杭州振动监测测试工程

时间:2023年03月28日 来源:

各监测单元与监测系统平台之间的通信支持IEC61850、Modbus-RTU、Modbus-TCP、MQTT等多种接口和多种协议,支持4G/5G通讯功能;采用卫星授时及专有补偿算法,实现各监测单元的高精度时间同步;具备单一监测参量报警后,自动缩短其他监测参量的数据采样和上传周期功能;具备实物ID管理功能,提供GIS各部件运行状态信息链接入口,通过扫码或RFID识别设备读取GISID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GIS本体详细信息、各项在线监测的历史数据、趋势、综合运行状态等信息;系统安装方便,易于维护和扩展,可根据GIS实际运行状况布置多源数据融合分析及运行状态多维度智能研判系统,根据监测需要配置单元和传感器的类别、监测单元通道和传感器的数量等。杭州国洲电力科技有限公司振动监测系统监测装置组件。杭州振动监测测试工程

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振动声学指纹监测技术的应用意义我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器(绕组、有载分接开关、铁心等)、开关类(GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等)等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断,不影响被测设备正常运行,且与被测设备无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点,主要意义如下:1、采用带电检测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;2、减少了人员进站检查的运维成本;3、监测方式与设备无电气连接,具有安全、可靠、安装方便等优点;4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法,并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量,提高在线监测准确度。什么是振动监测探头GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统安装调试服务。

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变压器/电抗器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组振动信号的基频为100Hz。由于变压器/电抗器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器/电抗器的绕组变形或铁芯故障后,振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,振动信号分量可以作为区别绕组变形故障与铁芯故障的重要依据,采用振动分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。

4.6频谱分析进行振动声学指纹地时域信号频谱分析,提取信号频域特征参量。图214.7运行状态告警设备异常状态报警,可选择告警发送方式。图224.8报表生成功能目标变压器/电抗器诊断结果生成报表功能。图23五、振动声学指纹监测技术的应用意义我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器(绕组、有载分接开关、铁心等)、开关类(GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等)等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断,不影响被测设备正常运行,且与被测设备无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点,主要意义如下:1、采用带电检测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;2、减少了人员进站检查的运维成本;3、监测方式与设备无电气连接,具有安全、可靠、安装方便等优点;4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法,并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量,提高在线监测准确度。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测系统传感器。

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3.2.2功能特点Ø具备断路器的振动、分合闸线圈和电机的电流、动静触头分合闸位移和位置等信号的监测功能;Ø具备振动、电流波形、位移曲线、压力变化等信号的记录和展示,自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、位移、分合闸位置、分合闸次数等参量;Ø监测主机/IED支持多通道信号同步和实时采集,通道数不小于8个(可定制);Ø支持历史数据与实测数据对比分析、不同通道测量数据的横向及纵向对比功能;Ø具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能,可连续监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据;Ø断路器每次动作后,监测主机/IED主动评价断路器运行状态,并自动上传结果。断路器典型振动和储能电机电流信号及对应包络曲线如下图4所示。GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统产品验收服务。什么是振动监测探头

GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。杭州振动监测测试工程

3.3信号分析与处理3.3.1有载分接开关运行状态分析有载分接开关动作时,典型振动声学指纹和驱动电机电流的信号如下图7所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序,进而分析分接开关的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验,为方便检测人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更直观、准确地判断开关状态。变压器/电抗器声学指纹监测系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种**算法,实现有载分接开关***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测,降低变压器/电抗器运行的故障风险。杭州振动监测测试工程

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