五、GZAFV-01系統的操控及監測數據分析軟件5.1遠端后臺軟件管理遠端后臺管理軟件通過云服務器賬戶登錄，選擇管理對象。5.2設備信息管理設備信息管理界面包括設備名稱、位置、編號等基本信息。5.3軟件主界面主界面包括項目管理、多通道信號同步顯示、分析及其他工具及基本分析結果顯示，可實現信號包絡、重合度比對、能量分布、時域信號頻譜分布等分析。5.4包絡分析聲紋振動及驅動電機電流的信號包絡分析可簡化信號，直觀反映設備運行狀態。5.5歷史數據比對實現實時監測數據與正常狀態數據橫向比對、與歷史狀態數據縱向比對。5.6頻譜分析進行聲紋振動監測數據的時域信號頻譜分析，提取信號頻域特征參量。5.7運行狀態告警被測變壓器的異常狀態報警，可選擇告警發送方式。5.8報表生成功能：被測變壓器診斷結果生成報表功能。杭州國洲電力科技有限公司的團隊介紹與技術研發實力。振動聲學指紋在線監測指紋圖譜

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變電站通信網絡和系統。2.8DL/T1430變電設備在線監測系統技術導則。2.9DL/T1432.1變電設備在線監測裝置檢驗規范第1部分：通用檢驗規范。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。國洲電力振動聲學指紋在線監測監測試驗杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的全流程支持。

敞開式斷路器監測功能特性◆具備聲紋振動、電流波形、行程曲線、壓力變化等記錄及展示，自動計算峰值電流、電流上升速率、動作時間、動作時長、行程、動/靜觸頭分/合閘位置和次數等參數。◆IED/主機支持多通道監測數據的實時同步采集，通道數不小于8個（可定制）。◆具有比對分析功能：可將現測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有斷電不丟失存儲數據、復電自啟動、自復位的功能，可連續實時監測、存儲及導出1000次以上斷路器動作數據。◆斷路器每次動作后，IED/主機主動評估斷路器運行狀態，并自動上傳分析結果。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現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。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算，當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線的互相關系數：接近1時，被測設備是接近正常狀態。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態。

3.3GZAFV-01系統的監測數據信號分析與處理3.3.1OLTC運行狀態分析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。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便監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。GZAFV-01系統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OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期隱患監測，降低OLTC運行的故障風險。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的節能效益分析。

GIS及開關柜的斷路器監測技術的功能特性◆具備聲紋振動、分/合閘線圈/儲能電機電流、行程、分/合閘位置等監測功能。◆具備聲紋振動、電流波形、行程曲線、壓力變化記錄及展示功能，自動計算峰值電流、電流上升速率、動作時間與時長、行程、分合閘位置與次數等參數。◆IED/主機支持多通道信號同步實時采集，通道數不小于8個（可定制）。◆具有比對分析功能：可將現測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有斷電不丟失存儲數據，復電自動啟動/復位功能；可連續監測、存儲及導出1000次以上斷路器動作數據。◆斷路器每次動作后，IED/主機主動評估斷路器運行狀態，并自動上傳分析結果。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現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。為量化信號重合度比對，引入互相關系數的計算，當實時采集信號包絡分析曲線與正常狀態包絡分析曲線的互相關系數：接近1時，被測設備是接近正常狀態。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態。下圖3.5所示為斷路器典型聲紋振動和儲能電機電流的信號包絡曲線圖。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的市場推廣策略。怎樣振動聲學指紋在線監測廠家

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確保采集到的振動和聲學數據具有足夠的準確性和分辨率，以便于識別設備的正常運行狀態與異常情況，可以采取以下措施：

選擇合適的傳感器：根據被監測設備的特性和監測要求選擇適當類型和規格的振動和聲學傳感器。傳感器應具有高靈敏度和適當的頻率響應范圍。校準傳感器：定期對傳感器進行校準，以確保其輸出與實際測量值之間的準確對應關系。優化采樣頻率：根據設備的動態特性和可能發生的故障類型，設置合適的采樣頻率，以捕捉到振動和聲學信號的關鍵特征。減少噪聲干擾：采取措施減少環境噪聲和電磁干擾，如使用屏蔽電纜、設置隔振平臺、選擇低噪聲環境進行測量等。數據預處理：采用濾波、去噪等數據預處理技術，提高信號質量，減少噪聲的影響。多傳感器融合：使用多個傳感器并結合不同的測量位置，可以提高數據的冗余性和魯棒性，從而增強信號的準確性。動態范圍調整：根據設備的運行狀態調整測量系統的動態范圍，確保在設備運行在不同負載條件下都能獲得清晰的信號。數據后處理和特征提取：應用高級信號處理技術，如時頻分析、小波變換等，提取出反映設備狀態的關鍵特征。 振動聲學指紋在線監測指紋圖譜