杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测软件界面

软件界面4.1远端后台软件管理远端后台管理软件通过云服务器账户登录，选择管理对象。图164.2设备信息管理设备信息管理界面包括设备名称、位置、编号等基本信息。图17电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第19页共29页4.3主界面软件主界面包括项目管理、多通道信号同步显示、分析及其他工具及基本分析结果显示，可实现信号包络、重合度对比、能量分布、时频分布(ATF)等分析。图184.4包络分析振动声学指纹及驱动电机电流信号的包络分析可简化信号，直观反映设备运行状态。图19电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第20页共29页4.5历史数据对比实现正常状态信号与实时采集信号对比、历史数据横向纵向对比。图204.6频谱分析进行振动声学指纹地时域信号频谱分析，提取信号频域特征参量。图21电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第21页共29页4.7运行状态告警设备异常状态报警，可选择告警发送方式。图224.8报表生成功能目标变压器/电抗器诊断结果生成报表功能。图23杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能特性。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测软件界面

GIS及开关柜的断路器监测:技术背景:断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第9页共12页入或切除相应的线路或电气设备，以确保电力系统安全运行。实现对断路器的在线监测，准确得知断路器的工作状态和故障部位，可以有效减小维护工作量，增强检修的针对性，***提高供电系统可靠性和经济性。振动声学指纹信号、线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器在线监测中非常重要的参数，是衡量断路器性能优劣的重要指标，因此通过在线监测系统准确提取振动声学指纹、分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值，对判断断路器的健康状态具有重要意义。GIS振动声学指纹在线监测技术交流GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS本体监测功能特性。

现场图样GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统包括便携型带电检测（分体机的如下图4C、一体机的如下图4D）、固定型在线监测（标准1U式的如下图4E、壁挂式监测单元的如下图4F）等机型。其中，便携式一体机结构轻巧，适用于高压开关的带电检测及定期检修，标准监测单元与壁挂式监测单元适用于高压开关类设备的长期在线监测与故障诊断。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，GIS本体振动声学指纹信号时域波形及频域谱图：

(3)频谱互相关系数(r)：正常状态与实时测得振动信号频谱图之间的相似度，计算公式如下：=[−−[−[−2其中和分别为正常状态与实时测得振动信号的频域分布，平均值，互相关系数范围为0~1。正常运行时，相关系数应接近于1；存在故障时，信号频率分布发生改变，互相关系数减小。(4)频率复杂度(FCA)：频率复杂度的定义与信息熵类似，频率成分越复杂，对应的频率复杂度特征量越大，计算公式为：=−ln =其中f=100,200,…,2000Hz,f的谐波比重值。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统相关标准。

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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术方案。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测软件界面

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测重合度对比。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测软件界面

系统功能：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，进行数据的多参量融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制，多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性，而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器/电抗器地振动声学指纹频谱时，系统可以自动去查询变压器/电抗器地历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器/电抗器可能存在绕组变形地异常。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测软件界面

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