在線聲紋振動聲學指紋在線監測監測故障

GIS及敞開式的隔離開關監測:技術背景:隔離開關是電力系統中的重要組成部分，主要用于隔離電源、承載和切斷電流電路，與接地開關共同實現對高壓輸電線路和電氣設備的控制、保護和檢修。在合閘位置時，隔離開關可承載線路額定電流及在規定時間內的異常電流；在分閘位置時，隔離開關的觸頭間有符合要求的絕緣距離和明顯的斷開標志，確保檢修時人員和設備的安全。然而由于在材料、工藝、設計、安裝等方面存在的問題，以及頻繁動作時產生的電氣老化、機械磨損等缺陷，GIS及敞開式的隔離開關的故障率不斷升高，嚴重影響隔離開關和整個電力系統的安全穩定運行。因此，在線監測隔離開關以實現故障前預警，對提高設備和電網的可靠性具有重要意義。基于實時監控隔離開關振動聲學指紋及驅動電機電流信號，結合智能分析軟件，實現隔離開關運行狀態的***評價，可有效確保隔離開關及電網的安全穩定運行。GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監測系統結構。在線聲紋振動聲學指紋在線監測監測故障

確保采集到的振動和聲學數據具有足夠的準確性和分辨率，以便于識別設備的正常運行狀態與異常情況，可以采取以下措施：

選擇合適的傳感器：根據被監測設備的特性和監測要求選擇適當類型和規格的振動和聲學傳感器。傳感器應具有高靈敏度和適當的頻率響應范圍。校準傳感器：定期對傳感器進行校準，以確保其輸出與實際測量值之間的準確對應關系。優化采樣頻率：根據設備的動態特性和可能發生的故障類型，設置合適的采樣頻率，以捕捉到振動和聲學信號的關鍵特征。減少噪聲干擾：采取措施減少環境噪聲和電磁干擾，如使用屏蔽電纜、設置隔振平臺、選擇低噪聲環境進行測量等。數據預處理：采用濾波、去噪等數據預處理技術，提高信號質量，減少噪聲的影響。多傳感器融合：使用多個傳感器并結合不同的測量位置，可以提高數據的冗余性和魯棒性，從而增強信號的準確性。動態范圍調整：根據設備的運行狀態調整測量系統的動態范圍，確保在設備運行在不同負載條件下都能獲得清晰的信號。數據后處理和特征提?。簯酶呒壭盘柼幚砑夹g，如時頻分析、小波變換等，提取出反映設備狀態的關鍵特征。 振動聲學指紋在線監測銷售價格GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監測繞組及鐵芯運行狀態分析。

3.3GZAFV-01系統的監測數據信號分析與處理3.3.1OLTC運行狀態分析OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內典型信號區間，可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析OLTC的運行狀態。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便監測人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態。GZAFV-01系統結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實現OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期隱患監測，降低OLTC運行的故障風險。

概述：電力系統中的高壓開關類設備主要包括GIS（氣體絕緣金屬封閉開關設備：GASinsulatedSWITCHGEAR）、敞開式斷路器、GIS隔離開關、敞開式隔離開關、開關柜斷路器等，各類高壓開關設備的材料、工藝、設計、安裝過程中的缺陷以及頻繁動作極易引起機械故障，嚴重時更會導致電氣火災、停電等事故。現有定期檢修方式的試驗周期長、耗費人力物力、檢修效率低等缺點，較大地影響設備正常運行。開展基于振動聲學指紋監測技術的狀態評價，可在在線狀態下及時發現高壓開關類設備的潛在故障，并及時預警，從而延長設備使用壽命，提高電網運行的可靠性。我公司以振動聲學指紋監測技術為主，結合電流、行程等其他狀態量，開發故障診斷算法并提取相關特征參量，研制完成的GZAF-1000S系列高壓開關振動聲學指紋監測系統適用于高壓開關類設備的帶電檢測、移動式短期在線監測、固定式長期在線監測與故障診斷。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術方案。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取振動聲學指紋信號時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于有載分接開關正常狀態與異常狀態對比。下圖12為正常狀態下振動聲學指紋信號時頻能電力設備監測及診斷技術的“中國智造者”第14頁共29頁量矩陣。圖12振動聲學指紋信號時頻能量矩陣繞組及鐵芯運行狀態分析下圖13(a)為變壓器/電抗器運行時的繞組及鐵芯振動聲學指紋的時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態，采用頻域法分析振動聲學指紋信號，實現在線狀態下的故障監測。如下圖13(b)所示，基于振動聲學指紋信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數特征參量，以作為變壓器/電抗器運行狀態的分析參數。GZAF-1000S系列高壓開關振動聲學指紋監測系統GIS及敞開式的隔離開關監測功能特性。電抗器振動聲學指紋在線監測監測規定

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3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

3.3.1.4時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 在線聲紋振動聲學指紋在線監測監測故障