3.3.2.3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：E=jmS1j2jmSj2，其中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(tài)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(fā)生偏移，基頻信號能量比變小。3.3.2.4互相關系數(r)正常狀態(tài)與實測的聲紋振動信號頻譜圖之間的相似度，計算公式：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2，其中Xi和Yi分別為正常狀態(tài)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，互相關系數范圍為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(fā)生改變，互相關系數減小。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術系統(tǒng)的模塊化設計。智能振動聲學指紋在線監(jiān)測功能

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(wěn)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(tài)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(tài)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(wěn)信號。模態(tài)分析：通過識別設備振動的模態(tài)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(tài)的變化。統(tǒng)計分析：包括均值、方差、標準差等統(tǒng)計參數，可以描述信號的波動性和穩(wěn)定性。高階統(tǒng)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。名優(yōu)振動聲學指紋在線監(jiān)測設備杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的政策支持背景。

敞開式斷路器監(jiān)測技術背景實現對斷路器機械特性的在線監(jiān)測，準確得知斷路器的工作狀態(tài)和故障部位，可以有效減小維護工作量，增強狀態(tài)檢修的針對性，顯著提高電力系統(tǒng)可靠性和經濟性。聲紋振動信號、分/合閘線圈及儲能電機的電流、動/靜觸頭的行程及分/合閘位置等特征值是斷路器非常重要的參數，是衡量斷路器性能的重要指標，因此，實施在線監(jiān)測聲紋振動信號、分/閘線圈及儲能電機電流、動/靜觸頭行程及分/合閘位置等具有重要意義。

2.15Q/GDWZ410高壓設備智能化技術導則。2.16Q/GDWZ414變電站智能化改造技術規(guī)范。2.17Q/GDW561輸變電設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)技術導則。2.18Q/GDW739輸變電設備狀態(tài)監(jiān)測主站系統(tǒng)變電設備在線監(jiān)測I1接口網絡通信規(guī)范。2.19Q/GDW1168-2013輸變電設備狀態(tài)檢修試驗規(guī)程。2.20JB/T8314分接開關試驗導則。2.21國家電網公司變電監(jiān)測管理規(guī)定（試行）第11分冊機械振動監(jiān)測細則。2.22IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods。2.23IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines。2.24IEEEC57.131IEEEStandardRequirementsforTapChanger。2.25IEEEC57.139IEEEGuideforDissolvedGasAnalysisinTransformerLoadTapChangers。2.26IEEEC57.143IEEEGuideforApplicationforMonitoringEquipmenttoLiquid-ImmersedTransformersandComponents。2.27CIGREWorkingGroupA2.34GuideforTransformerMaintenance。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的研發(fā)背景與創(chuàng)新點。

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(fā)生改變，產生諧波分量。因此，信號分量可以作為區(qū)別繞組故障與鐵芯故障的重要依據，采用聲紋振動監(jiān)測法可實現繞組及鐵芯在線運行狀態(tài)下的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測功能的實時數據分析能力。智能振動聲學指紋在線監(jiān)測功能

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的環(huán)保效益分析。智能振動聲學指紋在線監(jiān)測功能

近年來，國家電網公司狀態(tài)檢修工作不斷深化，對設備可靠性的要求不斷提高，及時、有效發(fā)現GIS內部潛伏性缺陷，保證GIS安全穩(wěn)定運行、合理安排檢修周期成為狀態(tài)檢修模式下的當務之急。目前針對GIS較成熟的監(jiān)測方法，主要有電氣法、聲測法及化學分析法三大類，以上監(jiān)測方法均針對的是放電性故障所產生的電磁、聲、光、電弧分解產物等物理量。但在GIS的運行中，除了放電性故障之外，機械性故障也是導致事故發(fā)生的一大主要原因，當GIS存在開關觸頭接觸異常、殼體對接不平衡、導桿輕微彎曲等缺陷時，在開關操作的機械力、負載電流產生的交變電動力等因素的作用下會產生機械性運動，造成設備異常振動。GIS的異常振動對其本體有很大危害，會造成SF6氣體泄露、盆式絕緣子和絕緣支柱損傷、外殼接地點懸浮等缺陷，長期發(fā)展可能導致絕緣事故的發(fā)生。因此，加強對GIS機械性故障的監(jiān)測，是保證GIS安全運行的重要手段。智能振動聲學指紋在線監(jiān)測功能