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
作为优选方案之一，所述电池仓包括设置在壳体上盖内的电池仓体所述电池仓体通过电池仓上盖形成用于容纳超级电容的空腔，所述空腔内还设置有用于作为备用电源与所述超级电容通过二极管并联供电的锂亚电池；即将锂亚电池与单向导通的二极管串联以后再与所述超级电容并联进行供电。所述超级电容通过设置在壳体上盖外侧的太阳能电池板充电。同时设置锂亚电池和超级电容的目的是防止因瞬时断电导致的数据丢失，在实际工作状态时超级电容作为主要的供电电源，锂亚电池是作为备用之选，当超级电容出现电能不足或者异常故障时，则锂亚电池实现电源的作用为主控板和信号发射单元进行供电。
为了实现结构的优化设计，提高装置的集成化，优选地，所述电池仓体的侧壁上安装有用于发射信号与所述信号发射单元连接的天线。
再进一步优选结构设计，所述天线上设置有天线卡条，所述天线卡条通过卡接在电池仓体上设置的天线卡槽进行固定。
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，所述漩涡仓是通过螺钉将所述主控板固定在沿壳体底座内壁的多个呈圆周均匀设置的安装座上形成的密闭空间。
优选地，所述声音采集单元包括设置在壳体底座外壁用于采集环境噪音的麦克风a，设置在主控仓内用于检测监测装置噪音的麦克风b和设置在漩涡仓内用于检测被检测设备振动声音的麦克风c；所述振动检测单元包括用于作为调校基准的mems3轴数字加速度传感器和用于作为振动检测的mems单轴，带宽11khz的模拟加速度传感器。
具体地，再一步优选设置，轨道交通声纹识别系统公司，所述处理单元采用nordic52840armcortex-m432位处理器，轴承声纹识别系统公司，内嵌蓝牙5.0协议栈，所述无线发射模块采用e103-w02且内置tic3200工业级wifi模块，所述超级电容3采用sl1520，声纹识别系统公司，锂亚电池采用er14335电池。
相对于现有技术而言，由于电力设备的检测设备比较传统，目前检测设备都集中在事故发生后，主要用于事故后故障发生原因分析。本申请声纹及振动联合在线监测装置，可以预知，预警电网设备可能故障。
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，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，走行部声纹识别系统公司，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。
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