声学指纹振动监测规定

时间:2023年02月23日 来源:

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:国洲电力变压器振动监测系统技术说明。声学指纹振动监测规定

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3.2.2数据采集装置GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统的数据采集装置由传感器、信号调理电路、AD采样电路及缓存模块、MCU控制单元、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。传感器实现多路振动、声纹及驱动电机电流等信号感知,信号调理电路实现信号放大、滤波、检波及A/D转换等功能,AD采样电路及缓存模块将转换后的数字信号(振动、声纹和电流的信号)传输至MCU控制单元。MCU控制单元实现信号时域、频域等的基本分析后,采用IEC61850协议或私有协议将原始数据及基本分析结果上传至客户端或平台层。电源模块包括电源输入(220V)及降压转换,为数据采集装置供电;USB接口用于现场信号获取、调试;4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。数据采集装置示意图及参数分别如下图5和下表2所示。声纹振动监测机构GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统售前技术服务.

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(7)振动相关性(MPC):振动相关性分析用一个特征量MPC表示各个测点之间的振动相关程度,该参量用于表示100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值,其计算公式为:MPC=e1i=1mei正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,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。3.2GIS及开关柜中断路器的监测3.2.1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入或切除相应的线路或电气设备,以确保系统安全运行。

四、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174.3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。4.4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。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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测运行状态告警。

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3.3信号分析与处理3.3.1有载分接开关运行状态分析有载分接开关动作时,典型振动声学指纹和驱动电机电流的信号如下图7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。然而,以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验,为方便检测人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更直观、准确地判断开关状态。变压器/电抗器声学指纹监测系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种**算法,实现有载分接开关***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测,降低变压器/电抗器运行的故障风险。杭州国洲电力科技有限公司变压器/电抗器振动声学指纹监测系统传感器。便携式声纹振动监测品牌

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3.1.2功能特点Ø采用加速度传感器监测GIS本体振动信号,监测主机/IED具备多个传感测点连续实时或周期性自动监测功能;Ø具备诊断分析功能,监测主机/IED可向综合分析单元传送标准化数据、分析结果和预警信息,并接收下传控制命令;Ø具有比对分析功能,可将测量数据与标准信号、历史测量信号进行比对分析;Ø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;Ø具备振动信号时域波形展示、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,作为GIS运行状态分析参量,且用户可定义设置报警阈值。下页图3为正常状态与异常状态时,GIS本体的振动信号的时域波形及频域谱图。声学指纹振动监测规定

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