GIS及敞开式的隔离开关监测功能特性◆采用加速度传感器及电流传感器监测隔离开关声纹振动及电机电流信号?！艟哂斜榷苑治龉δ埽嚎山植庥氡曜?历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有诊断分析功能：可对隔离开关状态进行诊断，并上传原始数据及分析结果。◆具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出功能，可够存储1000次以上的操作数据，并具备批量处理数据功能?！艟弑干普穸暗缁缌餍藕挪ㄐ巍绶治?、时频图谱等展示功能?！糇远崛《?静触头的分/合闸动作时间、电机峰值电流、电机电流的燃弧时间及抖动高幅值关键特征、声纹振动脉动关键特征等参量。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算，当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线的互相关系数：接近1时，被测设备是接近正常状态。接近0时，被测设备是可能存在故障的异常状态。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测软件界面。变压器振动声学指纹在线监测监测等级

3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号。如下图3.10b所示，基于声纹振动信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下：

3.3.2.1峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1为100Hz基频分量有效值，Vi为各谐波分量有效值，i为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较??；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大 GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测工作环境杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的定制化解决方案。

3.3GZAFV-01系统的监测数据信号分析与处理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3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC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OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。

4.2智慧化功能4.2.1具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动信号及驱动电机电流信号，完成OLTC信号包络、ATF图谱等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果。4.2.2具备实物ID管理功能，提供OLTC、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测信号分析与处理。

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。综上所述，采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态，适用于带电监测/在线监测，与变压器无电气连接而不影响正常运行，有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验，成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测式，也有便携式的带电监测系统及可移动的重症监护式。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测使用说明。变压器振动声学指纹在线监测监测等级

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从振动和声学数据中提取有用的特征，以便建立设备的声学指纹，通?；嵊玫揭韵滦藕糯砑际酰焊道镆侗浠唬‵FT）：用于分析信号在频域中的特性，可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换（STFT）：与FFT相比，STFT能够展示信号随时间变化的频率特性，适用于非平稳信号的分析。小波变换：具有良好的时频局部化特性，能够在多尺度上分析信号，适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测：用于提取振动信号的振幅包络，可以用来表示信号的动态特性。频谱分析：通过计算信号的功率谱密度（PSD）或幅值谱，可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，这些方法能够提供信号的时频表示，有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析：通过识别设备振动的模态特性，可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析：如时域熵、频域熵或小波熵，这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性，有助于识别设备状态的变化。统计分析：包括均值、方差、标准差等统计参数，可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量：如偏度和峰度，它们可以提供信号分布形状的信息，有助于识别异常模式。变压器振动声学指纹在线监测监测等级