国产振动监测数据

时间:2023年07月19日 来源:

如下图14(b)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,以作为变压器运行状态的分析参数。各特征参量定义及解释如下:(1)峰值频率:频谱图中比较大幅值对应的频率值。(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,计算公式如下公式1所示:公式1:总谐波畸变率计算公式公式1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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测频谱分析。国产振动监测数据

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3.4系统功能3.4.1基本功能Ø支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析;Ø具有时间触发和电流触发功能,可手动选择信号触发方式;Ø可将任意两次测量的图谱进行相似度分析,并自动计算图谱的重合度;Ø具有先进的能量谱分析功能,并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率;Ø独有的信号处理功能,生成振动声学指纹信号ATF图(**算法,**所有),更直观、更便捷分析有载分接开关及绕组和铁芯的运行状态;Ø具有绕组及铁芯振动声学指纹信号频谱分析功能,自动识别峰值频率偏移及谐波增量,实时分析绕组及铁芯运行状态;Ø振动声学指纹信号和电流信号历史数据曲线趋势功能;Ø信号阈值告警功能,软件自动分析信号增长趋势,实现自动告警,也可手动设置告警阈值,支持短信告警;什么是振动监测平台GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统声纹振动监测与诊断技术的应用意义。

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七、技术交流与投运业绩GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和世纪站、泰安天平站等),实现大型电力设备的全振动在线监测与故障诊断,有效的提高电力设备运行的可靠性。同时,我公司积极与各科研院所(南网电科院、广东电科院广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院等)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商(上海华明、贵州长征、德国MR等)、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作,不断丰富各型变压器的声纹振动样本数据库。

3.2.3云平台服务器各项监测的数据经现场的数据采集装置通过4G/5G无线传输模组(或电力光纤专网)传送至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的查看系统监测与诊断内容,对变压器进行运行状态的监测与诊断分析。云平台系统结构图如下图7所示,采用B/S结构(浏览器/服务器模式),提供本系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务,便于管理。3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时,典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序,进而分析分接开关的运行状态。GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统。

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四、功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时的采集、显示及分析;4.1.2具有时间触发和电流触发功能,可手动选择信号触发方式;4.1.3可将任意两次监测的图谱进行相似度分析,并自动计算图谱的重合度;4.1.4具有先进的能量谱分析功能,并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率;4.1.5独有的信号处理功能,生成振动信号及声纹信号ATF图(**算法,**所有),更直观、更便捷分析OLTC、绕组和铁芯的运行状态;4.1.6具有绕组和铁芯的声纹振动信号频谱分析功能,自动识别峰值频率偏移及谐波增量,实时分析绕组及铁芯运行状态;4.1.7振动、声纹和电流信号的历史数据曲线趋势功能;GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统产品验收服务。高压开关振动监测牌子有哪些

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Ø自动提取分合动作时间、电机峰值电流、电机电流燃弧时间、电流抖动振动声学高幅值关键特征、振动声学脉动关键特征等参量;Ø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。下图2所示为隔离开关典型振动声学指纹及电机电流信号时域谱图:国产振动监测数据

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