3.3.1.3能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。
3.3.1.4时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵,同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间,计算各区间平均值作为特征参量,用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 各类高压开关监测系统在抗电磁干扰方面有哪些特点?监测在线监测指纹监测标准
GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--遵循标准:2.1GB/T4208外壳防护等级(IP代码);2.2DL/T860变电站通信网络和系统;2.3DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则;2.4DL/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;2.5DL/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;2.6DL/T1686六氟化硫高压断路器状态检修导则;2.7DL/T1687六氟化硫高压断路器状态评价导则;2.8DL/T1700隔离开关及接地开关状态检修导则;2.9Q/GDW383智能变电站技术导则;2.10Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范;2.11Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则;2.12Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范;2.13国家电网公司智能组合电器技术规范(试行);2.14南方电网公司变电站设备在线监测装置通信通用技术规范;2.15Q/CSG1203021南方电网公司变电站设备在线监测通用技术规范;2.16南方电网公司在线监测综合处理单元技术规范。等监测在线监测监测标准在工业生产中,该技术对提高设备可靠性有哪些具体作用?
报警信息设置中的报警方式选择,充分考虑了运维人员在不同工作场景下的需求。在嘈杂的变电站现场,声光报警能够吸引运维人员的注意力,及时发现设备异常。而对于远程运维人员或外出巡检人员,短信报警则能确保他们随时随地接收报警信息。此外,软件提供的可接入主控制室的信号接口,方便将报警信息集成到电力系统的集中监控平台中,实现对多个设备的统一监控和管理。在大型电力变电站中,通过将所有设备的局部放电报警信息接入主控制室的监控系统,值班人员可实时掌握整个变电站设备的运行状态,及时处理异常情况,提高运维效率。
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。杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的行业标准对比。
GZPD-01G局放在线监测系统系统功能特点:11、能实时展示各监测点PRPS、PRPD谱图等。具备放电类型识别功能,可准确判断GIS内部的自由金属颗粒放电、悬浮电位体放电、沿面放电、绝缘件内部气隙放电、金属前列等典型放电类型,并可用统计的方式明确给出各种放电类型所发生的概率;放电类型识别准确率不低于90%。12、外置式特高频传感器频响特性检测平均等效高度,依照GTEM小室测量传感器He(f)曲线的方法,在300MHz~2000MHz测试频带内的平均等效调试不小于9mm,外置式超声波传感器检测灵敏高。13、具备监测结果异常、监测功能故障和通信中断等异常情况的自动报警功能。报警策略可综合应用阈值报警、关联报警和趋势报警等多种预警方法。报警信息能明确区分监测数据异常、设备自检异常等不同类型的异常情况。杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的多参数融合分析。便携式声纹在线监测厂家
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测产品的技术文档。监测在线监测指纹监测标准
智能算法在 GIS 设备机械性故障监测中也具有广阔的应用前景。利用机器学习算法,如支持向量机、人工神经网络等,对大量的振动和声学监测数据进行学习和训练。通过建立故障诊断模型,使算法能够自动识别设备的正常运行状态和各种机械性故障状态。例如,将历史监测数据中的正常状态数据和已知的机械性故障状态数据作为训练样本,训练人工神经网络模型。经过训练的模型可以对实时监测数据进行快速分析,准确判断设备是否存在机械性故障,并预测故障的发展趋势,为设备的维护和检修提供科学依据。监测在线监测指纹监测标准