电抗器振动声纹监测如何

(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。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统原理。电抗器振动声纹监测如何

三、功能特点3.1GIS本体的监测3.1.1技术背景GIS运行时，电流通过高压导体时产生的电动力引起振动，由于导体所受电动力与负载电流的平方成正比，GIS振动信号的基频为100Hz，当存在机械故障时，振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。GIS机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时，在交变电场作用下发生异常振动，长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动，引发局部放电，甚至造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏，损坏绝缘子和绝缘支柱，影响外壳接地的牢固，危及设备运行安全。因此开展本体振动监测、实时频谱分析并提取相关特征参量对提高GIS可靠性具有重要意义。特高压振动声学指纹监测GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统服务总则。

4.6GZMOA-1000L型金属氧化物避雷器监测子系统金属氧化锌避雷器主要用于限制雷电过电压和操作引起的内部过电压，从而保护电力系统和设备。运行中的避雷器由于运行电压、过电压、受潮、污秽（雨雪、凝露、尘土）等原因，会逐渐老化并引起热击穿，导致系统短路故障、接地故障以及人员伤亡。电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”9/21因此，监测及诊断避雷器状态对设备检修、提高电网的稳定性和安全性、减少因设备故障造成的经济损失有着重大意义。金属氧化物避雷器监测单元主要功能特性如下：具备避雷器全电流、阻性电流、阻容比值、动作次数进行连续实时或周期性自动监测功能，监测数据的更新速度不低于1次/10min(可调)；监测装置的接入不改变主设备的电气联接方式，不影响主设备的绝缘性能及机械性能，电压信号取样回路具有防止短路的保护功能，接地引下线可靠接地，满足相应的通流能力，不影响现场设备的安全运行；具有异常报警功能，包括监测数据超标、监测功能故障和通信中断等报警功能：报警设置可修改，报警信息实现实时远传，且因监测装置原因引起的不同类型的异常报警能通过不同的报警信号加以区分，装置自诊断信息实现实时远传；

3.2敞开式断路器监测3.2.1技术背景敞开式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，以确保系统安全运行。实现对断路器机械特性的在线监测，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、分闸电流、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程度和工作状态诊断具有重要意义。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。

3.2.2数据采集装置GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统的数据采集装置由传感器、信号调理电路、AD采样电路及缓存模块、MCU控制单元、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。传感器实现多路振动、声纹及驱动电机电流等信号感知，信号调理电路实现信号放大、滤波、检波及A/D转换等功能，AD采样电路及缓存模块将转换后的数字信号(振动、声纹和电流的信号)传输至MCU控制单元。MCU控制单元实现信号时域、频域等的基本分析后，采用IEC61850协议或私有协议将原始数据及基本分析结果上传至客户端或平台层。电源模块包括电源输入（220V）及降压转换，为数据采集装置供电；USB接口用于现场信号获取、调试；4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。数据采集装置示意图及参数分别如下图5和下表2所示。GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统远端后台软件管理。研发振动声纹监测系统

什么是声学指纹振动监测？电抗器振动声纹监测如何

Ø根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断Ø结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据的多参量融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制，多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性，而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器/电抗器地振动声学指纹频谱时，系统可以自动去查询变压器/电抗器地历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器/电抗器可能存在绕组变形地异常。电抗器振动声纹监测如何