电力设备声纹在线监测系统是基于声学检测技术和智能分析算法的新型状态监测系统。该系统采用分布式高精度传感器阵列采集电力设备（如变压器、开关柜、发电机组等）在运行过程中产生的声学信号，通过高速数据采集单元实时获取多通道声学数据。系统采用先进的数字信号处理技术，对采集的原始声学信号进行时域分析、频域分析和时频联合分析，提取设备运行状态的特征参数，如频谱特征、包络特征、调制特征等。基于深度学习和模式识别算法，系统构建了完整的声纹特征库和故障诊断模型，能够实现对设备异常状态的智能识别和故障类型的准确判断。通过对声学特征的趋势分析和劣化评估，系统具备预测性维护能力，可提前发现潜在故障。该系统还集成了分级告警、远程诊断和专家分析等功能模块，实现了电力设备全生命周期的状态监测和健康管理。作为一种非侵入式检测手段，系统在保障电力设备安全运行、提升设备管理水平和降低维护成本等方面具有显著优势。