CN116961230B - 一种用于多种场合的智能型配电柜 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力配电柜技术领域，尤其涉及一种用于多种场合的智能型配电柜，本发明通过设置柜体、采集模块以及智能分析模块，通过第一分析单元基于区域图像中的特殊特征标记对应的区域，第二分析单元截取音频信号的时域波形图像段，并计算相似度表征值，判定时域波形图像段为第一波形状态下，基于降噪滤波后的时域波形中的波峰以及波谷计算波形表征值，并判定时域波形图像中是否存在异常声纹，时域波形图像段为第二波形状态下，对任一子波形段进行降噪滤波，并与样本数据库中的异常样本波形段进行拟合，判定子波形段是否存在异常，提升了配电柜异常诊断的能力，且减少自诊断时的算力消耗，增加本发明的适用范围。
Description
技术领域
本发明涉及电力配电柜技术领域，尤其涉及一种用于多种场合的智能型配电柜。
背景技术
随着电力设施在生产生活中的普遍应用，各类用电设施对电源的可靠性、稳定性要求越来越高，对供电配电系统的要求也随之提升，配电柜的各种元器件之间的线缆由于发热、老化等因素存在一定的故障风险，对于一般的配电柜，需要巡检人员进行现场各项检测，不利于生产活动的高效进行，针对此现象的各类智能型配电柜应运而生，相关领域技术人员对智能配电柜的改进也层出不穷。
中国专利公开号：CN112436398A，该发明提供了一种智能配电柜，包括柜体、柜门、控制显示模块、温度检测模块、空调模块、湿度检测模块、静电检测模块和监控模块，所述柜门通过合页铰接于柜体，所述控制显示模块与所述柜体连接，所述控制显示模块设置于柜门外侧，所述柜体内铺有防静电的尼龙层，所述柜体下端设有绝缘底座，所述静电检测模块包括静电检测仪和离子风枪，所述静电检测仪和所述离子风枪均设置于所述柜体内，所述静电检测仪与所述控制显示模块连接，通过静电检测仪检测配电柜内的静电电量大小，并将信息传递给控制显示模块，当静电电量超标时，控制显示模块控制离子风枪将配电柜内的静电中和；同时温度检测模块和湿度检测模块用于检测配电柜内的温度和湿度。
可见，现有技术中还存在以下问题，
1、现有技术中，未考虑配电柜线路老化虚接导致配电柜内电流声音以及元器件声音的变化，对于配电柜的检修缺少声音维度的判断，不利于智能配电柜的自我诊断准确性；
2、现有技术中，对于大型配电柜或多个配电柜集中的音频信号进行分析时，由于监测是持续性的，持续性采用对应的降噪滤波算法会较大占用算力，导致监控服务器运行载荷过大。
发明内容
为克服现有技术中不能针对配电柜内异响来分析配电柜异常以及不能有效解决过多的降噪滤波导致运算负荷过大的问题，本发明提供一种用于多种场合的智能型配电柜，其包括：
柜体；
采集模块，包括设置在所述柜体内用以采集所述柜体内不同区域图像的图像采集单元以及设置在所述柜体内用以采集所述柜体内不同区域的音频信号的若干收音单元；
智能分析模块，其与若干收音单元以及图像采集单元连接，包括第一分析单元以及第二分析单元，所述第一分析单元用以接收所述图像采集单元采集的图像，基于区域图像中的特殊特征标记对应的区域，所述特殊特征包括电缆的裂纹特征以及破损特征；
所述第二分析单元与所述第一分析单元连接，用以对对应的区域进行检测，包括，
控制收音单元收集所述对应的区域内的音频信号，并实时构建所述音频信号的时域波形图像，每隔预定时间截取时域波形图像段，并提取所述时域波形图像段中各子波形段的基本波形参数，基于各所述子波形段的基本波形参数计算所述时域波形图像的相似度表征值，并基于所述相似度表征值判定所述时域波形图像段的状态，所述基本波形参数包括振幅以及周期；
在所述时域波形图像段为第一波形状态下，对所述时域波形图像段进行降噪以及滤波，基于降噪滤波后的时域波形中的波峰以及波谷计算波形表征值，基于所述波形表征值判定所述时域波形图像中是否存在异常声纹，基于所述异常声纹判定所述时域波形图像段是否存在异常；
在所述时域波形图像段为第二波形状态下，提取时域波形图像段中的任一子波形段，对所述子波形段进行降噪以及滤波，将所述子波形段与样本数据库中的正常样本波形段进行拟合，基于拟合重合度判定所述子波形段是否存在异常，并将对所述子波形段的判定结果作为对所述时域波形图像段的判定结果。
