振动基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列,
振动企业商机

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,可显著提高供电系统可靠性和经济性。振动信号、动静触头分合闸线圈电流、储能电机电流、动静触头分合闸位移及分合闸位置是评价断路器是否健康及性能优劣的重要参量。因此通过在线监测振动、分合闸线圈和储能电机的电流、动静触头分合闸的位移及位置等参量,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变压器/电抗器振动声学指纹监测系统概述。杭州智能振动监测设备

杭州智能振动监测设备,振动

数据采集装置安装在密封箱体内,在线监测型挂壁式主机使用强力磁铁吸附在变压器/电抗器的外壁(如下图5B所示),同时采集箱外侧涂抹胶水粘合。系统各种传感器、通信模块和前端主控单元统一采用220V供电方式。采集箱外部设有5个防水接口,分别为振动传感器接入孔防水接口、电流信号防水接口、电源线缆防水接口、USB信号防水接口、采集箱进出线孔,安装防水接头、机械振动信号、电流信号引入线缆孔安装双防12-PG13.5接头、通信引入线缆采用PG16型防水接头,并内外两边涂胶处理,进入双防接头之前的线缆均套金属保护管,采集箱内部接线端子做密封保护,确保采集箱内部整体密封。在线振动监测报警器国洲电力变压器振动监测系统技术说明。

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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。

基于机械性能的隔离开关在线监测与诊断技术,通过实时监控隔离开关振动及驱动电机电流信号,结合智能分析软件,实现隔离开关运行状态的***评价,确保隔离开关、GIS、电网的安全稳定运行。隔离开关机械特性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及电机电流信号;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;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,可对隔离开关的机械状态进行诊断,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。GZAF-06 型振动声学指纹监测子系统。

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(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。GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统概述。断路器振动监测采集器

杭州国洲电力科技有限公司有哪些声学指纹振动监测产品?杭州智能振动监测设备

图20本系统的信号包络分析界面5.5实时采集信号与本系统内置数据库中正常状态信号横向、历史数据纵向对比。图21本系统的数据对比界面5.6声纹振动的时域信号频谱分析,提取信号频域特征参量。图22本系统的声纹振动时域信号频谱分析界面5.7运行状态告警,可选择告警发送方式。图23本系统的被试品异常状态报警设置界面5.8报表生成功能。图24本系统的被试品的监测结果生成报表功能界面六、声纹振动监测与诊断技术的应用意义我公司基于声纹振动监测技术研制的GZAFV-06T型系统适用于变压器/电抗器(绕组、OLTC、铁芯等)、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、长时在线监测、短期重症监护,不影响被试品正常运行,且与被试品无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点,杭州智能振动监测设备

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