变电站声纹监测技术原理简析

一、核心基础：变电站设备的声纹特性本质

变电站内设备的运行声音并非随机噪声，而是由设备内部机械振动、电磁振动、流体运动等物理过程产生的 "特征声纹"，不同设备、不同状态的声纹存在显著差异：

（一）正常声纹

设备无故障时，声纹具有稳定性、周期性特征。例如：

变压器正常运行时，声音主要来自铁芯磁致伸缩振动（频率约 100Hz 基频，含 200Hz、300Hz 等谐波），声音均匀、无明显杂音；

GIS（气体绝缘开关设备）正常时，仅存在微弱的触头接触振动声，声压级低且频谱平稳。

（二）异常声纹

设备发生故障时，物理过程异常会导致声纹的频率、幅值、频谱分布发生突变。例如：

变压器铁芯多点接地故障：磁路异常导致振动加剧，100Hz 基频幅值升高，同时出现 400Hz 以上高频杂波；

GIS 局部放电故障：气体电离产生脉冲声波，声纹中出现间歇性、高频（kHz 级）的脉冲信号；

断路器机械卡涩：操作时电机或传动机构卡顿，声纹中出现 "断音" 或频率异常波动。

声纹监测的本质，就是通过捕捉这种 "正常与异常" 的声纹差异，反向推断设备运行状态。

二、技术流程：从声信号采集到故障诊断的全链路

变电站声纹监测系统通常由 "声信号采集层→信号预处理层→特征提取层→智能诊断层→结果输出层"5 层架构组成，各环节原理如下：

（一）声信号采集层：精准捕捉设备声纹

硬件选型

根据设备类型与安装环境，选用适配的声学传感器（核心为麦克风阵列或压电式声传感器）：

麦克风阵列：由 4~16 个高灵敏度麦克风组成，支持空间定位（通过不同麦克风的信号时延差，计算声源位置），适用于 GIS、断路器等需要定位局部放电的设备；

压电式声传感器：抗电磁干扰能力强（变电站存在强电磁环境），频率响应范围宽（20Hz~20kHz），适用于变压器、电抗器等大型设备的整体声纹采集。

安装原则

传感器需靠近设备声源（如变压器油箱侧壁、GIS 盆式绝缘子附近），避免遮挡；同时远离环境噪声源（如风扇、油泵），减少干扰。

（二）信号预处理层：滤除干扰，提纯有效信号

变电站环境存在电磁干扰（如高频载波信号）、背景噪声（如风吹、人员活动），需通过预处理消除干扰：

滤波处理

采用 "高通滤波 + 带通滤波" 组合：

高通滤波（如 10Hz cutoff）：滤除低频环境振动噪声；

带通滤波（如针对变压器的 50~1000Hz，针对局部放电的 1~10kHz）：保留设备特征声纹频段，滤除无关高频干扰。

去噪算法

采用小波变换、自适应噪声抵消等算法，进一步分离设备声纹与背景噪声（例如：通过采集 "设备停运时的环境噪声" 作为参考，从运行声信号中减去噪声成分）。

信号标准化

将不同传感器、不同时段采集的信号统一幅值范围（如归一化到 0~1 区间），避免硬件差异导致的信号偏差。

（三）特征提取层：提取声纹的 "故障敏感特征"

从预处理后的声信号中，提取能反映设备状态的 "特征参数"，核心特征分为 3 类：

时域特征

描述声信号在时间维度的变化，如：

声压级（SPL）：声音的强弱程度（正常变压器声压级约 60~80dB，故障时可升高 10~20dB）；

峰值因子（峰值与有效值的比值）：反映信号中脉冲成分的占比（局部放电故障时峰值因子显著升高）；

方差、峭度：描述信号幅值的离散程度（机械故障时峭度值会增大）。

频域特征

通过傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域，提取频谱特征，如：

特征频率幅值（如变压器 100Hz 基频幅值、局部放电的 5kHz 脉冲频率幅值）；

频谱重心（频谱能量集中的频率位置，故障时重心会向高频或低频偏移）；

谐波畸变率（正常设备谐波含量低，故障时畸变率升高）。

时频域特征

结合时域与频域信息，采用小波变换、短时傅里叶变换（STFT）提取，适用于非平稳信号（如断路器操作声、间歇性局部放电），可捕捉 "频率随时间的变化规律"。

（四）智能诊断层：AI 算法实现状态评估与故障识别

通过机器学习或深度学习算法，对提取的特征参数进行分析，判断设备是否故障及故障类型：

基线建立

系统初始化时，采集设备连续 1~3 个月的正常运行声纹特征，建立 "正常声纹基线库"（包含时域、频域、时频域特征的统计范围，如均值 ±2 倍标准差）。

异常检测

实时采集的声纹特征与基线库对比，若超出正常范围（如声压级高于基线 15dB、特征频率幅值偏差 30% 以上），则判定为 "异常状态"。

故障分类

针对异常信号，采用分类算法（如支持向量机 SVM、卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN）匹配 "故障声纹样本库"（提前通过实验或现场故障案例构建，包含铁芯故障、局部放电、机械卡涩等典型故障的特征模板），输出故障类型与置信度（如 "局部放电故障，置信度 92%"）。

（五）结果输出层：可视化与预警

系统通过监控平台输出结果：

实时声纹曲线（时域波形、频谱图）；

设备状态等级（正常 / 注意 / 异常 / 故障）；

故障定位（若为麦克风阵列，输出故障点坐标，如 "GIS A 相 2 号盆式绝缘子处"）；

预警信息（通过短信、声光报警通知运维人员）。

三、关键技术难点与解决思路

（一）强电磁干扰抑制

变电站内 110kV 及以上设备会产生强电磁辐射，可能干扰传感器信号。解决思路：

选用带金属屏蔽壳的传感器，接地电阻≤4Ω；

信号传输采用屏蔽电缆（如 RVVP 屏蔽线），并采用差分传输方式，减少共模干扰；

采集端增加电磁滤波模块（如 EMI 滤波器），滤除 50Hz/100Hz 工频干扰。

（二）环境噪声自适应抵消

风吹、雨水冲击、相邻设备噪声会影响声纹准确性。解决思路：

采用 "双传感器对比法"：1 个传感器靠近目标设备（采集设备声 + 环境噪声），1 个传感器远离设备（仅采集环境噪声），通过算法抵消噪声；

基于 AI 的噪声分类模型：自动识别环境噪声类型（如风噪、雨声），针对性调整滤波参数。

（三）小样本故障诊断

变电站设备故障发生率低，故障样本稀缺，导致 AI 模型训练数据不足。解决思路：

采用 "迁移学习"：利用实验室模拟故障样本（如在试验平台上制造铁芯多点接地、局部放电）预训练模型，再通过少量现场样本微调；

生成式 AI（如 GAN 生成对抗网络）：基于正常样本生成模拟故障样本，扩充样本库。

四、应用价值

变电站声纹监测属于 "非侵入式监测"（无需停电、不接触设备带电部位），相比传统的定期巡检（依赖人工听声判断，主观性强）或离线试验（需停电，效率低），具有实时性强、诊断精准、运维成本低的优势，可有效避免设备故障扩大（如局部放电发展为绝缘击穿），保障变电站安全稳定运行。