进一步地，所述第一分析单元基于区域图像中的特殊特征标记对应的区域，其中，
若所述区域图像中的电缆有裂纹特征以及破损特征，则所述第一分析单元判定对对应的区域进行标记。
进一步地，所述第二分析单元还用以基于各所述子波形段的振幅计算振幅平均值以及基于各所述子波形段的周期计算周期平均值；
并基于所述振幅平均值确定所述子波形段的振幅参考值以及基于所述周期平均值确定所述子波形段的周期参考值。
进一步地，所述第二分析单元基于各所述子波形段的基本波形参数按公式（1）计算所述时域波形图像的相似度表征值，
，
公式（1）中，E1为相似度表征值，Ai为第i个子波形段的振幅，Ti为第i个子波形段的周期，n为子波形段的个数，A0为子波形段的振幅参考值，T0为子波形段的周期参考值。
进一步地，所述第二分析单元基于所述相似度表征值判定所述时域波形图像段的状态，其中，
将所述相似度表征值与预设的相似度阈值进行对比，
若所述相似度表征值大于所述相似度阈值，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像段的状态为第一波形状态；
若所述相似度表征值小于等于所述相似度阈值，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像段的状态为第二波形状态。
进一步地，所述第二分析单元在所述时域波形图像段的状态为第一波形状态下，基于降噪滤波后的时域波形按公式（2）计算波形表征值，
，
公式（2）中，E2为波形表征值，m为降噪滤波后的时域波形的若干波峰方差值，m0为波峰方差参考值，n为降噪滤波后的时域波形的若干波谷方差值，n0为波谷方差参考值。
进一步地，所述第二分析单元基于所述波形表征值判定所述时域波形图像中是否存在异常声纹，其中，
将所述波形表征值与预设的波形表征值参考值进行对比，
若所述波形表征值小于等于所述波形表征值参考值，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像中不存在异常声纹；
若所述波形表征值大于所述波形表征值参考值，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像中存在异常声纹。
进一步地，所述第二分析单元基于所述异常声纹判定所述时域波形图像段是否存在异常，其中，
所述第二分析单元在判定所述时域波形图像中存在异常声纹的状态下，判定所述时域波形图像段存在异常。
进一步地，所述第二分析单元在所述时域波形图像段的状态为第二波形状态下，基于拟合重合度判定所述子波形段是否存在异常，其中，
将所述拟合重合度与预设的拟合重合度阈值进行比较，
若所述拟合重合度大于所述拟合重合度阈值，则所述第二分析单元判定所述子波形段不存在异常；
若所述拟合重合度小于等于所述拟合重合度阈值，则所述第二分析单元判定所述子波形段存在异常。
进一步地，所述智能分析模块还与报警单元连接，所述报警单元基于所述智能分析模块判定的异常结果进行报警提示。
与现有技术相比，本发明通过设置柜体、采集模块以及智能分析模块，通过第一分析单元基于采集模块采集的区域图像中的特殊特征标记对应的区域，第二分析单元基于收音单元采集的音频构建音频信号的时域波形图像，截取时域波形图像段，基于时域波形图像段的基本波形参数计算时域波形图像的相似度表征值，并基于相似度表征值判定时域波形图像段的状态，时域波形图像段为第一波形状态下，基于降噪滤波后的时域波形中的波峰以及波谷计算波形表征值，基于波形表征值判定时域波形图像中是否存在异常声纹，时域波形图像段为第二波形状态下，对时域波形图像段中的任一子波形段进行降噪滤波，将子波形段与样本数据库中的异常样本波形段进行拟合，判定所述子波形段是否存在异常，提升了配电柜异常诊断的能力，且减少自诊断时的算力消耗，增加本发明的适用范围。
尤其，本发明通过第一分析单元基于所述图像采集单元采集的图像对线路有裂纹的区域进行标记，在实际情况中，配电柜里的线缆由于老化、高温等原因出现绝缘皮层裂纹，容易有安全隐患，并且容易产生局部放电。放电过程中产生粒子不断碰撞获得高能量。当能量释放时，会产生光子和声子，这就是放电伴随发光和声音现象的根本原因，因此，对应的区域中的音频信号更为突出，更具有数据表征性，便于后续进行对应的分析处理，进而，提高了配电柜筛选故障区域的能力。
