杭州振动声纹技术怎么样

(2)包络分析为提高在线监测的准确度，数据采集装置通常采用高采样率获取振动声学指纹信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析，可简化原始信号，并反映原始信号原有特征。有载分接开关振动声学指纹信号包络分析如下图所示：(3)重合度分析重合度分析用于频谱数据或信号包络曲线的横向对比与纵向对比，为量化信号重合度分析，引入互相关系数的计算。计算公式如下：其中X(i)和Y(i)分别为正常状态与实时测得的振动声学指纹信号，和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，信号分布发生改变，互相关系数减小。杭州国洲电力科技有限公司简介。杭州振动声纹技术怎么样

杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测系统技术规范:6.性能特征:6.4.1检测准确度监测系统灵敏度应不低于100mV/g,灵敏度幅值偏差应不大于5%。6.4.2频率响应范围频率响应范围应不小于5Hz~20kHz。6.4.3线性度满量程范围内灵敏度幅值线性度应不大于3%。7.1试验环境除环境影响试验之外，其它试验项目应在如下试验环境中进行：a)环境温度：+15℃+35℃；b)相对湿度：25%75%；c)大气压力：80kPa110kPa。试验项目及要求。7.2通用技术条件试验通用技术条件试验项目参照Q/GDW11304.1-2015中的相关条目执行。GZAF-1000S系列高压开关振动厂家杭州国洲电力科技有限公司振动监测设备。

敞开式断路器监测功能特性：敞开式断路器机械特性监测单元主要功能特性如下：具备断路器振动声学指纹、分合闸线圈电流、储能电机电流、行程、分合闸位置监测功能；具备振动信号、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、行程、分合闸位置、分合闸次数等参数；监测单元支持多通道信号同步采集，通道数不小于8个；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；电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第7页共12页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；断路器每次动作后，监测单元主动评估断路器运行状态，并自动上传分析结果；智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度对比开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比，GZAF-1000S监测系统引入互相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线互相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当互相关系数接近0时，被测设备可能存在故障。

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。5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库，可真实反应设备运行状态，有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型；6、符合智慧变电站建设原则，监测系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹及其它信号，完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构。国洲电力振动监测系统。

GIS及开关柜的断路器监测：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电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第9页共12页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，***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。GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统售后服务及质量承诺。杭州振动声纹技术怎么样

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GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统信号分析与处理：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。杭州振动声纹技术怎么样