研发的振动供应
(4)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量矩阵。3.3.2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。各特征参量定义及解释如下:GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统技术-GIS及开关柜的断路器监测技术背景。研发的振动供应
变压器有载分接开关振动声学指纹监测技术背景:有载分接开关(OLTC)切换过程中,分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生振动信号。振动信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息,可反映分接开关结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,从而使驱动电机电流发生变化。因此,可通过监测驱动电机电流在线检测OLTC的运行状况,且电流信号与振动声学信号的结合分析,可更加有效的判断OLTC故障。GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动振动哪里有杭州国洲电力科技有限公司专注于振动声学指纹监测技术的研发与服务。
变压器/电抗器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组振动信号的基频为100Hz。由于变压器/电抗器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器/电抗器的绕组变形或铁芯故障后,振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,振动信号分量可以作为区别绕组变形故障与铁芯故障的重要依据,采用振动分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。
4.3GZWS-03L型SF6气体综合监测子系统GIS采用SF6作为绝缘和灭弧介质,而SF6一旦发生泄漏或绝缘性能下降就将严重威胁其安全运行,实施SF6气体在线监测对确保GIS安全稳定运行具有重要意义。SF6气体监测单元主要功能特性如下:具备SF6气体压力、温度、密度及湿度实时监测功能,并可检测SO2、H2S和CO三种SF6气体分解产物;具备数据自动采集、本地存储、信号远传、趋势分析及展示、异常报警(包括监测数据超标、监测功能故障和通信中断)功能;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;用户可定义设置报警与闭锁门限值;采用全封闭设计,外形独特美观,传感器、电源、数据输出电路和监测显示器安装在同一机壳内;具备自动和手动两种工作模式;在自动模式下,监测动态数据刷新时间间隔可设定,**小可设定值不高于15分钟;在手动模式下,可即时启动测量。振动监测技术交流与投运业绩。
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:GZWS-03L 型SF6 气体综合监测子系统。杭州服务的振动系统使用说明书
GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统售后服务。研发的振动供应
传感器: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。为保持检测点的同一性,便于后期历史数据对比,建议所有振动传感器底座长期固定在变压器/电抗器外壁上。传感器安装示意图如下图3所示,变压器/电抗器声学指纹监测系统所有传感器单元均与变压器/电抗器本体无电气连接,安装简单方便,适用于在线监测或带电检测。(注:传感器数量及安装位置可根据具体技术规范或方案调整。)研发的振动供应
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