杭州电力振动监测设计 国洲电力供应

3.2.2数据采集装置GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统的数据采集装置由传感器、信号调理电路、AD采样电路及缓存模块、MCU控制单元、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。传感器实现多路振动、声纹及驱动电机电流等信号感知，信号调理电路实现信号放大、滤波、检波及A/D转换等功能，AD采样电路及缓存模块将转换后的数字信号(振动、声纹和电流的信号)传输至MCU控制单元。MCU控制单元实现信号时域、频域等的基本分析后，采用IEC61850协议或私有协议将原始数据及基本分析结果上传至客户端或平台层。电源模块包括电源输入（220V）及降压转换，为数据采集装置供电；USB接口用于现场信号获取、调试；4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。数据采集装置示意图及参数分别如下图5和下表2所示。GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)监测和综合分析。杭州电力振动监测设计

(3)频谱互相关系数(r)：正常状态与实时测得振动信号频谱图之间的相似度，计算公式如下：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2其中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得振动信号的频域分布，X和Y为对应信号的平均值，互相关系数范围为0~1。正常运行时，相关系数应接近于1；存在故障时，信号频率分布发生改变，互相关系数减小。(4)频率复杂度(FCA)：频率复杂度的定义与信息熵类似，频率成分越复杂，对应的频率复杂度特征量越大，计算公式如下：FCA=-fpfln⁡(pf)pf=EfEf=100Hz+Ef=200Hz+⋯+Ef=200Hz其中f=100,200,…,2000Hz,Ef为对应频率信号能量，pf为振动频率为f的谐波比重值。(5)振动平稳性(DET):振动平稳性以理解为对振动信号周期性的一种衡量,如果振动平稳性较差，那么作为振动主要激励源的部件出现机械稳定性异常的可能性较大，其定义的公式如下：DET=l=lminNlP(l)l=1NlP(l)杭州电力振动监测设计GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统声纹振动监测与诊断技术的应用意义。

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。

4.1.8信号阈值告警功能：软件自动分析信号增长趋势，实现自动告警，也可手动设置告警阈值，支持短信告警；4.1.9智能诊断分析功能：系统软件内置海量故障特征的数据库，可与测得的数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，能量的异常变化分析，并可进行振动源位置分析，以及变压器内部绕组变形等故障类型的诊断分析；也可添加新测得的数据，方便后期横向、纵向比较；软件可将同一厂家同一型号的正常监测与诊断数据进行导入保存，便于对该厂家、型号的变压器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。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客户反馈分析。

各特征参量定义如下：(1)分合闸动作时间：驱动电机启动至停止时长，根据电机电流的变化来获取时间。(2)电机电流峰值：电流出现后的瞬态过程中，电流的***个大半波的峰值。(3)电机电流燃弧时间：电流停止末端，电流变小后又增大，直至电流归零的持续时间。(4)电流抖动：电机在驱动连杆时，电流不稳定状态称为电流抖动。(5)振动高幅值关键特征:捕获的一些振动幅值比较大的时间点。(6)振动脉动关键特征:振动信号经过小波滤波后，时域及频域的分布特性。杭州国洲电力科技有限公司有哪些声学指纹振动监测产品？杭州电抗器振动监测的意义

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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。杭州电力振动监测设计

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