振動聲紋監(jiān)測維修電話

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(jié)合多年技術(shù)預(yù)研儲備及現(xiàn)場技術(shù)服務(wù)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)及可移動的在線重癥監(jiān)護式。GZAFV-01系統(tǒng)由聲紋振動傳感器、驅(qū)動電機電流傳感器、數(shù)據(jù)采集裝置（在線監(jiān)測式：IED，便攜/手持式：主機；下文皆用IED/主機簡稱）、云服務(wù)器、通訊單元及供電單元構(gòu)成；操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析軟件結(jié)合包絡(luò)分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時域信號頻譜分析等多種算法，并提取故障診斷特征參量，在線狀態(tài)下實現(xiàn)變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的環(huán)保效益分析。振動聲紋監(jiān)測維修電話

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(dǎo)致鐵芯振動。由于繞組導(dǎo)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(yīng)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(dāng)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。智慧化功能振動聲學(xué)指紋杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)系統(tǒng)的多功能集成。

利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態(tài)監(jiān)測，需要建立完善的信號分析體系。OLTC 在運行過程中產(chǎn)生的振動信號是復(fù)雜的，受到多種因素的影響。我們需要通過對大量正常和故障狀態(tài)下的 OLTC 振動信號進行采集和分析，建立起故障類型與信號特征之間的數(shù)據(jù)庫。例如，針對觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降等不同故障類型，分別確定其對應(yīng)的振動信號特征模式。在實際監(jiān)測中，將采集到的 OLTC 振動信號與數(shù)據(jù)庫中的模式進行比對，通過模式識別技術(shù)準確判斷 OLTC 的故障類型和狀態(tài)，實現(xiàn)對 OLTC 的智能化監(jiān)測和管理。

變壓器在生產(chǎn)、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(chǎn)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(dǎo)致繞組變形。傳統(tǒng)的繞組變形監(jiān)測方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應(yīng)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。鐵芯典型故障包括壓鐵松動、接地不良、夾件松動或損傷，常用監(jiān)測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監(jiān)測。GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)的相關(guān)標準。

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(shè)備在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。通過掃碼或RFID識別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務(wù)器，向服務(wù)器請求該設(shè)備的詳細信息，以及詳細的運行狀態(tài)，測試信息等。4.2.3根據(jù)各時頻信號互相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量（互相關(guān)系數(shù)、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(xué)習(xí)算法，自動判斷變壓器運行狀態(tài)及機械故障類型。

4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)量，進行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)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(jié)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)測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預(yù)警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測功能的高精度與可靠性。智能振動聲學(xué)指紋用途

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電流信號分析法驅(qū)動電機電流信號的出現(xiàn)與消失可作為驅(qū)動電機運行與停止的標志，因此可選擇電流信號持續(xù)時間作為OLTC動作的持續(xù)時間，此數(shù)據(jù)也是機械狀態(tài)診斷的重要特征量，開關(guān)動作若出現(xiàn)持續(xù)時間過短或過長的現(xiàn)象，則表明切換過程中可能出現(xiàn)某種異常。彈簧儲能過程是OLTC切換過程中諸多重要事件之一，當(dāng)儲能彈簧儲能過程中存在機械卡澀或彈簧性能改變等現(xiàn)象，必然伴隨著電機驅(qū)動力矩的變化，使驅(qū)動電機的轉(zhuǎn)速發(fā)生變化，從而使驅(qū)動電機電流發(fā)生變化。因此，通過監(jiān)測驅(qū)動電動機電流信號就可以了解OLTC驅(qū)動機構(gòu)的工作情況，以及部件的磨損、卡澀、潤滑、同步性等情況，用以判斷OLTC儲能彈簧性能改變或儲能過程中是否存在卡澀等故障。振動聲紋監(jiān)測維修電話