Ø自动提取分合动作时间、电机峰值电流、电机电流燃弧时间、电流抖动振动声学高幅值关键特征、振动声学脉动关键特征等参量；Ø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。下图2所示为隔离开关典型振动声学指纹及电机电流信号时域谱图：杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测信号重合度分析。杭州国产振动监测设备
杭州国洲电力科技有限公司结合多年研发及现场经验，成功研制GZAF-1000T系列变压器/电抗器声学指纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测，也有便携式的带电检测系统及可移动的重症监护系统。监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、频谱分析等多种算法，并提取故障诊断特征参量，在线状态下实现变压器有载分接开关及本体（绕组及铁芯）全振动监测与故障诊断。国产振动监测特点杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测技术报表生成功能。
3.3信号分析与处理3.3.1有载分接开关运行状态分析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。
各监测单元与监测系统平台之间的通信支持IEC61850、Modbus-RTU、Modbus-TCP、MQTT等多种接口和多种协议，支持4G/5G通讯功能；采用卫星授时及专有补偿算法，实现各监测单元的高精度时间同步；具备单一监测参量报警后，自动缩短其他监测参量的数据采样和上传周期功能；具备实物ID管理功能，提供GIS各部件运行状态信息链接入口，通过扫码或RFID识别设备读取GISID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求GIS本体详细信息、各项在线监测的历史数据、趋势、综合运行状态等信息；系统安装方便，易于维护和扩展，可根据GIS实际运行状况布置多源数据融合分析及运行状态多维度智能研判系统，根据监测需要配置单元和传感器的类别、监测单元通道和传感器的数量等。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电流传感器安装。
(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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测运行状态告警。浙江电气设备振动监测故障
GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术说明。杭州国产振动监测设备
3.3.2功能特点GIS中及敞开式隔离开关的机械特性监测主机/IED主要功能特点如下：Ø采用振动和电流的传感器监测隔离开关的振动及电机电流信号；Ø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；Ø具有诊断功能，可对隔离开关的机械状态进行诊断，上传原始数据及分析结果；Ø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。Ø具备振动及电机电流信号波形、包络分析、时频图谱等展示功能；Ø自动提取分合闸动作时间、电机电流的峰值和燃弧时间、电流抖动、振动高幅值关键特征、振动脉动关键特征等参量。杭州国产振动监测设备
