技術(shù)背景GIS運(yùn)行時(shí)，電流通過(guò)高壓導(dǎo)體時(shí)產(chǎn)生的電動(dòng)力引起振動(dòng)，由于導(dǎo)體所受電動(dòng)力正比于負(fù)載電流的平方，GIS本體振動(dòng)產(chǎn)生的聲紋振動(dòng)信號(hào)的基頻為100Hz。當(dāng)存在機(jī)械故障時(shí)，聲紋振動(dòng)信號(hào)的頻譜分布將發(fā)生改變，產(chǎn)生諧波分量。GIS本體機(jī)械型缺陷主要是指內(nèi)部存在開關(guān)觸頭接觸異常、導(dǎo)電桿接觸不良、母線卡簧松動(dòng)、屏蔽罩松動(dòng)等異常時(shí)，在交變電場(chǎng)作用下發(fā)生異常振動(dòng)，長(zhǎng)期振動(dòng)可能導(dǎo)致導(dǎo)電桿和絕緣件松動(dòng)，易造成絕緣事故。異常振動(dòng)還可能造成SF6氣體泄漏，損壞絕緣子和絕緣支柱，影響外殼接地牢固，危及GIS運(yùn)行安全。GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動(dòng)聲學(xué)指紋監(jiān)測(cè)能量分布曲線。變壓器聲紋振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)比較價(jià)格

五、GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析軟件5.1遠(yuǎn)端后臺(tái)軟件管理遠(yuǎn)端后臺(tái)管理軟件通過(guò)云服務(wù)器賬戶登錄，選擇管理對(duì)象。5.2設(shè)備信息管理設(shè)備信息管理界面包括設(shè)備名稱、位置、編號(hào)等基本信息。5.3軟件主界面主界面包括項(xiàng)目管理、多通道信號(hào)同步顯示、分析及其他工具及基本分析結(jié)果顯示，可實(shí)現(xiàn)信號(hào)包絡(luò)、重合度比對(duì)、能量分布、時(shí)域信號(hào)頻譜分布等分析。5.4包絡(luò)分析聲紋振動(dòng)及驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)包絡(luò)分析可簡(jiǎn)化信號(hào)，直觀反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。5.5歷史數(shù)據(jù)比對(duì)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與正常狀態(tài)數(shù)據(jù)橫向比對(duì)、與歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)縱向比對(duì)。5.6頻譜分析進(jìn)行聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)域信號(hào)頻譜分析，提取信號(hào)頻域特征參量。5.7運(yùn)行狀態(tài)告警被測(cè)變壓器的異常狀態(tài)報(bào)警，可選擇告警發(fā)送方式。5.8報(bào)表生成功能：被測(cè)變壓器診斷結(jié)果生成報(bào)表功能。校驗(yàn)振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)頻率GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（變壓器、電抗器)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析的結(jié)合。

GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機(jī)形態(tài)分便攜式帶電監(jiān)測(cè)（分體機(jī)，如上圖3.3、一體機(jī)）、長(zhǎng)期固定在線監(jiān)測(cè)式（標(biāo)準(zhǔn)1U的IED，如上圖3.3）等機(jī)型。其中，便攜式一體機(jī)結(jié)構(gòu)輕巧，適用于帶電巡檢、故障診斷；標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)單元與壁掛式監(jiān)測(cè)單元適用于長(zhǎng)期在線監(jiān)測(cè)與故障診斷。6.12020年10月20日，我公司榮獲國(guó)網(wǎng)公司設(shè)備部的邀請(qǐng)，委派技術(shù)智造中心總監(jiān)王國(guó)明博士參與國(guó)網(wǎng)設(shè)備部組織的關(guān)于智慧變電站技術(shù)方案審查會(huì)，向與會(huì)的國(guó)網(wǎng)公司設(shè)備部、各省公司設(shè)備部及各省電科院的領(lǐng)導(dǎo)和**們做了《聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)在變電站主設(shè)備智慧型綜合監(jiān)測(cè)中的作用和實(shí)施方案》的匯報(bào)，獲與會(huì)領(lǐng)導(dǎo)和**們的高度認(rèn)可。如下圖6.1所示。

聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用意義GZAFV-01系統(tǒng)適用于GIS、AIS、隔離開關(guān)、開關(guān)柜等開關(guān)設(shè)備的帶電監(jiān)測(cè)、在線監(jiān)測(cè)與故障診斷，不影響被測(cè)設(shè)備正常運(yùn)行且無(wú)電氣連接，主要意義如下：5.1采用帶電監(jiān)測(cè)/在線監(jiān)測(cè)方式，不影響被測(cè)設(shè)備正常運(yùn)行，降低了電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)。5.2監(jiān)測(cè)方式與被測(cè)設(shè)備無(wú)電氣連接，具有安全、可靠、安裝方便等優(yōu)點(diǎn)。5.3采用獨(dú)特的時(shí)域、包絡(luò)、重合度比對(duì)、時(shí)頻矩陣等分析法，并提峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關(guān)系數(shù)、頻率復(fù)雜度、振動(dòng)平穩(wěn)性、能量相似度、振動(dòng)相關(guān)性等特征參量等特征參量，提高在線監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確度。5.4內(nèi)置基于海量典型樣本的大數(shù)據(jù)和人工智能研判技術(shù)而建立的數(shù)據(jù)庫(kù)，可真實(shí)反應(yīng)被試品運(yùn)行狀態(tài)，有效診斷故障程度和類型。5.5符合智慧/智能型變電站建設(shè)原則，IED具備邊緣計(jì)算能力，就地采集并處理聲紋振動(dòng)及電流信號(hào)，完成分析計(jì)算后根據(jù)傳輸層要求統(tǒng)一通訊接口及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，根據(jù)平臺(tái)層及應(yīng)用層要求上傳監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的技術(shù)突破點(diǎn)。

從振動(dòng)和聲學(xué)數(shù)據(jù)中提取有用的特征，以便建立設(shè)備的聲學(xué)指紋，通常會(huì)用到以下信號(hào)處理技術(shù)：傅里葉變換（FFT）：用于分析信號(hào)在頻域中的特性，可以識(shí)別出設(shè)備運(yùn)行時(shí)的固有頻率和諧波成分。短時(shí)傅里葉變換（STFT）：與FFT相比，STFT能夠展示信號(hào)隨時(shí)間變化的頻率特性，適用于非平穩(wěn)信號(hào)的分析。小波變換：具有良好的時(shí)頻局部化特性，能夠在多尺度上分析信號(hào)，適合捕捉瞬態(tài)事件和局部特征。包絡(luò)檢測(cè)：用于提取振動(dòng)信號(hào)的振幅包絡(luò)，可以用來(lái)表示信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性。頻譜分析：通過(guò)計(jì)算信號(hào)的功率譜密度（PSD）或幅值譜，可以識(shí)別出信號(hào)的頻率成分和能量分布。時(shí)頻分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，這些方法能夠提供信號(hào)的時(shí)頻表示，有助于分析復(fù)雜非線性和非平穩(wěn)信號(hào)。模態(tài)分析：通過(guò)識(shí)別設(shè)備振動(dòng)的模態(tài)特性，可以提取出與設(shè)備結(jié)構(gòu)和損傷相關(guān)的特征。熵分析：如時(shí)域熵、頻域熵或小波熵，這些方法可以量化信號(hào)的不確定性和復(fù)雜性，有助于識(shí)別設(shè)備狀態(tài)的變化。統(tǒng)計(jì)分析：包括均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)參數(shù)，可以描述信號(hào)的波動(dòng)性和穩(wěn)定性。高階統(tǒng)計(jì)量：如偏度和峰度，它們可以提供信號(hào)分布形狀的信息，有助于識(shí)別異常模式。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)系統(tǒng)的安全性設(shè)計(jì)。校驗(yàn)振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)頻率

杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)使用說(shuō)明。變壓器聲紋振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)比較價(jià)格

3.3.2.3基頻信號(hào)能量比(E)100Hz基頻分量時(shí)域信號(hào)能量占信號(hào)總能量的比值，計(jì)算公式：E=jmS1j2jmSj2，其中S1為100Hz基頻分量的時(shí)域信號(hào)，Sj為原始信號(hào)，j為采樣索引值。正常狀態(tài)下，由于100Hz基頻分量為聲紋振動(dòng)頻譜圖的主要成分，基頻信號(hào)能量比應(yīng)較大；存在故障時(shí)，諧波分量增加且峰值頻率發(fā)生偏移，基頻信號(hào)能量比變小。3.3.2.4互相關(guān)系數(shù)(r)正常狀態(tài)與實(shí)測(cè)的聲紋振動(dòng)信號(hào)頻譜圖之間的相似度，計(jì)算公式：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2，其中Xi和Yi分別為正常狀態(tài)與實(shí)時(shí)測(cè)得聲紋振動(dòng)信號(hào)的頻域分布，X和Y為對(duì)應(yīng)信號(hào)的平均值，互相關(guān)系數(shù)范圍為0~1?！粽＿\(yùn)行時(shí)，相關(guān)系數(shù)應(yīng)接近于1?！舸嬖诠收蠒r(shí)，信號(hào)頻率分布發(fā)生改變，互相關(guān)系數(shù)減小。變壓器聲紋振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)比較價(jià)格