聲學指紋振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測卡

3.1技術原理變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態(tài)振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、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、以及冷卻裝置工作時的振動。其中，由冷卻系統(tǒng)引起的基本振動頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內容。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。

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聲紋振動信號，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OLTC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(xiàn)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)測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析，可更加有效的評價OLTC在線運行狀態(tài)下的健康態(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指紋在線監(jiān)測技術系統(tǒng)的兼容性分析。聲學指紋振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測卡

二、相關標準（遵循但不限于下列標準）2.1GB/T4208外殼防護等級（IP代碼）。2.2GB/T10230.1分接開關第1部分：性能要求和試驗方法。2.3GB/T10230.2分接開關第2部分：應用導則。2.4DL/T265變壓器有載分接開關現(xiàn)場試驗導則。2.5DL/T574變壓器分接開關運行維修導則。2.6DL/T846.8-2017高電壓測試設備通用技術條件第8部分有載分接開關測試儀。2.7DL/T860變電站通信網(wǎng)絡和系統(tǒng)。2.8DL/T1430變電設備在線監(jiān)測系統(tǒng)技術導則。2.9DL/T1432.1變電設備在線監(jiān)測裝置檢驗規(guī)范第1部分：通用檢驗規(guī)范。2.10DL/T1538電力變壓器用真空有載分接開關使用導則。2.11DL/T1540油浸式交流電抗器（變壓器）運行振動測量方法。2.12DL/T1694.2高壓測試儀器及設備校準規(guī)范第2部分：電力變壓器分接開關測試儀。2.13DL/T1805電力變壓器用有載分接開關選用導則。2.14Q/GDW383智能變電站技術導則。電抗器振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測符號GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（開關設備）智能評估和故障預警。

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。

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。◆具有診斷分析功能：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。◆具備聲紋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)。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術系統(tǒng)的安全性設計。

3.3.2.3基頻信號能量比(E)100Hz基頻分量時域信號能量占信號總能量的比值，計算公式：E=jmS1j2jmSj2，其中S1為100Hz基頻分量的時域信號，Sj為原始信號，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頻譜圖的主要成分，基頻信號能量比應較大；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發(fā)生偏移，基頻信號能量比變小。3.3.2.4互相關系數(shù)(r)正常狀態(tài)與實測的聲紋振動信號頻譜圖之間的相似度，計算公式：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)與實時測得聲紋振動信號的頻域分布，X和Y為對應信號的平均值，互相關系數(shù)范圍為0~1?！粽＿\行時，相關系數(shù)應接近于1?！舸嬖诠收蠒r，信號頻率分布發(fā)生改變，互相關系數(shù)減小。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的科研支持背景。品牌振動聲學指紋在線監(jiān)測銷售價格

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的研發(fā)背景與創(chuàng)新點。聲學指紋振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測卡

3.3.1.3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果如下圖3.8所示。原始信號經(jīng)8層分解后產生第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。

3.3.1.4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。 聲學指紋振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測卡