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敞开式断路器监测功能特性◆具备声纹振动、电流波形、行程曲线、压力变化等记录及展示，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、行程、动/静触头分/合闸位置和次数等参数。◆IED/主机支持多通道监测数据的实时同步采集，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、复电自启动、自复位的功能，可连续实时监测、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，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算，当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线的互相关系数：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。GZAFV-01型声纹振动监测系统（开关设备）数据可视化和远程监控。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测业绩
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。杭州隔离开关振动声学指纹在线监测技术背景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科研支持背景。
6.4 2020年11月19日，我公司获邀南网广西电网公司总经办和生产技术部的邀请，委派公司技术智造中心总监王国明博士向广西电网公司的总经理、副总经理以及生产技术部、电力科学研究院等相关部门和直属单位的领导做了《变压器声纹振动在线监测与故障诊断技术》的专题汇报，荣获领导和**们的称赞与肯定。
6.5 2020年10月30日，国网公司设备部领导视察1000kV廊坊特高压变电站已投运的1000kV电抗器运行情况（如下图6.4所示）。通过查看我公司的GZOLM-1000T型变压器综合在线监测系统（局部放电、声纹振动、铁芯接地电流、油中溶解气体、电抗器空负载等运行参数）的多参量数据监测和融合评价技术所展示的电抗器在线运行中的性能状况），后根据评价电抗器在线运行健康态势的诊断报告，把某一台电抗器下线返厂维修，在厂区解体后验证了诊断报告的准确性。
3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5所示。
3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示，信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 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兼容性分析。
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智能化设计。杭州断路器振动声学指纹在线监测厂家价格
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3.2.1感知层的传感器GZAFV-01系统的感知层如上图3.1所示，由IED/主机、6路声纹振动传感器、1路电流传感器等构成，声纹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；电流传感器采用微型卡扣结构，便于现场安装。各传感器外观及参数如下表1所示。◆3路声纹振动传感器采集取OLTC振动信号，通过固定底座安装在变压器外壁，安装位置选取平行于OLTC的垂直传动杆方向，且尽量靠近OLTC的触头组处。◆1路电流传感器采集OLTC驱动电机电流信号，安装于OLTC驱动电机电源线处。◆3路声纹振动传感器采集变压器绕组及铁芯声纹振动信号，安装位置选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部、油箱顶部中心点。为保持监测点的同一性，便于后期监测数据的时间轴线比对，所有声纹振动传感器底座长期固定在变压器外壁上。安装示意图如下图3所示。（备注：传感器安装的数量及位置可根据被测设备的监测需求而灵活调整）杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测业绩
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