一种基于声阵列边缘计算的电力设备异常检测方法与流程

本发明涉及输电设备运行状态异常检测方法技术领域，尤其涉及一种基于声阵列边缘计算的电力设备异常检测方法。

背景技术：

随着电力需求的不断增长，电力系统对于电力设备的经济型和可靠性要求不断提高。作为一种具有占地面积小、运行可靠性高、配置灵活、维修简单和检修周期长等特点的电力设备，封闭式气体绝缘组合电器gis以其技术上的先进性和生命周期成本的经济性被广泛应用于城市供电、发电厂、大型工矿企业等高压输变电系统中，但由于电力设备自身运行故障的增加，尤其是大型输变电设备长期运行；一旦输变电设备发生故障，会造成设备自身损坏甚至出现大面积停电，造成巨大的经济损失和社会影响。

目前对输变电设备故障排查也是一个难点，由于输变电设备结构复杂，导致设备运行故障的因素众多，设备出现故障的特征也往往是千差万别，即使同一台设备在不同时间、地点发生的相同故障，其故障特征也不一定完全相同，设备的故障征兆与故障之间往往不存在一对一的映射关系，因此对输变电设备进行故障诊断，如果仅仅依靠设备运行规则与事先确定好的设备运行参数间的函数关系，很难对设备进行有效、精准的故障诊断。

已公开发明专利cn201910516444.3，其通过声阵列传感器、数据接收模块、控制模块、存储模块、边缘计算模块、通讯模块以及云服务器平台对电力设备进行监测，但该专利所提出的技术手段对异常检测的结果还需要人工去排查，效率较低。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于声阵列边缘计算的电力设备异常检测方法，其通过设置声阵列传感器模块，对电力设备内进行全方位的异响监控，实现对故障声源精准定位，提高监测的精确度；通过对故障异响进行放大，划定敏感区，有效提高异响的报告方式，提高了处理效率；通过设置摄像模块、角度调整模块和高度调整模块，实现对电力设备的全方位摄录，进一步为异常检测结果的确定提供方式，无需人员现场去排查，进一步提高处理效率。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于声阵列边缘计算的电力设备异常检测方法，采用电力设备异常检测装置，所述电力设备异常检测装置包括主控模块、声阵列传感器模块、数据放大模块、信息传递模块和监控模块，所述声阵列传感器模块、数据放大模块、信息传递模块和监控模块均与主控模块耦合；

所述声阵列传感器模块用于对电力设备内的声音进行接收；

所述数据放大模块用于将声阵列传感器模块接收的声音进行放大并转换成电信号；

所述信息传递模块用于将数据放大模块转换的电信号传输到云服务器平台；

所述云服务器平台用于对接收的原始信号进行降噪和储存，并将降噪后的原始信号发送到边缘计算机；

所述边缘计算机用于用于接收来自云服务器平台的数据，实现边缘计算，提取原始数据的特征值等相关信息并对故障声源进行精准定位，并由操作边缘计算机的监控人员确定是否启动监控模块进一步进行核查设备异常；

所述异常检测方法包括以下步骤：

s1、通过多组声阵列传感器录取设备运行的声音数据；

s2、通过数据放大模块对多组声阵列传感器录取声音数据进行放大，放大后的声音达到要求则进入到下一步骤；

s3、放大后的声音数据通过数据传递到云服务器平台与正常声音数据进行对比；

s4、根据预先设置的声音阀值进行等级判断，得出异响所在区域，判断异响是否大于设定值，若异响大于设定值则进入到下一步骤；

s5、输出初始异动声音，并由监控人员确定是否启动监控模块进一步进行核查设备异常；

s6、输出异响声音后，算法周期结束，重新通过声阵列传感器采集声音。

优选地，所述的声阵列传感器由4-200个压电晶体组成，且压电晶体等间距紧密排列呈“l”形布置。

优选地，所述步骤s2中，若放大后的声音达不到要求，则继续执行所述步骤s2，直至放大后的声音达到要求。

优选地，所述步骤s4中，如果异响未大于设定值，则算法周期结束，重置，从s1重新开始，进行下一循环。

优选地，所述监控模块包括摄像模块、角度调整模块和高度调整模块，所述摄像模块用于在操作人员的控制下对电力设备进行摄录，所述角度调整模块用于调整摄像模块的角度，实现对电力设备的全方位摄录，所述高度调整模块用于调整摄像模块的高度。

