一、概述电力系统中的开关设备主要包括气体绝缘金属封闭开关设备(英文简称GIS；内部主要是断路器、隔离开关等)、敞开式开关设备（英文简称AIS；主要是高压开关、隔离开关等）、开关柜，各类开关设备材料、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。本章节以GIS为例做简单分析目前运行管理情况。GIS是当今输电网络中一种应用***的电气设备。通过将变电站中断路器、隔离开关、接地开关、电压/电流互感器、避雷器、连接母线、电缆终端、进出线套管等一次设备经过优化设计并有序地结合为整体，在金属壳内封装起来，设备内部充SF6气体作为灭弧和绝缘介质组成的封闭组合电器。与传统的敞开式设备相比较，杭州国洲电力科技有限公司振动监测系统软件界面。杭州国洲电力科技有限公司振动技术产品功能
3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便技术人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确的判断开关状态。变压器声纹振动监测与诊断系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种核芯算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测与诊断，降低变压器运行的故障风险。研制振动声纹市场价格GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统过程跟踪汇报承诺。
五、系统软件简介（以在线版为例）5.1远端后台管理软件：通过云服务器账户登录，选择管理对象。图17本系统的远端后台管理软件界面5.2设备信息管理界面：包括设备名称、位置、编号等基本信息的填写。图18被试品的信息管理界面5.3主界面：包括项目管理、多通道信号同步显示、分析及其他工具及基本分析结果显示，可实现信号包络、重合度对比、能量分布、时频分布(ATF)等分析。图19本系统的软件主界面5.4声纹振动及驱动电机电流的信号包络分析可简化信号，直观反映设备运行状态。
GZAFV-01系统的功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析。4.1.2具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式。4.1.3可将任意两次测量的图谱进行相似度分析，并自动计算图谱的重合度。4.1.4具有先进的能量谱分析功能，并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率。4.1.5独有的信号处理功能，生成声纹振动信号ATF图谱（系我公司***软著权的《变压器有载分解开关及绕组振动测试软件V1.0》中的**核心算法），更直观、更便捷分析OLTC及绕组和铁芯的运行状态。4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量，实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能：实时分析信号发展趋势，实现阈值超限自动告警，支持短信发送告警信息。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测运行状态告警。
3.2.2数据采集装置GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统的数据采集装置由传感器、信号调理电路、AD采样电路及缓存模块、MCU控制单元、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。传感器实现多路振动、声纹及驱动电机电流等信号感知，信号调理电路实现信号放大、滤波、检波及A/D转换等功能，AD采样电路及缓存模块将转换后的数字信号(振动、声纹和电流的信号)传输至MCU控制单元。MCU控制单元实现信号时域、频域等的基本分析后，采用IEC61850协议或私有协议将原始数据及基本分析结果上传至客户端或平台层。电源模块包括电源输入（220V）及降压转换，为数据采集装置供电；USB接口用于现场信号获取、调试；4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。数据采集装置示意图及参数分别如下图5和下表2所示。国洲电力变压器振动监测系统技术说明。电抗器振动声纹推荐厂家
GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统基本功能。杭州国洲电力科技有限公司振动技术产品功能
4.2.2具备实物ID管理功能，提供OLTC、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。4.2.3根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、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机械故障类型。
4.2.4结合变压器的带电监测、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，在监测到变压器地声纹振动频谱时，GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压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：变压器可能存在绕组变形地异常。 杭州国洲电力科技有限公司振动技术产品功能
