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品牌振動聲學指紋在線監測監測布置

來源: 發布時間:2025-06-07

技術背景GIS運行時,電流通過高壓導體時產生的電動力引起振動,由于導體所受電動力正比于負載電流的平方,GIS本體振動產生的聲紋振動信號的基頻為100Hz。當存在機械故障時,聲紋振動信號的頻譜分布將發生改變,產生諧波分量。GIS本體機械型缺陷主要是指內部存在開關觸頭接觸異常、導電桿接觸不良、母線卡簧松動、屏蔽罩松動等異常時,在交變電場作用下發生異常振動,長期振動可能導致導電桿和絕緣件松動,易造成絕緣事故。異常振動還可能造成SF6氣體泄漏,損壞絕緣子和絕緣支柱,影響外殼接地牢固,危及GIS運行安全。杭州國洲電力科技有限公司的企業簡介與主要技術優勢。品牌振動聲學指紋在線監測監測布置

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從振動和聲學數據中提取有用的特征,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信號。模態分析:通過識別設備振動的模態特性,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的變化。統計分析:包括均值、方差、標準差等統計參數,可以描述信號的波動性和穩定性。高階統計量: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。杭州電抗器振動聲學指紋在線監測系統售后服務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需求分析。

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功能特性◆IED/主機具備多個點位開展實時連續性或周期性的監測GIS本體聲紋振動信號,向平臺層操控計算機傳送監測數據開展智能分析,操控及監測數據分析軟件實時展示分析結果和預警信息。◆具有比對分析功能:可將現測的與同規格被試品/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,可連續實時監測、存儲及導出1年以上數據。◆具備聲紋振動信號時域波形展示、頻譜分析(基頻為100Hz)功能,可自動提取峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量,以作為GIS運行狀態分析參數,用戶可設置報警閾值。◆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:

七、GZAFV-01系統的售后技術培訓與服務體系我公司擁有多名從事電力設備運行態勢監測及診斷技術的*****和管理人員,均具有深厚的技術底蘊和豐富的現場電氣作業經驗;并擁有完善的售后服務管理體制。

現場作業組織架構圖7.1技術培訓關于在線監測型的GZAFV-01系統的現場電氣作業,我公司為GZAFV-01系統組建現場作業項目部的電氣作業工程師負責安裝、調試、投運直至驗收通過,并在作業現場對GZAFV-01系統的功能、指標和注意事項進行詳細的技術培訓。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的主要特性解析。

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變壓器運行時,電流通過繞組時產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生改變,產生諧波分量。因此,信號分量可以作為區別繞組故障與鐵芯故障的重要依據,采用聲紋振動監測法可實現繞組及鐵芯在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。綜上所述,采用聲紋振動法監測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態,適用于帶電監測/在線監測,與變壓器無電氣連接而不影響正常運行,有安裝方便、安全、可靠等優點。我公司結合多年技術預研儲備及現場技術服務經驗,成功研制出GZAFV-01型聲紋監測系統,既有固定安裝的長期在線監測式,也有便攜式的帶電監測系統及可移動的重癥監護式。GZAFV-01型聲紋振動監測系統(開關設備)設計和性能優化。聲學指紋振動聲學指紋在線監測功能

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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。 品牌振動聲學指紋在線監測監測布置

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