杭州研发振动监测技术应用 国洲电力供应

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和驱动电机电流的信号，进行OLTC信号的包络、ATF等分析，完成绕组和铁芯的声纹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、绕组和铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测与诊断的历史数据及趋势。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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的定制化解决方案。杭州研发振动监测技术应用

3.3.2功能特点GIS中及敞开式隔离开关的机械特性监测主机/IED主要功能特点如下：Ø采用振动和电流的传感器监测隔离开关的振动及电机电流信号；Ø具有比对分析功能，可将测量数据与标准信号、历史测量信号进行横向及纵向比对分析；Ø具有诊断功能，可对隔离开关的机械状态进行诊断，上传原始数据及分析结果；Ø具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出功能，可够存储500次以上的操作数据，并具备批量处理数据功能。Ø具备振动及电机电流信号波形、包络分析、时频图谱等展示功能；Ø自动提取分合闸动作时间、电机电流的峰值和燃弧时间、电流抖动、振动高幅值关键特征、振动脉动关键特征等参量。杭州国产振动监测标书GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)专业设计和性能优化。

3.2系统结构GZAFV-06型便携式声纹振动监测与诊断系统由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，本系统的框架示意图如下图3所示。3.2.1传感器GZAFV-06型便携式声纹振动监测与诊断系统传感层由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)传感器及驱动电机电流传感器，传感器外观及参数如下表1所示。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；自由场传感器是一种利用电容量变化而引起声电转换作用的传感器；电流传感器采用微型卡扣结构，便于现场安装，节省空间。传感器安装示意图如下图4所示，变压器声纹振动监测与诊断系统所有传感器单元与变压器本体无电气连接，安装简单方便，适用于在线监测与诊断或带电监测与诊断。

4.2.3根据各时频信号相关系数、能量分布曲线特征参量（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疑似机械故障类型。图16基于声纹振动法的故障诊断4.2.4结合变压器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测的状态量，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疑似故障识别的准确性，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的诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器的声纹振动频谱时，系统可以自动去查询变压器的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的异常。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的模块化设计。

目前针对 GIS设备较成熟的监测方法，主要有电气法、声测法及化学分析法三大类，以上监测方法均针对的是放电性故障所产生的电磁波、声波、光、电弧分解产物等物理量。但在 GIS的运行中，除了放电性故障之外，机械性故障也是导致事故发生的一大主要原因，当GIS设备存在开关触头接触异常、壳体对接不平衡、导杆轻微弯曲等缺陷时，在开关操作的机械力、负载电流产生的交变电动力等因素的作用下会产生机械性运动，造成设备异常振动。GIS设备的异常振动对其本体有很大危害，会造成六氟化硫气体泄露、盆式绝缘子和绝缘支柱损伤、外壳接地点悬浮等缺陷，长期发展可能导致绝缘事故的发生。因此，加强对GIS机械性故障的监测，是保证GIS安全运行的重要手段。GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)的智能评估和故障预警。杭州振动监测平台

GZAFV-01型声纹振动监测系统的概述。杭州研发振动监测技术应用

3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便技术人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确的判断开关状态。变压器声纹振动监测与诊断系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种核芯算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测与诊断，降低变压器运行的故障风险。杭州研发振动监测技术应用

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