CN116778964A - 一种基于声纹识别的变电设备故障监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明设计一种基于声纹识别的变电设备故障监测系统及方法；首先设计了包括正常/故障区分模块、故障识别模块和应用优化模块的故障监测系统；基于此详细比较和分析多组不同工作状态下变电设备声纹信号的时频特性，提出了基于短时能量和短时过零率特征的变电设备正常异常工作状态分类模块，待测音频的短时能量和短时过零率特征符合正常工作状态音频特征，则输出正常状态标签，否则输出异常状态并进入多故障状态分类模块；多故障状态分类模块中，通过提取待测音频的梅尔频率倒谱系数并进行隐马尔科夫模型的匹配，输出匹配度最高的模型标签，实现了分类准确率高、速度快的异常状态识别和故障类别自动检出，从而避免时间和成本上的浪费。
Description
技术领域
本发明属于电气和电子工程技术领域，具体涉及一种基于声纹识别的变电设备故障监测系统及方法。
背景技术
电力是能源领域的核心，为保障电力资源的安全可靠供应和高水平发展，全面提升电力设备状态感知、监测预警和风险管控能力已刻不容缓。因此，如何提高电力变压器的运维质量和检修水平、预防和减少故障的发生，是电力行业亟需解决的问题。长期以来，全世界电力设备的检修方式以计划检修体制为主。计划检修的优点是定期检修，不容易遗漏任何安全隐患，通过全面的形式对变压器进行合理的检查和维修；缺点是对状态较好的设备进行检修，尤其是解体大修，会对设备性能和寿命造成影响，增加新的隐患。
近年来，状态检修越来越受到我国电力企业的重视。状态检修将离线试验的数据资料和在线监测设备采集的在线实时数据结合起来对电力设备进行实时状态评估和诊断。全面且准确的变电设备状态评估技术可以提高变压器的安全性和可用性，保证电力系统的安全和经济运行，具有重大的经济效益和社会效益。
声纹识别作为一种重要的生物认证技术，近年来随着声纹识别技术的不断发展，利用声信号对变压器进行故障诊断受到国内外学者的广泛关注。吴在军等人公开了一种基于声纹识别的高压断路器机械故障在线诊断方法，包括声音传感器、状态监测前端、云端服务器和客户终端，该发明通过断路器动作和声音信号监测以及算法分析识别的方法判断高压断路器是否发生机械故障，以保证断路器的安全稳定运行，但容易受到实际工况中环境异音、混合故障等情况的干扰；李勇等人公开了一种基于声纹识别的电力设备故障监测方法及系统，通过对故障声学样本进行分解和重构，实现样本充分消噪，但此方法算法复杂延迟高，无法实现系统的实时性。
从国内外研究现状可以看出，基于声纹识别技术的电力设备故障诊断方法已经有一定的研究基础。但是在实际变压器及相关电力设备故障诊断与预警中仍然存在需要研究完善的问题，主要有以下几点：
(1)变电设备监测系统模块组成单一，缺乏综合性、全面性以及完整的故障诊断系统；
(2)诊断系统智能化差，诊断结果易受环境异音、混合故障等因素干扰；
(3)缺乏对未知故障的识别和数据库模型优化，实际环境中准确性低、鲁棒性差。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于声纹识别的变电设备机械故障监测系统及方法，旨在通过声纹识别技术，建立声纹特征故障分类数据库，搭建完整的故障监测系统，监测设备运行状态，对正常状态、已知/未知故障状态进行检出和后续数据库优化，并基于变电设备实际工作环境对系统部署进行优化和调整，有效避免了环境异音和混合故障的干扰，保证了系统的智能化。
