變壓器振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測等級

GIS及敞開式的隔離開關監(jiān)測功能特性◆采用加速度傳感器及電流傳感器監(jiān)測隔離開關聲紋振動及電機電流信號?！艟哂斜葘Ψ治龉δ埽嚎蓪F(xiàn)測與標準/歷史的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行橫向/縱向比對分析?！艟哂性\斷分析功能：可對隔離開關狀態(tài)進行診斷，并上傳原始數(shù)據(jù)及分析結果?！艟哂袛嚯姴粊G失存儲數(shù)據(jù)、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1000次以上的操作數(shù)據(jù)，并具備批量處理數(shù)據(jù)功能?！艟邆渎暭y振動及電機電流信號波形、包絡分析、時頻圖譜等展示功能?！糇詣犹崛?靜觸頭的分/合閘動作時間、電機峰值電流、電機電流的燃弧時間及抖動高幅值關鍵特征、聲紋振動脈動關鍵特征等參量?！糁悄芊治觯阂劳杏谖夜窘⒌暮Ａ康湫凸收习咐臄?shù)據(jù)庫，包絡分析后可快速實現(xiàn)歷史信號重合度比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態(tài)。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統(tǒng)引入互相關系數(shù)的計算，當實時采集信號包絡曲線與正常狀態(tài)包絡曲線的互相關系數(shù)：接近1時，被測設備是接近正常狀態(tài)。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態(tài)。GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監(jiān)測軟件界面。變壓器振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測等級

3.3.2繞組及鐵芯運行狀態(tài)分析下圖3.10a為變壓器運行時繞組及鐵芯的聲紋振動時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態(tài)，采用頻域法分析聲紋振動信號。如下圖3.10b所示，基于聲紋振動信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數(shù)特征參量作為分析參數(shù)。各特征參量定義及解釋如下：

3.3.2.1峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。3.3.2.2總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整數(shù)倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態(tài)下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較??；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發(fā)生偏移，總諧波畸變率變大 GZAF-1000T系列振動聲學指紋在線監(jiān)測工作環(huán)境杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測服務的定制化解決方案。

3.3GZAFV-01系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)信號分析與處理3.3.1OLTC運行狀態(tài)分析OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內(nèi)典型信號區(qū)間，可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析OLTC的運行狀態(tài)。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態(tài)需要豐富的實踐經(jīng)驗，為方便監(jiān)測人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實現(xiàn)OLTC***、有效、準確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測，降低OLTC運行的故障風險。

4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動信號及驅動電機電流信號，完成OLTC信號包絡、ATF圖譜等分析，完成繞組及鐵芯振動信號頻譜分析及參數(shù)計算，根據(jù)傳輸層要求統(tǒng)一通訊接口及數(shù)據(jù)結構，根據(jù)平臺層及應用層要求上傳分析結果。4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設備在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備，讀取設備ID信息，通過站內(nèi)網(wǎng)絡（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務器，向服務器請求該設備的詳細信息，以及詳細的運行狀態(tài)，測試信息等。GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監(jiān)測信號分析與處理。

變壓器運行時，電流通過繞組時產(chǎn)生的電動力引起繞組振動，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方，繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外，考慮到鐵芯振動的非線性特性，聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數(shù)倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后，聲紋振動信號頻譜分布將發(fā)生改變，產(chǎn)生諧波分量。因此，信號分量可以作為區(qū)別繞組故障與鐵芯故障的重要依據(jù)，采用聲紋振動監(jiān)測法可實現(xiàn)繞組及鐵芯在線運行狀態(tài)下的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷。綜上所述，采用聲紋振動法監(jiān)測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態(tài)，適用于帶電監(jiān)測/在線監(jiān)測，與變壓器無電氣連接而不影響正常運行，有安裝方便、安全、可靠等優(yōu)點。我公司結合多年技術預研儲備及現(xiàn)場技術服務經(jīng)驗，成功研制出GZAFV-01型聲紋監(jiān)測系統(tǒng)，既有固定安裝的長期在線監(jiān)測式，也有便攜式的帶電監(jiān)測系統(tǒng)及可移動的重癥監(jiān)護式。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測使用說明。變壓器振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測等級

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的行業(yè)培訓支持。變壓器振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測等級

從振動和聲學數(shù)據(jù)中提取有用的特征，以便建立設備的聲學指紋，通常會用到以下信號處理技術：傅里葉變換（FFT）：用于分析信號在頻域中的特性，可以識別出設備運行時的固有頻率和諧波成分。短時傅里葉變換（STFT）：與FFT相比，STFT能夠展示信號隨時間變化的頻率特性，適用于非平穩(wěn)信號的分析。小波變換：具有良好的時頻局部化特性，能夠在多尺度上分析信號，適合捕捉瞬態(tài)事件和局部特征。包絡檢測：用于提取振動信號的振幅包絡，可以用來表示信號的動態(tài)特性。頻譜分析：通過計算信號的功率譜密度（PSD）或幅值譜，可以識別出信號的頻率成分和能量分布。時頻分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，這些方法能夠提供信號的時頻表示，有助于分析復雜非線性和非平穩(wěn)信號。模態(tài)分析：通過識別設備振動的模態(tài)特性，可以提取出與設備結構和損傷相關的特征。熵分析：如時域熵、頻域熵或小波熵，這些方法可以量化信號的不確定性和復雜性，有助于識別設備狀態(tài)的變化。統(tǒng)計分析：包括均值、方差、標準差等統(tǒng)計參數(shù)，可以描述信號的波動性和穩(wěn)定性。高階統(tǒng)計量：如偏度和峰度，它們可以提供信號分布形狀的信息，有助于識別異常模式。變壓器振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測等級