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。
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。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测技术的应用意义。高压振动监测设备
3.2.3云平台服务器各项监测的数据经现场的数据采集装置通过4G/5G无线传输模组(或电力光纤专网)传送至云服务器进行存储及深度计算,远端通过浏览器登录云服务器可随时随的查看系统监测与诊断内容,对变压器进行运行状态的监测与诊断分析。云平台系统结构图如下图7所示,采用B/S结构(浏览器/服务器模式),提供本系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务,便于管理。3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时,典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8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。高压振动监测设备杭州国洲电力科技有限公司振动监测产品有哪些?
(1)包络分析为提高在线监测与诊断的准确度,GZAFV-06T型系统的数据采集装置通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号,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,GZAFV-06型系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。OLTC的声纹振动和驱动电机电流的信号包络分析如下图9的A和B所示。
3.2.1.1OLTC监测与诊断:=1\*GB3①采用多路振动传感器获取振动信号,传感器通过固定底座安装在变压器外壁,安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向,且尽量靠近分接开关触头组处。=2\*GB3②采用非接触方式安装在OLTC的1~2m范围内的声纹传感器获取OLTC切换时的声纹信号。=3\*GB3③采用安装于驱动电机电源线处的电流传感器获取OLTC驱动电机电流信号。3.2.1.2变压器本体(绕组及铁芯)监测与诊断:=1\*GB3①采用多路振动传感器监测与诊断变压器绕组及铁芯运行状况,通常安装于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中芯点。为保持监测与诊断点同一性,便于历史数据对比,传感器底座应长期固定在变压器外壁上。=2\*GB3②采用声纹传感器获取变压器声纹信号,传感器采用工装固定在变压器周边立柱或防火墙上,距地面高度1.2m以上、1/2油箱高度以下,与变压器距离0.3m~2m之间。杭州国洲电力科技有限公司变压器/电抗器振动声学指纹监测系统概述。
七、技术交流与投运业绩GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和世纪站、泰安天平站等),实现大型电力设备的全振动在线监测与故障诊断,有效的提高电力设备运行的可靠性。同时,我公司积极与各科研院所(南网电科院、广东电科院广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院等)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商(上海华明、贵州长征、德国MR等)、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作,不断丰富各型变压器的声纹振动样本数据库。杭州国洲电力科技有限公司变压器振动监测系统培训。智能振动监测分类
GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统声纹振动监测与诊断技术的应用意义。高压振动监测设备
变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、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、以及冷却装置工作时的振动。其中,由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz,不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁,可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。
OLTC切换过程中,分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号,信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息,可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,从而使驱动电机电流发生变化。因此,可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析,可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。 高压振动监测设备