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来源: 发布时间:2025-06-13

3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度,GZAFV-01系统的IED/主机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,因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5所示。

3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示,信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析,更直观地判断OLTC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。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数:◆接近1时,OLTC接近正常运行状态。◆接近0时,OLTC可能存在故障。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的实时数据分析能力。开关设备声纹振动声学指纹在线监测监测文献

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五、GZAFV-01系统的操控及监测数据分析软件5.1远端后台软件管理远端后台管理软件通过云服务器账户登录,选择管理对象。5.2设备信息管理设备信息管理界面包括设备名称、位置、编号等基本信息。5.3软件主界面主界面包括项目管理、多通道信号同步显示、分析及其他工具及基本分析结果显示,可实现信号包络、重合度比对、能量分布、时域信号频谱分布等分析。5.4包络分析声纹振动及驱动电机电流的信号包络分析可简化信号,直观反映设备运行状态。5.5历史数据比对实现实时监测数据与正常状态数据横向比对、与历史状态数据纵向比对。5.6频谱分析进行声纹振动监测数据的时域信号频谱分析,提取信号频域特征参量。5.7运行状态告警被测变压器的异常状态报警,可选择告警发送方式。5.8报表生成功能:被测变压器诊断结果生成报表功能。监测振动声学指纹在线监测监测原理图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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3.3.2.3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。

3.2.1感知层的传感器GZAFV-01系统的感知层如上图3.1所示,由IED/主机、6路声纹振动传感器、1路电流传感器等构成,声纹振动传感器集成电荷放大器,将声纹振动信号转换成与之成正比的电压信号;电流传感器采用微型卡扣结构,便于现场安装。各传感器外观及参数如下表1所示。◆3路声纹振动传感器采集取OLTC振动信号,通过固定底座安装在变压器外壁,安装位置选取平行于OLTC的垂直传动杆方向,且尽量靠近OLTC的触头组处。◆1路电流传感器采集OLTC驱动电机电流信号,安装于OLTC驱动电机电源线处。◆3路声纹振动传感器采集变压器绕组及铁芯声纹振动信号,安装位置选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部、油箱顶部中心点。为保持监测点的同一性,便于后期监测数据的时间轴线比对,所有声纹振动传感器底座长期固定在变压器外壁上。安装示意图如下图3.2所示。(备注:传感器安装的数量及位置可根据被测设备的监测需求而灵活调整)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客户满意度调查。

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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。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环保效益分析。监测振动声学指纹在线监测监测原理图

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