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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
1、论文内容 变压器状态检测是当前智能检测识别的前沿性课题，涉及到诸多学科和众多复杂的问题。
基于声音的变压器健康状态检测就是利用声音识别检测技术对监控变压器的健康状态进行检测，其核心技术包括运用基于小波算法的分层阈值消噪法，卷积神经网络。
本文针对开放环境下的变压器状态，设计一种基于声波分析的变压器故障诊断新方案,并与人工智能相结合构建变压器状态检测系统，并对其中的关键技术进行分析和研究。
2. 实验内容和要求
1、实验内容（1）查阅文献资料，对基于声音的变压器健康状态检测系统以及实现该系统所需要的技术有了大概的了解；（2）学习python环境下openCV的使用方法，了解声音识别技术原理，广泛学习声音识别以及变压器状态相关文献论文，对其应用的各类声音识别算法有细致了解；（3）分析系统需求，确立系统模型；（4）细化模型，完成总体设计方案；（5）搭建开发平台、调试开发环境；（6）完成基于声音的变压器状态检测系统的最终设计；（6）撰写毕业设计论文（不少于1.5万字）；（7）完成指定内容的外文资料翻译。
2、实验要求搭建Anaconda或PyQt5作为开发IDE、python作为开发语言、openCV作为开发工具库的开发环境，熟悉并学习该环境下开发所需的基础知识。
对变压器状态进行检测，学习多种声音识别算法，更加深入了解深度学习的神经网络，分析系统需求。
3. 参考文献
[1]华东升.基于声音特征的变电站电力变压器故障检测[D].济南:山东大学，2017.
[2] 苏建平，费建军，梁浚.浅谈声音探测识别报警器的研发及发展趋势[J].软件.2020,41(9):214-215.
[3] 刘亚荣，黄昕哲，谢晓兰等.美尔谱系数与卷积神经网络相组合的环境声音识别方法[J].信号处理.2020,36(6):1021-1028．
4. 毕业设计（论文）计划
起讫日期 设计（论文）各阶段工作内容 备 注2020.12.29-2021.01.09 确定题目 2021.01.10-2021.02.25 查阅参考文献，了解课题要求，完成开题报告 2021.02.26-2021.03.15 分析系统需求，确立系统模型，确定分析变压器状态监测系统所需模块及处理流程。
2021.03.16-2021.03.26 获取声音数据。
对声音获取模块、声音预处理模块进行细化开发，得到大量、清晰、去噪点、易于处理的声音帧 2021.03.27-2021.04.27 开发系统核心声音识别、状态检测，系统比较各声音识别算法的优劣，确定最优解决方案，并针对不同变压器状态的声音进行调试和优化。
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