一种基于声纹识别的变电设备机械故障监测系统，包括：正常/故障区分模块、故障识别模块和应用优化模块；
其中，安置在变电设备附近指定位置的麦克风实时采集设备工作音频并传入正常/故障区分模块，该模块对待测音频进行预处理并提取时域参数，通过时域参数对设备的工作状态进行检出，即判断设备处于正常状态还是故障状态：若正常/故障区分模块为测试音频贴上“正常音频”的标签，则此次判断结束，该模块继续监测下一段音频；若正常/故障区分模块为测试音频贴上“故障音频”的标签，则将音频传入故障识别模块；
故障识别模块对音频提取倒谱特征参数，并调用应用优化模块中训练好的隐马尔科夫模型来进行故障的精准分类；在应用优化模块中，根据对应的判别结果由工人修正或增加数据库类别，从而保存此次测试音频到更新后的数据库中，之后系统自动对训练库中的音频进行隐马尔可夫模型的训练，并在下一次“故障识别模块”中用作模型匹配；
一种基于声纹识别的变电设备机械故障监测方法，基于上述一种基于声纹识别的变电设备机械故障监测系统实现，具体包括以下步骤：
步骤1：通过麦克风采集待测音频信号，对其进行预处理；
步骤1.1：为待测音频信号进行预加重；通过使用一阶FIR高通滤波器实现，传递函数和差分方程公式如下：
H(z)＝1-az-1
x(m)＝y(m)-ay(m-1)0≤m≤N-1
其中，a为预加重系数，这里取0.98；y(n)和y(n-1)是处于不同采样点的量化音频信号；x(m)是经过预加重之后输出的音频信号；N表示采样点数；
步骤1.2：为预加重后的信号分帧；变电设备监测系统将待测音频帧长设置为500ms，步长设置为帧长的1/2；
步骤1.3：为分帧后的信号进行加窗；施加使分帧数据端点平滑的加窗处理，使用Hamming窗对帧进行加窗处理的公式以及如下：
xn(m)＝w(m)x(n+m) 0≤m≤N-1
其中，x＝0,1T,2T...，并且N为帧长，T为帧移长度；x(n)表示分帧处理后的音频信号；xn(m)表示对信号进行加窗处理后得到的第n帧信号；ω(m)表示Hamming窗函数；
步骤2：对步骤1预处理后的待测音频信号进行异常状态检出，判定为“正常状态”，返回步骤1输入下一段待测音频进行判定；若判定为“故障状态”则进入步骤3；
步骤2.1：对预处理后的音频信号进行短时能量分析和短时过零率分析；
用En表示第n帧语音信号xn(m)的短时能量，则其计算公式为：
用Zn表示音频信号xn(m)的短时过零率，则Zn定义为：
其中，sgn[]是符号函数，即：
步骤2.2：将得到的短时能量En和短时过零率Zn分析结果和实验确定正常状态的阈值进行比较，若两个分析结果都满足正常状态实验阈值条件，则判定为“正常状态”，之后返回步骤1输入下一段待测音频；若两个分析结果没有全部满足正常状态的实验阈值条件，则判定为“故障状态”并进入步骤3；
步骤3：对步骤2判定为故障状态的待测音频中故障状态精确识别；
步骤3.1：对待测音频信号提取梅尔频谱倒谱系数MFCC；
步骤3.1.1：为了得到频谱，利用下式对进行预处理后的每一帧信号进行傅里叶变换：
步骤3.1.2：将得到的频谱通过Mel滤波器组，得到带通滤波后的结果，其中相邻滤波器在频率上是等间距的，计算公式如下：
式中，dmel表示相邻滤波器频率上的间距；freqhigh表示待测音频信号的最高频率；freqlow表示待测音频信号的最低频率；M表示三角滤波器的个数；
步骤3.1.3：为了更匹配人耳听觉，用对数函数校正声强的非线性，Mel频率与实际频率的换算公式如下：
Mel(f)＝2595lg(1+f/700)
步骤3.1.4：为了得到梅尔频谱倒谱系数，按照下式进行逆离散傅里叶变换：
