学特征对故障不敏感，因而难以全面准确的反映GIS设备的机械状况，且在实际应用中，由于现有的振动检测系统构成较复杂、操作繁琐、检测范围受限、检测结果不直观，现场应用效果较差。

发明内容

本发明提供了一种基于声学成像的GIS设备机械故障检测系统及方法，利用声学成像技术，通过设计的麦克风阵列对待检测设备的异响源辐射声场进行测量，获取声场信号，并从声场信号构成的声学图像中提取空间分布特征，定位该声场下的故障点，结合同步采集的可见光图像进行叠加融合，最终以图像的形式显示声源在空间的分布情况，有效的获取并显示待检测设备的机械故障定位输出。

本发明提供了一种基于声学成像的GIS设备机械故障检测系统，所述检测系统包括声信号采集模块、声信号处理模块、声场成像模块、视频采集模块、叠加定位输出模块和人机交互终端；

所述声信号采集模块包括麦克风阵列和模数转换模块；

所述麦克风阵列用于获取异响源辐射声场信号，并传输到所述模数转换模块中，将采集的模拟声场信号进行数字化处理，传输至声信号处理模块；

所述声信号处理模块接收声信号采集模块传输的声音信号，并对接收的声音信号进行噪声去除与幅值增强处理；

所述声场成像模块用于接收所述声信号处理模块传输的声音信号数据，通过声学算法对接收的声音信号数据进行分析处理，获得声源的特征信息参数，并输出包含声源信息的声场分布云图；

所述叠加定位输出模块用于接收声场分布云图数据和所述视频采集模块采集的可见光图像数据，以可见光图像数据为背景，将声场分布云图与其叠加获得声学成像效果图，并根据人机交互终端的指令将所述声学成像效果图输出显示。

进一步的，所述麦克风阵列采用非均匀螺旋形结构布置，所述麦克风阵列中各麦克风之间的间隔为0.04m，声阵列孔径均为0.6m。

本发明还提供了一种基于声学成像的GIS设备机械故障检测方法，基于上述系统，方法具体方案如下：

步骤S1：声音信号的采集及处理，根据设定的阵列采集待检测设备的声场信号，获取多个通道的声音信号，并对采集的声音信号进行去噪和放大处理；

步骤S2：设定测点平面，根据麦克风阵列的结构、阵列声源位置以及与测点平面的距离，建立测点平面测点模型；

建立声源聚焦点模型，获取聚焦点分布，声源位置、声源位置、声源强度参数，构建对应的声源聚焦点模型；

步骤S3：根据采集的声信号数据基于声学原理对各通道声信号进行计算，获得该阵列接收声信号的互谱矩阵，

步骤S4：根据得到的互谱矩阵，通过波束形成算法声源聚焦点模型聚焦面上的点进行聚焦输出，计算输出的最大值获得的聚焦点即为实际的声源位置；

步骤S5：根据得到的实际声源位置，建立点扩散函数与实际声源的卷积关系；

步骤S6：通过波束形成延长、求和、加权处理，对建立的卷积关系进行迭代计算，更新聚焦点的位置，当达到设定的迭代次数，则完成聚焦，输出声场分布云图；

步骤S7：叠加及定位输出，获取在声场信号采集过程中进行同步采集的可见光图像数据，将声场分布云图与可见光图像进行叠加，输出最终的声学成像效果图。

进一步的，步骤S1中声音信号的去噪和放大处理过程具体如下：

对多通道声音信号X(n)进行加窗分帧，得到帧长为N的第i帧语音信号xi(m)；

对得到的语音信号进行快速傅里叶变换，得到变换后输出的信号xi(k)；

对xi(k)信号通过噪声估计算法处理和幅值计算分别得到信号D(k)和幅值二次方|xi(k)|²；

通过谱减法获得谱减输出，并结合保留相位的xi(k)信号进行快速傅里叶反变换得到最终输出信号，谱减计算公式如下：

其中γ表示谱减幅值，为频谱幅值或功率谱幅值，α和β分别为过减因子和增益补偿因子。

进一步的，在谱减法去噪过程中，对噪声估计算法处理得到的信号D(k)进行了去噪声残留处理，将经过去噪声残留处理后的输出信号作为输入，再进行谱减处理，去噪声残留处理具体公式如下：

进一步的，在结合保留相位的xi(k)信号过程中，对谱减输出信号进行平均谱值计算，将谱减输出信号对应的平均谱值输出与保留相位的xi(k)信号结合，平均谱值计算公式如下：

