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。◆具有比對分析功能：可將現測與標準/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。◆具有斷電不丟失存儲數據、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。◆具備聲紋振動及電機電流信號波形、包絡分析、時頻圖譜等展示功能。◆自動提取動/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。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，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。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市場需求分析。振動聲學指紋在線監測數據采集裝置

3.2.2感知層的IED/主機GZAFV-01系統的IED/主機由采集模塊、處理模塊、電源模塊、USB接口、通信模塊等組成。◆采集模塊：實現6路聲紋振動信號、1路電流信號的采集。◆處理模塊：實現信號的放大、濾波和檢波及A/D轉換等功能，利用硬件對采集的信號進行處理，保證信號的有效性和可靠性，再將處理后的模擬信號經A/D轉換成數字信號，便于IED/主機進行數據處理分析。◆電源模塊：包括220V/AC電源的輸入及降壓轉換，為IED/主機供電。◆USB接口：用于現場信號獲取、調試。◆通信模塊：用于向遠端平臺層的監測數據傳輸、操控指令接收。杭州振動聲學指紋在線監測傳感器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客戶反饋分析。

3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

3.3.1.4時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。

6.62019年4月，在國網寧夏±800kV靈州特高壓換流站、國網山西±800kV雁門關特高壓變電站、國網江蘇1000kV盱眙特高壓和±800kV淮安特高壓換流站等，我公司技術服務部的電氣作業工程師會同變電站屬地的省電科院和省檢公司、電力設備廠家等的技術員運用我公司的GZAFV-01型系統對特高壓變壓器OLTC開展狀態監測與評價的技術服務。6.72020年11月，我公司技術服務部的楊加浩工程師在廣西南寧供電局的變電二所實訓基地向廣西電科院高壓所黎大健主任、廣西大學電氣工程學院鄭含博教授、***電力公司設備部王佳靈高工、南網高級技能**李炎、南寧供電局設備部檢修專責羅工等各位領導**做變壓器（繞組、OLTC）和開關設備的聲紋振動監測技術的實操演示。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客戶反饋分析。.

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。 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高精度與可靠性。研制的振動聲學指紋在線監測產品參數

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聲紋振動監測技術的應用意義GZAFV-01系統適用于GIS、AIS、隔離開關、開關柜等開關設備的帶電監測、在線監測與故障診斷，不影響被測設備正常運行且無電氣連接，主要意義如下：5.1采用帶電監測/在線監測方式，不影響被測設備正常運行，降低了電網風險。5.2監測方式與被測設備無電氣連接，具有安全、可靠、安裝方便等優點。5.3采用獨特的時域、包絡、重合度比對、時頻矩陣等分析法，并提峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量等特征參量，提高在線監測準確度。5.4內置基于海量典型樣本的大數據和人工智能研判技術而建立的數據庫，可真實反應被試品運行狀態，有效診斷故障程度和類型。5.5符合智慧/智能型變電站建設原則，IED具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動及電流信號，完成分析計算后根據傳輸層要求統一通訊接口及數據結構，根據平臺層及應用層要求上傳監測數據的分析結果。振動聲學指紋在線監測數據采集裝置