电力系统中设备种类繁杂、分布广泛，传统巡查方式不仅效率低下，难以实现全面覆盖，更关键的是面对电力设备内部故障时，往往束手无策，无法及时精准排查隐患，给电网安全运行埋下重大风险。
电力设备智能声纹监测系统（HIZ-GE-HSW）的出现，有效破解了这一难题。该系统是基于声学AI技术的非接触式、在线式预测性维护方案，通过精准捕捉设备运行时的声音信号，结合先进的人工智能算法深度分析声纹特征，能够实现对电力设备早期故障的精准识别与提前预警，为无人值守变电站和智能电网的安全稳定运行提供坚实保障。
工作原理：从“听声”到“辨病”的全流程智能诊断
系统的核心工作逻辑围绕“信号采集-处理-诊断-响应”四步展开，形成一套完整的智能诊断闭环：
1. 声纹采集：精准捕捉设备运行“声信号”
通过高采样率（可达128kHz）的专用传感器，实时捕捉电力设备运行过程中的声振信号。采集范围全面，既包括设备正常运行时的特征信号，如铁芯磁致伸缩、绕组电磁振动、分接开关操作声等；也涵盖各类异常故障信号，如局部放电、部件松动、结构变形等潜在隐患对应的声纹信息。
2. 信号处理：净化筛选提取“核心特征”
针对采集到的原始信号，系统应用自适应滤波、噪声抑制、小波分析等专业算法，有效过滤掉风雨、鸟类鸣叫、周边环境设备噪音等干扰因素，从复杂信号中精准提取出纯净的声纹核心特征，包括频率、幅值、相位、包络等关键参数，为后续诊断分析奠定基础。
3. AI诊断：智能比对判定“故障类型”
系统将实时提取的声纹特征，与云端数据库中存储的设备正常运行声纹模型、37+种电力设备故障样本进行精准比对。借助深度学习算法的强大分析能力，快速识别出故障的具体类型，并精准判定故障的严重程度。
4. 预警响应：生成方案支撑“运维决策”
诊断完成后，系统自动生成设备健康指数（HI），并根据故障等级（轻微/中等/严重）启动分级自动告警。同时，输出故障精准定位信息和针对性的维护建议，为运维人员提供清晰的决策依据，支持远程高效开展运维工作，实现故障的早发现、早处置。
