基于音频特征的水车室工作状态异常检测

曾广栋; 魏学锋; 何林; 孙长江; 张旋

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231580

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基于音频特征的水车室工作状态异常检测

水能利用及水电站工程 | 更新时间：2026-02-25

- 基于音频特征的水车室工作状态异常检测
- 基于音频特征的水车室工作状态异常检测
- 水电能源科学 2024年第8期页码：168-172
- 作者机构：
  
  1. 溪洛渡水力发电厂
  2. 北京华控智加科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  三峡金沙江川云水电开发有限公司永善溪洛渡电厂科研项目(4122020006)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231580
  中图分类号： TV738
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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曾广栋, 魏学锋, 何林, 等. 基于音频特征的水车室工作状态异常检测[J]. 水电能源科学, 2024,(8):168-172.

曾广栋, 魏学锋, 何林, et al. 基于音频特征的水车室工作状态异常检测[J]. 2024, (8): 168-172.
曾广栋, 魏学锋, 何林, 等. 基于音频特征的水车室工作状态异常检测[J]. 水电能源科学, 2024,(8):168-172. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231580.

曾广栋, 魏学锋, 何林, et al. 基于音频特征的水车室工作状态异常检测[J]. 2024, (8): 168-172. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231580.

摘要

水电站的水车室包含轴承和顶盖等机械设备，受水力因素影响，水车室的异常工作会带来较大的安全隐患，基于大数据分析的精确维护对于水车室的可靠运行至关重要。针对水车室的异常工作状态，通过模型训练、特征工程和分类模型的开发等过程，采用STFT、Log-Mel、MFCC等方法对音频数据进行了预处理，建立了基于音频数据的异常检测模型，并对溪洛渡水电站水车室工作状态进行了异常检测。结果表明，Log-Mel方法具有有效性。研究结果不仅降低了异常检测的成本，还为水电机组的健康监测提供了参考。

Abstract

关键词

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