尤其，本发明通过第二分析单元实时构建音频信号的时域波形图像，每隔预定时间截取时域波形图像段，并判定时域波形图像段的状态，在实际情况中，根据生产监测需求，设定对声波时域波形图像的截取间隔，并在截取后的时域波形图像段中的若干子波形段通过对振幅以及周期的综合性评估计算，得出各子波形段的相似度，波形图的振幅和周期频率是时域波形图像的基本参数，可以一定程度上的表征各子波形段的相似度，并且，对上述基本参数的提取占用算力较小，更加科学有效地对截取的时域波形图像进行各子波形段之间差异的计算。
尤其，本发明通过第二分析单元在计算出的各子波形段相似度较差的情况下，表征了截取的时域波形图像段的稳定性较差，干扰特征较多，但由于可能存在外界噪音干扰波形检测结果，则需要进一步对时域波形图像段进行降噪滤波处理，并对处理后的波形段结合波峰以及波谷计算波形表征值，波峰与波谷的综合性计算可以得出时域波形图像段的稳定性情况，进而，通过对滤波后时域波形图像段进行分析判定，更加精确地进行自我诊断。
尤其，本发明通过第二分析单元在计算出的各子波形段相似度较好的情况下，表征了截取的时域波形图像段的稳定性较好且具备一定的相似性，所以可以选取其中的子波形段进行降噪滤波检测，通过局部的检测结果可以表征整段截取的时域波形图像段的检测结果，将降噪滤波处理后子波形段与数据库的正常样本波形拟合，判定截取的时域波形图像段是否有异常，进而通过上述过程减少在干扰降噪滤波上的算力消耗，并且监测结果可靠性较高，提升了配电柜自我诊断能力，适用于多配电柜共同监测，且减少运算损耗。
附图说明
图1为发明实施例的用于多种场合的智能型配电柜的模块框图；
图2为发明实施例的第一分析单元的逻辑流程图；
图3为发明实施例的第二分析单元的逻辑流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明做进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体的连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示，其为发明实施例的用于多种场合的智能型配电柜的模块框图，本发明的多种场合的智能型配电柜，包括：
柜体；
采集模块，包括设置在所述柜体内用以采集所述柜体内不同区域图像的图像采集单元以及设置在所述柜体内用以采集所述柜体内不同区域的音频信号的若干收音单元；
智能分析模块，其与若干收音单元以及图像采集单元连接，包括第一分析单元以及第二分析单元，所述第一分析单元用以接收所述图像采集单元采集的图像，基于区域图像中的特殊特征标记对应的区域，所述特殊特征包括电缆的裂纹特征以及破损特征；
所述第二分析单元与所述第一分析单元连接，用以对对应的区域进行检测，包括，
控制收音单元收集所述对应的区域内的音频信号，并实时构建所述音频信号的时域波形图像，每隔预定时间截取时域波形图像段，并提取所述时域波形图像段中各子波形段的基本波形参数，基于各所述子波形段的基本波形参数计算所述时域波形图像的相似度表征值，并基于所述相似度表征值判定所述时域波形图像段的状态，所述基本波形参数包括振幅以及周期；
在所述时域波形图像段为第一波形状态下，对所述时域波形图像段进行降噪以及滤波，基于降噪滤波后的时域波形中的波峰以及波谷计算波形表征值，基于所述波形表征值判定所述时域波形图像中是否存在异常声纹，基于所述异常声纹判定所述时域波形图像段是否存在异常；
在所述时域波形图像段为第二波形状态下，提取时域波形图像段中的任一子波形段，对所述子波形段进行降噪以及滤波，将所述子波形段与样本数据库中的正常样本波形段进行拟合，基于拟合重合度判定所述子波形段是否存在异常，并将对所述子波形段的判定结果作为对所述时域波形图像段的判定结果。
具体而言，本发明对图像采集单元的具体结构不作限定，优选的，其可以为高清工业CCD相机，其已广泛用于工业视觉摄像领域，此处不再赘述。
具体而言，本发明对收音单元的具体结构不作限定，只需能够对配电柜内的线路电流声音以及元器件运行声音进行采集即可，此为现有技术，此处不再赘述。
