3.3.1.1信號包絡分析為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡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合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析如下圖3.5所示。

3.3.1.2信號包絡重合度比對分析如下圖3.6所示，信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC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。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關系數：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態。◆接近0時，OLTC可能存在故障。 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科研支持背景。開關設備聲紋振動聲學指紋在線監測監測維修電話

3.2.3平臺層的云服務器數據經現場傳感器采集并經過IED/主機處理后，通過通信模塊（4G/5G無線傳輸或電力光纖專網）傳送至云服務器進行存儲及深度計算，平臺層的操控計算機（含通過IEC61850通訊管理連接的遠端）可通過瀏覽器登錄云服務器隨時隨地查看監測數據，對變壓器進行運行監測及診斷分析。云服務器采用B/S結構（瀏覽器/服務器模式），提供監測數據的深度計算、存儲、瀏覽器查看等服務。

3.2GZAFV-01系統的系統架構GZAFV-01系統由感知層的聲紋振動傳感器、電流傳感器、IED/主機，網絡層的通訊管理里，平臺層的數據（云）服務器、內置操控及監測數據分析軟件的操控計算機、IEC61850通訊管理機等構成。 開關設備聲紋振動聲學指紋在線監測監測維修電話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國際合作案例。

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。

4.1.6通過繞組及鐵芯聲紋振動信號頻譜分析可自動識別峰值頻率偏移及諧波增量，實時分析繞組及鐵芯運行狀態。4.1.7具有自動繪制聲紋振動和電流信號的歷史數據曲線趨勢功能。4.1.8閾值超限告警功能：實時分析信號發展趨勢，實現閾值超限自動告警，支持短信發送告警信息。4.1.9智能分析功能：軟件內置典型故障特征的數據庫，可與監測數據進行比對，通過信號波形、時間長度和幅值等特征值，診斷分析故障類型；也可添加新監測數據，方便后期橫向、縱向比較；可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存，便于對該廠家、型號的變壓器監測數據曲線進行比對分析。4.1.10具有報表分析功能，自動計算并保存重合度、動作時間、能量分布、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數等特征參量，并生成分析報表。杭州國洲電力科技有限公司的企業發展歷程與技術創新成果。

杭州國洲電力科技有限公司截止到目前已獲授權的發明專利2項，實用新型專利23項，軟件著作權7項，已過受理及審核而待授權的另計；在國內外核心期刊已發表的論文18篇；參與制定的行業標準2項；并與海內外**的專業院校、設備制造等單位建立了穩固的技術交流和共研機制。我公司始至秉持《始于專注、精于品質、久于信任、終于共贏》的經營理念追求創新，***、深度的應用大數據、云計算、機器學習、人工智能、物聯網等新技術，決心塑造為綜合智慧能源服務領域“民族創新智造”的先行者、**者和專注者，并在公司發展進程中為社會、合作方、員工和資方創造更大的價值。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遠程監控能力。怎樣振動聲學指紋在線監測內容

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3.1技術原理變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態振動、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、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生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，從而使驅動電機電流發生變化。因此，可通過監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在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。 開關設備聲紋振動聲學指紋在線監測監測維修電話