人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，正在構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。加快發展新一代人工智能，是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。

變壓器結構復雜，如果鐵心、繞組等部件發生結構上的變化，將會引起許多特征量發生變化，其中振動信號和聲紋信號包含了變壓器機械結構豐富的狀態信息，且可實現帶電檢測。振動信號衰減小、信息量豐富，可通過加速度傳感器測量，但由于變壓器體積龐大，測量變壓器完整的振動信號需要大量的振動加速度傳感器，另外變壓器帶電部位（如套管）不易布置傳感器，因此加速度傳感器只能測量局部的振動信號。

聲紋信號可通過傳聲器陣列遠距離測量，可獲得變壓器整體的聲紋分布數據，但是聲紋通過空氣傳播到傳聲器陣列，存在一定程度的衰減，且易受環境噪音的干擾，與振動信號相比信息完整性較低。

聲紋技術的檢測原理

當設備發生缺陷或故障后，內部組件或結構發生機械形變，會使其聲學指紋（以下簡稱聲紋）改變，可以作為診斷缺陷及故障的重要特征參量，聲學指紋感知方法與電氣設備沒有任何電氣連接，在安全的監測設備狀態的同時，又能解決紅外、紫外等遠距離成像手段檢測特征有限與檢測縱深不足的問題。

基于變壓器振動及聲紋可視化技術的機械故障診斷裝置，充分發揮振動信號和聲紋信號優勢，通過傳聲器陣列獲取變壓器聲紋信號整體分布情況，再通過加速度傳感器精確測量局部振動信號，從而獲得完整的振聲信號。通過建立變壓器運行振型模型（Operating Deflection Shapes，ODS），實現振動信號可視化。

借助波束形成算法，實現變壓器聲紋成像，并精確定位振動異響源。在變壓器短路沖擊試驗故障“累積效應”時頻全鏈條聲振圖譜庫的基礎上，深入挖掘振聲信號多維度故障特征量，提出了基于振動及聲紋可視化圖譜模式識別技術的變壓器機械結構失效智能診斷方法，實現了變壓器機械故障準確定位及量化評估，提升了變壓器狀態感知與智能診斷的水平，突破了變壓器機械故障帶電診斷及故障定位的技術瓶頸。

實現以下功能：傳感器與變壓器無電氣連接，實現信號帶電檢測。

傳感器與變壓器無電氣連接，變壓器無需停電，變壓器內部結構不因測試發生改變， 不影響其正常運行。傳聲器陣列可無接觸、遠距離檢測變壓器整體聲紋信號，加速度傳感器通過永磁體吸附在變壓器表面檢測局部振動信號。且傳感器抗干擾能力強，不受電磁干擾。傳感器體積小，便于攜帶，在變電站內操作簡便。振動及聲紋成像可視化，實現振動異響源定位。通過建立變壓器運行變形振型模型實現變壓器振動可視化，借助波束形成技術可實現變壓器聲紋成像，實現變壓器振動異響源定位，便于查找故障原因。

挖掘多維度故障特征量，實現故障類型智能診斷挖掘振動信號和聲紋信號多維度故障特征量，提出了基于振動及聲紋成像可視化圖譜模式識別技術的變壓器機械結構失效智能診斷方法，攻克了變壓器機械故障無法準確定位及量化評估的行業難題，提升了變壓器狀態感知與智能診斷的水平，突破了變壓器機械故障帶電診斷及故障定位的技術瓶頸。應用目標和原則適用于各電壓等級變壓器機械故障診斷。另外，對于其他變電設備（如斷路器、隔離開關、互感器等）也具有適用性。 柯林電氣：KLJC-18變壓器聲紋振動監測與故障診斷系統

傳感器緊貼變壓器

國網智芯公司智聲診斷儀”針對變壓器發生故障可能造成的區域性停電、影響電網安全健康運行的重大問題，推出了基于“獵鷹”人工智能芯片、聲紋分析技術研發的故障診斷儀（簡稱“智聲診斷儀”）。

該診斷儀是變電站重資產設備變壓器故障診斷“預言家”，它可以“望聞問切”，采集變壓器可能發生的各種異常故障的影像和聲音，超前診斷微小故障，并通過人工智能技術進行分析預警，超前制定防范措施，為智慧變電站安全、可靠運行提供技術保障。

主要有如下四大技術優勢：望，搭配高清攝像終端--實時采集監測異常顯現故障影像，助力變壓器故障遠程指揮、可視化處理；聞，引入聲紋識別技術--采用聲紋識別算法，無差別地采集、提取5米范圍內的監管變壓器常態或異常情況下聲音強弱變化、聲源定位、去混響、聲音信號分離等，保證原始聲音的準確性，形成故障識別聲紋圖像。

問，搭載人工智能產品--針對變壓器常見故障問題，建立多種可自主學習更新的診斷算法和預測模型，通過常態狀態與異常情況對比，實現智能變電站變壓器對電壓波動、緊固部件松動、微振、軸承裂紋等9類常見故障的超前診斷和預警維護；

切，形成問題解決方案--可應用于-40℃～55℃的溫度環境，具有對變壓器設備管理、實時監測、故障診斷等重要功能，并提前分析診斷潛在問題，實時向電力運行故障預警分析系統傳遞預警信息，超前制定干預變壓器故障的“藥方”，形成變壓器運行狀態的監測和預警解決方案，為全面降低變壓器故障率提供技術保障。

國內省市縣各種等級的變電站眾多，智能化替代和無人值守是智能變電站發展的大趨勢。智芯公司依托電力和工控領域的技術優勢，將推動智聲診斷儀在各等級變電站進行試點推廣和深化應用，為智能變電站管理提供可視化、無人化、智能化的運維解決方案，為智慧電網建設貢獻力量。

未知的一家公司作法開發現場采集裝置，收集電力變壓器聲紋大數據庫，形成國網系統內獨一無二的聲紋樣本云平臺，融合深度學習、泛在聚合等多種算法，建立電力變壓器聲學指紋庫和在線診斷平臺。

政策性： 國網人工智能規劃提出開展人工智能聲紋識別技術在變電站主設備運行工況檢測中的應用。南方電網將此技術納入2021年新技術目錄。

編輯：jq