3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動(dòng)信號(hào)多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示,。原始信號(hào)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(jì)算各層詳細(xì)分量信號(hào)能量,，可獲得信號(hào)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(dòng)信號(hào)能量分布曲線比對,。

3.3.1.4時(shí)頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量分布矩陣，同時(shí)反映原始信號(hào)時(shí)域,、頻域特性及能量分布,。將信號(hào)時(shí)頻分布矩陣分為6個(gè)區(qū)間，計(jì)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(dòng)信號(hào)時(shí)頻能量矩陣。 杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)榮譽(yù)與資質(zhì)認(rèn)證,。監(jiān)測振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測聯(lián)系方式

4.1.6通過繞組及鐵芯聲紋振動(dòng)信號(hào)頻譜分析可自動(dòng)識(shí)別峰值頻率偏移及諧波增量，實(shí)時(shí)分析繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài),。4.1.7具有自動(dòng)繪制聲紋振動(dòng)和電流信號(hào)的歷史數(shù)據(jù)曲線趨勢功能,。4.1.8閾值超限告警功能：實(shí)時(shí)分析信號(hào)發(fā)展趨勢，實(shí)現(xiàn)閾值超限自動(dòng)告警,，支持短信發(fā)送告警信息,。4.1.9智能分析功能：軟件內(nèi)置典型故障特征的數(shù)據(jù)庫，可與監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比對,，通過信號(hào)波形,、時(shí)間長度和幅值等特征值，診斷分析故障類型,；也可添加新監(jiān)測數(shù)據(jù),，方便后期橫向、縱向比較,；可將同一廠家同一型號(hào)的正常監(jiān)測數(shù)據(jù)導(dǎo)入保存,，便于對該廠家、型號(hào)的變壓器監(jiān)測數(shù)據(jù)曲線進(jìn)行比對分析,。4.1.10具有報(bào)表分析功能,，自動(dòng)計(jì)算并保存重合度、動(dòng)作時(shí)間,、能量分布,、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動(dòng)峰值頻率,、總諧波畸變率,、基頻能量比、互相關(guān)系數(shù)等特征參量,，并生成分析報(bào)表,。國產(chǎn)振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測銷售公司杭州國洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)系統(tǒng)的安全性設(shè)計(jì)。

3.3.1.1信號(hào)包絡(luò)分析為提高在線監(jiān)測的準(zhǔn)確度,，GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機(jī)通常采用高采樣率獲取聲紋振動(dòng)及驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào),，然而大量的數(shù)據(jù)不利于快速、準(zhǔn)確存儲(chǔ)與分析,。因而采用包絡(luò)分析,，簡化并反映原始信號(hào)特征，便于后續(xù)分析與處理,。傳統(tǒng)希爾伯特變換進(jìn)行包絡(luò)分析時(shí)存在提取深度不足,、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結(jié)合的信號(hào)包絡(luò)分析,。聲紋振動(dòng)和電流的信號(hào)包絡(luò)分析如下圖3.5所示,。

3.3.1.2信號(hào)包絡(luò)重合度比對分析如下圖3.6所示，信號(hào)包絡(luò)分析后可快速實(shí)現(xiàn)歷史信號(hào)重合度比對分析,，更直觀地判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài),。為量化信號(hào)重合度比對，GZAFV-01系統(tǒng)引入互相關(guān)系數(shù)的計(jì)算,。當(dāng)實(shí)時(shí)采集的與正常狀態(tài)的信號(hào)包絡(luò)互相關(guān)系數(shù)：◆接近1時(shí),，OLTC接近正常運(yùn)行狀態(tài)?！艚咏?時(shí),，OLTC可能存在故障。

