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(3)頻譜互相關系數(r)：正常狀態與實時測得振動信號頻譜圖之間的相似度，計算公式如下：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2其中Xi和Yi分別為正常狀態與實時測得振動信號的頻域分布，X和Y為對應信號的平均值，互相關系數范圍為0~1。正常運行時，相關系數應接近于1；存在故障時，信號頻率分布發生改變，互相關系數減小。(4)頻率復雜度(FCA)：頻率復雜度的定義與信息熵類似，頻率成分越復雜，對應的頻率復雜度特征量越大，計算公式如下：FCA=-fpfln?(pf)pf=EfEf=100Hz+Ef=200Hz+?+Ef=200Hz其中f=100,2...

3.1.2功能特點?采用加速度傳感器監測GIS本體振動信號，監測主機/IED具備多個傳感測點連續實時或周期性自動監測功能；?具備診斷分析功能，監測主機/IED可向綜合分析單元傳送標準化數據、分析結果和預警信息，并接收下傳控制命令；?具有比對分析功能，可將測量數據與標準信號、歷史測量信號進行比對分析；?具有斷電不丟失存儲數據、復電自啟動、自復位的功能，可連續監測、存儲及導出1年以上數據；?具備振動信號時域波形展示、頻譜分析(基頻為100Hz)功能，可自動提取峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量，作為GIS運行狀態分析參量，且用戶可定義設...

GZAFV-01系統的功能特點4.1基本功能4.1.1支持多通道信號同步實時地采集、顯示及分析。4.1.2具有時間觸發和電流觸發功能，可手動選擇信號觸發方式。4.1.3可將任意兩次測量的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度。4.1.4具有先進的能量譜分析功能，并能自動識別能量譜比較大的高低頻能量頻率。4.1.5獨有的信號處理功能，生成聲紋振動信號ATF圖譜（系我公司***軟著權的《變壓器有載分解開關及繞組振動測試軟件V1.0》中的**核心算法），更直觀、更便捷分析OLTC及繞組和鐵芯的運行狀態。4.1.6通過繞組及鐵芯聲紋振動信號頻譜分析可自動識別峰值頻率偏移及諧波增量，實時分析繞組及鐵...

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種全新的視角。OLTC 在運行過程中，其內部觸頭的分 / 合操作會產生一系列復雜的物理現象，這些現象都會反映在 AFV 信號中。觸頭在分 / 合過程中，由于材料的消耗和機械應力的作用，會逐漸出現凹凸不平和變形，這會導致觸頭壓力和接觸電阻發生變化，進而改變 OLTC 的振動特性。通過 AFV 傳感器對 OLTC 的振動信號進行持續監測和分析，我們可以實時掌握觸頭的狀態。一旦發現振動信號出現異常變化，就可以判斷出 OLTC 可能存在觸頭故障，及時采取措施進行處理，確保電力系統的安全穩定運行。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統技...

11、DL/T1540油浸式交流電抗器（變壓器）運行振動測量方法；12、DLT1694.2高壓測試儀器及設備校準規范第2部分：電力變壓器分接開關測試儀；13、DL/T1805電力變壓器用有載分接開關選用導則；14、DL/T1051電力技術監督導則；15、DL/T1054高壓電氣設備絕緣技術監督規程；16、DL/T11771000kV交流輸變電設備技術監督導則；17、Q/GDW383智能變電站技術導則；18、Q/GDWZ410高壓設備智能化技術導則；19、Q/GDWZ414變電站智能化改造技術規范；20、Q/GDW561輸變電設備狀態監測與診斷系統技術導則；21、Q/GDW739輸變電設備狀態監...

在運用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態判斷時，要充分認識到 OLTC 故障類型與振動特性之間的緊密聯系。OLTC 內部的故障，無論是觸頭問題還是彈簧彈性下降，都會通過振動信號表現出來。以觸頭磨損為例，隨著磨損程度的加深，觸頭間的接觸面積減小，接觸電阻增大，在分 / 合過程中產生的沖擊力也會相應改變，從而導致 OLTC 振動信號的幅值和頻率發生變化。通過對 AFV 信號的長期監測和分析，建立起故障類型與振動特征之間的對應關系，我們就能在 OLTC 出現故障的早期及時發現并進行處理，提高電力系統的可靠性。杭州國洲電力科技有限公司的企業文化與社會責任。振動監測值圖20本系統的信號包絡分析界...

