(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态对比。下图13为正常状态下的声纹振动信号的时频能量矩阵。图13声纹振动信号的时频能量矩阵3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图14(a)为变压器运行时的绕组及铁芯声纹振动的时域信号。为更直观的分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号，实现变压器在线运行状态下的监测与诊断。GZPD-16 型特高频局部放电监测子系统。国产振动监测系统组件
通过扫码或RFID识别变压器/电抗器，读取ID信息，通过站内网络(4G/5G/WIFI)传输给云端服务器，向服务器请求该电力设备的详细信息，以及详细的运行状态、监测信息等；6.3结合电力设备的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制；多参量融合分析不*提高了识别故障的准确性，而且还能大大减小因单个参量判别故障带来的误报；被测设备经过多参量融合分析后评价为异常状态时，本系统会发出告警（可选择告警发送方式）；图6国产振动监测系统组件杭州国洲电力科技有限公司变压器/电抗器振动声学指纹监测技术方案。
杭州国洲电力科技有限公司结合多年研发及现场经验，成功研制GZOLM-1000G系列特高压GIS多参量监测与融合评价系统（根据用户需求，可以定制为监测与评价敞开式高压开关），适用于特高压及以下电压等级GIS的多源数据融合分析及运行状态多维度智能研判。系统设计符合智能变电站、智慧变电站及数字变电站建设要求，采用新型传感技术、智能终端、边缘计算技术、系统组网技术等先进理念，具备云计算、大数据处理、人工智能分析、物联网、移动互联网等功能，实现基于全息感知及多源数据融合分析的GIS状态评估和故障预警。
(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。杭州国洲电力科技有限公司变压器/电抗器振动声学指纹监测系统相关标准。
图20本系统的信号包络分析界面5.5实时采集信号与本系统内置数据库中正常状态信号横向、历史数据纵向对比。图21本系统的数据对比界面5.6声纹振动的时域信号频谱分析，提取信号频域特征参量。图22本系统的声纹振动时域信号频谱分析界面5.7运行状态告警，可选择告警发送方式。图23本系统的被试品异常状态报警设置界面5.8报表生成功能。图24本系统的被试品的监测结果生成报表功能界面六、声纹振动监测与诊断技术的应用意义我公司基于声纹振动监测技术研制的GZAFV-06T型系统适用于变压器/电抗器（绕组、OLTC、铁芯等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的带电检测、长时在线监测、短期重症监护，不影响被试品正常运行，且与被试品无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点，国洲电力变压器振动监测系统案例。国产振动监测系统组件
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(3)频谱互相关系数(r)：正常状态与实时测得振动信号频谱图之间的相似度，计算公式如下：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，计算公式如下：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，其定义的公式如下：DET=l=lminNlP(l)l=1NlP(l)国产振动监测系统组件
