聲學(xué)指紋在線監(jiān)測互惠互利

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。 杭州國洲電力科技有限公司局部放電在線監(jiān)測技術(shù)的實(shí)時監(jiān)測功能。聲學(xué)指紋在線監(jiān)測互惠互利

除了振動監(jiān)測，還可以采用聲學(xué)監(jiān)測技術(shù)來輔助檢測 GIS 設(shè)備的機(jī)械性故障。當(dāng)設(shè)備發(fā)生機(jī)械性運(yùn)動時，會產(chǎn)生特定頻率的聲音信號。通過在設(shè)備周圍安裝聲學(xué)傳感器，如麥克風(fēng)陣列，能夠捕捉到這些聲音信號。利用聲學(xué)信號處理技術(shù)，對采集到的聲音信號進(jìn)行分析，識別出與機(jī)械性故障相關(guān)的聲音特征。例如，開關(guān)觸頭接觸異常時可能會產(chǎn)生異常的摩擦聲，通過分析聲學(xué)信號中的頻率成分和強(qiáng)度變化，可判斷觸頭的接觸狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的機(jī)械性故障。變壓器在線監(jiān)測硬件使用振動聲學(xué)指紋監(jiān)測技術(shù)的信號傳輸速率是多少？

綜上所述，采用聲紋振動法監(jiān)測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態(tài)，適用于帶電監(jiān)測/在線監(jiān)測，與變壓器無電氣連接而不影響正常運(yùn)行，有安裝方便、安全、可靠等優(yōu)點(diǎn)。我公司結(jié)合多年技術(shù)預(yù)研儲備及現(xiàn)場技術(shù)服務(wù)經(jīng)驗，成功研制出GZAFV-01型聲紋監(jiān)測系統(tǒng)，既有固定安裝的長期在線監(jiān)測式，也有便攜式的帶電監(jiān)測系統(tǒng)及可移動的重癥監(jiān)護(hù)式。GZAFV-01系統(tǒng)由聲紋振動傳感器（壓電式加速度計）、驅(qū)動電機(jī)電流傳感器、數(shù)據(jù)采集裝置（在線監(jiān)測式：IED，便攜/手持式：主機(jī)；下文皆用IED/主機(jī)簡稱）、云服務(wù)器、通訊單元及供電單元構(gòu)成；操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析軟件結(jié)合包絡(luò)分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時域信號頻譜分析等多種算法，并提取故障診斷特征參量，在線狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷。

報警信息設(shè)置中的報警方式選擇，充分考慮了運(yùn)維人員在不同工作場景下的需求。在嘈雜的變電站現(xiàn)場，聲光報警能夠吸引運(yùn)維人員的注意力，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常。而對于遠(yuǎn)程運(yùn)維人員或外出巡檢人員，短信報警則能確保他們隨時隨地接收報警信息。此外，軟件提供的可接入主控制室的信號接口，方便將報警信息集成到電力系統(tǒng)的集中監(jiān)控平臺中，實(shí)現(xiàn)對多個設(shè)備的統(tǒng)一監(jiān)控和管理。在大型電力變電站中，通過將所有設(shè)備的局部放電報警信息接入主控制室的監(jiān)控系統(tǒng)，值班人員可實(shí)時掌握整個變電站設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，及時處理異常情況，提高運(yùn)維效率。該技術(shù)對振動信號的可檢測幅值是多少？

趨勢分析功能在電力設(shè)備的智能運(yùn)維發(fā)展中具有廣闊的應(yīng)用前景。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，將趨勢分析與智能算法相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)對電力設(shè)備局部放電的智能預(yù)測和診斷。例如，利用深度學(xué)習(xí)算法對大量的局部放電趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立局部放電故障預(yù)測模型。該模型能夠根據(jù)當(dāng)前的局部放電趨勢數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備在未來一段時間內(nèi)發(fā)生故障的概率和類型，提前為運(yùn)維人員提供準(zhǔn)確的故障預(yù)警信息。同時，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將局部放電監(jiān)測系統(tǒng)與設(shè)備的智能運(yùn)維平臺深度融合，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測、智能診斷和遠(yuǎn)程控制，推動電力設(shè)備運(yùn)維向智能化、高效化方向發(fā)展。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋相關(guān)在線監(jiān)測產(chǎn)品。名優(yōu)在線監(jiān)測監(jiān)測參數(shù)

高壓開關(guān)監(jiān)測系統(tǒng)的觸頭溫度監(jiān)測功能精度如何？聲學(xué)指紋在線監(jiān)測互惠互利

6.3紅外可視化在線監(jiān)測技術(shù)6.3.1概述開關(guān)柜在長期運(yùn)行過程中，母排搭接處、電纜終端處等部位因老化或接觸電阻過大而發(fā)熱，嚴(yán)重時會導(dǎo)致火災(zāi)和大面積停電等事故，實(shí)施溫度在線監(jiān)測是保證高壓設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要手段。紅外可視化監(jiān)測模塊具備實(shí)時在線測溫、通訊、對時、定期發(fā)送、響**喚、主動報送數(shù)據(jù)等功能，支持休眠時間、告警閾值等參數(shù)的配置，并對是否存在缺陷及嚴(yán)重程度做出判斷并上傳數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)放電、接觸不良、老化導(dǎo)致等局部過熱，可有效避免因局部過熱而導(dǎo)致的電氣火災(zāi)、停電等事故。聲學(xué)指紋在線監(jiān)測互惠互利