具体而言，本发明对智能分析模块及其内部的各功能单元的具体结构不作限定，其可以为可实现信息数据接收处理发送的微型控制计算机，也可以为集成相关功能算法的CPU单元，此为现有技术，此处不再赘述。
具体而言，本发明对降噪滤波的具体方式不做限定，可采用多种满足精度的降噪和滤波方式处理音频信号，在本实施例中，可以采用小波法对音频信号进行分解，在小波法中需要基于分解尺度对音频信号进行分解，这个过程的数据处理较为复杂，并且，若想获得较高的精度需要增加分解尺度，分解尺度的增加也会伴随着运算量和运算时间的增加，此为现有技术，不再赘述。
具体而言，本发明中可以按照生产要求来设定截取时域波形图像段的时间间隔，设定的时间间隔可以满足监测需求，且能够有效减小降噪滤波的计算量，本领域技术人员可以依据这一设定逻辑在[1,5]内设定时间间隔，区间单位为h。
具体而言，所述第一分析单元基于区域图像中的特殊特征标记对应的区域，其中，
若所述区域图像中的电缆有裂纹特征以及破损特征，则所述第一分析单元判定对对应的区域进行标记。
具体而言，请参阅图2所示，其为发明实施例的第一分析单元的逻辑流程图，本发明通过第一分析单元基于所述图像采集单元采集的图像对线路有裂纹的区域进行标记，在实际情况中，配电柜里的线缆由于老化、高温等原因出现绝缘皮层裂纹，容易有安全隐患，并且容易产生局部放电。放电过程中产生粒子不断碰撞获得高能量。当能量释放时，会产生光子和声子，这就是放电伴随发光和声音现象的根本原因，因此，对应的区域中的音频信号更为突出，更具有数据表征性，便于后续进行对应的分析处理，进而，提高了配电柜筛选故障区域的能力。
具体而言，请参阅图3所示，其为发明实施例的第二分析单元的逻辑流程图，第二分析单元还用以基于各所述子波形段的振幅计算振幅平均值以及基于各所述子波形段的周期计算周期平均值；
并基于所述振幅平均值Aa确定所述子波形段的振幅参考值A0以及基于所述周期平均值Ta确定所述子波形段的周期参考值T0；
其中，A0=[0.1Aa,0.2Aa],T0=[0.05Ta,0.15Ta]。
具体而言，所述第二分析单元基于各所述子波形段的基本波形参数按公式（1）计算所述时域波形图像的相似度表征值，
，
公式（1）中，E1为相似度表征值，Ai为第i个子波形段的振幅，Ti为第i个子波形段的周期，n为子波形段的个数，A0为子波形段的振幅参考值，T0为子波形段的周期参考值。
具体而言，本发明通过第二分析单元实时构建音频信号的时域波形图像，每隔预定时间截取时域波形图像段，并判定时域波形图像段的状态，在实际情况中，根据生产监测需求，设定对声波时域波形图像的截取间隔，并在截取后的时域波形图像段中的若干子波形段通过对振幅以及周期的综合性评估计算，得出各子波形段的相似度，波形图的振幅和周期频率是时域波形图像的基本参数，可以一定程度上的表征各子波形段的相似度，并且，对上述基本参数的提取占用算力较小，更加科学有效地对截取的时域波形图像进行各子波形段之间差异的计算。
具体而言，所述第二分析单元基于所述相似度表征值判定所述时域波形图像段的状态，其中，
将所述相似度表征值E1与预设的相似度阈值Ea进行对比，
若所述相似度表征值E1大于所述相似度阈值Ea，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像段的状态为第一波形状态；
若所述相似度表征值E1小于等于所述相似度阈值Ea，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像段的状态为第二波形状态；
其中，所述相似度阈值Ea∈[1.5,2.5]。
具体而言，所述第二分析单元在所述时域波形图像段的状态为第一波形状态下，基于降噪滤波后的时域波形按公式（2）计算波形表征值，
，
公式（2）中，E2为波形表征值，m为降噪滤波后的时域波形的若干波峰方差值，m0为波峰方差参考值，n为降噪滤波后的时域波形的若干波谷方差值，n0为波谷方差参考值；
其中，波峰方差参考值m0与波谷方差参考值n0基于测定所得，获取若干次正常运行状态下的时域波形图像段的波峰方差平均值以及波谷方差平均值，将测得的所述波峰方差平均值作为波峰方差参考值m0，将测得的所述波谷方差平均值作为波谷方差参考值n0。
