Page 123 - 《应用声学》2021年第4期

第 40 卷 第 4 期 吴国鑫等： 声纹的变压器放电与机械故障诊断研究 607

以平板电极放电声和变压器本体噪声为例，采样 平板电极放电声的能量集中在第 2 到第 5 频段，即
频率为 48 kHz。分别截取两种声音各 1 s 的声频绘 750∼3750 Hz，其中第 2 频段 750∼1500 Hz 范围内
制时域图，结果如图 5(a) 所示。图 5(b) 是放电声与 能量最高。针板电极放电的能量主要集中在第 1 频
变压器本体噪声的混合声 x 1 、x 2 的时域图。使用 段，750 Hz 以下，但在第 2 到第 24 频段也有少量能
FastICA 算法可将图 5(b) 中的混合信号分离，结果 量分布。沿面放电声在第1到第10频段范围内有能
如图 5(c) 所示。可以看出混合声分离得到的图 5(c) 量分布，大部分能量集中在第2、第3频段范围内，即
中的两个声音波形与图 5(a) 中的原始波形相近，该 750∼2250 Hz。
算法可以成功将混合信号分离。 图 7 是 3 种机械故障声的能量分布图。与放

2.4 故障声特征提取 电声相比，机械故障声频率较低。金属部件与油
箱内线圈底部的摩擦声能量主要在 750 Hz 以下，
使用小波包算法计算每个频带的能量，结果如
750∼1500 Hz范围内有少量能量分布。金属小部件
图6、图7所示。图6是3种放电声的能量分布图。
50 100

40
ᑟ᧚ᄈѬඋ/% 30 ᑟ᧚ᄈѬඋ/% 80
60
20
40
10 20

0 0
0 10 20 30 40 0 10 20 30 40
ᮠ඀ ᮠ඀
(a) ࣱ౜ႃౝஊႃܦ (a) ᧛࡛ᦊ͈ˁ෴ኸЯጳڔअᦊᄊ୕୻ല
50 100

ᑟ᧚ᄈѬඋ/% 40 ᑟ᧚ᄈѬඋ/% 60
80
30

20
40
10 20
0 0
0 10 20 30 40 0 10 20 30 40
ᮠ඀ ᮠ඀
(b) ᧫౜ႃౝஊႃܦ (b) ᧛࡛ᦊ͈ˁ͈݃ᄊ୕୻ല
80 20

60 15
ᑟ᧚ᄈѬඋ/% 40 ᑟ᧚ᄈѬඋ/% 10

20 5

0 0
0 10 20 30 40 0 10 20 30 40
ᮠ඀ ᮠ඀
(c) ෹᭧ஊႃܦ (c) ᧛࡛ᦊ͈ˁԍ౜ᄊ୕୻ല

图 6 放电声信号能量分布图 图 7 机械故障声信号能量分布图
Fig. 6 Energy distribution diagram of discharge Fig. 7 Energy distribution diagram of sound sig-
sound signal nal of mechanical failure