杭州断路器振动声学指纹在线监测主界面

系统结构：GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，系统机构图如下图2所示。传感器：GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统传感层由6路压电式加速度传感器及1路电流传感器构成，各传感器外观及参数如下表1所示。压电式加速度传感器集成电荷放大器，将振动信号转换成与之成正比的电压信号；电流传感器采用微型卡扣结构，便于现场安装，节省空间。采用3路压电式加速度传感器获取有载分接开关振动信号，振动传感器通过固定底座安装在变压器/电抗器外壁，安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向，且尽量靠近分接开关触头组处。采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号，电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况，传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测主界面。杭州断路器振动声学指纹在线监测主界面

敞开式断路器监测:功能特性敞开式断路器机械特性监测单元主要功能特性如下：具备断路器振动声学指纹、分合闸线圈电流、储能电机电流、行程、分合闸位置监测功能；具备振动信号、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、行程、分合闸位置、分合闸次数等参数；监测单元支持多通道信号同步采集，通道数不小于8个；支持历史数据与实测数据对比分析、不同通道测量数据的横向及纵向对比功能；电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第7页共12页具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据；断路器每次动作后，监测单元主动评估断路器运行状态，并自动上传分析结果；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对比开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比，GZAF-1000S监测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互相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当互相关系数接近0时，被测设备可能存在故障。杭州电抗器振动声学指纹在线监测技术背景GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统相关标准。

云平台服务器：数据经现场采集装置采集后，通过4G/5G无线传输模组（或电力光纤专网）传送至电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第10页共29页云服务器进行存储及深度计算，远端通过浏览器登录云服务器可随时随地查看系统监测内容，对变压器/电抗器进行运行监测及诊断分析。云平台系统结构图如下图6所示，采用B/S结构（浏览器/服务器模式），提供监测系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务，便于管理。信号分析与处理有载分接开关运行状态分析

系统功能：智能分析功能：系统软件内置海量故障特征的数据库，可与测得的数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，诊断分析故障类型；也可添加新测得的数据，方便后期横向、纵向比较；软件可将同一厂家同一型号的正常检测数据进行导入保存，便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析；具有报表分析功能，自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量，并生成分析报表。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术方案。

系统功能：结合变压器/电抗器的带电检测、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/电抗器地振动声学指纹频谱时，系统可以自动去查询变压器/电抗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/电抗器可能存在绕组变形地异常。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统技术说明。杭州断路器振动声学指纹在线监测主界面

GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统遵循标准。杭州断路器振动声学指纹在线监测主界面

时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取振动声学指纹信号时频能量分布矩阵，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，用于有载分接开关正常状态与异常状态对比。下图12为正常状态下振动声学指纹信号时频能电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第14页共29页量矩阵。图12振动声学指纹信号时频能量矩阵绕组及铁芯运行状态分析下图13(a)为变压器/电抗器运行时的绕组及铁芯振动声学指纹的时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析振动声学指纹信号，实现在线状态下的故障监测。如下图13(b)所示，基于振动声学指纹信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量，以作为变压器/电抗器运行状态的分析参数。杭州断路器振动声学指纹在线监测主界面