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在線重癥監護式。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器、驅動電機電流傳感器、數據采集裝置（在線監測式：IED，便攜/手持式：主機；下文皆用IED/主機簡稱）、云服務器、通訊單元及供電單元構成；操控及監測數據分析軟件結合包絡分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時域信號頻譜分析等多種算法，并提取故障診斷特征參量，在線狀態下實現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態勢評價與故障類型診斷。杭州國洲電力科技有限公司的企業榮譽與資質認證。杭州GZAF-1000T系列振動聲學指紋在線監測設備信息

GZAFV-01系統的IED/主機形態分便攜式帶電監測（分體機，如上圖3.3、一體機）、長期固定在線監測式（標準1U的IED，如上圖3.3）等機型。其中，便攜式一體機結構輕巧，適用于帶電巡檢、故障診斷；標準監測單元與壁掛式監測單元適用于長期在線監測與故障診斷。6.12020年10月20日，我公司榮獲國網公司設備部的邀請，委派技術智造中心總監王國明博士參與國網設備部組織的關于智慧變電站技術方案審查會，向與會的國網公司設備部、各省公司設備部及各省電科院的領導和**們做了《聲紋振動監測技術在變電站主設備智慧型綜合監測中的作用和實施方案》的匯報，獲與會領導和**們的高度認可。如下圖6.1所示。校驗振動聲學指紋在線監測歡迎選購杭州國洲電力科技有限公司的企業愿景與使命。

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。

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。 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用戶培訓支持。

3.2.1感知層的傳感器GZAFV-01系統的感知層如上圖3.1所示，由IED/主機、6路聲紋振動傳感器、1路電流傳感器等構成，聲紋振動傳感器集成電荷放大器，將聲紋振動信號轉換成與之成正比的電壓信號；電流傳感器采用微型卡扣結構，便于現場安裝。各傳感器外觀及參數如下表1所示。◆3路聲紋振動傳感器采集取OLTC振動信號，通過固定底座安裝在變壓器外壁，安裝位置選取平行于OLTC的垂直傳動桿方向，且盡量靠近OLTC的觸頭組處。◆1路電流傳感器采集OLTC驅動電機電流信號，安裝于OLTC驅動電機電源線處。◆3路聲紋振動傳感器采集變壓器繞組及鐵芯聲紋振動信號，安裝位置選取于上夾件底部、非冷卻器側油箱表面中部、油箱頂部中心點。為保持監測點的同一性，便于后期監測數據的時間軸線比對，所有聲紋振動傳感器底座長期固定在變壓器外壁上。安裝示意圖如下圖3所示。（備注：傳感器安裝的數量及位置可根據被測設備的監測需求而靈活調整）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研發背景與創新點。變壓器振動聲學指紋在線監測故障診斷

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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GZAF-1000T系列振動聲學指紋在線監測設備信息