基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
除说明书所述的技术特征外，其余技术特征为本领域技术人员的已知技术，为突出本发明的创新特点，其余技术特征在此不再赘述。
技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，采集预先设置的至少一个拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流。确定存在所建立的拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；输出匹配结果。与现有技术相比，本方提供的基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，通过监测设备运行时的声音信号，对变压器运行状态进行在线监测.并且与变电站监控系统相配合，从多方面掌握设备实际运行情况，风力发电声纹识别系统公司，优化变电站系统的管理，对提高设备的检修效率、可靠性，延长设备使用寿命都有重要的现实意义。
一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法与流程
优选地，所述壳体底座下部设置有多个吸附机构，以及用于将被检测设备振动传递到所述漩涡仓内进行检测的导杆。所述吸附机构优选采用磁铁。作为本领域普通技术人员而言应当理解，所述吸附机构是用于将本申请所述监测装置牢固的附着在被检测设备上的机构，风力发电声纹识别系统哪家好，由于电力主设备几乎都能够找到被磁铁吸附的区域，因此将吸附机构设置为磁铁具有实用性和广泛性。但是，亦可以采用其他吸附方式实现，磁铁并非实现的方式，这不应对其造成限定。同时，需要注意的是，风力发电声纹识别系统报价，由于本发明需要检测振动，故而具有较好减震效果的吸附机构并不在本申请保护范围之列，这是有违本申请发明构思的，特此说明。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
作为上述方案的进一步优化，获取目标电力设备的数据流节点，北京风力发电声纹识别系统，数据属性、属性参数及故障阈值，包括如下步骤：
获取拾音器或第二拾音器采集的音频数据流；
抽取所述待处理音频数据流中包括的目标实体的预定义参数的属性值；
根据抽取出的属性值，建立对应目标实体的音频数据属性参数集。所述电力设备包括变压器，电抗器和gis设备；
作为上述方案的进一步优化，获取针对所述至少一个拾音器采集的数据流与所述至少一个拾音器采集数据流的风险特征信息；确定所述至少一个拾音器采集的数据流或所述至少一个拾音器采集的数据流中与所述风险特征信息的相似度超过预设阈值的数据流节点组，输出所述数据流节点组的信息。
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