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.技术要求:6.1一般要求6.1.1使用环境条件振动声学指纹监测系统的使用环境要求如下：a)环境温度：－10℃+50℃；b)环境相对湿度：50℃（590）%RH；c)大气压力：80kPa110kPa。6.1.2工作电源振动声学指纹监测系统的工作电源，应使用下述直流或交流电源：a)直流电源：5V36V电池；b)交流电源：220（1±10%）V，频率50（1±5%）Hz。6.2通用技术要求通用技术要求按照Q/GDW11304.1-2015中的相关条目执行。6.3功能要求6.3.1基本功能振动声学指纹监测系统应满足的基本功能按照Q/GDW11304.1-2015中5.2.1规定执行。6.3.2诊断型专项功能a)加速度传感器采用**固定基座及磁吸方式安装在设备金属外壳，不应改变电气设备原有的连接方式；GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术说明。研发振动声学指纹监测的原理
功能特性：GIS及敞开式的隔离开关监测单元主要功能特性如下：采用加速度传感器及电流传感器监测隔离开关振动声学指纹及电机电流信号；具有比对分析功能：可将测量数据与标准信号、历史测量信号进行横向及纵向比对分析；具有诊断分析功能：可对隔离开关状态进行诊断，并上传原始数据及分析结果；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、存储及导出功能，可够存储500次以上的操作数据，并具备批量处理数据功能；具备振动声学指纹及电机电流信号波形、包络分析、时频图谱等展示功能；自动提取分合动作时间、电机峰值电流、电机电流燃弧时间、电流抖动振动声电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第8页共12页学高幅值关键特征、振动声学脉动关键特征等参量；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。特高压振动声纹监测工作原理杭州国洲电力科技有限公司振动监测技术参数。
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。
Q/GDWZ410高压设备智能化技术导则；Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范；Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则；Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范；Q/GDW1168-2013输变电设备状态检修试验规程；JB/T8314分接开关试验导则；国家电网公司变电检测管理规定（试行）第11分册机械振动检测细则；IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods；IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines；IEEEC57.131IEEEStandardRequirementsforTapChanger；IEEEC57.139IEEEGuideforDissolvedGasAnalysisinTransformerLoadTapChangers；IEEEC57.143IEEEGuideforApplicationforMonitoringEquipmenttoLiquid-ImmersedTransformersandComponents；CIGREWorkingGroupA2.34GuideforTransformerMaintenance。断路器振动声学指纹监测技术的实操演示。
有载分接开关（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振动信号。振动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，可反映分接开关结构磨损、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在线检测OLTC的运行状况，且电流信号与振动声学指纹信号的结合分析，可更加有效的判断OLTC故障。杭州国洲电力科技有限公司专注于振动声学指纹监测技术的研发与服务。变压器振动声纹监测公司
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测系统技术概述。研发振动声学指纹监测的原理
(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取振动声学指纹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，用于有载分接开关正常状态与异常状态对比。下图12为正常状态下振动声学指纹信号时频能量矩阵。3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图13(a)为变压器/电抗器运行时的绕组及铁芯振动声学指纹的时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析振动声学指纹信号，实现在线状态下的故障监测。如下图13(b)所示，基于振动声学指纹信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量，以作为变压器/电抗器运行状态的分析参数。各特征参量定义及解释如下：研发振动声学指纹监测的原理