AFV信號分析法AFV信號分析法是采用AFV傳感器監測AFV信號，獲得OLTC的狀態數據和工作模式，從而對其狀態進行判斷的方法。OLTC在切換時，其內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦都會產生脈沖沖擊力，該信號會通過靜觸頭或變壓器油傳到變壓器箱壁上。傳到變壓器外殼上的振動是內部多種激勵現象的響應，包含著大量的設備機械狀態數據。OLTC的故障類型與其振動特性的變化存在著緊密關系，通過對AFV信號的監測和診斷，即可判斷出OLTC切換時間的變化、觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降和電弧等故障，從而可以診斷出OLTC處于正常狀態或是故障狀態。觸頭在分/合的切換過程中，由于伴隨著機械、化學、頭材料消耗，造...

運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態，需要關注 OLTC 振動信號的多維度特征。OLTC 切換時產生的振動信號，其頻率、幅值、相位等特征都與設備的運行狀態密切相關。例如，當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，振動信號的頻率分布會發生變化，高頻成分會增多；幅值也會隨著磨損程度的加深而增大。同時，信號的相位可能會發生偏移，這反映了內部機械結構的相對位置變化。通過對這些多維度特征的綜合分析，我們可以更加準確地判斷 OLTC 的故障類型和狀態，為設備的維修和保養提供更***的信息，確保電力系統的可靠運行。聲學指紋振動監測產品有哪些？在線振動監測研究3.2.1.1OLTC監測與診斷：=1\*GB3...

OLTC 的正常運行對電力系統的穩定性至關重要，而 AFV 信號分析法是保障其穩定運行的重要工具。OLTC 在切換過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦會產生復雜的振動信號，這些信號蘊含著豐富的設備健康信息。通過 AFV 傳感器監測這些信號，我們可以實時了解 OLTC 的工作狀態。例如，當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，其振動信號的阻尼特性會發生改變，信號的衰減速度與正常狀態不同。借助 AFV 信號分析法，我們能夠準確捕捉到這些細微變化，及時發現故障隱患，采取針對性的維修措施，確保 OLTC 始終處于良好的運行狀態。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的政策支持背景。開關設備聲...

五、系統軟件簡介（以在線版為例）5.1遠端后臺管理軟件：通過云服務器賬戶登錄，選擇管理對象。圖17本系統的遠端后臺管理軟件界面5.2設備信息管理界面：包括設備名稱、位置、編號等基本信息的填寫。圖18被試品的信息管理界面5.3主界面：包括項目管理、多通道信號同步顯示、分析及其他工具及基本分析結果顯示，可實現信號包絡、重合度對比、能量分布、時頻分布(ATF)等分析。圖19本系統的軟件主界面5.4聲紋振動及驅動電機電流的信號包絡分析可簡化信號，直觀反映設備運行狀態。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的科研合作背景。浙江研發振動監測是什么GZAFV-01系統已成功應用于智能變電站、智慧變...

22、國家電網公司變電監測與診斷管理規定（試行）第11冊機械振動監測與診斷細則；23、中電聯T/CET標準：變壓器有載分接開關機械特性的聲紋振動分析法；24、南方電網公司新技術應用指南(2018年版)：變電設備運維檢修技術-聲學指紋技術；25、IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods（IEC60214.1分接開關第1部分：性能要求和試驗方法）；26、IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines（IEC60214.2分接開關第2部分：應用指南）；27、I...

