杭州振动监测软件 国洲电力供应

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。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。 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。杭州振动监测软件

3.2.1.1OLTC监测与诊断：=1\*GB3①采用多路振动传感器获取振动信号，传感器通过固定底座安装在变压器外壁，安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向，且尽量靠近分接开关触头组处。=2\*GB3②采用非接触方式安装在OLTC的1~2m范围内的声纹传感器获取OLTC切换时的声纹信号。=3\*GB3③采用安装于驱动电机电源线处的电流传感器获取OLTC驱动电机电流信号。3.2.1.2变压器本体（绕组及铁芯）监测与诊断：=1\*GB3①采用多路振动传感器监测与诊断变压器绕组及铁芯运行状况，通常安装于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中芯点。为保持监测与诊断点同一性，便于历史数据对比，传感器底座应长期固定在变压器外壁上。=2\*GB3②采用声纹传感器获取变压器声纹信号，传感器采用工装固定在变压器周边立柱或防火墙上，距地面高度1.2m以上、1/2油箱高度以下，与变压器距离0.3m～2m之间。杭州变压器振动监测技术服务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背景。

四、功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时的采集、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可将任意两次监测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，生成振动信号及声纹信号ATF图（**算法，**所有），更直观、更便捷分析OLTC、绕组和铁芯的运行状态；4.1.6具有绕组和铁芯的声纹振动信号频谱分析功能，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振动、声纹和电流信号的历史数据曲线趋势功能；

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。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统功能特点。

我公司结合多年研发及现场经验，成功研制GZAFV-06型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统，可支持固定安装的长期在线监测型、便携的带电监测与诊断型、可移动的短期重症监护型等三种工作模式。本系统由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，结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、频谱分析等多种算法，并提取典型特征参量，在线状态下实现变压器OLTC及本体（绕组及铁芯）的监测与诊断。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的未来发展趋势。杭州振动监测测试工程

GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。杭州振动监测软件

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。杭州振动监测软件

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