3.2系统结构GZAFV-06型便携式声纹振动监测与诊断系统由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，本系统的框架示意图如下图3所示。3.2.1传感器GZAFV-06型便携式声纹振动监测与诊断系统传感层由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)传感器及驱动电机电流传感器，传感器外观及参数如下表1所示。振动传感器集成电荷放大器，将声纹振动信号转换成与之成正比的电压信号；自由场传感器是一种利用电容量变化而引起声电转换作用的传感器；电流传感器采用微型卡扣结构，便于现场安装，节省空间。传感器安装示意图如下图4所示，变压器声纹振动监测与诊断系统所有传感器单元与变压器本体无电气连接，安装简单方便，适用于在线监测与诊断或带电监测与诊断。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测技术的应用意义。研发的振动技术指导
4.2.3根据各时频信号相关系数、能量分布曲线特征参量（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，自动判断变压器运行状态及疑似机械故障类型。图16基于声纹振动法的故障诊断4.2.4结合变压器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测的状态量，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*提高了疑似故障识别的准确性，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的诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器的声纹振动频谱时，系统可以自动去查询变压器的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：变压器可能存在绕组变形的异常。杭州GZAF-1000T系列电抗器振动振动厂家国洲电力振动监测系统分析。
采用滤波电路、数字滤波器、TF-Map（时域图谱）筛选、分组筛选四重抗干扰技术，可有效抑制空气中的电晕干扰、手机通讯干扰和雷达干扰等干扰信号，保证监测灵敏度；强大的TF-Map筛选功能，可根据等效TF-Map分布情况，实时实现信噪分离及多源放电信号分离；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1年以上数据；具有故障报警功能，包括局放量超标报警、装置异常报警、监测功能故障报警及通信中断报警；具有电压相位信号内同步或外同步功能；提供典型局部放电数据库，在监测值出现异常时可根据数据库给出故障类型及置信概率。
5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的专家分析型数据库，可真实反应设备运行状态，有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型；6、符合智慧变电站建设原则，监测系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹及其它信号，完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果。六、现场图样GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统包括便携型带电检测（分体机的如下图4C、一体机的如下图4D）、固定型在线监测（标准1U式的如下图4E、壁挂式监测单元的如下图4F）等机型。其中，便携式一体机结构轻巧，适用于高压开关的带电检测及定期检修，标准监测单元与壁挂式监测单元适用于高压开关类设备的长期在线监测与故障诊断。国洲电力变压器振动监测系统技术说明。
r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2其中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得振动信号的频域分布，X和Y为对应信号的平均值，互相关系数范围为0~1。正常运行时，相关系数应接近于1；存在故障时，信号频率分布发生改变，互相关系数减小。(4)频率复杂度(FCA)：频率复杂度的定义与信息熵类似，频率成分越复杂，对应的频率复杂度特征量越大，计算公式为：FCA=-fpfln(pf)pf=EfEf=100Hz+Ef=200Hz+⋯+Ef=200Hz其中f=100,200,…,2000Hz,Ef为对应频率信号能量，pf为振动频率为f的谐波比重值。(5)振动平稳性(DET):振动平稳性以理解为对振动信号周期性的一种衡量,如果振动平稳性较差，那么作为振动主要激励源的部件出现机械稳定性异常的可能性较大，其定义为DET=l=lminNlP(l)l=1NlP(l)其中，l**信号递归图中斜对角线的长度，P(l)**对角线长度为l的对角线的条数，Im**斜对角线的最小长度。DET值是一个介于0和I之间的数，对于正常运行的GIS而言，其机械结构确定性很高，其DET值接近1。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统功能特点。GIS振动声纹厂家报价
GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术方案。研发的振动技术指导
(3)基频信号能量比（E）：100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值，计算公式如下公式2所示：公式2：基频信号能量比计算公式公式2中S1为100Hz基频分量的时域信号，Sj为原始信号，j为采样索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为声纹振动频谱图的主要成分，基频信号能量比应较大；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，基频信号能量比变小。(4)相关系数(r)：正常状态与实时测得声纹振动信号频谱图之间的相似度，计算公式如下公式3所示：公式3：相关系数计算公式公式3中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得声纹振动信号的频域分布，X和Y为对应信号的平均值，相关系数范围为0~1。正常运行时，相关系数应接近于1；存在故障时，信号频率分布发生改变，互相关系数减小。研发的振动技术指导
