声纹振动声学指纹在线监测监测试验报告

变压器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下，均会使绕组及铁芯压紧程度降低，绕组及铁芯故障分别约占变压器整体故障的36%和4%，对变压器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等，以上故障类型均可能导致绕组变形。传统的绕组变形监测方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*适用于离线或停电监测。铁芯典型故障包括压铁松动、接地不良、夹件松动或损伤，常用监测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测设备信息管理。声纹振动声学指纹在线监测监测试验报告

从振动和声学数据中提取有用的特征，以便建立设备的声学指纹，通常会用到以下信号处理技术：傅里叶变换（FFT）：用于分析信号在频域中的特性，可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换（STFT）：与FFT相比，STFT能够展示信号随时间变化的频率特性，适用于非平稳信号的分析。小波变换：具有良好的时频局部化特性，能够在多尺度上分析信号，适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测：用于提取振动信号的振幅包络，可以用来表示信号的动态特性。频谱分析：通过计算信号的功率谱密度（PSD）或幅值谱，可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，这些方法能够提供信号的时频表示，有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析：通过识别设备振动的模态特性，可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析：如时域熵、频域熵或小波熵，这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性，有助于识别设备状态的变化。统计分析：包括均值、方差、标准差等统计参数，可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量：如偏度和峰度，它们可以提供信号分布形状的信息，有助于识别异常模式。在线声纹振动声学指纹在线监测欢迎选购GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测运行状态告警。

GZAFV-01系统的IED/主机形态分便携式带电监测（分体机，如上图3.3、一体机）、长期固定在线监测式（标准1U的IED，如上图3.3）等机型。其中，便携式一体机结构轻巧，适用于带电巡检、故障诊断；标准监测单元与壁挂式监测单元适用于长期在线监测与故障诊断。6.12020年10月20日，我公司荣获国网公司设备部的邀请，委派技术智造中心总监王国明博士参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会，向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《声纹振动监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报，获与会领导和**们的高度认可。如下图6.1所示。

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。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测绕组及铁芯运行状态分析。

敞开式断路器监测功能特性◆具备声纹振动、电流波形、行程曲线、压力变化等记录及展示，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、行程、动/静触头分/合闸位置和次数等参数。◆IED/主机支持多通道监测数据的实时同步采集，通道数不小于8个（可定制）。◆具有比对分析功能：可将现测与标准/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、复电自启动、自复位的功能，可连续实时监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据。◆断路器每次动作后，IED/主机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：接近1时，被测设备是接近正常状态。接近0时，被测设备是可能存在故障的异常状态。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统功能。在线声纹振动声学指纹在线监测互惠互利

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统功能。声纹振动声学指纹在线监测监测试验报告

3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号。如下图3.10b所示，基于声纹振动信号的频域分布，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作为分析参数。各特征参量定义及解释如下：

3.3.2.1峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1为100Hz基频分量有效值，Vi为各谐波分量有效值，i为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较小；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大 声纹振动声学指纹在线监测监测试验报告