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

我公司结合多年研发及现场经验,成功研制GZAFV-06型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统,可支持固定安装的长期在线监测型、便携的带电监测与诊断型、可移动的短期重症监护型等三种工作模式。本系统由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)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,并提取典型特征参量,在线状态下实现变压器OLTC及本体(绕组及铁芯)的监测与诊断。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。振动监测怎么选择

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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。振动检测工作原理GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统功能特点。

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主要意义如下:6.1采用带电监测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;6.2减少了人员进站检查的运维成本;6.3监测方式与设备无电气连接,具有安全、可靠、安装方便等优点;6.4采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法,并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量,提高在线监测的准确度。6.5内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库,可真实反应设备运行状态,有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型;6.6符合智慧变电站建设原则,本系统的IED具备边缘计算能力,就地采集并处理声纹振动及融合其它信号,完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构,根据平台层及应用层要求上传分析结果。

(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。GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统绕组及铁芯运行状态分析。

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3.2系统结构GZAFV-06型便携式声纹振动监测与诊断系统由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)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,本系统的框架示意图如下图3所示。3.2.1传感器GZAFV-06型便携式声纹振动监测与诊断系统传感层由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)传感器及驱动电机电流传感器,传感器外观及参数如下表1所示。振动传感器集成电荷放大器,将声纹振动信号转换成与之成正比的电压信号;自由场传感器是一种利用电容量变化而引起声电转换作用的传感器;电流传感器采用微型卡扣结构,便于现场安装,节省空间。传感器安装示意图如下图4所示,变压器声纹振动监测与诊断系统所有传感器单元与变压器本体无电气连接,安装简单方便,适用于在线监测与诊断或带电监测与诊断。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统概述。电气设备振动功能特点

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其中,l**信号递归图中斜对角线的长度,P(l)**对角线长度为l的对角线的条数,Im**斜对角线的最小长度。DET值是一个介于0和I之间的数,对于正常运行的GIS而言,其机械结构确定性很高,其DET值接近1。(6)能量相似度(EDR):能量相似度分析用于衡量不同负载条件下各个监测点的振动能量相似性,振动能量分布特性的改变能够反映GIS内部机械结构的变化,其定义的公式如下:EDR=1Mi=1Mvi-μ×100%其中,vi为各频率信号归一化能量,μ为能量平均值。能量相似度分析通过对比测量信号的能量与目标能量差异来判断GIS振动是否异常。当某个测点的EDR值突然变大,这意味着该测点附近的机械结构可能出现异常。振动监测怎么选择

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