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龙图腾网恭喜国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司;宁波大学科学技术学院申请的专利基于边缘计算的变压器声纹去噪方法及其系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119132313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411309967.8，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权基于边缘计算的变压器声纹去噪方法及其系统是由李新宇;王刚;穆景龙;于在明;王敏珍;钟才明;张广新;武英明;赵强;龚晨斌;张文广;刘晨阳;杜宇;韩卫宇;杨松翰;管银军;马肖巍;何闻浩;孙颢一设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的变压器声纹去噪方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于边缘计算的变压器声纹去噪方法及其系统，对于现阶段电力系统或平台的服务器进行大规模神经网络的处理来达到去噪的目的，其运算负载大、效率低且提取其中的声纹特征的数据分析精确度一般，本发明通过在边缘端对变压器声纹采样信号中的环境噪音特性进行处理后确定一个完整的声纹采样信号、转换为频域信号并得到相应的分段信号的频谱、特征处理、构建变压器声纹去噪处理模型并进行分段信号的频谱数据评测、以及区域级检测后台根据各段的变压器去噪频谱数据进行自动调整增益，本发明能够实现更快速的进行变压器的去噪处理工作，以得到更为精确的噪声估算结果，有利于后续的故障检测和诊断。

本发明授权基于边缘计算的变压器声纹去噪方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于边缘计算的变压器声纹去噪方法，其特征在于，包括： S101、边缘端通过传感器获取变压器声纹采样信号后，采用的滤波算法对变压器声纹采样信号中的环境噪音特性进行处理后，确定一个完整的声纹采样信号，通过分割成若干段分段变压器声纹信号并确定每段所述变压器声纹信号的宽度； S102、将每段所述变压器声纹信号进行加窗处理后，对窗内的变压器声纹信号进行傅里叶变换，使得每段所述变压器声纹信号从时域信号转换为频域信号并得到相应的分段信号的频谱； S103、边缘端将分段信号的频谱进行机器学习标注，根据标注处理结果确定预设的铁芯振动和绕组振动声音特性和环境噪音影响的特征以及相应的参数信息，构建变压器声纹去噪处理模型并进行分段信号的频谱数据评测，生成所述分段信号的频谱数据所对应的频域信号评估系数，具体如下： 其中，Gi为第i个频域信号的评估系数；分别表示边缘端变压器设备三个规格梯度的权重系数；分别表示铁芯振动、绕组振动、以及环境噪音振动影响的三个特征所对应的α、β与χ指标的权重系数；Uxi表示分段信号的频谱数据的参数值； 根据频域信号评估系数计算所述分段信号的频谱数据所对应的分段频率的能量值，即代表为变压器不同噪音声音信号的特征参数，基于所述分段频率的能量值进行变压器声纹去噪工作并生成各段的变压器去噪频谱数据，将各段的变压器去噪频谱数据传输至区域级检测后台； S104、区域级检测后台根据各段的变压器去噪频谱数据进行自动调整增益后，输入至神经网络中并循环识别验证后，根据变压器声纹特征向量进行声纹的识别和匹配，完成变压器故障的确定，同时反馈验证变压器声纹去噪是否达标并向边缘端输出相应的调控信息； S105、边缘端接收相应的调控信息并基于变压器作出对应的调控工作。

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