具体而言，所述第二分析单元基于所述波形表征值判定所述时域波形图像中是否存在异常声纹，其中，
将所述波形表征值E2与预设的波形表征值参考值Eb进行对比，
若所述波形表征值E2小于等于所述波形表征值参考值Eb，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像中不存在异常声纹；
若所述波形表征值E2大于所述波形表征值参考值Eb，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像中存在异常声纹；
其中，所述波形表征值参考值Eb∈[2.2,2.8]。
具体而言，所述第二分析单元基于所述异常声纹判定所述时域波形图像段是否存在异常，其中，
所述第二分析单元在判定所述时域波形图像中存在异常声纹的状态下，判定所述时域波形图像段存在异常。
具体而言，本发明通过第二分析单元在计算出的各子波形段相似度较差的情况下，表征了截取的时域波形图像段的稳定性较差，干扰特征较多，但由于可能存在外界噪音干扰波形检测结果，则需要进一步对时域波形图像段进行降噪滤波处理，并对处理后的波形段结合波峰以及波谷计算波形表征值，波峰与波谷的综合性计算可以得出时域波形图像段的稳定性情况，进而，通过对滤波后时域波形图像段进行分析判定，更加精确地进行自我诊断。
具体而言，所述第二分析单元在所述时域波形图像段的状态为第二波形状态下，基于拟合重合度判定所述子波形段是否存在异常，其中，
将所述拟合重合度S与预设的拟合重合度阈值S0进行比较，
若所述拟合重合度S大于所述拟合重合度阈值S0，则所述第二分析单元判定所述子波形段不存在异常；
若所述拟合重合度小于等于所述拟合重合度阈值，则所述第二分析单元判定所述子波形段存在异常；
其中，所述拟合重合度阈值S0基于测定所得，获取若干次正常运行状态下的时域波形图像段的子波形段与数据库内的正常样本波形图像的拟合度平均值Sa，将所述拟合度平均值Sa作为拟合重合度阈值S0；
本发明对波形拟合的方式不做具体限定，在现有技术中波形拟合方式有多种，对于拟合工具可采用matlab以及python相关拟合数据库，此处不再赘述，
对于拟合重合度阈值S0，本发明可通过预先统计所得，其中，采集电缆异常状态下的若干音频信号对应的时域波形图像与数据库中正常样本波形图像进行拟合，求解拟合度平均值Sa，设定S0=γ×Sa，γ表示精度系数，0.8＜γ＜1.2。
具体而言，本发明通过第二分析单元在计算出的各子波形段相似度较好的情况下，表征了截取的时域波形图像段的稳定性较好且具备一定的相似性，所以可以选取其中的子波形段进行降噪滤波检测，通过局部的检测结果可以表征整段截取的时域波形图像段的检测结果，将降噪滤波处理后子波形段与数据库的正常样本波形拟合，判定截取的时域波形图像段是否有异常，进而通过上述过程减少在干扰降噪滤波上的算力消耗，并且监测结果可靠性较高，提升了配电柜自我诊断能力，适用于多配电柜共同监测，且减少运算损耗。
具体而言，所述智能分析模块还与报警单元连接，所述报警单元基于所述智能分析模块判定的异常结果进行报警提示，在本实施例中报警单元可以是发声装置，响应时发出报警语音提示。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种用于多种场合的智能型配电柜，其特征在于，包括：
柜体；
采集模块，包括设置在所述柜体内用以采集所述柜体内不同区域图像的图像采集单元以及设置在所述柜体内用以采集所述柜体内不同区域的音频信号的若干收音单元；
智能分析模块，其与若干收音单元以及图像采集单元连接，包括第一分析单元以及第二分析单元，所述第一分析单元用以接收所述图像采集单元采集的图像，基于区域图像中的特殊特征标记对应的区域，所述特殊特征包括电缆的裂纹特征以及破损特征；
所述第二分析单元与所述第一分析单元连接，用以对对应的区域进行检测，包括，
控制收音单元收集所述对应的区域内的音频信号，并实时构建所述音频信号的时域波形图像，每隔预定时间截取时域波形图像段，并提取所述时域波形图像段中各子波形段的基本波形参数，基于各所述子波形段的基本波形参数计算所述时域波形图像的相似度表征值，并基于所述相似度表征值判定所述时域波形图像段的状态，所述基本波形参数包括振幅以及周期；
