杭州國洲電力振動故障

九、售后服務及質量承諾9.1售后服務承諾書：我公司將配合貴單位組織的質量抽檢工作，具體作如下承諾:9.1.1嚴格按照招投標技術條件書中的比較好技術條件要求提供產品；9.1.2嚴格遵守技術協議（雙方簽約的合同法定附件）相關條款，向貴方及時提供準確的生產計劃、進度及供貨情況，對貴方組織的抽檢工作予以支持和配合；9.1.3在技術協議內，若我方產品在貴方組織的抽檢中一次不合格，我方自愿接受貴方對抽檢不合格樣品所屬訂單合同的如下處理：1)終止未供部分的產品收貨；2)對已到貨未安裝產品退貨。9.1.4受貴方對抽檢不合格樣品所屬技術協議的如下處理:1)終止未供部分的產品收貨；杭州國洲電力科技有限公司變壓器/電抗器振動聲學指紋監(jiān)測系統(tǒng)電流傳感器安裝。杭州國洲電力振動故障

3.3.2功能特點GIS中及敞開式隔離開關的機械特性監(jiān)測主機/IED主要功能特點如下：?采用振動和電流的傳感器監(jiān)測隔離開關的振動及電機電流信號；?具有比對分析功能，可將測量數據與標準信號、歷史測量信號進行橫向及縱向比對分析；?具有診斷功能，可對隔離開關的機械狀態(tài)進行診斷，上傳原始數據及分析結果；?具有斷電不丟失存儲數據、復電自啟動、自復位的功能，可連續(xù)監(jiān)測、存儲及導出功能，可夠存儲500次以上的操作數據，并具備批量處理數據功能。?具備振動及電機電流信號波形、包絡分析、時頻圖譜等展示功能；?自動提取分合閘動作時間、電機電流的峰值和燃弧時間、電流抖動、振動高幅值關鍵特征、振動脈動關鍵特征等參量。杭州國洲電力振動故障國洲電力振動監(jiān)測系統(tǒng)怎么樣？

變壓器在生產、運輸、安裝過程中或在短路電流作用下，均會使繞組及鐵芯壓緊程度降低，繞組及鐵芯故障分別約占變壓器整體故障的36%和4%，對變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩(wěn)定運行產生巨大威脅。繞組故障主要包括絕緣老化、受潮、匝間或繞組間短路、斷路及機械損傷等，以上故障類型均可能導致繞組變形。傳統(tǒng)的繞組變形監(jiān)測與診斷方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*適用于離線或停電監(jiān)測與診斷。鐵芯典型故障包括壓鐵松動、鐵芯接地不良、夾件松動或損傷，常用監(jiān)測與診斷方法包括絕緣電阻測試及接地電流監(jiān)測與診斷。采用聲紋振動法監(jiān)測與診斷繞組及鐵芯狀態(tài)，適用于帶電監(jiān)測與診斷/在線監(jiān)測與診斷，不影響電力變壓器正常運行，且與設備無電氣連接，具有安裝方便、安全、可靠等優(yōu)點。

有載分接開關（OLTC）切換過程中，分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產生振動信號。振動信號包含觸頭分合狀態(tài)、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息，可反映分接開關結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發(fā)生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，從而使驅動電機電流發(fā)生變化。因此，可通過監(jiān)測驅動電機電流在線檢測OLTC的運行狀況，且電流信號與振動聲學指紋信號的結合分析，可更加有效的判斷OLTC故障。聲紋振動監(jiān)測具體知識介紹。

振動聲學指紋監(jiān)測技術的應用意義我公司基于振動聲學指紋監(jiān)測技術研制的GZAF-1000系列監(jiān)測系統(tǒng)適用于變壓器/電抗器（繞組、有載分接開關、鐵心等）、開關類（GIS、敞開式斷路器、隔離開關、開關柜等）等電力設備的帶電檢測、在線監(jiān)測與故障診斷，不影響被測設備正常運行，且與被測設備無電氣連接，具有安裝方便、安全、可靠等優(yōu)點，主要意義如下：1、采用帶電檢測/在線監(jiān)測方式，不影響主設備正常運行，降低了電網風險；2、減少了人員進站檢查的運維成本；3、監(jiān)測方式與設備無電氣連接，具有安全、可靠、安裝方便等優(yōu)點；4、采用獨特的時域分析、包絡分析、重合度對比、時頻矩陣分析等方法，并提峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩(wěn)性、能量相似度、振動相關性等特征參量等特征參量，提高在線監(jiān)測準確度。杭州國洲電力科技有限公司振動監(jiān)測系統(tǒng)傳感器哪個好？GZAF-1000S系列高壓開關振動技術怎么樣

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?根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器/電抗器運行狀態(tài)及機械故障類型。圖15基于振動聲學指紋的變壓器故障診斷?結合變壓器/電抗器的帶電檢測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)量，進行數據的多參量融合分析，形成基于多源數據的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測到變壓器/電抗器地振動聲學指紋頻譜時，系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器/電抗器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器/電抗器可能存在繞組變形地異常。杭州國洲電力振動故障