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在線聲紋振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測監(jiān)測故障

來源: 發(fā)布時間:2024-08-19

GIS及敞開式的隔離開關(guān)監(jiān)測:技術(shù)背景:隔離開關(guān)是電力系統(tǒng)中的重要組成部分,主要用于隔離電源,、承載和切斷電流電路,,與接地開關(guān)共同實(shí)現(xiàn)對高壓輸電線路和電氣設(shè)備的控制、保護(hù)和檢修,。在合閘位置時,,隔離開關(guān)可承載線路額定電流及在規(guī)定時間內(nèi)的異常電流;在分閘位置時,,隔離開關(guān)的觸頭間有符合要求的絕緣距離和明顯的斷開標(biāo)志,,確保檢修時人員和設(shè)備的安全。然而由于在材料,、工藝,、設(shè)計、安裝等方面存在的問題,,以及頻繁動作時產(chǎn)生的電氣老化,、機(jī)械磨損等缺陷,,GIS及敞開式的隔離開關(guān)的故障率不斷升高,嚴(yán)重影響隔離開關(guān)和整個電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,。因此,,在線監(jiān)測隔離開關(guān)以實(shí)現(xiàn)故障前預(yù)警,對提高設(shè)備和電網(wǎng)的可靠性具有重要意義?;趯?shí)時監(jiān)控隔離開關(guān)振動聲學(xué)指紋及驅(qū)動電機(jī)電流信號,結(jié)合智能分析軟件,,實(shí)現(xiàn)隔離開關(guān)運(yùn)行狀態(tài)的***評價,,可有效確保隔離開關(guān)及電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學(xué)指紋監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu),。在線聲紋振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測監(jiān)測故障

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確保采集到的振動和聲學(xué)數(shù)據(jù)具有足夠的準(zhǔn)確性和分辨率,,以便于識別設(shè)備的正常運(yùn)行狀態(tài)與異常情況,,可以采取以下措施:

選擇合適的傳感器:根據(jù)被監(jiān)測設(shè)備的特性和監(jiān)測要求選擇適當(dāng)類型和規(guī)格的振動和聲學(xué)傳感器,。傳感器應(yīng)具有高靈敏度和適當(dāng)?shù)念l率響應(yīng)范圍。校準(zhǔn)傳感器:定期對傳感器進(jìn)行校準(zhǔn),,以確保其輸出與實(shí)際測量值之間的準(zhǔn)確對應(yīng)關(guān)系,。優(yōu)化采樣頻率:根據(jù)設(shè)備的動態(tài)特性和可能發(fā)生的故障類型,,設(shè)置合適的采樣頻率,,以捕捉到振動和聲學(xué)信號的關(guān)鍵特征。減少噪聲干擾:采取措施減少環(huán)境噪聲和電磁干擾,,如使用屏蔽電纜,、設(shè)置隔振平臺,、選擇低噪聲環(huán)境進(jìn)行測量等,。數(shù)據(jù)預(yù)處理:采用濾波,、去噪等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù),,提高信號質(zhì)量,減少噪聲的影響,。多傳感器融合:使用多個傳感器并結(jié)合不同的測量位置,,可以提高數(shù)據(jù)的冗余性和魯棒性,,從而增強(qiáng)信號的準(zhǔn)確性,。動態(tài)范圍調(diào)整:根據(jù)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)調(diào)整測量系統(tǒng)的動態(tài)范圍,,確保在設(shè)備運(yùn)行在不同負(fù)載條件下都能獲得清晰的信號。數(shù)據(jù)后處理和特征提?。簯?yīng)用高級信號處理技術(shù),,如時頻分析,、小波變換等,提取出反映設(shè)備狀態(tài)的關(guān)鍵特征。 振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測銷售價格GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學(xué)指紋監(jiān)測繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)分析。

