GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测硬件使用

时间:2024年03月26日 来源:

系统原理:变压器/电抗器振动主要包括有载分接开关切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、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、以及冷却装置工作时的振动。其中,由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz,不作为变压器/电抗器声学指纹监测的分析内容。变压器/电抗器内振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁,可由安装于外壁的加速度传感器测得。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指纹信号的结合分析,可更加有效的判断OLTC故障。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测云平台服务器。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测硬件使用

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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。杭州隔离开关振动声学指纹在线监测遵循标准杭州国洲电力科技有限公司各类高压开关监测系统的功能特点。

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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。

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电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第14页共29页量矩阵。图12振动声学指纹信号时频能量矩阵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。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统相关标准。

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(3)基频信号能量比(E):100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值,计算公式如下:电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第15页共29页=122其中100Hz基频分量的时域信号,为采样索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为振动声学指纹频谱图的主要成分,基频信号能量比应较大;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,基频信号能量比变小。(4)互相关系数(r):正常状态与实时测得振动声学指纹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声学指纹信号的频域分布,信号的平均值,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。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测硬件使用

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