◆可在不同的监测结果之间进行比较区分正常与异常。◆具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式。◆具有AFV和电流信号历史数据变化趋势曲线功能。◆具有阈值超限告警功能，软件自动分析信号增长趋势，实现自动阈值告警，也可手动设置阈值告警的限值，支持短信阈值告警。◆系统软件内置各种故障的特征数据库，可与监测的数据进行比对，通过波形形状、时间长度和幅值，诊断分析出故障类型；也可将新测得的数据作为诊断卡的一部份，方便后期与同一开关作纵向比对分析。◆具有报表分析功能：可针对不同包络曲线能够进行动作曲线的重合度、抖动度、延迟/制动时间、高/低频振动最大值、电流最大值/平均值等参数计算并生成分析报表。◆可灵活选择图谱各点的幅值数据并显示，便于分析图谱的变化特征。◆具有标准图谱库功能，系统软件可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存，便于对该厂家、型号的OLTC数据曲线作横向比对分析。◆机械特性监测包括：档位、动作次数、振动状态、电机电流、动作时间等。◆对监测数据进行融合分析与评价，判断OLTC运行状态，阈值告警输出。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的客户满意度调查。高压开关振动监测设备检测
三、功能特点3.1GIS本体的监测3.1.1技术背景GIS运行时，电流通过高压导体时产生的电动力引起振动，由于导体所受电动力与负载电流的平方成正比，GIS振动信号的基频为100Hz，当存在机械故障时，振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。GIS机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时，在交变电场作用下发生异常振动，长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动，引发局部放电，甚至造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏，损坏绝缘子和绝缘支柱，影响外壳接地的牢固，危及设备运行安全。因此开展本体振动监测、实时频谱分析并提取相关特征参量对提高GIS可靠性具有重要意义。浙江电气设备振动监测设计GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)的智能评估和故障预警。
三、技术方案3.1系统原理变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器振动监测与诊断分析的内容。变压器内部振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播，可由安装于外壁的振动传感器测得。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声纹振动信号。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，使驱动电机电流发生变化。因此驱动电机电流与声纹振动的两类信号融合分析，可更加有效的评价OLTC的运行状况和疑似故障类型。
4.2.2具备实物ID管理功能，提供OLTC、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。4.2.3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，自动判断变压器运行状态及机械故障类型。
4.2.4结合变压器的带电监测、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，在监测到变压器地声纹振动频谱时，GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压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：变压器可能存在绕组变形地异常。 GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)的高灵敏度检测和早期隐患捕捉。
4.2.3根据各时频信号相关系数、能量分布曲线特征参量（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，自动判断变压器运行状态及疑似机械故障类型。图16基于声纹振动法的故障诊断4.2.4结合变压器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测的状态量，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疑似故障识别的准确性，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的诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器的声纹振动频谱时，系统可以自动去查询变压器的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：变压器可能存在绕组变形的异常。杭州国洲电力科技有限公司的企业文化与社会责任。电力振动监测设备检测
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业合作案例。高压开关振动监测设备检测
(2)重合度对比如下图10所示，包络分析后可快速实现历史信号重合度对比分析，更直观的判断OLTC运行状态。为量化信号重合度对比，系统引入相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当相关系数接近0时，OLTC可能存在故障。图10信号重合度分析(3)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的结果如下图11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。对比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。图12为正常状态与异常状态声纹振动信号能量分布曲线对比。高压开关振动监测设备检测
