变压器/电抗器运行时，电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动，硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组振动信号的基频为100Hz。由于变压器/电抗器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器/电抗器的绕组变形或铁芯故障后，振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。因此，振动信号分量可以作为区别绕组变形故障与铁芯故障的重要依据，采用振动分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--敞开式断路器监测技术背景。GIS振动声学指纹在线监测业绩
(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：电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第15页共29页=122其中100Hz基频分量的时域信号，为采样索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动声学指纹频谱图的主要成分，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)互相关系数(r)：正常状态与实时测得振动声学指纹信号频谱图之间的相似度，计算公式如下：=[−−[−[−2其中和分别为正常状态与实时测得振动声学指纹信号的频域分布，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。GIS振动声学指纹在线监测业绩杭州国洲电力科技有限公司各类高压开关监测系统的功能特点。
概述：电力系统中的高压开关类设备主要包括GIS（气体绝缘金属封闭开关设备：GASinsulatedSWITCHGEAR）、敞开式断路器、GIS隔离开关、敞开式隔离开关、开关柜断路器等，各类高压开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障，严重时更会导致电气火灾、停电等事故。现有定期检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点，较大地影响设备正常运行。开展基于振动声学指纹监测技术的状态评价，可在在线状态下及时发现高压开关类设备的潜在故障，并及时预警，从而延长设备使用寿命，提高电网运行的可靠性。我公司以振动声学指纹监测技术为主，结合电流、行程等其他状态量，开发故障诊断算法并提取相关特征参量，研制完成的GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统适用于高压开关类设备的带电检测、移动式短期在线监测、固定式长期在线监测与故障诊断。
GIS及敞开式的隔离开关监测:技术背景:隔离开关是电力系统中的重要组成部分，主要用于隔离电源、承载和切断电流电路，与接地开关共同实现对高压输电线路和电气设备的控制、保护和检修。在合闸位置时，隔离开关可承载线路额定电流及在规定时间内的异常电流；在分闸位置时，隔离开关的触头间有符合要求的绝缘距离和明显的断开标志，确保检修时人员和设备的安全。然而由于在材料、工艺、设计、安装等方面存在的问题，以及频繁动作时产生的电气老化、机械磨损等缺陷，GIS及敞开式的隔离开关的故障率不断升高，严重影响隔离开关和整个电力系统的安全稳定运行。因此，在线监测隔离开关以实现故障前预警，对提高设备和电网的可靠性具有重要意义。基于实时监控隔离开关振动声学指纹及驱动电机电流信号，结合智能分析软件，实现隔离开关运行状态的***评价，可有效确保隔离开关及电网的安全稳定运行。振动声学指纹监测技术的应用意义。
系统功能：结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，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*提高了识别故障的准确性，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地诊断可结合负荷、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/电抗器地振动声学指纹频谱时，系统可以自动去查询变压器/电抗器地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/电抗器可能存在绕组变形地异常。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测频谱分析。GIS振动声学指纹在线监测业绩
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测时频能量分布矩阵(ATF图谱)。GIS振动声学指纹在线监测业绩
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。智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度对比开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比，GZAF-1000S监测系统引入互相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线互相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当互相关系数接近0时，被测设备可能存在故障。下图1所示为正常状态与异常状态时，GIS本体振动声学指纹信号时域波形及频域谱图：GIS振动声学指纹在线监测业绩