式中：L为MFCC系数阶数；s(m)为第m个滤波器输出的对数能量；M为三角滤波器的个数；
步骤3.2：将提取到的梅尔频谱倒谱系数和系统中已经训练好的模型逐一计算匹配度，若输出的匹配度高于人工设定的已知故障阈值，则输出匹配度最高的模型名称，即为识别的故障状态，之后进行步骤4；若输出的匹配度低于人工设定的已知故障阈值，则输出“未知故障”标签，之后进行步骤5；
所述匹配度的计算公式如下所示：
πi＝ξt(i)
其中，O＝o1,o2,o3...oT是由提取出的梅尔频谱倒谱系数形成的一组观察值序列；θi和θj对应特定时刻下马尔科夫链的状态；πi表示初始状态概率矢量；aij表示状态转移概率矩阵中对应第i行，第j列的元素；bjk表示观察值概率矩阵中对应第j行，第k列的元素；
步骤4：已知故障数据库优化；
步骤3经过对待测音频的多分类输出了“已知故障”标签后，系统告警操作人员变电设备出现故障，操作人员进行检修后按照实际故障情况将待测音频归类入对应数据库。
步骤5：未知故障数据库优化；
步骤3经过对待测音频的多分类输出了“未知故障”标签之后，系统告警操作人员变电设备出现未知故障，操作人员进行全面检修之后按照实际故障情况在数据库中新建工作状态并放入待测音频；若经过工人排查后的实际故障是数据库中的已知故障，则直接将待测音频放入对应的故障类别中。之后返回步骤1输入下一段待测音频。
本发明具有以下技术效果：
1、系统各模块检错率高。“正常-故障”状态检出模块测试中，在测试本系统性能时设置测试集包含正常状态音频、正常叠加故障状态音频以及故障状态音频共1000条，最终对于正常状态的识别准确率达到99.38％，对于故障状态的识别准确率达到91.00％。故障精准识别模块测试中，测试机包含单种故障状态音频和混合故障状态音频共600条，最终对于单种故障状态的识别准确率达到98.4％，对于混合故障状态的识别准确率达到95.00％；
2、数据处理迅速，单条音频监测时间短。通过提出正常-异常工作状态分类模块和多故障状态分类模块做到对数据的迅速处理，从而缩短每条音频的监测时间。“正常-故障”状态检出模块测试中，单条音频的测试时长为0.201s；故障精准识别模块测试中，单条音频的测试时长为0.185s；
3、训练数据数量充足。当用于训练模型的音频数量过少时，本发明提供的方法通过音频旋转的方式，实现少量音频在数量上增多的效果，使得系统训练出可靠有效的模型进行测试音频的分类，从而提高了系统的准确性和鲁棒性；
4、监测系统不易受到噪声和环境异音的影响。当变电设备周围出现环境异音时，监测系统会误判成故障状态导致准确率降低。面对这个问题，本发明提供的方法按照-5dB，0dB，5dB和10dB信噪比叠加五种常见的环境异音并训练出对应的模型，从而避免了误检的发生；
5、能够及时监测到未知故障。当变电设备出现未知故障时，系统无法做出精准的识别，面对这个问题本发明提供的方法基于隐马尔可夫模型的匹配原则，当待测音频的特征参数与全部模型的匹配度小于实验确定的阈值时，即判定该段音频出现了未知故障，从而提高了识别准确率；
6、系统受混合故障的影响较小。当变电设备出现两种以上的混合故障时，原始监测系统会把混合故障识别成其他种类的故障，并不会依次输出叠加好的故障状态。面对这个问题，本发明提供的方法将全部已知的故障按照-5dB，0dB，5dB和10dB信噪比进行相互混叠并训练对应的模型，从而提高系统对于混合故障分类的准确率。
附图说明
图1本发明实施例基于隐马尔可夫模型的故障分类方法流程图；
图2本发明实施例变电设备监测系统的整体运行流程图。
