浙江振動監測脈沖信號

GZAFV-01系統已成功應用于智能變電站、智慧變電站及數字化變電站等示范項目(已經投運的廊坊特高壓站、濟南商西站、青島顧家站和勝利站、泰安天平站等)，實現大型變壓器全振動在線監測與故障診斷，有效地提高設備運行可靠性。同時，我公司積極與各科研院所(南網電科院、廣西電科院、冀北電科院、山東電科院、江蘇電科院、浙江電科院)、供電公司(冀北、山東、山西、江蘇、寧夏等地的省檢)、變壓器制造商(山東電力設備制造廠、江蘇華鵬變壓器廠、南通的韓國曉星變壓器廠、杭州錢江變壓器廠等)、OLTC制造商（上海華明的遵義長征廠區、德國MR等）、變電站綜合監測系統平臺承建商(國網智能、南瑞科技、長園深瑞等)開展合作，不斷豐富各型號變壓器的聲紋振動信號樣本數據庫。GZAFV-01型聲紋振動監測系統的相關標準。浙江振動監測脈沖信號

其中，l**信號遞歸圖中斜對角線的長度，P(l)**對角線長度為l的對角線的條數，Im**斜對角線的最小長度。DET值是一個介于0和I之間的數，對于正常運行的GIS而言，其機械結構確定性很高，其DET值接近1。(6)能量相似度(EDR):能量相似度分析用于衡量不同負載條件下各個監測點的振動能量相似性,振動能量分布特性的改變能夠反映GIS內部機械結構的變化，其定義的公式如下：EDR=1Mi=1Mvi-μ×100%其中，vi為各頻率信號歸一化能量，μ為能量平均值。能量相似度分析通過對比測量信號的能量與目標能量差異來判斷GIS振動是否異常。當某個測點的EDR值突然變大，這意味著該測點附近的機械結構可能出現異常。杭州進口振動監測標書GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統。

3.2.2數據采集裝置GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動監測與診斷系統的數據采集裝置由傳感器、信號調理電路、AD采樣電路及緩存模塊、MCU控制單元、電源模塊、USB接口、4G/5G信號傳輸模塊等組成。傳感器實現多路振動、聲紋及驅動電機電流等信號感知，信號調理電路實現信號放大、濾波、檢波及A/D轉換等功能，AD采樣電路及緩存模塊將轉換后的數字信號(振動、聲紋和電流的信號)傳輸至MCU控制單元。MCU控制單元實現信號時域、頻域等的基本分析后，采用IEC61850協議或私有協議將原始數據及基本分析結果上傳至客戶端或平臺層。電源模塊包括電源輸入（220V）及降壓轉換，為數據采集裝置供電；USB接口用于現場信號獲取、調試；4G/5G模塊用于信號采集處理后的遠端后臺的信號傳輸。數據采集裝置示意圖及參數分別如下圖5和下表2所示。

4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態信息鏈接入口，可掃碼讀取設備在線監測歷史數據及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備，讀取設備ID信息，通過站內網絡（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務器，向服務器請求該設備的詳細信息，以及詳細的運行狀態，測試信息等。4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量，進行數據的多參量融合分析，形成基于多源數據的故障預警機制，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，在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發現在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：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測技術的經濟效益分析。

3.3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8所示。通過分解時域內典型信號區間，可有效判斷分接開關驅動電機啟動、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，進而分析分接開關的運行狀態。然而，以上通過典型信號分析判斷分接開關的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便技術人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確的判斷開關狀態。變壓器聲紋振動監測與診斷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對比等多種核芯算法，實現OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期故障監測與診斷，降低變壓器運行的故障風險。GZAFV-01型聲紋振動監測系統的概述。智能振動監測供應商

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(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，計算公式如下公式2所示：公式2：基頻信號能量比計算公式公式2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生偏移，基頻信號能量比變小。(4)相關系數(r)：正常狀態與實時測得聲紋振動信號頻譜圖之間的相似度，計算公式如下公式3所示：公式3：相關系數計算公式公式3中Xi和Yi分別為正常狀態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，相關系數范圍為0~1。正常運行時，相關系數應接近于1；存在故障時，信號頻率分布發生改變，互相關系數減小。浙江振動監測脈沖信號