Y_i(k)表示第i帧信号对应的平均谱值，即以i帧信号为中心，求取2M+1帧信号的平均值。

进一步的，步骤S4具体过程如下：

p＝Gq

其中，q＝[q1 q2…qn]为聚焦面上各声源点信号强度，G为麦克风阵列间声信号互谱矩阵；

根据所述声源点信号强度q对聚焦面上r点进行聚焦输出，公式如下：

其中N表示声源信号的数量，qn表示对应声源点信号强度，psf为点扩散函数，r为聚焦点位置，r_n为声源坐标向量。

进一步的，步骤S5中，所述卷积关系如下：

b＝Aq

其中，b＝[b(r)]为N维列向量，表示聚焦输出，A为元素psf(r/rn)组成的阵列点传播函数矩阵，q为N维未知列向量。

本发明的有益效果如下：

1、系统设有麦克风阵列采集待检测设备的声场信号，麦克风阵列通过若干麦克风装置以非均匀螺旋形结构设置，使得阵列的旁瓣大大减少，提高了声音采集过程中声音采集模块的抗干扰能力，避免了虚假声源的混入，提高了在复杂声学环境下获取真实振动源位置的准确性。

2、方法采用DAMAS声学成像算法对波束形成算法得到的中间结果进行处理，提高了系统的计算速率，利用CBF波束形成算法经过麦克风阵列与设定阵列的聚焦网格点进行加权计算，得到聚焦面上的计算矩阵最大值，进而确定目标声源的点坐标，根据得到的中间结果的卷积关系构建线性方程组，并进行迭代计算得到最终的定位输出，避免了避免旁瓣与主瓣宽度产生的影响。

3、对采集的各帧声信号通过谱减法进行去噪放大处理，在谱减过程中对经过快速傅里叶变换的输入信号进行去噪声残留，在减噪过程中保留的噪声的最大值，保证谱减过程中尽可能去除噪声残留，同时在谱减过程中对经过快速傅里叶变换的信号进行平均幅值计算作为输入信号，减小了方差提高了估计的准确性。

附图说明

图1是本发明的系统结构示意图；

图2是本发明麦克风阵列结构示意图；

图3是本发明的方法整体流程示意图；

图4是本发明的声信号去噪及放大处理过程示意图；

图5是本发明实施例中算法处理流程示意图。

具体实施方式

在下面的描述中对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

本发明的实施例1提供了一种基于声学成像的GIS设备机械故障检测系统，如图1所示，所示检测系统包括包括声信号采集模块、声信号处理模块、声场成像模块、视频采集模块、叠加定位输出模块和人机交互终端，所述声信号采集模块与声信号处理模块连接，所述声场成像模块分别与所述声信号处理模块、视频采集模块以及人机交互终端连接；

本实施例中检测系统数据处理采用FPGA存储控制单元作为核心处理单元，通过多任务管理执行存储的程序算法；

所述声信号采集模块包括麦克风阵列和模数转换模块；

所述麦克风阵列用于获取异响源辐射声场信号，并传输到所述模数转换模块中，将采集的模拟声场信号进行数字化处理，传输至声信号处理模块；

如图2所示，本实施例中，所述麦克风阵列为非均匀螺旋形结构布置，减少了阵列的旁瓣，增强了声信号采集模块的抗干扰能力；

声音采集模块中为实现多通道声信号的采集，阵列由多个麦克风单元构成麦克风阵列采集声音信号，阵列的设计结构会影响异响振动声源识别的空间分辨率以及频率范围，使得指向性图像中的旁瓣增多和幅值变大进而产生空间混淆现象，导致致声源频谱泄露无法识别空间实际位置，本实施例中，基于30°的测量角度，基于如下公式：

其中，d为单元间距，λ为声信号波长；

在螺旋布置结构中，所述麦克风阵列中采用采用112个麦克风单元，声阵列孔径均为0.6m，相邻麦克风之间最近的间隔为0.04m，使得麦克风阵列的采样率为48kHz，工作范围在27-120dB，通过所述麦克风阵列同步接收到多个通道的声音信号。

所述声信号处理模块接收声信号采集模块传输的声音信号，并对接收的声音信号进行噪声去除与幅值增强处理；

所述声场成像模块用于接收所述声信号处理模块传输的声音信号数据，通过声学算法对接收的声音信号数据进行分析处理，获得声源的特征信息参数，并输出包含声源信息的声场分布云图；

所述叠加定位输出模块用于接收声场分布云图数据和所述视频采集模块采集的可见光图像数据，以可见光图像数据为背景，将声场分布云图与其叠加获得声学成像效果图，并根据人机交互终端的指令将所述声学成像效果图输出显示。

