电力智能声纹监测系统HIZ-GE-HSW，电力设备智能声纹监测系统

一、产品需求

电力设备众多且复杂，涉及多种故障类型。传统运维方式主要依赖定期巡检，存在诸多问题。例如，巡检周期长，难以实时监测设备状态；对于一些隐蔽故障，如设备浅表裂纹或内部应力损伤，通过振动分析难以监测；故障发生后维修成本高，且可能导致计划外停机，影响发电效率。

二、产品需求

1.系统架构：该系统由数据获取、特征提取、状态监测、健康评估、故障预测、维修决策与闭环控制 7 大功能模块组成。包括骨传导声纹传感器、自主研发的以音搜音引擎（包含主控、接入、检索、训练单元）等核心部件。传感器采集设备声纹信息，经引擎进行音频建模、样本追加等处理，实现对设备状态的监测与分析。

2.核心技术：采用基于小样本学习的一系列核心技术，如不限语种的以音搜音算法、不限对象的工况自动学习算法、跨信道多目标音频清分系统、小样本及单样本建模技术、开集小样本声纹检索算法等。这些技术在小样本及递进式学习上具有优势，可降低训练成本和部署周期，在跨信道处理和小语种处理方面表现独特

三、产品功能

1.实时监测与故障预警

能够对火力发电厂设备进行实时监测，通过骨传导声纹传感器采集设备运行过程中的声纹信息。系统对早期隐患敏感，可自适应建模并不断完善模型，逼近设备真实状态，实现早期故障预警和自主研判。当监测到异常时，可分级告警，及时通知运维人员。

2.故障预测与维护决策

基于采集到的数据进行分析，预测设备状态，评估设备剩余使用寿命，为维护决策提供依据。与事后维护相比，可减少计划外停机时间，降低灾难性事故和连带损坏的风险，提高系统可靠性，实现按需维护，降低维修成本。

3.数据处理与分析

对采集到的声纹信号进行预处理（加重、分帧、加窗等）和特征提取（时频域、幅值、倒谱、波形、过零率、小波分析、峭度等），通过多维度分析实现对设备状态的准确评估。‌

四、产品技术特点

1.按需检修、事前处置 

实现7*24小时常态化监测，时刻关注设备动态，及时发现故障隐患，将故障消灭于萌芽状态；为设备状态修提供了理论支撑，减 少维修成本。 

2.多维分析、动态监测 

采集非结构数据声音并利用多种可靠技术进行分析，提升了设备诊断的维度，保证设备的正常运行。

3.综合防控、数据共享 

支持与其他平台数据共享，为客户提供一套集状态监测、异常检测、故障诊断、维修决策、健康评估于一体的综合化技术防控手段。

4.智能管理、模型固化 

将处理经验模型化，防止经验的流失的同时提升了故障处理经验的可复制性；故障处理采取闭环管理机制，加速故障模型迭代速度，提升故障研判的准确性。