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，若存在所建立的至少一个拾音器包括数据流和对应数据流节点或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匹配，数据服务器存储建立连接的至少一个拾音器中的数据流信息和对应数据流节点信息或至少一个第二拾音器中数据流信息和对应数据流节点信息；
且根据采集的对应的拾音器的数据流信息的数据属性和数据流节点，自动学习归集，AI智能声纹监测报价，形成新的待测数据流的音频数据规则；
针对不同特征活动(放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动)对应的变压器(电抗器)的音频数据，对应的数据属性、属性参数及故障阈值，自动学习归集，形成新的待测数据流的音频数据规则；
建立预先设置的至少一个拾音器或至少一个第二拾音器与数据服务器连接，基于所述形成新的待测数据流的音频数据规则，对当前至少一个拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流进行数据检测分析；
若违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则，发出告警。
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
本发明涉及电力设备检测领域，尤其涉及对在役电力主设备进行缺陷检测的装置领域，具体涉及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。
背景技术：
电力主设备的正常运行是保证整个电网正常运行，保证良好供电的必要前提。但是电力主设备一般都是在带电状态，不能采用常规方式对其进行检测，现有技术大多通过采集设备温度数据，进行间接判断，AI智能声纹监测公司，但是这种受环境影响较大，判断的准确性不高，参考意义不大。
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，由于电力主设备几乎都能够找到被磁铁吸附的区域，山东AI智能声纹监测，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，AI智能声纹监测多少钱，这不应对其造成限定。同时，需要注意的是，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。
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