一、项目背景

有色金属冶炼厂区配套大量变压器、高压配电柜、高压电缆等关键电气设备，是生产供电核心载体，设备长期高负荷运转，极易出现轴承磨损、线路绝缘老化、尖端放电等隐性故障。这类故障初期会产生微弱异响，是设备损坏的重要预警信号，但厂区生产工况特殊，磨机、风机、冶炼炉持续运转，厂区全域充斥高分贝机械噪音，各类异响相互混杂。

传统电气巡检依靠运维人员现场听音排查，存在明显短板。一方面人工巡检频次有限，无法实现 24 小时不间断值守；另一方面巨大环境噪音掩盖了设备早期异响，轻微放电、磨损声响完全无法被人耳分辨，等到异响放大、设备出现明显故障时，往往已经发生高压短路、柜体烧毁问题，直接造成整条冶炼生产线停机，不仅产生高额设备维修成本，还会中断冶炼工序，带来巨大产能损失。同时高压柜、变压器多布置在配电室、高温车间，人工近距离听音巡检还存在触电、高温灼伤的安全风险。为捕捉电气设备早期异响隐患，实现故障提前预判，厂区上线电气异响智能监测系统。

二、核心功能

全域布设工业级声学采集终端

在配电室、高压柜、变压器周边定点部署专用声学采集设备，设备适配高温、粉尘、强电磁干扰的工业环境，全天候不间断采集周边设备运行音频，不受车间昼夜生产变化影响，弥补人工巡检时间盲区，实现电气设备音频信号全覆盖采集。

内置专业降噪算法过滤干扰噪音

终端搭载定制工业降噪算法，能够自动过滤风机、磨机、冶炼设备产生的持续性背景噪音，剥离无用杂音，单独提取变压器、高压柜内部的细微异响，解决厂区噪音掩盖故障信号的行业痛点，保障异常声响完整识别。

AI 智能区分设备声响类型

系统内置多维度音频识别模型，通过大数据样本训练，精准区分设备正常运转低频噪音、线路尖端放电嘶响、轴承金属摩擦异响、绝缘击穿爆裂声等不同音频信号，精准判别故障类型与风险等级，避免粉尘、机械震动造成误报警。

异常实时预警，提前规避停机事故

一旦 AI 识别到故障异响，系统立即向运维后台弹窗推送告警，同步将故障点位、音频记录推送至运维人员手机，实现第一时间预警。工作人员可根据告警信息提前到场检修，在故障萌芽阶段完成处理，避免故障持续恶化引发高压设备损毁、生产线全线停机事故。

三、项目应用价值

电气异响监测系统实现高压电气设备 24 小时无人值守音频监测，彻底摆脱人工听音巡检的局限，隔绝人员近距离接触高压设备的安全风险。降噪与 AI 识别技术精准捕捉传统巡检无法发现的早期隐性故障，从被动事后抢修转变为事前预判维保，大幅降低高压设备故障停机频次，稳定有色金属厂区连续冶炼生产，同时减少电气设备大修更换成本，全面提升厂区高压电气系统安全运维智能化水平。