公开(公告)号：CN117388796A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311097740.7

申请日：2023-08-29

Applicant: 河海大学

Inventor： 沈明威 ,  龙荣霏 ,  张永舒 ,  陈睿妍 ,  王钟缘

IPC: G01S5/18

Abstract: 本发明公开了一种基于多相滤波器PF的多声源高精度定位方法及系统。具体为：该方法首先利用PF将变电站接收信号划分为多个子带，实现多信源分离；然后针对多相滤波器输出数据已转变为复信号这一特征，将变分模态分解VMD推广到复信号领域，在各子带分别利用复变分模态分解CVMD对各声源进行降噪；最后利用降噪后的各子带信号采用和差单脉冲测角同时实现对各声源的高精度定位。仿真数据表明，本发明能实现多个声源的高精度定位且易于工程实现。

公开(公告)号：CN119007748A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202410918958.2

申请日：2024-07-10

Applicant: 河海大学

Inventor： 沈明威 ,  黄宇轩 ,  陈睿妍 ,  邢海云

IPC: G10L25/51 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G01H17/00 ,  G01R31/00 ,  G10L25/30 ,  G10L25/03 ,  G10L25/18

Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的电力变压器故障声纹检测方法，首先采集变压器故障的音频信号进行分帧，并通过快速傅里叶变换进行预处理；然后通过改进的梅尔滤波器，提取音频信号的声纹特征参量，构建基于极限学习机的故障声纹检测模型，并进行模型训练；最后建立测试集，将实时测试样本输入训练好的故障声纹检测模型，进行测试识别，得到变压器故障的声纹识别结果，实现故障声纹实时预警。本发明通过改进的梅尔滤波器能提高变压器声纹特征提取的频谱分辨率，降低系统复杂度，通过极限学习机算法构建故障声纹检测模型，有效提升了变压器故障检测准确率，且易于工程实施。

公开(公告)号：CN119199737A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411430155.9

申请日：2024-10-14

Applicant: 河海大学

Inventor： 沈明威 ,  周鸿恩 ,  陈睿妍

IPC: G01S5/18

Abstract: 本发明公开了一种基于麦克风矩阵的电力设施空间多声源三维定位方法、系统，该方法包括设定麦克风矩阵接收电力设备的Q个远场声信号，将麦克风矩阵分别进行行阵列和列阵列相加合成，得到方位线阵和俯仰线阵；利用激光测距传感器实时测量阵列中心至远场声信号所在平面的距离；利用多相滤波器实现多声源分离，运用多相分解和采样率变换性质得到前置降采样结构；利用MUSIC谱峰搜索方法分别对方位线阵声源信号和俯仰线阵声源信号进行处理，得到声源信号的方位入射角和俯仰入射角；根据阵列与电力设备所在平面的距离信息，完成多声源的三维定位。本发明能实现电力变压器多声源的三维高精度定位，定位精度随声源频率值的增加而提升，且易于工程实现。

公开(公告)号：CN119028372A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410918960.X

申请日：2024-07-10

Applicant: 河海大学

Inventor： 沈明威 ,  邢海云 ,  黄宇轩 ,  陈睿妍

IPC: G10L25/30 ,  G01R31/62 ,  G01H17/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G10L25/51 ,  G10L25/18 ,  G10L25/21

Abstract: 本发明公开了一种基于平移不变CNN的电力变压器短路冲击故障声纹识别方法，首先对采集的变压器短路冲击故障的音频信号进行预处理，获取时频信息特征；然后采用梅尔时频谱对输入故障音信号进行特征降维来降低冲击声纹响应时频图的平移偏移量；接着改进CNN，将输入全连接层的局部特征进行全局融合，增强故障样本的平移不变性；最后根据训练好的平移不变CNN模型，使用测试样本进行测试识别，得到测试样本的声纹识别结果。实测数据结果表明，本发明方法对在保障其余故障类别准确识别的基础上，提高了短路冲击故障识别率，有效验证了平移不变CNN对短路冲击故障声纹识别的鲁棒性，具有较高的工程应用价值。