实施例2

本发明的实施例2提供了一种基于声学成像的GIS设备机械故障检测方法，基于上述实施例1的检测系统，如图3所示，所述检测方法具体步骤如下：

声音信号的采集及处理，采集待检测设备的声场信号，获取多个通道的声音信号，并对采集的声音信号进行去噪和放大处理；

结合图4和图5所示，将获得的多通道的声音信号X(n)进行加窗分帧，得到帧长为N的第i帧语音信号xi(m)，对得到的语音信号进行快速傅里叶变换，将变换后输出的信号记为xi(k)，采用噪声估计算法对xi(k)进行计算输出信号D(k)，同时对xi(k)信号的幅值进行二次方记为|xi(k)|²，将|xi(k)|²和D(k)作为输入进行谱减，并将得到的输出进行幅值开放获得最终的输出信号，基于保留相角的xi(k)信号对输出信号进行快速傅里叶变换，完成去噪处理，通过放大器对去噪处理的信号进行放大作为所述声信号处理模块的输出；

本实施例中具体过程如下：

对多通道声音信号X(n)进行加窗分帧，得到帧长为N的第i帧语音信号xi(m)；

对得到的语音信号进行快速傅里叶变换，得到变换后输出的信号xi(k)，公式如下：

对xi(k)信号通过噪声估计算法处理和幅值计算分别得到信号D(k)和幅值二次方|xi(k)|²；

对xi(k)信号保留相位，获得保留相位的信号输出，计算公式如下：

通过谱减法获得谱减输出，并结合保留相位的xi(k)信号进行快速傅里叶反变换得到最终输出信号，谱减计算公式如下：

其中γ表示谱减幅值，为频谱幅值或功率谱幅值，α和β分别为过减因子和增益补偿因子。

在谱减法去噪过程中，对噪声估计算法处理得到的信号D(k)进行了去噪声残留处理，将经过去噪声残留处理后的输出信号作为输入，再进行谱减处理，去噪声残留处理具体公式如下：

在结合保留相位的xi(k)信号过程中，对谱减输出信号进行平均谱值计算，将谱减输出信号对应的平均谱值输出与保留相位的xi(k)信号结合，平均谱值计算公式如下：

Y_i(k)表示第i帧信号对应的平均谱值，即以i帧信号为中心，求取2M+1帧信号的平均值；

将各帧信号进行平均谱值计算输出的对应声信号基于保留相位的xi(k)信号进行快速傅里叶反变换得到处理后的输出信号。

将得到的所述声信号处理模块的输出信号输入到声学成像模块中，通过DAMAS声学成像算法进行分析处理，如图3所示，具体流程如下：

步骤S2：设定测点平面，根据麦克风阵列的结构、阵列声源位置以及与测点平面的距离，建立测点平面测点模型；

建立声源聚焦点模型，获取聚焦点分布，声源位置、声源位置、声源强度参数，构建对应的声源聚焦点模型；

步骤S3：根据采集的声信号数据基于声学原理对各通道声信号进行计算，获得该阵列接收声信号的互谱矩阵，

步骤S4：根据得到的互谱矩阵，通过波束形成算法声源聚焦点模型聚焦面上的点进行聚焦输出，计算输出的最大值获得的聚焦点即为实际的声源位置；

具体计算过程如下：

p＝Gq

其中，q＝[q1 q2…qn]为聚焦面上各声源点信号强度，G为麦克风阵列间声信号互谱矩阵；

根据所述声源点信号强度q对聚焦面上r点进行聚焦输出，公式如下：

其中N表示声源信号的数量，qn表示对应声源点信号强度，psf为点扩散函数，r为聚焦点位置，r_n为声源坐标向量。

步骤S5：根据得到的实际声源位置，建立点扩散函数与实际声源的卷积关系，如下所示：

b＝Aq

其中，b＝[b(r)]为N维列向量，表示聚焦输出，A为元素psf(r/r_n)组成的阵列点传播函数矩阵，q为N维未知列向量。

步骤S6：通过波束形成延长、求和、加权处理，对建立的卷积关系进行迭代计算，更新聚焦点的位置，当达到设定的迭代次数，则完成聚焦，输出声场分布云图；

基于反卷积DAMS2算法对所述卷积关系进行迭代计算求取q，获得获取声源源强的声压水平，输出声场云分布图。

步骤S7：叠加及定位输出，获取在声场信号采集过程中进行同步采集的可见光图像数据，将声场分布云图与可见光图像进行叠加，输出最终的声学成像效果图。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (8)

1.一种基于声学成像的GIS设备机械故障检测系统，其特征在于，所述检测系统包括声信号采集模块、声信号处理模块、声场成像模块、视频采集模块、叠加定位输出模块和人机交互终端；