具体实施方式
下面基于附图和实施例对本发明做进一步说明；
一种基于声纹识别的变电设备机械故障监测系统，包括：正常/故障区分模块、故障识别模块和应用优化模块；具体工作流程如附图2所示；
其中，安置在变压器、电抗器等变电设备附近指定位置的麦克风实时采集设备工作音频并传入正常/故障区分模块，该模块对待测音频进行预处理并提取时域参数，通过时域参数对设备的工作状态进行检出，即判断设备处于正常状态还是故障状态：若正常/故障区分模块为测试音频贴上“正常音频”的标签，则此次判断结束，该模块继续监测下一段音频；若正常/故障区分模块为测试音频贴上“故障音频”的标签，则将音频传入故障识别模块；
故障识别模块对音频提取倒谱特征参数，并调用应用优化模块中训练好的隐马尔科夫模型来进行故障的精准分类；在应用优化模块中，根据对应的判别结果由工人修正或增加数据库类别，从而保存此次测试音频到更新后的数据库中，之后系统自动对训练库中的音频进行隐马尔可夫模型的训练，并在下一次“故障识别模块”中用作模型匹配；隐马尔可夫模型的故障分类方法流程图如附图1所示；
一种基于声纹识别的变电设备机械故障监测方法，基于上述一种基于声纹识别的变电设备机械故障监测系统实现，具体包括以下步骤：
步骤1：通过麦克风采集待测音频信号，对其进行预处理；
步骤1.1：为待测音频信号进行预加重；通过使用一阶FIR高通滤波器实现，传递函数和差分方程公式如下：
H(z)＝1-az-1
x(m)＝y(m)-ay(m-1)0≤m≤N-1
其中，a为预加重系数，这里取0.98；y(n)和y(n-1)是处于不同采样点的量化音频信号；x(m)是经过预加重之后输出的音频信号；N表示采样点数；
步骤1.2：为预加重后的信号分帧；“帧”是音频信号处理的最小单位，持续时间相对较短，在很短的时间内声音的特性可视为保持不变而且包含足够的音频功能，从而可实现对全部声纹数据的划分；变电设备监测系统将待测音频帧长通常设置为500ms，步长设置为帧长的1/2，进而降低处理数据的计算量；
步骤1.3：为分帧后的信号进行加窗；分帧虽然减少了计算量，但对音频信号有不利影响，直接将音频波形分割，可能导致边界频谱处的高频谐波分量增加幅度过大，从而因吉布斯效应造成对后续处理过程不利的因素。为尽可能避免不利因素的干扰，系统施加使分帧数据端点平滑的加窗处理，使用Hamming窗对帧进行加窗处理的公式以及如下：
xn(m)＝w(m)x(n+m)0≤m≤N-1
其中，x＝0,1T,2T...，并且N为帧长，T为帧移长度；x(n)表示分帧处理后的音频信号；xn(m)表示对信号进行加窗处理后得到的第n帧信号；ω(m)表示Hamming窗函数；
步骤2：对步骤1预处理后的待测音频信号进行异常状态检出，判定为“正常状态”，返回步骤1输入下一段待测音频进行判定；若判定为“故障状态”则进入步骤3；
步骤2.1：对预处理后的音频信号进行短时能量分析和短时过零率分析；
用En表示第n帧语音信号xn(m)的短时能量，则其计算公式为：
用Zn表示音频信号xn(m)的短时过零率，则Zn定义为：
其中，sgn[]是符号函数，即：
步骤2.2：将得到的短时能量En和短时过零率Zn分析结果和实验确定正常状态的阈值进行比较，若两个分析结果都满足正常状态实验阈值条件，则判定为“正常状态”，之后返回步骤1输入下一段待测音频；若两个分析结果没有全部满足正常状态的实验阈值条件，则判定为“故障状态”并进入步骤3；
步骤3：对步骤2判定为故障状态的待测音频中故障状态精确识别；
步骤3.1：对待测音频信号提取梅尔频谱倒谱系数MFCC；
