特高壓振動聲紋監(jiān)測系統(tǒng)

信號包絡(luò)分析

為提高在線監(jiān)測的準確度，GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅(qū)動電機電流的信號，然而大量的數(shù)據(jù)不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡(luò)分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續(xù)分析與處理。傳統(tǒng)希爾伯特變換進行包絡(luò)分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結(jié)合的信號包絡(luò)分析。聲紋振動和電流的信號包絡(luò)分析

信號包絡(luò)重合度比對分析

信號包絡(luò)分析后可快速實現(xiàn)歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC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(guān)系數(shù)的計算。當實時采集的與正常狀態(tài)的信號包絡(luò)互相關(guān)系數(shù)：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態(tài)。◆接近0時，OLTC可能存在故障。 GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)的相關(guān)特點、參數(shù)和配置。特高壓振動聲紋監(jiān)測系統(tǒng)

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。杭州GZAF-1000T系列變壓器/電抗器振動歡迎來電GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)技術(shù)方案。

在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域，AFV 信號分析法具有獨特的優(yōu)勢。OLTC 切換時，內(nèi)部機構(gòu)部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有特定頻率和幅值特征的振動信號。這些信號如同設(shè)備運行狀態(tài)的 “密碼”，通過 AFV 傳感器采集并運用專業(yè)的信號處理算法進行分析，我們可以解讀出 OLTC 的工作模式和狀態(tài)數(shù)據(jù)。例如，當 OLTC 出現(xiàn)電弧故障時，其振動信號會呈現(xiàn)出高頻、高幅值的特征，與正常運行狀態(tài)下的信號有明顯區(qū)別。利用 AFV 信號分析法，我們能夠快速準確地判斷出 OLTC 的故障類型，為設(shè)備的維護和管理提供科學依據(jù)。

能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態(tài)，并提取互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區(qū)間，計算各區(qū)間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 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(shù)的成功案例分享。

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，采用深度學習算法，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指紋在線監(jiān)測技術(shù)的行業(yè)合作案例。杭州GZAF-1000S系列高壓開關(guān)振動備件

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(wù)的全流程支持。特高壓振動聲紋監(jiān)測系統(tǒng)

OLTC 的安全穩(wěn)定運行對電力系統(tǒng)至關(guān)重要，AFV 信號分析法是保障其運行的有力手段。OLTC 切換時，內(nèi)部機械部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，形成振動信號。這些信號中蘊含著 OLTC 的機械狀態(tài)信息，如觸頭的接觸情況、彈簧的彈性等。通過 AFV 傳感器對這些信號的監(jiān)測和分析，我們可以實時了解 OLTC 的運行狀態(tài)。當 OLTC 出現(xiàn)故障時，如觸頭接觸不良或彈簧彈性下降，振動信號會呈現(xiàn)出特定的變化模式。利用這些模式，我們可以快速準確地診斷出故障類型，采取相應(yīng)的維修措施，確保 OLTC 的正常運行，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。特高壓振動聲紋監(jiān)測系統(tǒng)