杭州振动声学指纹在线监测重合度对比 国洲电力供应

4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量，实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能：实时分析信号发展趋势，实现阈值超限自动告警，支持短信发送告警信息。4.1.9智能分析功能：软件内置典型故障特征的数据库，可与监测数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，诊断分析故障类型；也可添加新监测数据，方便后期横向、纵向比较；可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存，便于对该厂家、型号的变压器监测数据曲线进行比对分析。4.1.10具有报表分析功能，自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量，并生成分析报表。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统结构。杭州振动声学指纹在线监测重合度对比

3.2.1感知层的传感器GZAFV-01系统的感知层如上图3.1所示，由IED/主机、6路声纹振动传感器、1路电流传感器等构成，声纹振动传感器集成电荷放大器，将声纹振动信号转换成与之成正比的电压信号；电流传感器采用微型卡扣结构，便于现场安装。各传感器外观及参数如下表1所示。◆3路声纹振动传感器采集取OLTC振动信号，通过固定底座安装在变压器外壁，安装位置选取平行于OLTC的垂直传动杆方向，且尽量靠近OLTC的触头组处。◆1路电流传感器采集OLTC驱动电机电流信号，安装于OLTC驱动电机电源线处。◆3路声纹振动传感器采集变压器绕组及铁芯声纹振动信号，安装位置选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部、油箱顶部中心点。为保持监测点的同一性，便于后期监测数据的时间轴线比对，所有声纹振动传感器底座长期固定在变压器外壁上。安装示意图如下图3.2所示。（备注：传感器安装的数量及位置可根据被测设备的监测需求而灵活调整）杭州开关柜振动声学指纹在线监测系统软件界面GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统原理。

变压器运行时，电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动，硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后，声纹振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。因此，信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据，采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。综上所述，采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态，适用于带电监测/在线监测，与变压器无电气连接而不影响正常运行，有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验，成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测式，也有便携式的带电监测系统及可移动的重症监护式。

4.2.3根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器运行状态及机械故障类型。

4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据的多参量融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制，多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性，而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器地声纹振动频谱时，GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器可能存在绕组变形地异常。 GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统技术说明。

声纹振动监测技术的应用意义GZAFV-01系统适用于GIS、AIS、隔离开关、开关柜等开关设备的带电监测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行且无电气连接，主要意义如下：5.1采用带电监测/在线监测方式，不影响被测设备正常运行，降低了电网风险。5.2监测方式与被测设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点。5.3采用独特的时域、包络、重合度比对、时频矩阵等分析法，并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量，提高在线监测准确度。5.4内置基于海量典型样本的大数据和人工智能研判技术而建立的数据库，可真实反应被试品运行状态，有效诊断故障程度和类型。5.5符合智慧/智能型变电站建设原则，IED具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动及电流信号，完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传监测数据的分析结果。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测怎么样？杭州断路器振动声学指纹在线监测相关标准

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测绕组及铁芯运行状态分析。杭州振动声学指纹在线监测重合度对比

3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5所示。

3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示，信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 杭州振动声学指纹在线监测重合度对比