优选地，所述主控模块由内嵌式微处理器及数据存储卡构成，所述信息传递模块包括基于ziggbee技术的无线通讯装置，用于与云服务器平台实现数据通讯。

优选地，所述角度调整模块包括微型电机、齿轮箱、驱动轮与自由转向轮，所述微型电机通过齿轮箱、链条与驱动轮连接，将动力传输至摄像模块用于驱动摄像模块转动。

本发明具有以下有益效果：

1、通过设置声阵列传感器模块，对电力设备内进行全方位的异响监控，实现对故障声源精准定位，提高监测的精确度；

2、通过对故障异响进行放大，划定敏感区，有效提高异响的报告方式，提高了处理效率；

3、通过设置摄像模块、角度调整模块和高度调整模块，实现对电力设备的全方位摄录，进一步为异常检测结果的确定提供方式，无需人员现场去排查，进一步提高处理效率。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于声阵列边缘计算的电力设备异常检测方法的系统框图；

图2为本发明提出的一种基于声阵列边缘计算的电力设备异常检测方法的监测流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

参照图1-2，一种基于声阵列边缘计算的电力设备异常检测方法，采用电力设备异常检测装置，电力设备异常检测装置包括主控模块、声阵列传感器模块、数据放大模块、信息传递模块和监控模块，声阵列传感器模块、数据放大模块、信息传递模块和监控模块均与主控模块耦合，主控模块由内嵌式微处理器及数据存储卡构成，信息传递模块包括基于ziggbee技术的无线通讯装置，用于与云服务器平台实现数据通讯；

声阵列传感器模块用于对电力设备内的声音进行接收，的声阵列传感器由4-200个压电晶体组成，且压电晶体等间距紧密排列呈“l”形布置；

数据放大模块用于将声阵列传感器模块接收的声音进行放大并转换成电信号；

信息传递模块用于将数据放大模块转换的电信号传输到云服务器平台；

云服务器平台用于对接收的原始信号进行降噪和储存，并将降噪后的原始信号发送到边缘计算机；

边缘计算机用于用于接收来自云服务器平台的数据，实现边缘计算，提取原始数据的特征值等相关信息并对故障声源进行精准定位，并由操作边缘计算机的监控人员确定是否启动监控模块进一步进行核查设备异常；

监控模块包括摄像模块、角度调整模块和高度调整模块，摄像模块用于在操作人员的控制下对电力设备进行摄录，角度调整模块用于调整摄像模块的角度，实现对电力设备的全方位摄录，高度调整模块用于调整摄像模块的高度。

异常检测方法包括以下步骤：

s1、通过多组声阵列传感器录取设备运行的声音数据；

s2、通过数据放大模块对多组声阵列传感器录取声音数据进行放大，放大后的声音达到要求则进入到下一步骤，步骤s2中，若放大后的声音达不到要求，则继续执行步骤s2，直至放大后的声音达到要求；

s3、放大后的声音数据通过数据传递到云服务器平台与正常声音数据进行对比；

s4、根据预先设置的声音阀值进行等级判断，得出异响所在区域，判断异响是否大于设定值，若异响大于设定值则进入到下一步骤，步骤s4中，如果异响未大于设定值，则算法周期结束，重置，从s1重新开始，进行下一循环；

s5、输出初始异动声音，并由监控人员确定是否启动监控模块进一步进行核查设备异常；

s6、输出异响声音后，算法周期结束，重新通过声阵列传感器采集声音。

本发明通过设置声阵列传感器模块，对电力设备内进行全方位的异响监控，实现对故障声源精准定位，提高监测的精确度；通过对故障异响进行放大，划定敏感区，有效提高异响的报告方式，提高了处理效率；通过设置摄像模块、角度调整模块和高度调整模块，实现对电力设备的全方位摄录，进一步为异常检测结果的确定提供方式，无需人员现场去排查，进一步提高处理效率。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。