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。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的智能化設計。開關柜振動聲學指紋在線監測價格查詢

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。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開關柜振動聲學指紋在線監測價格查詢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行業應用背景。

GIS及敞開式的隔離開關監測功能特性◆采用加速度傳感器及電流傳感器監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測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有診斷分析功能：可對隔離開關狀態進行診斷，并上傳原始數據及分析結果?！艟哂袛嚯姴粊G失存儲數據、復電自啟動、自復位的功能，可連續監測、存儲及導出功能，可夠存儲1000次以上的操作數據，并具備批量處理數據功能?！艟邆渎暭y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臄祿?，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。

電力系統中的高壓開關類設備主要包括GIS（氣體絕緣金屬封閉開關設備）、AIS（敞開式斷路器）、GIS /敞開式的隔離開關、開關柜斷路器等。各類開關設備的材料、工藝、設計、安裝過程中的缺陷以及頻繁動作極易引起機械故障，嚴重時更會導致電氣火災、停電等事故，現有狀態檢修方式的試驗周期長、耗費人力物力、檢修效率低等缺點，較大地影響設備正常運行。

基于聲紋振動信號的在線監測，可在GIS帶電運行狀態下及時發現潛在故障，并及時預警，從而延長使用壽命，提高電網運行的可靠性。我公司以聲紋振動信號為主，結合電流、位移等其他參量的在線監測，開發了故障診斷算法（***軟著權）并提取相關特征參量研制完成的GZAFV-01型聲紋振動監測系統，適用于開關設備的帶電監測（便攜診斷式、手持巡檢式）、在線監測（長期固定式、短期移動式）。 杭州國洲電力科技有限公司的企業榮譽與資質認證。

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。 GZAFV-01型聲紋振動監測系統（開關設備）智能評估和故障預警。開關柜振動聲學指紋在線監測價格查詢

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3.3.2繞組及鐵芯運行狀態分析下圖3.10a為變壓器運行時繞組及鐵芯的聲紋振動時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態，采用頻域法分析聲紋振動信號。如下圖3.10b所示，基于聲紋振動信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數特征參量作為分析參數。各特征參量定義及解釋如下：

3.3.2.1峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。3.3.2.2總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整數倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較?。淮嬖诠收蠒r，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，總諧波畸變率變大 開關柜振動聲學指紋在線監測價格查詢