声纹监测系统，助推电力运维智能化
声纹监测系统，助推电力运维智能化
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从电力设备的声纹信号中提取特征量判别运行状态，其优势在于实现了非接触式检测。加上传感器布置方式比较灵活成本低，采集信号时不产生电磁信号，不会干扰设备的正常运行。
传统的声纹收集设备是基于单个麦克风的噪声采集系统，用单个声音传感器采集电力设备运行的声音，不可避免地会受到背景噪声、外界干扰噪声；同时拾音范围有限且目标声音信号质量不高，不能聚焦研究对象本身的声纹特征。
紧凑轻巧的设计，标准清晰的接口，使得传感器能轻松部署到机器人、无人机等移动平台，也能方便的融入现有的视频、红外、紫外、局放等监测系统
传感器部署方式多样，串并联方式可灵活组合，一个采集平台最多可支持8个声纹传感器。不但可以降低现在施工走线的复杂度，多个声纹传感器之间声音信息还可精确同步，构建大型分布式声阵列，用于感知全局声场信息，提高声纹识别的准确率，降低误判率。
结合声纹监测云平台，在有效获取异常声纹信号的同时，还可对数据进行统计分析和故障特征提取，构建声纹数据库，用于算法和模型的迭代优化。实现电网设备运行的智能辅助决策，降低故障发生概率，缩短故障处理和应急抢修时间，为电网安全稳定运行提供坚强保障。
电力设备的振动噪声与其机械结构密切相关，是分析设备运行状态的一项重要指标，当设备的零件或部件由于磨损、老化等原因状态发生变化后，其声纹信号特性也会相应发生变化。 通过监测这些特征能够对设备的状态进行评价，及时发现故障。例如在变压器的日常运维中，有经验的工程师可以从变压器的声音信息判断可能的异常原因、检查方法或部位及初步的故障判断和处理。
众所周知，风力发电就是将风的动能转化为电能，非常环保节能，且风能蕴量巨大，无处不在;因此，风力发电日益受到世界各国的重视，纷纷致力于风力发电场的建设。比如在我国陆上就有四大风力发电场：新疆达坂城风力发电场、内蒙古辉腾锡勒风电场、浙江临海括苍山风电场、甘肃酒泉千万千瓦级风力电场;还有东海大桥海上风电场，是亚洲第一座大型海上风电场!风力发电是未来人类获取电能的一个重要方式，我国近年在风电的投入也非常大;但是，风力发电场的潮湿问题却是非常严峻;
机器声纹在机械设备健康状态监测中的应用 而通过人耳检测的缺点是显而易见的——人不可能24小时集中注意力去进行检测，有无经验对检测结果造成极大差别，此外，人耳难以捕抓瞬间发出的短促声音并进行定格分析，需听较长时间的声音才能确定问题所在。