3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机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，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5所示。
3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示，信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 GZAFV-01型声纹振动监测系统（开关设备）监测和综合分析。声学指纹振动声学指纹在线监测内容
七、GZAFV-01系统的售后技术培训与服务体系我公司拥有多名从事电力设备运行态势监测及诊断技术的*****和管理人员，均具有深厚的技术底蕴和丰富的现场电气作业经验；并拥有完善的售后服务管理体制。
现场作业组织架构图7.1技术培训关于在线监测型的GZAFV-01系统的现场电气作业，我公司为GZAFV-01系统组建现场作业项目部的电气作业工程师负责安装、调试、投运直至验收通过，并在作业现场对GZAFV-01系统的功能、指标和注意事项进行详细的技术培训。 本地振动声学指纹在线监测常用知识杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的故障诊断能力。
电力系统中的开关类设备主要包括GIS、AIS（敞开式断路器）、GIS/敞开式的隔离开关、开关柜断路器等。各类开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障，严重时更会导致电气火灾、停电等事故，现有状态检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点，较大地影响设备正常运行。GIS是当今输电网络中一种应用***的电气设备。通过将变电站中断路器、隔离开关、接地开关、PT、CT、避雷器、连接母线、电缆终端、进出线套管等一次设备经过优化设计并有序地结合为整体，在金属壳内封装起来，内部充SF6气体作为灭弧和绝缘介质组成的封闭组合电器。与传统的敞开式相比较，GIS具有占地面积小、可靠性高、安全性强、运行维护工作量很小等优点，因而被大量使用在重要负荷、枢纽变电站中。但由于其采用全封闭结构，一旦发生故障，影响范围大并且难以准确定位及快速抢修，将会带来严重的经济损失。随着GIS逐步在特高压输电网络推广应用，设备故障所造成的影响将进一步加大。
近年来，国家电网公司状态检修工作不断深化，对设备可靠性的要求不断提高，及时、有效发现GIS内部潜伏性缺陷，保证GIS安全稳定运行、合理安排检修周期成为状态检修模式下的当务之急。目前针对GIS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、声、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的异常振动对其本体有很大危害，会造成SF6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。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国际合作案例。
6.22020年10月22日，我公司的常务副总经理胡晗先生、技术智造中心总监王国明博士以技术顾问的身份，获邀参与国网冀北电力有限公司关于智慧物联体系建设专项劳动竞赛成果评审会，会上向国网冀北公司设备运行管理领域的各位领导和**们汇报了《电力设备声纹振动监测技术的发展态势和应用前景》，并会中作为厂家**参与技术评审，荣获与会领导和**们的高度认可。
6.3 2020年8月6日，我公司荣获南方电网生产技术部的邀请作为技术合作商的**，委派研发副总经理沈佳华先生参加南方电网的生产技术部、各分省公司、南网电科院和南网数研院等部门/单位的**们出席的《公司新技术交流会议》，向与会的各位**做了《变压器振动监测技术》的专题汇报。 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应用前景。本地振动声学指纹在线监测常用知识
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3.3.1.3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。
3.3.1.4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。 声学指纹振动声学指纹在线监测内容
