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

综上所述,采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态,适用于带电监测/在线监测,与变压器无电气连接而不影响正常运行,有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验,成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统,既有固定安装的长期在线监测式,也有便携式的带电监测系统及可移动的在线重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置(在线监测式:IED,便携/手持式:主机;下文皆用IED/主机简称)、云服务器、通讯单元及供电单元构成;操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号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OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统相关标准。GZAF-1000S系列高压开关振动供应商家

GZAF-1000S系列高压开关振动供应商家,振动

目前针对 GIS设备较成熟的监测方法,主要有电气法、声测法及化学分析法三大类,以上监测方法均针对的是放电性故障所产生的电磁波、声波、光、电弧分解产物等物理量。但在 GIS的运行中,除了放电性故障之外,机械性故障也是导致事故发生的一大主要原因,当GIS设备存在开关触头接触异常、壳体对接不平衡、导杆轻微弯曲等缺陷时,在开关操作的机械力、负载电流产生的交变电动力等因素的作用下会产生机械性运动,造成设备异常振动。GIS设备的异常振动对其本体有很大危害,会造成六氟化硫气体泄露、盆式绝缘子和绝缘支柱损伤、外壳接地点悬浮等缺陷,长期发展可能导致绝缘事故的发生。因此,加强对GIS机械性故障的监测,是保证GIS安全运行的重要手段。专注于振动系统技术参数GZOLM-1000G 系列监测系统的软件界面。

GZAF-1000S系列高压开关振动供应商家,振动

3.3GIS中及敞开式隔离开关的监测3.3.1技术背景隔离开关是电力系统中的重要组成部分,主要用于隔离电源、承载和切断电流电路,与接地开关共同实现对高压输电线路和电气设备的控制、保护和检修。在合闸位置时,隔离开关可承载线路额定电流及在规定时间内的异常电流;在分闸位置时,隔离开关的触头间有符合要求的绝缘距离和明显的断开标志,确保检修时人员和设备的安全。然而,由于在材料、工艺、设计、安装等方面存在的问题,以及频繁动作时产生的电气老化、机械磨损等缺陷,隔离开关故障率不断升高,严重影响整个电力系统的安全稳定运行。因此,在线监测隔离开关的各项参量经过融合评价而实现故障预警,对提高隔离开关和电网的可靠性具有重要意义。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,通过系统软件的智能化融合分析,实现隔离开关运行状态的***评价,确保隔离开关及电网的安全稳定运行。

一、概述变压器/电抗器(下文中二者皆用变压器代称)在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用,其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。变压器的绕组、铁芯和有载分接开关(On-LoadTapChanger,下文中均以OLTC代称,相关标准名除外)是变压器的重要组成部分,三者的故障率总和占变压器整体故障的70%左右,而传统预防性检修方法具有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹振动(简称:声纹振动)信号的状态监测与诊断,可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障,并及时预警,从而延长变压器使用寿命,提高电网运行的可靠性。杭州国洲电力科技有限公司振动监测试验。

GZAF-1000S系列高压开关振动供应商家,振动

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。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统。杭州国洲电力科技有限公司振动厂家供应

GZMOA-1000L 型金属氧化物避雷器监测子系统。GZAF-1000S系列高压开关振动供应商家

能量分布曲线

基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

时频能量分布矩阵(ATF图谱)

获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵,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比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 GZAF-1000S系列高压开关振动供应商家

与振动相关的**
信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责