從振動(dòng)和聲學(xué)數(shù)據(jù)中提取有用的特征,，以便建立設(shè)備的聲學(xué)指紋,，通常會(huì)用到以下信號(hào)處理技術(shù)：傅里葉變換（FFT）：用于分析信號(hào)在頻域中的特性，可以識(shí)別出設(shè)備運(yùn)行時(shí)的固有頻率和諧波成分,。短時(shí)傅里葉變換（STFT）：與FFT相比,，STFT能夠展示信號(hào)隨時(shí)間變化的頻率特性，適用于非平穩(wěn)信號(hào)的分析,。小波變換：具有良好的時(shí)頻局部化特性,，能夠在多尺度上分析信號(hào)，適合捕捉瞬態(tài)事件和局部特征,。包絡(luò)檢測：用于提取振動(dòng)信號(hào)的振幅包絡(luò),，可以用來表示信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性,。頻譜分析：通過計(jì)算信號(hào)的功率譜密度（PSD）或幅值譜，可以識(shí)別出信號(hào)的頻率成分和能量分布,。時(shí)頻分析方法：如Wigner-Ville分布,、Choi-Williams分布等，這些方法能夠提供信號(hào)的時(shí)頻表示,，有助于分析復(fù)雜非線性和非平穩(wěn)信號(hào),。模態(tài)分析：通過識(shí)別設(shè)備振動(dòng)的模態(tài)特性，可以提取出與設(shè)備結(jié)構(gòu)和損傷相關(guān)的特征,。熵分析：如時(shí)域熵,、頻域熵或小波熵，這些方法可以量化信號(hào)的不確定性和復(fù)雜性,，有助于識(shí)別設(shè)備狀態(tài)的變化,。統(tǒng)計(jì)分析：包括均值、方差,、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)參數(shù),，可以描述信號(hào)的波動(dòng)性和穩(wěn)定性。高階統(tǒng)計(jì)量：如偏度和峰度,，它們可以提供信號(hào)分布形狀的信息,，有助于識(shí)別異常模式。杭州國洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測功能的遠(yuǎn)程監(jiān)控能力,。

7.2技術(shù)服務(wù)7.2.1現(xiàn)場電氣作業(yè)我公司按照購買合同約定的時(shí)間交貨后,，派遣由GZAFV-01系統(tǒng)現(xiàn)場電氣作業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師帶領(lǐng)多位電氣作業(yè)工程師組建的項(xiàng)目部按照甲方指定的時(shí)間和地址開展GZAFV-01系統(tǒng)的安裝、調(diào)試和投運(yùn)等現(xiàn)場電氣作業(yè),。GZAFV-01系統(tǒng)投運(yùn)并經(jīng)甲方驗(yàn)收合格后，由甲方出具驗(yàn)收合格報(bào)告,。詳見獨(dú)冊的《杭州國洲電力科技有限公司關(guān)于電力設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn)場安裝,、調(diào)試項(xiàng)目的現(xiàn)場作業(yè)指導(dǎo)書（范本）》附件。7.2.2二十四小時(shí)熱線電話支持服務(wù)我公司設(shè)有專門的24h服務(wù)熱線提供電話支持服務(wù),。GZAFV-01系統(tǒng)在運(yùn)行中出現(xiàn)技術(shù)故障,，可以通過撥打服務(wù)熱線向我公司提供故障情況、服務(wù)時(shí)間等詳細(xì)信息,，我公司將在2h內(nèi)出具解決方案給予響應(yīng),。杭州國洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的未來發(fā)展趨勢。聲學(xué)指紋振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測監(jiān)測價(jià)格

GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)（變壓器,、電抗器)實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析的結(jié)合,。監(jiān)測振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測聯(lián)系方式

3.3.2.3基頻信號(hào)能量比(E)100Hz基頻分量時(shí)域信號(hào)能量占信號(hào)總能量的比值，計(jì)算公式：E=jmS1j2jmSj2,，其中S1為100Hz基頻分量的時(shí)域信號(hào),，Sj為原始信號(hào),，j為采樣索引值。正常狀態(tài)下,，由于100Hz基頻分量為聲紋振動(dòng)頻譜圖的主要成分,，基頻信號(hào)能量比應(yīng)較大；存在故障時(shí),，諧波分量增加且峰值頻率發(fā)生偏移,，基頻信號(hào)能量比變小。3.3.2.4互相關(guān)系數(shù)(r)正常狀態(tài)與實(shí)測的聲紋振動(dòng)信號(hào)頻譜圖之間的相似度,，計(jì)算公式：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2,，其中Xi和Yi分別為正常狀態(tài)與實(shí)時(shí)測得聲紋振動(dòng)信號(hào)的頻域分布，X和Y為對應(yīng)信號(hào)的平均值,，互相關(guān)系數(shù)范圍為0~1,。◆正常運(yùn)行時(shí),，相關(guān)系數(shù)應(yīng)接近于1,。◆存在故障時(shí),，信號(hào)頻率分布發(fā)生改變,，互相關(guān)系數(shù)減小。監(jiān)測振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測聯(lián)系方式