步骤3.1.1：为了得到频谱，利用下式对进行预处理后的每一帧信号进行傅里叶变换：
步骤3.1.2：将得到的频谱通过Mel滤波器组，得到带通滤波后的结果，其中相邻滤波器在频率上是等间距的，计算公式如下：
式中，dmel表示相邻滤波器频率上的间距；freqhigh表示待测音频信号的最高频率；freqlow表示待测音频信号的最低频率；M表示三角滤波器的个数；
步骤3.1.3：为了更匹配人耳听觉，用对数函数校正声强的非线性，Mel频率与实际频率的换算公式如下：
Mel(f)＝2595lg(1+f/700)
步骤3.1.4：为了得到梅尔频谱倒谱系数，按照下式进行逆离散傅里叶变换：
式中：L为MFCC系数阶数；s(m)为第m个滤波器输出的对数能量；M为三角滤波器的个数；
步骤3.2：将提取到的梅尔频谱倒谱系数和系统中已经训练好的模型逐一计算匹配度，若输出的匹配度高于人工设定的已知故障阈值，则输出匹配度最高的模型名称，即为识别的故障状态，之后进行步骤4；若输出的匹配度低于人工设定的已知故障阈值，则输出“未知故障”标签，之后进行步骤5；
所述匹配度的计算公式如下所示：
πi＝ξt(i)
其中，O＝o1,o2,o3...oT是由提取出的梅尔频谱倒谱系数形成的一组观察值序列；θi和θj对应特定时刻下马尔科夫链的状态；πi表示初始状态概率矢量；aij表示状态转移概率矩阵中对应第i行，第j列的元素；bjk表示观察值概率矩阵中对应第j行，第k列的元素；
步骤4：已知故障数据库优化；
步骤3经过对待测音频的多分类输出了“已知故障”标签后，系统告警操作人员变电设备出现故障，操作人员进行检修后按照实际故障情况将待测音频归类入对应数据库。
步骤5：未知故障数据库优化；
步骤3经过对待测音频的多分类输出了“未知故障”标签之后，系统告警操作人员变电设备出现未知故障，操作人员进行全面检修之后按照实际故障情况在数据库中新建工作状态并放入待测音频；若经过工人排查后的实际故障是数据库中的已知故障，则直接将待测音频放入对应的故障类别中。之后返回步骤1输入下一段待测音频。
实施例1异常状态检出测试：
异常状态检出测试考察的是系统算法模型对设备正常和异常声纹的辨别，第一阶段运用训练数据集对算法模型进行训练、优化，第二阶段运用测试数据集对算法模型进行考核。测试一模型训练集及对应音频数量如表1所示。
表1测试一的模型信息；
最终的测试结果以及得分如表2所示。
表2测试一的测试结果；
实施例2故障精准识别测试：
精准识别考察算法模型对设备特定工况和缺陷类型的准确识别，第一阶段运用训练数据集对算法模型进行训练、优化，第二阶段运用测试数据集对算法模型进行考核。数据集中的异常声纹数据共分为局部放电、直流偏磁、短路冲击、夹件松动、重过载、冷却器异响和混合样本七类，其中，混合样本是前六种故障的任意两种混叠。测试二模块中，训练模型的音频数量、模型名称等如表3所示。
表3测试二的模型信息；
最终的测试结果以及得分如表4所示。
表4测试二的测试结果；
本发明的技术关键点在于：
1、分析了变电站各种工作状态下声学指纹特征参数，搭建了基于隐马尔可夫模型的变电设备监测系统；
2、比较和分析了不同工作状态下声纹信号的时频特性，提出了正常-异常工作状态分类模块和多故障状态分类模块，分类准确率高、速度快；该方法中为保证系统能够进行迅速甄别和匹配，提出了完善详细的待测音频分类逻辑模块：详细比较和分析了多组不同工作状态下变电设备声纹信号的时频特性，提出了基于短时能量和短时过零率特征的变电设备正常-异常工作状态分类模块，待测音频的短时能量和短时过零率特征符合正常工作状态音频特征，则输出“正常状态”标签，否则输出“异常状态”并进入多故障状态分类模块；多故障状态分类模块中，通过提取待测音频的梅尔频率倒谱系数并进行隐马尔科夫模型的匹配，输出匹配度最高的模型标签，实现了分类准确率高、速度快的异常状态识别和故障类别自动检出，从而避免了时间和成本上不必要的浪费。
