高壓振動監測售后

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。杭州國洲電力科技有限公司相關振動監測的報告。高壓振動監測售后

(3)頻譜互相關系數(r)：正常狀態與實時測得振動信號頻譜圖之間的相似度，計算公式如下：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2其中Xi和Yi分別為正常狀態與實時測得振動信號的頻域分布，X和Y為對應信號的平均值，互相關系數范圍為0~1。正常運行時，相關系數應接近于1；存在故障時，信號頻率分布發生改變，互相關系數減小。(4)頻率復雜度(FCA)：頻率復雜度的定義與信息熵類似，頻率成分越復雜，對應的頻率復雜度特征量越大，計算公式如下：FCA=-fpfln?(pf)pf=EfEf=100Hz+Ef=200Hz+?+Ef=200Hz其中f=100,200,…,2000Hz,Ef為對應頻率信號能量，pf為振動頻率為f的諧波比重值。(5)振動平穩性(DET):振動平穩性以理解為對振動信號周期性的一種衡量,如果振動平穩性較差，那么作為振動主要激勵源的部件出現機械穩定性異常的可能性較大，其定義的公式如下：DET=l=lminNlP(l)l=1NlP(l)電氣設備振動監測檢查杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的行業應用前景。

五、系統軟件簡介（以在線版為例）5.1遠端后臺管理軟件：通過云服務器賬戶登錄，選擇管理對象。圖17本系統的遠端后臺管理軟件界面5.2設備信息管理界面：包括設備名稱、位置、編號等基本信息的填寫。圖18被試品的信息管理界面5.3主界面：包括項目管理、多通道信號同步顯示、分析及其他工具及基本分析結果顯示，可實現信號包絡、重合度對比、能量分布、時頻分布(ATF)等分析。圖19本系統的軟件主界面5.4聲紋振動及驅動電機電流的信號包絡分析可簡化信號，直觀反映設備運行狀態。

GZAFV-01系統的功能特點4.1基本功能4.1.1支持多通道信號同步實時地采集、顯示及分析。4.1.2具有時間觸發和電流觸發功能，可手動選擇信號觸發方式。4.1.3可將任意兩次測量的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度。4.1.4具有先進的能量譜分析功能，并能自動識別能量譜比較大的高低頻能量頻率。4.1.5獨有的信號處理功能，生成聲紋振動信號ATF圖譜（系我公司***軟著權的《變壓器有載分解開關及繞組振動測試軟件V1.0》中的**核心算法），更直觀、更便捷分析OLTC及繞組和鐵芯的運行狀態。4.1.6通過繞組及鐵芯聲紋振動信號頻譜分析可自動識別峰值頻率偏移及諧波增量，實時分析繞組及鐵芯運行狀態。4.1.7具有自動繪制聲紋振動和電流信號的歷史數據曲線趨勢功能。4.1.8閾值超限告警功能：實時分析信號發展趨勢，實現閾值超限自動告警，支持短信發送告警信息。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的可擴展性。

4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動和驅動電機電流的信號，進行OLTC信號的包絡、ATF等分析，完成繞組和鐵芯的聲紋振動信號頻譜分析及參數計算，根據傳輸層要求統一通訊接口及數據結構，根據平臺層及應用層要求上傳分析結果；4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組和鐵芯運行狀態信息鏈接入口，可掃碼讀取設備在線監測與診斷的歷史數據及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備，讀取設備ID信息，通過站內網絡（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務器，向服務器請求該設備的詳細信息，以及詳細的運行狀態，測試信息等。什么是聲學指紋振動監測？特高壓振動指紋監測的原理

GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統技術方案。高壓振動監測售后

3.3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8所示。通過分解時域內典型信號區間，可有效判斷分接開關驅動電機啟動、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，進而分析分接開關的運行狀態。然而，以上通過典型信號分析判斷分接開關的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便技術人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確的判斷開關狀態。變壓器聲紋振動監測與診斷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對比等多種核芯算法，實現OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期故障監測與診斷，降低變壓器運行的故障風險。高壓振動監測售后