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3.3GZAFV-01系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)信號分析與處理3.3.1OLTC運(yùn)行狀態(tài)分析OLTC動作時,,典型聲紋振動和驅(qū)動電機(jī)電流的信號如下圖3.4所示,。通過分解時域內(nèi)典型信號區(qū)間,,可有效判斷OLTC驅(qū)動電機(jī)啟動,、分接選擇器斷開,、分接選擇器閉合,、切換開關(guān)動作、驅(qū)動電機(jī)制動等動作順序,,進(jìn)而分析OLTC的運(yùn)行狀態(tài),。然而,以上通過典型信號分析判斷OLTC的運(yùn)行狀態(tài)需要豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),,為方便監(jiān)測人員快速完成診斷任務(wù),,需通過多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài),。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析,、基于互相關(guān)系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析,、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法,,實(shí)現(xiàn)OLTC***,、有效,、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測,,降低OLTC運(yùn)行的故障風(fēng)險,。

概述:電力系統(tǒng)中的高壓開關(guān)類設(shè)備主要包括GIS(氣體絕緣金屬封閉開關(guān)設(shè)備:GASinsulatedSWITCHGEAR),、敞開式斷路器,、GIS隔離開關(guān)、敞開式隔離開關(guān),、開關(guān)柜斷路器等,,各類高壓開關(guān)設(shè)備的材料,、工藝,、設(shè)計、安裝過程中的缺陷以及頻繁動作極易引起機(jī)械故障,,嚴(yán)重時更會導(dǎo)致電氣火災(zāi),、停電等事故。現(xiàn)有定期檢修方式的試驗(yàn)周期長,、耗費(fèi)人力物力,、檢修效率低等缺點(diǎn),,較大地影響設(shè)備正常運(yùn)行,。開展基于振動聲學(xué)指紋監(jiān)測技術(shù)的狀態(tài)評價,,可在在線狀態(tài)下及時發(fā)現(xiàn)高壓開關(guān)類設(shè)備的潛在故障,并及時預(yù)警,,從而延長設(shè)備使用壽命,,提高電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性,。我公司以振動聲學(xué)指紋監(jiān)測技術(shù)為主,,結(jié)合電流、行程等其他狀態(tài)量,,開發(fā)故障診斷算法并提取相關(guān)特征參量,,研制完成的GZAF-1000S系列高壓開關(guān)振動聲學(xué)指紋監(jiān)測系統(tǒng)適用于高壓開關(guān)類設(shè)備的帶電檢測、移動式短期在線監(jiān)測,、固定式長期在線監(jiān)測與故障診斷,。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)方案。

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時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取振動聲學(xué)指紋信號時頻能量分布矩陣,,同時反映原始信號時域,、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區(qū)間,,計算各區(qū)間平均值作為特征參量,,用于有載分接開關(guān)正常狀態(tài)與異常狀態(tài)對比。下圖12為正常狀態(tài)下振動聲學(xué)指紋信號時頻能電力設(shè)備監(jiān)測及診斷技術(shù)的“中國智造者”第14頁共29頁量矩陣,。圖12振動聲學(xué)指紋信號時頻能量矩陣?yán)@組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)分析下圖13(a)為變壓器/電抗器運(yùn)行時的繞組及鐵芯振動聲學(xué)指紋的時域信號,。為更直觀地分析繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài),采用頻域法分析振動聲學(xué)指紋信號,,實(shí)現(xiàn)在線狀態(tài)下的故障監(jiān)測,。如下圖13(b)所示,基于振動聲學(xué)指紋信號的頻域分布,,提取峰值頻率,、總諧波畸變率、基頻能量比,、互相關(guān)系數(shù)特征參量,,以作為變壓器/電抗器運(yùn)行狀態(tài)的分析參數(shù),。GZAF-1000S系列高壓開關(guān)振動聲學(xué)指紋監(jiān)測系統(tǒng)GIS及敞開式的隔離開關(guān)監(jiān)測功能特性。電抗器振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測監(jiān)測規(guī)定

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的應(yīng)用意義,。在線聲紋振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測監(jiān)測故障

3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示,。原始信號經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細(xì)分量,計算各層詳細(xì)分量信號能量,,可獲得信號能量分布曲線,。比對正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線,可判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài),,并提取互相關(guān)系數(shù),、最大值、平均值,、峰度,、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動信號能量分布曲線比對,。

3.3.1.4時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣,,同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布,。將信號時頻分布矩陣分為6個區(qū)間,,計算各區(qū)間平均值作為特征參量,用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對,。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動信號時頻能量矩陣,。 在線聲紋振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測監(jiān)測故障