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變壓器振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)圖譜

來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-06-12

從振動(dòng)和聲學(xué)數(shù)據(jù)中提取有用的特征,以便建立設(shè)備的聲學(xué)指紋,通常會(huì)用到以下信號(hào)處理技術(shù):傅里葉變換(FFT):用于分析信號(hào)在頻域中的特性,可以識(shí)別出設(shè)備運(yùn)行時(shí)的固有頻率和諧波成分。短時(shí)傅里葉變換(STFT):與FFT相比,STFT能夠展示信號(hào)隨時(shí)間變化的頻率特性,適用于非平穩(wěn)信號(hào)的分析。小波變換:具有良好的時(shí)頻局部化特性,能夠在多尺度上分析信號(hào),適合捕捉瞬態(tài)事件和局部特征。包絡(luò)檢測(cè):用于提取振動(dòng)信號(hào)的振幅包絡(luò),可以用來表示信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性。頻譜分析:通過計(jì)算信號(hào)的功率譜密度(PSD)或幅值譜,可以識(shí)別出信號(hào)的頻率成分和能量分布。時(shí)頻分析方法:如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等,這些方法能夠提供信號(hào)的時(shí)頻表示,有助于分析復(fù)雜非線性和非平穩(wěn)信號(hào)。模態(tài)分析:通過識(shí)別設(shè)備振動(dòng)的模態(tài)特性,可以提取出與設(shè)備結(jié)構(gòu)和損傷相關(guān)的特征。熵分析:如時(shí)域熵、頻域熵或小波熵,這些方法可以量化信號(hào)的不確定性和復(fù)雜性,有助于識(shí)別設(shè)備狀態(tài)的變化。統(tǒng)計(jì)分析:包括均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)參數(shù),可以描述信號(hào)的波動(dòng)性和穩(wěn)定性。高階統(tǒng)計(jì)量:如偏度和峰度,它們可以提供信號(hào)分布形狀的信息,有助于識(shí)別異常模式。杭州國洲電力科技有限公司的團(tuán)隊(duì)介紹與技術(shù)研發(fā)實(shí)力。變壓器振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)圖譜

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4.1.6通過繞組及鐵芯聲紋振動(dòng)信號(hào)頻譜分析可自動(dòng)識(shí)別峰值頻率偏移及諧波增量,實(shí)時(shí)分析繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)。4.1.7具有自動(dòng)繪制聲紋振動(dòng)和電流信號(hào)的歷史數(shù)據(jù)曲線趨勢(shì)功能。4.1.8閾值超限告警功能:實(shí)時(shí)分析信號(hào)發(fā)展趨勢(shì),實(shí)現(xiàn)閾值超限自動(dòng)告警,支持短信發(fā)送告警信息。4.1.9智能分析功能:軟件內(nèi)置典型故障特征的數(shù)據(jù)庫,可與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),通過信號(hào)波形、時(shí)間長度和幅值等特征值,診斷分析故障類型;也可添加新監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),方便后期橫向、縱向比較;可將同一廠家同一型號(hào)的正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入保存,便于對(duì)該廠家、型號(hào)的變壓器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)曲線進(jìn)行比對(duì)分析。4.1.10具有報(bào)表分析功能,自動(dòng)計(jì)算并保存重合度、動(dòng)作時(shí)間、能量分布、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動(dòng)峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關(guān)系數(shù)等特征參量,并生成分析報(bào)表。質(zhì)量振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)技術(shù)交流杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)發(fā)展歷程與技術(shù)創(chuàng)新成果。

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3.3GZAFV-01系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信號(hào)分析與處理3.3.1OLTC運(yùn)行狀態(tài)分析OLTC動(dòng)作時(shí),典型聲紋振動(dòng)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)如下圖3.4所示。通過分解時(shí)域內(nèi)典型信號(hào)區(qū)間,可有效判斷OLTC驅(qū)動(dòng)電機(jī)啟動(dòng)、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關(guān)動(dòng)作、驅(qū)動(dòng)電機(jī)制動(dòng)等動(dòng)作順序,進(jìn)而分析OLTC的運(yùn)行狀態(tài)。然而,以上通過典型信號(hào)分析判斷OLTC的運(yùn)行狀態(tài)需要豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),為方便監(jiān)測(cè)人員快速完成診斷任務(wù),需通過多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)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(shí)頻分布矩陣的信號(hào)比對(duì)等多種核心算法,實(shí)現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測(cè),降低OLTC運(yùn)行的故障風(fēng)險(xiǎn)。

