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智能振动监测的原理

来源: 发布时间:2024-08-06

4.1.8信号阈值告警功能:软件自动分析信号增长趋势,实现自动告警,也可手动设置告警阈值,支持短信告警;4.1.9智能诊断分析功能:系统软件内置海量故障特征的数据库,可与测得的数据进行比对,通过信号波形、时间长度和幅值等特征值,能量的异常变化分析,并可进行振动源位置分析,以及变压器内部绕组变形等故障类型的诊断分析;也可添加新测得的数据,方便后期横向、纵向比较;软件可将同一厂家同一型号的正常监测与诊断数据进行导入保存,便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析;4.1.10具有报表分析功能:自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量,并生成分析报表。国洲电力振动监测系统技术服务。智能振动监测的原理

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一、概述电力系统中的开关设备主要包括气体绝缘金属封闭开关设备(英文简称GIS;内部主要是断路器、隔离开关等)、敞开式开关设备(英文简称AIS;主要是高压开关、隔离开关等)、开关柜,各类开关设备材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障,严重时更会导致电气火灾、停电等事故。本章节以GIS为例做简单分析目前运行管理情况。GIS是当今输电网络中一种应用***的电气设备。通过将变电站中断路器、隔离开关、接地开关、电压/电流互感器、避雷器、连接母线、电缆终端、进出线套管等一次设备经过优化设计并有序地结合为整体,在金属壳内封装起来,设备内部充SF6气体作为灭弧和绝缘介质组成的封闭组合电器。与传统的敞开式设备相比较,特高压GIS振动监测工程GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统。

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(1)包络分析为提高在线监测与诊断的准确度,GZAFV-06T型系统的数据采集装置通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号,然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析,简化并反映原始信号特征,便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题,因此,GZAFV-06型系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。OLTC的声纹振动和驱动电机电流的信号包络分析如下图9的A和B所示。

变压器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后,声纹振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据,采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统时频能量分布矩阵(ATF图谱)。

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3.2.3云平台服务器各项监测的数据经现场的数据采集装置通过4G/5G无线传输模组(或电力光纤专网)传送至云服务器进行存储及深度计算,远端通过浏览器登录云服务器可随时随的查看系统监测与诊断内容,对变压器进行运行状态的监测与诊断分析。云平台系统结构图如下图7所示,采用B/S结构(浏览器/服务器模式),提供本系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务,便于管理。3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时,典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序,进而分析分接开关的运行状态。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测历史数据对比。振动监测招标

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二、相关标准1、GB/T4208外壳防护等级(IP代码);2、GB2423电工电子产品环境试验规程;3、GB/T4064电气设备安全设计导则;4、GB4943信息技术设备(包括电气事务设备)的安全;5、GB/T13926工业过程测量和控制装置的电磁兼容性;6、GB/T15532计算机软件单元监测;7、GB/T17626电磁兼容试验和测量技术;8、GB50150电器装置安装工程电气设备交接试验标准;9、DL/T860变电站通信网络和系统;10、DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分:通用检验规范;11、DL/T1498.1变电设备在线监测装置技术规范第1部分:通用技术规范;12、DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则;13、DL/T1686六氟化硫高压断路器状态检修导则;14、DL/T1687六氟化硫高压断路器状态评价导则;智能振动监测的原理

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