3、针对实际工业场景中，真实样本少、动态嘈杂的环境、复杂多变的设备运行条件带来的问题，设计了整体性能优化方法，提高了鲁棒性和稳定性；该方法中为了避免实际工业场景中，动态嘈杂的环境、复杂多变的设备运行条件带来的监测系统的准确性和鲁棒性下降问题，提出了整体性能优化方法。针对实验初期，变电设备音频样本数量少的问题，通过音频旋转的方式实现数据扩充；针对变电设备周围出现的多种环境异音，如鸟鸣声、雷雨声、鸣笛声等，系统将工作状态音频按照不同信噪比叠加环境异音存放入模型中；针对实际情况下变电设备可能出现的未知故障，系统基于待测音频与模型的匹配原则设置阈值下限，匹配度低于阈值下限的待测音频输出“未知故障”的标签；针对变电设备出现两种以上的混合故障情况，系统将不同故障种类音频进行不同信噪比的叠加存放入模型中，提高了实际场景下的鲁棒性和稳定性。
Claims (8)
1.一种基于声纹识别的变电设备故障监测系统，其特征在于，包括：正常/故障区分模块、故障识别模块和应用优化模块；
其中，安置在变电设备附近指定位置的麦克风实时采集设备工作音频并传入正常/故障区分模块，该模块对待测音频进行预处理并提取时域参数，通过时域参数对设备的工作状态进行检出，即判断设备处于正常状态还是故障状态：若正常/故障区分模块为测试音频贴上“正常音频”的标签，则此次判断结束，该模块继续监测下一段音频；若正常/故障区分模块为测试音频贴上“故障音频”的标签，则将音频传入故障识别模块；
故障识别模块对音频提取倒谱特征参数，并调用应用优化模块中训练好的隐马尔科夫模型来进行故障的精准分类；在应用优化模块中，根据对应的判别结果由工人修正或增加数据库类别，从而保存此次测试音频到更新后的数据库中，之后系统自动对训练库中的音频进行隐马尔可夫模型的训练，并在下一次“故障识别模块”中用作模型匹配。
2.一种基于声纹识别的变电设备故障监测方法，基于权利要求1所述一种基于声纹识别的变电设备故障监测系统实现，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤1：通过麦克风采集待测音频信号，对其进行预处理；
步骤2：对步骤1预处理后的待测音频信号进行异常状态检出，判定为“正常状态”，返回步骤1输入下一段待测音频进行判定；若判定为“故障状态”则进入步骤3；
步骤3：对步骤2判定为故障状态的待测音频中故障状态精确识别；
步骤4：已知故障数据库优化；
步骤5：未知故障数据库优化。
3.根据权利要求2所述的一种基于声纹识别的变电设备故障监测方法，其特征在于，步骤1具体为：
步骤1.1：为待测音频信号进行预加重；通过使用一阶FIR高通滤波器实现，传递函数和差分方程公式如下：
H(z)＝1-az-1
x(m)＝y(m)-ay(m-1) 0≤m≤N-1
其中，a为预加重系数，这里取0.98；y(n)和y(n-1)是处于不同采样点的量化音频信号；x(m)是经过预加重之后输出的音频信号；N表示采样点数；
步骤1.2：为预加重后的信号分帧；变电设备监测系统将待测音频帧长设置为500ms，步长设置为帧长的1/2；
步骤1.3：为分帧后的信号进行加窗；施加使分帧数据端点平滑的加窗处理，使用Hamming窗对帧进行加窗处理的公式以及如下：
