数据采集装置---GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统的数据采集装置由采集模块、信号处理模块、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。采集模块实现6路机械振动信号及1路驱动电机电流信号采集，信号处理模块实现信号放大、信号滤波、信号检波及A/D转换等功能。利用系统电路设计对采集的振动信号和电流信号进行处理，保证信号的有效性和可靠性，将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号，便于主机系统进行数据处理分析。电源模块包括电源输入（220V）及降压转换，为数据采集装置供电。USB接口用于现场信号获取、调试；4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。杭州国洲电力振动声学指纹监测系统的技术优势。杭州电抗器振动声纹监测使用说明书
振动声学指纹监测技术简介
20世纪80年代，振动声学指纹监测技术***被日本学者应用于断路器的故障检测中，发展至今，该技术先后应用于变压器、GIS等设备的状态评估。该方法的基本思想是利用振动加速度传感器，非介入性地监测设备运行过程中的振动声学指纹信号，获取设备状态信息和作模式，从而实现对绕组变形、机构卡滞、松动、变形、磨损、润滑等机械隐患或故障的自动诊断。国内外关于该项技术的应用尚处于起步阶段，形成的标准包括《IEC60076-10Powertransformers-Part10:Determinationofsoundlevels》、《GB-T1094.10-2003电力变压器第10部分：声级测定》、《DLT1540-2016油浸式交流电抗器（变压器）运行振动测量方法》、《国家电网公司变电检测通用管理规定第11分册机械振动检测细则》。现有标准*规定振动加速度幅值、振动位移、声压级等参量的测量，缺少有效的故障诊断和设备状态评价方法。本汇编材料为我公司结合多年研发及现场实测经验，形成的电力设备振动声学指纹监测技术体系。 便携式振动型振动声纹销售方法杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测系统技术术语和定义。
有载分接开关（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振动信号。振动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，从而使驱动电机电流发生变化。因此，可通过监测驱动电机电流在线检测OLTC的运行状况，且电流信号与振动声学指纹信号的结合分析，可更加有效的判断OLTC故障。
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测系统技术规范:6.技术要求:6.1一般要求6.1.1使用环境条件振动声学指纹监测系统的使用环境要求如下：a)环境温度：－10℃+50℃；b)环境相对湿度：50℃（590）%RH；c)大气压力：80kPa110kPa。6.1.2工作电源振动声学指纹监测系统的工作电源，应使用下述直流或交流电源：a)直流电源：5V36V电池；b)交流电源：220（1±10%）V，频率50（1±5%）Hz。6.2通用技术要求通用技术要求按照Q/GDW11304.1-2015中的相关条目执行。6.3功能要求6.3.1基本功能振动声学指纹监测系统应满足的基本功能按照Q/GDW11304.1-2015中5.2.1规定执行。6.3.2诊断型专项功能a)加速度传感器采用**固定基座及磁吸方式安装在设备金属外壳，不应改变电气设备原有的连接方式；杭州国洲电力科技有限公司GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术方案。
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统包络分析：为提高在线监测的准确度，GZAF-1000T系统的数据采集装置通常采用高采样率获取振动声学信号及驱动电机电流信号，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，GZAF-1000T系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。有载分接开关振动声学信号和驱动电机电流信号包络分析如下图8的A和B所示。杭州国洲电力科技有限公司GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统相关标准。杭州便携式振动型振动声纹组件
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振动声学指纹监测技术的实际成效与意义
振动声学指纹监测技术适用于变压器/电抗器（绕组、有载分接开关、铁心等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的在线监测与故障诊断，不影响其正常运行，且与设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点。主要意义和功能如下：1、采用带电检测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；2、减少了人员进站检查的运维成本；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；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，提高在线监测准确度。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、符合智慧变电站建设原则，监测系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹及其它信号，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。 杭州电抗器振动声纹监测使用说明书
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