杭州GZPD-234系列振动声学指纹监测

(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号时频能量分布矩阵，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对比。下图13为正常状态下的声纹振动信号的时频能量矩阵。图13声纹振动信号的时频能量矩阵3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图14(a)为变压器运行时的绕组及铁芯声纹振动的时域信号。为更直观的分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号，实现变压器在线运行状态下的监测与诊断。声学指纹振动监测产品有哪些？杭州GZPD-234系列振动声学指纹监测

3.4GIS及开关柜的断路器监测3.4.1技术背景断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投入或切除相应的线路或电气设备，以确保电力系统安全运行。实现对断路器的在线监测，准确得知断路器的工作状态和故障部位，可以有效减小维护工作量，增强检修的针对性，显著提高供电系统可靠性和经济性。振动声学指纹信号、线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器在线监测中非常重要的参数，是衡量断路器性能优劣的重要指标，因此通过在线监测系统准确提取振动声学指纹、分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值，对判断断路器的健康状态具有重要意义。杭州振动声纹价格查询杭州国洲电力科技有限公司售后承诺。

包络分析为提高在线监测的准确度，GZAF-1000T系统的数据采集装置通常采用高采样率获取振动声学信号及驱动电机电流信号，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，GZAF-1000T系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。有载分接开关振动声学信号和驱动电机电流信号包络分析如下图8的A和B所示。

其中，l**信号递归图中斜对角线的长度，P(l)**对角线长度为l的对角线的条数，Im**斜对角线的最小长度。DET值是一个介于0和I之间的数，对于正常运行的GIS而言，其机械结构确定性很高，其DET值接近1。(6)能量相似度(EDR):能量相似度分析用于衡量不同负载条件下各个监测点的振动能量相似性,振动能量分布特性的改变能够反映GIS内部机械结构的变化，其定义的公式如下：EDR=1Mi=1Mvi-μ×100%其中，vi为各频率信号归一化能量，μ为能量平均值。能量相似度分析通过对比测量信号的能量与目标能量差异来判断GIS振动是否异常。当某个测点的EDR值突然变大，这意味着该测点附近的机械结构可能出现异常。GZWS-03L 型SF6 气体综合监测子系统。

近年来，我国电网规模不断扩大且电压等级逐步提高，特别是特高压技术取得了快速的发展与应用，组合电器（Gas-InsulatedSwitchgears,GIS）作为电力系统的重要组成部分，其安全稳定运行对确保整个电网的可靠性具有重要意义。目前，GIS的检修策略逐步从事故检修、预防性检修向状态检修和以可靠性为中心的检修转变。实施在线监测和故障诊断，是对传统离线预防性试验的补充和扩展，是实现设备预知性维修的前提，也是确保GIS和整个电力系统安全稳定运行的关键。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测历史数据对比。国洲电力科技有限公司振动推荐咨询

GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统原理。杭州GZPD-234系列振动声学指纹监测

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基频分量为振动声学指纹频谱图的主要成分，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。(4)互相关系数(r)：正常状态与实时测得振动声学指纹信号频谱图之间的相似度，计算公式如下：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2其中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得振动声学指纹信号的频域分布，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。杭州GZPD-234系列振动声学指纹监测