所述声信号采集模块包括麦克风阵列和模数转换模块；

所述麦克风阵列用于获取异响源辐射声场信号，并传输到所述模数转换模块中，将采集的模拟声场信号进行数字化处理，传输至声信号处理模块；

所述声信号处理模块接收声信号采集模块传输的声音信号，并对接收的声音信号进行噪声去除与幅值增强处理；

所述声场成像模块用于接收所述声信号处理模块传输的声音信号数据，通过声学算法对接收的声音信号数据进行分析处理，获得声源的特征信息参数，并输出包含声源信息的声场分布云图；

所述叠加定位输出模块用于接收声场分布云图数据和所述视频采集模块采集的可见光图像数据，以可见光图像数据为背景，将声场分布云图与其叠加获得声学成像效果图，并根据人机交互终端的指令将所述声学成像效果图输出显示。

2.根据权利要求1所述的基于声学成像的GIS设备机械故障检测系统，其特征在于，所述麦克风阵列采用非均匀螺旋形结构布置，所述麦克风阵列中各麦克风之间的间隔为0.04m，声阵列孔径均为0.6m。

3.一种基于声学成像的GIS设备机械故障检测方法，其特征在于，所述检测方法包括如下步骤：

步骤S1：声音信号的采集及处理，根据设定的阵列采集待检测设备的声场信号，获取多个通道的声音信号，并对采集的声音信号进行去噪和放大处理；

步骤S2：设定测点平面，根据麦克风阵列的结构、阵列声源位置以及与测点平面的距离，建立测点平面测点模型；

建立声源聚焦点模型，获取聚焦点分布，声源位置、声源位置、声源强度参数，构建对应的声源聚焦点模型；

步骤S3：根据采集的声信号数据基于声学原理对各通道声信号进行计算，获得该阵列接收声信号的互谱矩阵，

步骤S4：根据得到的互谱矩阵，通过波束形成算法声源聚焦点模型聚焦面上的点进行聚焦输出，计算输出的最大值获得的聚焦点即为实际的声源位置；

步骤S5：根据得到的实际声源位置，建立点扩散函数与实际声源的卷积关系；

步骤S6：通过波束形成延长、求和、加权处理，对建立的卷积关系进行迭代计算，更新聚焦点的位置，当达到设定的迭代次数，则完成聚焦，输出声场分布云图；

步骤S7：叠加及定位输出，获取在声场信号采集过程中进行同步采集的可见光图像数据，将声场分布云图与可见光图像进行叠加，输出最终的声学成像效果图。

4.根据权利要求3所述的基于声学成像的GIS设备机械故障检测方法，其特征在于，步骤S1中声音信号的去噪和放大处理过程具体如下：

对多通道声音信号X(n)进行加窗分帧，得到帧长为N的第i帧语音信号xi(m)；

对得到的语音信号进行快速傅里叶变换，得到变换后输出的信号xi(k)；

对xi(k)信号通过噪声估计算法处理和幅值计算分别得到信号D(k)和幅值二次方|xi(k)|²；

通过谱减法获得谱减输出，并结合保留相位的xi(k)信号进行快速傅里叶反变换得到最终输出信号，谱减计算公式如下：

其中γ表示谱减幅值，为频谱幅值或功率谱幅值，α和β分别为过减因子和增益补偿因子。

5.根据权利要求4所述的基于声学成像的GIS设备机械故障检测方法，其特征在于，在谱减法去噪过程中，对噪声估计算法处理得到的信号D(k)进行了去噪声残留处理，将经过去噪声残留处理后的输出信号作为输入，再进行谱减处理，去噪声残留处理具体公式如下：

6.根据权利要求4所述的基于声学成像的GIS设备机械故障检测方法，其特征在于，在结合保留相位的xi(k)信号过程中，对谱减输出信号进行平均谱值计算，将谱减输出信号对应的平均谱值输出与保留相位的xi(k)信号结合，平均谱值计算公式如下：

Y_i(k)表示第i帧信号对应的平均谱值，即以i帧信号为中心，求取2M+1帧信号的平均值。

7.根据权利要求3所述的基于声学成像的GIS设备机械故障检测方法，其特征在于，步骤S4具体计算公式如下：

p＝Gq

其中，q＝[q1 q2…qn]为聚焦面上各声源点信号强度，G为麦克风阵列间声信号互谱矩阵；

根据所述声源点信号强度q对聚焦面上r点进行聚焦输出，公式如下：

其中N表示声源信号的数量，qn表示对应声源点信号强度，psf为点扩散函数，r为聚焦点位置，r_n为声源坐标向量。

8.根据权利要求3所述的基于声学成像的GIS设备机械故障检测方法，其特征在于，步骤S5中，所述卷积关系如下：

b＝Aq

其中，b＝[b(r)]为N维列向量，表示聚焦输出，A为元素psf(r/rn)组成的阵列点传播函数矩阵，q为N维未知列向量。

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