3.2.1感知層的傳感器GZAFV-01系統(tǒng)的感知層如上圖3.1所示，由IED/主機(jī)、6路聲紋振動傳感器、1路電流傳感器等構(gòu)成，聲紋振動傳感器集成電荷放大器，將聲紋振動信號轉(zhuǎn)換成與之成正比的電壓信號；電流傳感器采用微型卡扣結(jié)構(gòu)，便于現(xiàn)場安裝。各傳感器外觀及參數(shù)如下表1所示?！?路聲紋振動傳感器采集取OLTC振動信號，通過固定底座安裝在變壓器外壁，安裝位置選取平行于OLTC的垂直傳動桿方向，且盡量靠近OLTC的觸頭組處?！?路電流傳感器采集OLTC驅(qū)動電機(jī)電流信號，安裝于OLTC驅(qū)動電機(jī)電源線處?！?路聲紋振動傳感器采集變壓器繞組及鐵芯聲紋振動信號，安裝位置選取于上夾件底部、非冷卻器側(cè)油箱表面中部、油箱頂部中心點(diǎn)。為保持監(jiān)測點(diǎn)的同一性，便于后期監(jiān)測數(shù)據(jù)的時間軸線比對，所有聲紋振動傳感器底座長期固定在變壓器外壁上。安裝示意圖如下圖3所示。（備注：傳感器安裝的數(shù)量及位置可根據(jù)被測設(shè)備的監(jiān)測需求而靈活調(diào)整）振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)怎樣促進(jìn)工業(yè)自動化的發(fā)展？檢測在線監(jiān)測指紋監(jiān)測參數(shù)

趨勢分析功能的另一個重要應(yīng)用場景是在設(shè)備壽命預(yù)測方面。通過長期監(jiān)測局部放電信號的趨勢變化，結(jié)合設(shè)備的運(yùn)行時間、負(fù)載情況等因素，利用數(shù)據(jù)建模和預(yù)測算法，軟件能夠?qū)υO(shè)備的剩余壽命進(jìn)行預(yù)估。例如，對于一臺運(yùn)行中的電力變壓器，根據(jù)其局部放電幅值平均值和頻次的長期趨勢數(shù)據(jù)，建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)的壽命預(yù)測模型。隨著時間推移，不斷更新監(jiān)測數(shù)據(jù)，模型實(shí)時調(diào)整預(yù)測結(jié)果。當(dāng)預(yù)測結(jié)果顯示設(shè)備剩余壽命即將達(dá)到警戒值時，提前通知運(yùn)維人員安排設(shè)備更換或重大維修，避免因設(shè)備突然故障導(dǎo)致停電事故，保障電力系統(tǒng)的可靠供電。浙江變壓器在線監(jiān)測售后服務(wù)杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測系統(tǒng)的工作原理詳解。

開展 GIS 設(shè)備機(jī)械性故障監(jiān)測技術(shù)的研究與創(chuàng)新，是提升監(jiān)測水平的關(guān)鍵。鼓勵科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)加大對相關(guān)技術(shù)的研發(fā)投入，探索新的監(jiān)測原理和方法。例如，研究基于光纖傳感技術(shù)的 GIS 設(shè)備機(jī)械性故障監(jiān)測方法，利用光纖傳感器的高靈敏度和抗干擾能力，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備振動和應(yīng)變的高精度監(jiān)測。同時，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新興技術(shù)，提高監(jiān)測系統(tǒng)的智能化水平和數(shù)據(jù)處理能力。通過技術(shù)創(chuàng)新，不斷完善 GIS 設(shè)備機(jī)械性故障監(jiān)測技術(shù)體系，為電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行提供更有力的技術(shù)支持。

本系統(tǒng)在技術(shù)創(chuàng)新方面不斷探索，持續(xù)提升監(jiān)測性能。例如，研發(fā)更先進(jìn)的特高頻傳感器和超聲波傳感器，提高傳感器的靈敏度和抗干擾能力，能夠捕捉到更微弱的局部放電信號，同時減少環(huán)境噪聲等干擾對監(jiān)測結(jié)果的影響。在數(shù)據(jù)處理算法方面，引入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析和挖掘，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新，本系統(tǒng)將更好地適應(yīng)電力系統(tǒng)發(fā)展的需求，為 GIS 設(shè)備的局部放電監(jiān)測提供更可靠、更高效的解決方案。振動聲學(xué)指紋識別算法的準(zhǔn)確率如何評估？

3.3.2.3基頻信號能量比(E)100Hz基頻分量時域信號能量占信號總能量的比值，計算公式：E=jmS1j2jmSj2，其中S1為100Hz基頻分量的時域信號，Sj為原始信號，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頻譜圖的主要成分，基頻信號能量比應(yīng)較大；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發(fā)生偏移，基頻信號能量比變小。3.3.2.4互相關(guān)系數(shù)(r)正常狀態(tài)與實(shí)測的聲紋振動信號頻譜圖之間的相似度，計算公式：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)時測得聲紋振動信號的頻域分布，X和Y為對應(yīng)信號的平均值，互相關(guān)系數(shù)范圍為0~1。◆正常運(yùn)行時，相關(guān)系數(shù)應(yīng)接近于1?！舸嬖诠收蠒r，信號頻率分布發(fā)生改變，互相關(guān)系數(shù)減小。監(jiān)測系統(tǒng)對振動聲學(xué)信號的放大倍數(shù)是多少，是否可調(diào)節(jié)？如何在線監(jiān)測監(jiān)測異常處理

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測系統(tǒng)的應(yīng)用場景分析。檢測在線監(jiān)測指紋監(jiān)測參數(shù)

脈沖圖以時間序列的方式展示局部放電脈沖的出現(xiàn)時刻、幅值等信息。每一個脈沖都對應(yīng)著一次局部放電事件，通過對脈沖圖的分析，用戶可以清晰看到局部放電的發(fā)生頻率以及脈沖強(qiáng)度的變化。局放圖譜則綜合了多種局部放電特征，將不同類型的局部放電模式以圖譜的形式呈現(xiàn)。用戶可以將實(shí)際監(jiān)測到的局放圖譜與系統(tǒng)預(yù)先存儲的典型圖譜進(jìn)行對比，快速判斷 GIS 設(shè)備當(dāng)前的局部放電狀態(tài)是否正常，這種多樣化的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式滿足了不同用戶對數(shù)據(jù)解讀的需求，提高了設(shè)備狀態(tài)評估的效率和準(zhǔn)確性。檢測在線監(jiān)測指紋監(jiān)測參數(shù)