11、DL/T1540油浸式交流電抗器（變壓器）運行振動測量方法；12、DLT1694.2高壓測試儀器及設備校準規范第2部分：電力變壓器分接開關測試儀；13、DL/T1805電力變壓器用有載分接開關選用導則；14、DL/T1051電力技術監督導則；15、DL/T1054高壓電氣設備絕緣技術監督規程；16、DL/T11771000kV交流輸變電設備技術監督導則；17、Q/GDW383智能變電站技術導則；18、Q/GDWZ410高壓設備智能化技術導則；19、Q/GDWZ414變電站智能化改造技術規范；20、Q/GDW561輸變電設備狀態監測與診斷系統技術導則；21、Q/GDW739輸變電設備狀態監...

4.1.9智能分析功能：軟件內置典型故障特征的數據庫，可與監測數據進行比對，通過信號波形、時間長度和幅值等特征值，診斷分析故障類型；也可添加新監測數據，方便后期橫向、縱向比較；可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存，便于對該廠家、型號的變壓器監測數據曲線進行比對分析。4.1.10具有報表分析功能，自動計算并保存重合度、動作時間、能量分布、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數等特征參量，并生成分析報表。4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動信號及驅動電機電流信號，完成OLTC信號包絡、ATF圖譜等分析，完成繞組及鐵芯...

OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內典型信號區間，可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析OLTC的運行狀態。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便監測人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態。GZAFV-01系統結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實現OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期隱患監測，降...

OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內典型信號區間，可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析OLTC的運行狀態。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便監測人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態。GZAFV-01系統結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實現OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期隱患監測，降...

3.3信號分析與處理3.3.1OLTC運行狀態分析OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖8所示。通過分解時域內典型信號區間，可有效判斷分接開關驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析分接開關的運行狀態。然而，以上通過典型信號分析判斷分接開關的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便技術人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確的判斷開關狀態。變壓器聲紋振動監測與診斷系統結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號對比等多種核芯算法，實現OL...

GIS在運行過程中除了機械故障會導致異常振動外，放電性故障（如絕緣子內部缺陷、螺絲松動懸浮電位放電、毛刺前列放電及金屬微粒放電等）也會導致聲紋振動信號的產生。因此，通過深入研究GIS外殼聲紋振動信號的特點，分析其信號特征，可發現GIS機械性故障及放電性故障，具有監測***、監測結果互相補充的特點。開展基于聲紋振動的狀態監測，可在在線狀態下及時發現開關設備的潛在故障，并及時預警，從而延長設備使用壽命，提高電網運行的可靠性。我公司以聲紋振動的監測為主，結合電流、位移等其他狀態量，開發故障診斷算法并提取相關特征參量，研制完成的監測系統適用于開關設備的帶電監測、在線監測（長期固定式、短期移動式）及疑似...

數據采集裝置安裝在密封箱體內，在線型的掛壁式主機使用強力磁鐵吸附在變壓器的外壁（如下圖6B所示），同時磁鐵外側涂抹強力膠水加強粘合。本系統的各類傳感器、通信模塊和前端主控單元統一采用220V供電方式。數據采集裝置防護箱的外部設有5個防水接口，分別是聲紋和振動信號傳感器接入孔防水接口、電流信號接入防水接口、電源線纜防水接口、USB信號防水接口、采集箱進出線孔，安裝防水接頭、振動信號、聲紋信號、電流信號引入線纜孔安裝雙防12-PG13.5接頭、通信引入線纜采用PG16型防水接頭，并內外兩邊涂膠處理，進入雙防接頭之前的線纜均套金屬保護管，采集箱內部接線端子做密封保護，確保采集箱內部整體密封。GZAF...

信號包絡分析 為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析 信號包絡重合度比對分析 信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關...

主要意義如下：6.1采用帶電監測/在線監測方式，不影響主設備正常運行，降低了電網風險；6.2減少了人員進站檢查的運維成本；6.3監測方式與設備無電氣連接，具有安全、可靠、安裝方便等優點；6.4采用獨特的時域分析、包絡分析、重合度對比、時頻矩陣分析等方法，并提峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量等特征參量，提高在線監測的準確度。6.5內置基于海量樣本的大數據和人工智能技術而建立的**分析型數據庫，可真實反應設備運行狀態，有效診斷繞組變形、機械卡澀、觸頭磨損、電動機構拒動等故障程度和類型；6.6符合智慧變電站建設原則，本系統的IED具備邊...

