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摘 要：本文针对电缆通道外力破坏预警技术展开研究。采集电缆通道线路工程中的机械作业声音，如破碎锤、挖掘机、切割机、风镐等作业机械，建立典型作业机械声纹库，通过声振列技术采集现场作业机械的声音结合振动传感技术，再基于LPCC与SVM的声识别算法精准预判外力破坏机械的类型、方位和距离等，最终达到电缆通道外力破坏的预警。
关键字：电缆 外力破坏 声振列 声源定位
0 引言
随着城市化改造不断加快，尤其是城市高架、地铁建设等项目工程不断增多，这些大规模建设工程都存在大面积地下开挖，城市地下电缆在这些施工过程中极易被非法破坏，造成大面积停电故障。电力设施非法破坏对城市用电安全造成重大影响，电力设施因非法破坏造成大规模停电产生的经济损失非常巨大，因此，本研究旨在通过研究先进的技术手段预防及监测城市地下电缆的外力破坏。
1 声振列技术
声源定位就像绝大多数新兴高科技技术一样，首先在军事上得到发展。早在第一次世界大战, 就有了根据声音来测定火炮的方位的装置。在伊拉克战争期间，美国BBN系统和技术公司开发的“枪弹定位器”声测系统，是通过测量弹丸飞行中的声激波特性来探测弹丸并进行分类的。声源定位技术在民用方面也有很长足的发展，广范应用于视频会议、免提电话、助听器、语音识别等。
2 声识别与定位算法
2.1 基于LPCC与SVM的声识别算法
1)声音识别流程
声音识别在本质上是一种模式识别的过程，其基本结构原理图如图4所示。主要包括音频信号的预处理、特征提取、特征建模、模式匹配等几个模块。
2)线性预测倒谱系数（LPCC）
将式1代入式4，并对求偏导数，得到：
3 结束语
基于声源识别的电缆通道外力破坏监测研究工作取得了一定的进展，但还需要进行进一步的拓展研究。
1)利用多通道声音信息实现目标声音信号的增强。
2)根据目标信号特征在模式匹配之前增加预判，从而实现对大部分噪声源类型的识别。
3)对现有系统多做测试，根据测试结果考虑是否更新声特征指纹库。
4)用MFC重新编写软件，将视频功能与声音识别融合到一起。
参考文献：
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论文作者:张四维, 翟超超,武永泉
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第07期
论文发表时间:2019/8/15
标签：外力论文; 电缆论文; 声源论文; 声音论文; 技术论文; 作业论文; 通道论文; 《当代电力文化》2019年第07期论文;