高压振动监测计算公式

图20本系统的信号包络分析界面5.5实时采集信号与本系统内置数据库中正常状态信号横向、历史数据纵向对比。图21本系统的数据对比界面5.6声纹振动的时域信号频谱分析，提取信号频域特征参量。图22本系统的声纹振动时域信号频谱分析界面5.7运行状态告警，可选择告警发送方式。图23本系统的被试品异常状态报警设置界面5.8报表生成功能。图24本系统的被试品的监测结果生成报表功能界面六、声纹振动监测与诊断技术的应用意义我公司基于声纹振动监测技术研制的GZAFV-06T型系统适用于变压器/电抗器（绕组、OLTC、铁芯等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的带电检测、长时在线监测、短期重症监护，不影响被试品正常运行，且与被试品无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点，GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统售后服务及质量承诺。高压振动监测计算公式

四、各监测子系统的功能特点与技术参数4.1GZPD-16型特高频局部放电监测子系统GIS在生产制造、运输、安装及运行过程中，由于原材料、加工工艺、冲击碰撞或老化等原因，在高压母线、绝缘体内部等处易产生绝缘缺陷。在额定电压作用下，当绝缘缺陷处集中的电场强度达到该区域的击穿场强时，就会出现局部放电现象。局部放电是GIS绝缘劣化的主要原因，也是其绝缘故障的早期表现形式。因此，在线监测局部放电可实现GIS绝缘故障的检测及早期预警。特高频法感应放电电流脉冲所激发的电磁波，该方法具有灵敏度高、抗干扰能力强、非接触式检测等优点。特高频局部放电监测单元主要功能特性如下：采用内置式或外置式特高频局部放电传感器，对局部放电信号幅值、相位、频次等局部放电基本表征参量进行实时自动监测、记录；具备脉冲波形、波形频谱、PRPD、TF图谱显示功能，并可提供局部放电信号幅值及频次变化趋势图；浙江国洲电力振动监测发展前景国洲电力振动监测系统。

3.4.2功能特性Ø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；Ø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、动作时间与时长、行程、分合闸位置与次数等参数；Ø监测单元支持多通道信号同步实时采集，通道数不小于8个（可根据监测需求定制）；Ø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；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1000次以上断路器动作数据；Ø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；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3所示为断路器典型振动声学指纹和储能电机电流信号及对应包络曲线：

Ø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Ø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。国洲电力振动监测系统怎么样？

各特征参量定义如下：(1)分合动作时间：根据电机电流的变化来获取驱动电机启动至停止的时长；(2)电机峰值电流：电机电流出现后的瞬态过程中，电流的***个大半波的峰值；(3)电机电流燃弧时间：电机电流停止末端，电流变小后又增大，直至电流归零的持续时间；(4)电流抖动：电机在驱动连杆时，电机电流不稳定状态称为电流抖动；(5)振动声学高幅值关键特征:捕获一些振动幅值比较大的时间点；(6)振动声学脉动关键特征:振动信号进过小波滤波后，时域及频域分布特性。杭州国洲电力科技有限公司售后服务。电抗器振动监测预警系统

断路器振动声学指纹监测技术的实操演示。高压振动监测计算公式

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。高压振动监测计算公式