[发明专利]基于智能声纹识别技术的便携式异常放电超声检测装置

权利要求书

1.基于智能声纹识别技术的便携式异常放电超声检测装置，其特征在于：包括麦克风阵列单元(1)、FPGA控制单元(2)、声场数据处理单元(3)、声纹识别诊断单元(4)和存储与显示单元(5)，所述麦克风阵列单元(1)输出端与FPGA控制单元(2)输入端相连接，所述FPGA控制单元(2)输出端与声场数据处理单元(3)输入端相连接，所述声场数据处理单元(3)和声纹识别诊断单元(4)的输出端与存储与显示单元(5)的输入端相连接；

所述麦克风阵列单元(1)中设有64路麦克风阵列，每路采用MEMS微型超声麦克风，按照优化的特定顺序空间排布，麦克风传感器的频率响应范围为1k-100kHz，并且能够有效探测到70米距离以内的局部放电所产生的超声波信号；多路麦克风通过高速数字采样芯片进行高频采样，输出数字超声信号；64路麦克风阵列中MEMS微型超声麦克风采用麦克风阵列面板进行安装固定，麦克风阵列面板中间开孔，嵌入USB微型摄像头，保证USB微型摄像头视场与麦克风阵列方向重合一致；

所述FPGA控制单元(2)接收麦克风阵列单元(1)发出的数字超声信号，采用FPGA芯片对多组数据同时进行处理，处理完成后按照通道顺序进行第一次封装，根据自定协议的标识对不同数据进行填充；填充完成后的数据进行第二次封装，使其符合UDP协议进行以太网传输；

所述声场数据处理单元(3)接收FPGA控制单元(2)封装后的数据，然后基于ARMCortex-A72 CPU进行声纹数据处理计算，基于多通道时间与相位延迟技术生产实时二维声压分布热力图；同时叠加USB微型摄像头输出的光学图像，在光学图像上准确显示出声场分布热力图，从而定位出声源位置，判定局部放电现象及其部件；

所述声纹识别诊断单元(4)中设有深度学习模型，通过内置GPU芯片基于人工智能算法及深度卷积神经网络提取声波信号的频谱特征，根据频谱特征进行不同放电类型的自动诊断与分类；

所述存储与显示单元(5)中的声场图像、信号频谱、参数设置、设备信息通过触摸屏进行显示与调整。

2.根据权利要求1所述的基于智能声纹识别技术的便携式异常放电超声检测装置，其特征在于：所述FPGA控制单元(2)中填充的不同数据包括声音数据、器件参数、声音采集参数和硬件工作状况。

3.根据权利要求1所述的基于智能声纹识别技术的便携式异常放电超声检测装置，其特征在于：所述存储与显示单元(5)中触摸屏的分辨率为1200x960像素。

4.根据权利要求1所述的基于智能声纹识别技术的便携式异常放电超声检测装置，其特征在于：所述存储与显示单元(5)配备32GB存储单元，用于存储各类数据与拍摄的图像。

5.根据权利要求1所述的基于智能声纹识别技术的便携式异常放电超声检测装置，其特征在于：所述基于智能声纹识别技术的便携式异常放电超声检测装置配备的外设设备包括可更换电池、充电电源、背带，用于实现便携式手持操作功能。

6.根据权利要求1所述的基于智能声纹识别技术的便携式异常放电超声检测装置，其特征在于：所述基于智能声纹识别技术的便携式异常放电超声检测装置安装有防尘防水外壳，所述防尘防水外壳质量轻便，用于满足其在室外使用。