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监测振动声学指纹在线监测监测故障

来源: 发布时间:2025-05-14

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,通常会用到以下信号处理技术:傅里叶变换(FFT):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。杭州国洲电力科技有限公司的企业荣誉与资质认证。监测振动声学指纹在线监测监测故障

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4.2.3根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量(互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF图谱特征参量(六等分区间均值)、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量,采用深度学习算法,自动判断变压器运行状态及机械故障类型。

4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量,进行数据的多参量融合分析,形成基于多源数据的故障预警机制,多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性,而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如,对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析,在监测到变压器地声纹振动频谱时,GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号,如果发现在某段时期确实有大电流冲击,可给出预警:变压器可能存在绕组变形地异常。 GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测系统组件杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的客户反馈分析。

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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、PT、CT、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,内部充SF6气体作为灭弧和绝缘介质组成的封闭组合电器。与传统的敞开式相比较,GIS具有占地面积小、可靠性高、安全性强、运行维护工作量很小等优点,因而被大量使用在重要负荷、枢纽变电站中。但由于其采用全封闭结构,一旦发生故障,影响范围大并且难以准确定位及快速抢修,将会带来严重的经济损失。随着GIS逐步在特高压输电网络推广应用,设备故障所造成的影响将进一步加大。近年来,国家电网公司状态检修工作不断深化,对设备可靠性的要求不断提高,及时、有效发现GIS内部潜伏性缺陷,保证GIS安全稳定运行、合理安排检修周期成为状态检修模式下的当务之急。

3.3.2.3基频信号能量比(E)100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值,计算公式:E=jmS1j2jmSj2,其中S1为100Hz基频分量的时域信号,Sj为原始信号,j为采样索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为声纹振动频谱图的主要成分,基频信号能量比应较大;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,基频信号能量比变小。3.3.2.4互相关系数(r)正常状态与实测的声纹振动信号频谱图之间的相似度,计算公式:r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2,其中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得声纹振动信号的频域分布,X和Y为对应信号的平均值,互相关系数范围为0~1。◆正常运行时,相关系数应接近于1。◆存在故障时,信号频率分布发生改变,互相关系数减小。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业应用前景。

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3.2.2感知层的IED/主机GZAFV-01系统的IED/主机由采集模块、处理模块、电源模块、USB接口、通信模块等组成。◆采集模块:实现6路声纹振动信号、1路电流信号的采集。◆处理模块:实现信号的放大、滤波和检波及A/D转换等功能,利用硬件对采集的信号进行处理,保证信号的有效性和可靠性,再将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号,便于IED/主机进行数据处理分析。◆电源模块:包括220V/AC电源的输入及降压转换,为IED/主机供电。◆USB接口:用于现场信号获取、调试。◆通信模块:用于向远端平台层的监测数据传输、操控指令接收。GZAFV-01型声纹振动监测系统(开关设备)智能评估和故障预警。监测振动声学指纹在线监测监测异常处理

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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。监测振动声学指纹在线监测监测故障

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