各特征參量定義如下：(1)峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。(2)總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)：所有50Hz整數倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式如下：THD=i=0nVi2V1其中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較小；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，總諧波畸變率變大。。。杭州國洲電力科技有限公司的企業簡介與主要技術優勢。電抗器振動聲紋監測產品介紹GZAFV-01T子系統的原理◆監測原理OLTC在...

ZAFV-01T子系統采用小型化設計，集成式架構，單元內綜合電機電流及AFV的信號監測功能，可監測OLTC的完整動作過程和振動狀況；可外接電流傳感器（CT卡鉗式），獲取電機電流信號。裝置提供RS485接口，對外通信和傳送監測數據。GZAFV-01T子系統包括數據服務器，通信模塊、AFV、電流傳感器，數據采集模塊，供電模塊。通過吸附在變壓器外壁上的3個AFV傳感器獲取AFV信號和1個電流傳感器獲取驅動電機電流信號，經現場的IED通過4G/5G無線傳送模塊傳送至平臺層數據服務器進行存儲，通過操控及監測數據分析軟件進行在線監測及診斷分析。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的可擴展性...

變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動。其中，由冷卻系統引起的基本振動頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內容。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。 OLTC切換過程中，分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產生聲紋振動信號，信號包含觸頭分合狀態、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息，可反映OLTC結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若...

4.1.9智能分析功能：軟件內置典型故障特征的數據庫，可與監測數據進行比對，通過信號波形、時間長度和幅值等特征值，診斷分析故障類型；也可添加新監測數據，方便后期橫向、縱向比較；可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存，便于對該廠家、型號的變壓器監測數據曲線進行比對分析。4.1.10具有報表分析功能，自動計算并保存重合度、動作時間、能量分布、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數等特征參量，并生成分析報表。4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動信號及驅動電機電流信號，完成OLTC信號包絡、ATF圖譜等分析，完成繞組及鐵芯...

如下圖14(b)所示，基于聲紋振動信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數特征參量，以作為變壓器運行狀態的分析參數。各特征參量定義及解釋如下：(1)峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。(2)總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)：所有50Hz整數倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式如下公式1所示：公式1：總諧波畸變率計算公式公式1中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較小；存在故障時，諧波分量增加且峰...

信號包絡分析 為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析 信號包絡重合度比對分析 信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關...

(2)重合度對比如下圖10所示，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度對比分析，更直觀的判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度對比，系統引入相關系數的計算。當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線相關系數接近1時，實時采集的信號接近正常運行狀態；當相關系數接近0時，OLTC可能存在故障。圖10信號重合度分析(3)能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析的結果如下圖11所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。對比正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、...

信號包絡分析 為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析 信號包絡重合度比對分析 信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關...

(3)頻譜互相關系數(r)：正常狀態與實時測得振動信號頻譜圖之間的相似度，計算公式如下：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2其中Xi和Yi分別為正常狀態與實時測得振動信號的頻域分布，X和Y為對應信號的平均值，互相關系數范圍為0~1。正常運行時，相關系數應接近于1；存在故障時，信號頻率分布發生改變，互相關系數減小。(4)頻率復雜度(FCA)：頻率復雜度的定義與信息熵類似，頻率成分越復雜，對應的頻率復雜度特征量越大，計算公式如下：FCA=-fpfln?(pf)pf=EfEf=100Hz+Ef=200Hz+?+Ef=200Hz其中f=100,2...

變壓器在生產、運輸、安裝過程中或在短路電流作用下，均會使繞組及鐵芯壓緊程度降低，繞組及鐵芯故障分別約占變壓器整體故障的36%和4%，對變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩定運行產生巨大威脅。繞組故障主要包括絕緣老化、受潮、匝間或繞組間短路、斷路及機械損傷等，以上故障類型均可能導致繞組變形。傳統的繞組變形監測方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*適用于離線或停電監測。鐵芯典型故障包括壓鐵松動、接地不良、夾件松動或損傷，常用監測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監測。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的科研合作背景。什么是振動監測設計4.2.3...