3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動(dòng)信號(hào)多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號(hào)經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細(xì)分量,計(jì)算各層詳細(xì)分量信號(hào)能量,可獲得信號(hào)能量分布曲線。比對(duì)正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線,可判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài),并提取互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動(dòng)信號(hào)能量分布曲線比對(duì)。

3.3.1.4時(shí)頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量分布矩陣,同時(shí)反映原始信號(hào)時(shí)域、頻域特性及能量分布。將信號(hào)時(shí)頻分布矩陣分為6個(gè)區(qū)間,計(jì)算各區(qū)間平均值作為特征參量,用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對(duì)。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻能量矩陣。 杭州國洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)功能的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力。

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電力系統(tǒng)中的開關(guān)類設(shè)備主要包括GIS、AIS(敞開式斷路器)、GIS/敞開式的隔離開關(guān)、開關(guān)柜斷路器等。各類開關(guān)設(shè)備的材料、工藝、設(shè)計(jì)、安裝過程中的缺陷以及頻繁動(dòng)作極易引起機(jī)械故障,嚴(yán)重時(shí)更會(huì)導(dǎo)致電氣火災(zāi)、停電等事故,現(xiàn)有狀態(tài)檢修方式的試驗(yàn)周期長、耗費(fèi)人力物力、檢修效率低等缺點(diǎn),較大地影響設(shè)備正常運(yùn)行。GIS是當(dāng)今輸電網(wǎng)絡(luò)中一種應(yīng)用***的電氣設(shè)備。通過將變電站中斷路器、隔離開關(guān)、接地開關(guān)、PT、CT、避雷器、連接母線、電纜終端、進(jìn)出線套管等一次設(shè)備經(jīng)過優(yōu)化設(shè)計(jì)并有序地結(jié)合為整體,在金屬殼內(nèi)封裝起來,內(nèi)部充SF6氣體作為滅弧和絕緣介質(zhì)組成的封閉組合電器。與傳統(tǒng)的敞開式相比較,GIS具有占地面積小、可靠性高、安全性強(qiáng)、運(yùn)行維護(hù)工作量很小等優(yōu)點(diǎn),因而被大量使用在重要負(fù)荷、樞紐變電站中。但由于其采用全封閉結(jié)構(gòu),一旦發(fā)生故障,影響范圍大并且難以準(zhǔn)確定位及快速搶修,將會(huì)帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。隨著GIS逐步在特高壓輸電網(wǎng)絡(luò)推廣應(yīng)用,設(shè)備故障所造成的影響將進(jìn)一步加大。杭州國洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)系統(tǒng)的安全性設(shè)計(jì)。專注振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

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4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計(jì)算能力,就地采集并處理聲紋振動(dòng)信號(hào)及驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流信號(hào),完成OLTC信號(hào)包絡(luò)、ATF圖譜等分析,完成繞組及鐵芯振動(dòng)信號(hào)頻譜分析及參數(shù)計(jì)算,根據(jù)傳輸層要求統(tǒng)一通訊接口及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),根據(jù)平臺(tái)層及應(yīng)用層要求上傳分析結(jié)果。4.2.2具備實(shí)物ID管理功能,提供OLTC、繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)信息鏈接入口,可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)及趨勢(shì)。通過掃碼或RFID識(shí)別設(shè)備,讀取設(shè)備ID信息,通過站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)(4G/5G/WIFI)傳輸給云端服務(wù)器,向服務(wù)器請(qǐng)求該設(shè)備的詳細(xì)信息,以及詳細(xì)的運(yùn)行狀態(tài),測(cè)試信息等。變壓器振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)圖譜