xn(m)＝w(m)x(n+m) 0≤m≤N-1
其中，x＝0,1T,2T...，并且N为帧长，T为帧移长度；x(n)表示分帧处理后的音频信号；xn(m)表示对信号进行加窗处理后得到的第n帧信号；ω(m)表示Hamming窗函数。
4.根据权利要求2所述的一种基于声纹识别的变电设备故障监测方法，其特征在于，步骤2具体为：
步骤2.1：对预处理后的音频信号进行短时能量分析和短时过零率分析；
用En表示第n帧语音信号xn(m)的短时能量，则其计算公式为：
用Zn表示音频信号xn(m)的短时过零率，则Zn定义为：
其中，sgn[]是符号函数，即：
步骤2.2：将得到的短时能量En和短时过零率Zn分析结果和实验确定正常状态的阈值进行比较，若两个分析结果都满足正常状态实验阈值条件，则判定为“正常状态”，之后返回步骤1输入下一段待测音频；若两个分析结果没有全部满足正常状态的实验阈值条件，则判定为“故障状态”并进入步骤3。
5.根据权利要求2所述的一种基于声纹识别的变电设备故障监测方法，其特征在于，步骤3具体为：
步骤3.1：对待测音频信号提取梅尔频谱倒谱系数MFCC；
步骤3.2：将提取到的梅尔频谱倒谱系数和系统中已经训练好的模型逐一计算匹配度，若输出的匹配度高于人工设定的已知故障阈值，则输出匹配度最高的模型名称，即为识别的故障状态，之后进行步骤4；若输出的匹配度低于人工设定的已知故障阈值，则输出“未知故障”标签，之后进行步骤5；
所述匹配度的计算公式如下所示：
πi＝ξt(i)
其中，O＝o1,o2,o3...oT是由提取出的梅尔频谱倒谱系数形成的一组观察值序列；θi和θj对应特定时刻下马尔科夫链的状态；πi表示初始状态概率矢量；aij表示状态转移概率矩阵中对应第i行，第j列的元素；bjk表示观察值概率矩阵中对应第j行，第k列的元素。
6.根据权利要求5所述的一种基于声纹识别的变电设备故障监测方法，其特征在于，步骤3.1具体为：
步骤3.1.1：为了得到频谱，利用下式对进行预处理后的每一帧信号进行傅里叶变换：
步骤3.1.2：将得到的频谱通过Mel滤波器组，得到带通滤波后的结果，其中相邻滤波器在频率上是等间距的，计算公式如下：
式中，dmel表示相邻滤波器频率上的间距；freqhigh表示待测音频信号的最高频率；freqlow表示待测音频信号的最低频率；M表示三角滤波器的个数；
步骤3.1.3：为了更匹配人耳听觉，用对数函数校正声强的非线性，Mel频率与实际频率的换算公式如下：
Mel(f)＝2595lg(1+f/700)
步骤3.1.4：为了得到梅尔频谱倒谱系数，按照下式进行逆离散傅里叶变换：
式中：L为MFCC系数阶数；s(m)为第m个滤波器输出的对数能量；M为三角滤波器的个数。
7.根据权利要求2所述的一种基于声纹识别的变电设备故障监测方法，其特征在于，步骤4具体为：
步骤3经过对待测音频的多分类输出了“已知故障”标签后，系统告警操作人员变电设备出现故障，操作人员进行检修后按照实际故障情况将待测音频归类入对应数据库。
8.根据权利要求2所述的一种基于声纹识别的变电设备故障监测方法，其特征在于，步骤5具体为：
步骤3经过对待测音频的多分类输出了“未知故障”标签之后，系统告警操作人员变电设备出现未知故障，操作人员进行全面检修之后按照实际故障情况在数据库中新建工作状态并放入待测音频；若经过工人排查后的实际故障是数据库中的已知故障，则直接将待测音频放入对应的故障类别中；之后返回步骤1输入下一段待测音频。
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