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变压器等大型设备在运行过程中发声具有辨识性和平稳性的特点,但容易受各种环境音的干扰,针对该问题,本文利用声音信号处理、特征提取、模式匹配等技术,提出了一种抗多种环境音干扰的设备声音故障监测方案.首先对在各种环境声音中变压器的正常和故障声音进行采集和预处理,然后对其提取出MFCC特征并降维,对变压器正常工作声音特征通过OPTICS算法进行训练,得到一个具有多个分类的标准集,最后将标准集与包含故障声音的测试样本进行匹配,若出现不匹配情况但经人工检验为误报,则将其归为新的分类.实验结果表明：该方法不仅能很好的识别样本,也能在新的正常声音出现时通过标准集增强模块来优化标准集,从而提高识别准确率并降低误警率. 相似文献
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