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GIS及开关柜的断路器监测技术的功能特性◆具备声纹振动、分/合闸线圈/储能电机电流、行程、分/合闸位置等监测功能。◆具备声纹振动、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间与时长、行程、分合闸位置与次数等参数。◆IED/主机支持多通道信号同步实时采集，通道数不小于8个（可定制）。◆具有比对分析功能：可将现测与标准/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据，复电自动启动/复位功能；可连续监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据。◆断路器每次动作后，IED/主机主动评估断路器运行状态，并自动上传分析结果。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对，引入互相关系数的计算，当实时采集信号包络分析曲线与正常状态包络分析曲线的互相关系数：接近1时，被测设备是接近正常状态。接近0时，被测设备是可能存在故障的异常状态。下图3.5所示为断路器典型声纹振动和储能电机电流的信号包络曲线图。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测维护说明
五、GZAFV-01系统的操控及监测数据分析软件5.1远端后台软件管理远端后台管理软件通过云服务器账户登录，选择管理对象。5.2设备信息管理设备信息管理界面包括设备名称、位置、编号等基本信息。5.3软件主界面主界面包括项目管理、多通道信号同步显示、分析及其他工具及基本分析结果显示，可实现信号包络、重合度比对、能量分布、时域信号频谱分布等分析。5.4包络分析声纹振动及驱动电机电流的信号包络分析可简化信号，直观反映设备运行状态。5.5历史数据比对实现实时监测数据与正常状态数据横向比对、与历史状态数据纵向比对。5.6频谱分析进行声纹振动监测数据的时域信号频谱分析，提取信号频域特征参量。5.7运行状态告警被测变压器的异常状态报警，可选择告警发送方式。5.8报表生成功能：被测变压器诊断结果生成报表功能。杭州GIS振动声学指纹在线监测GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测云平台服务器。
4.2智慧化功能4.2.1具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动信号及驱动电机电流信号，完成OLTC信号包络、ATF图谱等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，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分析结果。4.2.2具备实物ID管理功能，提供OLTC、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。
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。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测运行状态告警。
3.2.2感知层的IED/主机GZAFV-01系统的IED/主机由采集模块、处理模块、电源模块、USB接口、通信模块等组成。◆采集模块：实现6路声纹振动信号、1路电流信号的采集。◆处理模块：实现信号的放大、滤波和检波及A/D转换等功能，利用硬件对采集的信号进行处理，保证信号的有效性和可靠性，再将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号，便于IED/主机进行数据处理分析。◆电源模块：包括220V/AC电源的输入及降压转换，为IED/主机供电。◆USB接口：用于现场信号获取、调试。◆通信模块：用于向远端平台层的监测数据传输、操控指令接收。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测传感器。杭州断路器振动声学指纹在线监测重合度对比
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从振动和声学数据中提取有用的特征，以便建立设备的声学指纹，通常会用到以下信号处理技术：傅里叶变换（FFT）：用于分析信号在频域中的特性，可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换（STFT）：与FFT相比，STFT能够展示信号随时间变化的频率特性，适用于非平稳信号的分析。小波变换：具有良好的时频局部化特性，能够在多尺度上分析信号，适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测：用于提取振动信号的振幅包络，可以用来表示信号的动态特性。频谱分析：通过计算信号的功率谱密度（PSD）或幅值谱，可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，这些方法能够提供信号的时频表示，有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析：通过识别设备振动的模态特性，可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析：如时域熵、频域熵或小波熵，这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性，有助于识别设备状态的变化。统计分析：包括均值、方差、标准差等统计参数，可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量：如偏度和峰度，它们可以提供信号分布形状的信息，有助于识别异常模式。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测维护说明
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