电力系统中的高压开关类设备主要包括GIS（气体绝缘金属封闭开关设备）、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。
基于声纹振动信号的在线监测，可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障，并及时预警，从而延长使用寿命，提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主，结合电流、位移等其他参量的在线监测，开发了故障诊断算法（***软著权）并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统，适用于开关设备的带电监测（便携诊断式、手持巡检式）、在线监测（长期固定式、短期移动式）。 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多场景适用性。智能振动声学指纹在线监测监测人员
2.15Q/GDWZ410高压设备智能化技术导则。2.16Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范。2.17Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则。2.18Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范。2.19Q/GDW1168-2013输变电设备状态检修试验规程。2.20JB/T8314分接开关试验导则。2.21国家电网公司变电监测管理规定（试行）第11分册机械振动监测细则。2.22IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods。2.23IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines。2.24IEEEC57.131IEEEStandardRequirementsforTapChanger。2.25IEEEC57.139IEEEGuideforDissolvedGasAnalysisinTransformerLoadTapChangers。2.26IEEEC57.143IEEEGuideforApplicationforMonitoringEquipmenttoLiquid-ImmersedTransformersandComponents。2.27CIGREWorkingGroupA2.34GuideforTransformerMaintenance。专注振动声学指纹在线监测监测维修电话GZAFV-01型声纹振动监测系统（开关设备）高效检测和设备保护。
变压器运行时，电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动，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。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后，声纹振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。因此，信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据，采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。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重症监护式。
功能特性◆IED/主机具备多个点位开展实时连续性或周期性的监测GIS本体声纹振动信号，向平台层操控计算机传送监测数据开展智能分析，操控及监测数据分析软件实时展示分析结果和预警信息。◆具有比对分析功能：可将现测的与同规格被试品/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据、复电自动启动/复位功能，可连续实时监测、存储及导出1年以上数据。◆具备声纹振动信号时域波形展示、频谱分析(基频为100Hz)功能，可自动提取峰值频率、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，以作为GIS运行状态分析参数，用户可设置报警阈值。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算，当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线的互相关系数：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。
3.3GZAFV-01系统的监测数据信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。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标准化实施路径。本地振动声学指纹在线监测监测异常处理
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4.2智慧化功能4.2.1具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动信号及驱动电机电流信号，完成OLTC信号包络、ATF图谱等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，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。4.2.2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。智能振动声学指纹在线监测监测人员