在所述时域波形图像段为第一波形状态下，对所述时域波形图像段进行降噪以及滤波，基于降噪滤波后的时域波形中的波峰以及波谷计算波形表征值，基于所述波形表征值判定所述时域波形图像中是否存在异常声纹，基于所述异常声纹判定所述时域波形图像段是否存在异常；
所述第二分析单元在所述时域波形图像段的状态为第一波形状态下，基于降噪滤波后的时域波形按公式（2）计算波形表征值，
，
公式（2）中，E2为波形表征值，m为降噪滤波后的时域波形的若干波峰方差值，m0为波峰方差参考值，n为降噪滤波后的时域波形的若干波谷方差值，n0为波谷方差参考值；
在所述时域波形图像段为第二波形状态下，提取时域波形图像段中的任一子波形段，对所述子波形段进行降噪以及滤波，将所述子波形段与样本数据库中的正常样本波形段进行拟合，基于拟合重合度判定所述子波形段是否存在异常，并将对所述子波形段的判定结果作为对所述时域波形图像段的判定结果。
2.根据权利要求1所述的用于多种场合的智能型配电柜，其特征在于，所述第一分析单元基于区域图像中的特殊特征标记对应的区域，其中，
若所述区域图像中的电缆有裂纹特征以及破损特征，则所述第一分析单元判定对对应的区域进行标记。
3.根据权利要求2所述的用于多种场合的智能型配电柜，其特征在于，所述第二分析单元还用以基于各所述子波形段的振幅计算振幅平均值以及基于各所述子波形段的周期计算周期平均值；
并基于所述振幅平均值确定所述子波形段的振幅参考值以及基于所述周期平均值确定所述子波形段的周期参考值。
4.根据权利要求3所述的用于多种场合的智能型配电柜，其特征在于，所述第二分析单元基于各所述子波形段的基本波形参数按公式（1）计算所述时域波形图像的相似度表征值，
，
公式（1）中，E1为相似度表征值，Ai为第i个子波形段的振幅，Ti为第i个子波形段的周期，n为子波形段的个数，A0为子波形段的振幅参考值，T0为子波形段的周期参考值。
5.根据权利要求4所述的用于多种场合的智能型配电柜，其特征在于，所述第二分析单元基于所述相似度表征值判定所述时域波形图像段的状态，其中，
将所述相似度表征值与预设的相似度阈值进行对比，
若所述相似度表征值大于所述相似度阈值，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像段的状态为第一波形状态；
若所述相似度表征值小于等于所述相似度阈值，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像段的状态为第二波形状态。
6.根据权利要求1所述的用于多种场合的智能型配电柜，其特征在于，所述第二分析单元基于所述波形表征值判定所述时域波形图像中是否存在异常声纹，其中，
将所述波形表征值与预设的波形表征值参考值进行对比，
若所述波形表征值小于等于所述波形表征值参考值，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像中不存在异常声纹；
若所述波形表征值大于所述波形表征值参考值，则所述第二分析单元判定所述时域波形图像中存在异常声纹。
7.根据权利要求6所述的用于多种场合的智能型配电柜，其特征在于，所述第二分析单元基于所述异常声纹判定所述时域波形图像段是否存在异常，其中，
所述第二分析单元在判定所述时域波形图像中存在异常声纹的状态下，判定所述时域波形图像段存在异常。
8.根据权利要求1所述的用于多种场合的智能型配电柜，其特征在于，所述第二分析单元在所述时域波形图像段的状态为第二波形状态下，基于拟合重合度判定所述子波形段是否存在异常，其中，
将所述拟合重合度与预设的拟合重合度阈值进行比较，
若所述拟合重合度大于所述拟合重合度阈值，则所述第二分析单元判定所述子波形段不存在异常；
若所述拟合重合度小于等于所述拟合重合度阈值，则所述第二分析单元判定所述子波形段存在异常。
9.根据权利要求1所述的用于多种场合的智能型配电柜，其特征在于，所述智能分析模块还与报警单元连接，所述报警单元基于所述智能分析模块判定的异常结果进行报警提示。
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