GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测功能特点

时间:2024年03月31日 来源:

包络分析:为提高在线监测的准确度,GZAF-1000T系统的数据采集装置通常采用高采样率获取振动声学信号及驱动电机电流信号,然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析,简化并反映原始信号特征,便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题,因此,GZAF-1000T系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。有载分接开关振动声学信号和驱动电机电流信号包络分析如下图8的A和B所示。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术方案。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测功能特点

GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测功能特点,振动声学指纹在线监测

系统功能:3.4.2监测系统的智慧化功能具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号,完成有载分接开关信号包络、ATF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;具备实物ID管理功能,提供有载分接开关、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。根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量(互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF图谱特征参量(六等分区间均值)、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量,采用深度学习算法,自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断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,杭州断路器振动声学指纹在线监测传感器GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测频谱分析。

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数据采集装置安装在密封箱体内,在线监测型挂壁式主机使用强力磁铁吸附在变压器/电抗器的外壁(如下图5B所示),同时采集箱外侧涂抹胶水粘合。系统各种传感器、通信模块和前端主控单元统一采用220V供电方式。采集箱外部设有5个防水接口,分别为振动传感器接入孔防水接口、电流信号防水接口、电源线缆防水接口、USB信号防水接口、采集箱进出线孔,安装防水接头、机械振动信号、电流信号引入线缆孔安装双防12-PG13.5接头、通信引入线缆采用PG16型防水接头,并内外两边涂胶处理,进入双防接头之前的线缆均套金属保护管,采集箱内部接线端子做密封保护,确保采集箱内部整体密封。

功能特性:采用加速度传感器监测GIS本体振动声学指纹信号,监测单元具备多个感知点开展实时的连续性或周期性的自动监测功能;具备分析诊断功能:监测单元可向综合分析单元传送标准化数据、分析结果和预警信息,并接收下传的控制命令;具有比对分析功能:可将监测数据与标准信号、历史监测信号进行比对分析;具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能,可连续监测、存储及导出1年以上数据;具备振动声学指纹信号时域波形展示、频谱分析(基频为100Hz)功能,可自动提取峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量,以作为GIS运行状态分析参数,用户可设置报警阈值。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1所示为正常状态与异常状态时,杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术说明。

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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。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测时频能量分布矩阵(ATF图谱)。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测技术背景

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测能量分布曲线。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测功能特点

重合度对比如图9所示,包络分析后可快速实现历史信号重合度对比分析,更直观地判断有载分接开关运行状态。为量化信号重合度对比,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,有载分接开关可能存在故障。能量分布曲线基于小波变换的振动信号多分辨率分析结果如下图10所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。对比正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断有载分接开关运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。图11为正常状态与异常状态振动信号能量分布曲线对比。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测功能特点

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