杭州研发振动监测技术服务 国洲电力供应

GZAFV-01系统的功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析。4.1.2具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式。4.1.3可将任意两次测量的图谱进行相似度分析，并自动计算图谱的重合度。4.1.4具有先进的能量谱分析功能，并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率。4.1.5独有的信号处理功能，生成声纹振动信号ATF图谱（系我公司***软著权的《变压器有载分解开关及绕组振动测试软件V1.0》中的**核心算法），更直观、更便捷分析OLTC及绕组和铁芯的运行状态。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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的政策支持背景。杭州研发振动监测技术服务

能量分布曲线

基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

时频能量分布矩阵(ATF图谱)

获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 杭州特高压振动监测设备声学指纹振动监测软件介绍。

(7)振动相关性(MPC)：振动相关性分析用一个特征量MPC表示各个测点之间的振动相关程度，该参量用于表示100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值，其计算公式为：MPC=e1i=1mei正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，基频信号能量比应较大；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，基频信号能量比变小。3.2GIS及开关柜中断路器的监测3.2.1技术背景断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投入或切除相应的线路或电气设备，以确保系统安全运行。

GZAFV-01系统的IED/主机形态分便携式带电监测（分体机，如上图3.3、一体机）、长期固定在线监测式（标准1U的IED，如上图3.3）等机型。其中，便携式一体机结构轻巧，适用于带电巡检、故障诊断；标准监测单元与壁挂式监测单元适用于长期在线监测与故障诊断。6.12020年10月20日，我公司荣获国网公司设备部的邀请，委派技术智造中心总监王国明博士参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会，向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《声纹振动监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报，获与会领导和**们的高度认可。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业应用前景。

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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的故障诊断能力。杭州振动监测售后电话

声学指纹振动监测产品有哪些？杭州研发振动监测技术服务

3.2.3云平台服务器各项监测的数据经现场的数据采集装置通过4G/5G无线传输模组（或电力光纤专网）传送至云服务器进行存储及深度计算，远端通过浏览器登录云服务器可随时随的查看系统监测与诊断内容，对变压器进行运行状态的监测与诊断分析。云平台系统结构图如下图7所示，采用B/S结构（浏览器/服务器模式），提供本系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务，便于管理。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。杭州研发振动监测技术服务

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