振动声学指纹在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列
  • 厂家
  • 国洲电力
振动声学指纹在线监测企业商机

3.3.1.3能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

3.3.1.4时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵,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比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的兼容性分析。杭州开关柜振动声学指纹在线监测技术怎么样

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GIS在带电运行过程中除了机械故障会导致异常振动外,放电性故障(如绝缘子内部缺陷、螺丝松动、悬浮电位放电、毛刺前列放电、金属微粒放电等)也会导致声纹振动信号的产生。因此,通过深入研究GIS本体的声纹振动信号特征可发现GIS机械性故障及放电性故障,具有监测***、监测结果互相补充的特点。基于声纹振动信号的在线监测,可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障,并及时预警,从而延长使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主,结合电流、位移等其他参量的在线监测,开发了故障诊断算法(***软著权)并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统,适用于开关设备的带电监测(便携诊断式、手持巡检式)、在线监测(长期固定式、短期移动式)。振动声学指纹在线监测技术方案杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的全流程支持。

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电力系统中的开关类设备主要包括GIS、AIS(敞开式断路器)、GIS/敞开式的隔离开关、开关柜断路器等。各类开关设备的材料、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,现有状态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。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、PT、CT、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,内部充SF6气体作为灭弧和绝缘介质组成的封闭组合电器。与传统的敞开式相比较,GIS具有占地面积小、可靠性高、安全性强、运行维护工作量很小等优点,因而被大量使用在重要负荷、枢纽变电站中。但由于其采用全封闭结构,一旦发生故障,影响范围大并且难以准确定位及快速抢修,将会带来严重的经济损失。随着GIS逐步在特高压输电网络推广应用,设备故障所造成的影响将进一步加大。

6.4 2020年11月19日,我公司获邀南网广西电网公司总经办和生产技术部的邀请,委派公司技术智造中心总监王国明博士向广西电网公司的总经理、副总经理以及生产技术部、电力科学研究院等相关部门和直属单位的领导做了《变压器声纹振动在线监测与故障诊断技术》的专题汇报,荣获领导和**们的称赞与肯定。

6.5 2020年10月30日,国网公司设备部领导视察1000kV廊坊特高压变电站已投运的1000kV电抗器运行情况(如下图6.4所示)。通过查看我公司的GZOLM-1000T型变压器综合在线监测系统(局部放电、声纹振动、铁芯接地电流、油中溶解气体、电抗器空负载等运行参数)的多参量数据监测和融合评价技术所展示的电抗器在线运行中的性能状况),后根据评价电抗器在线运行健康态势的诊断报告,把某一台电抗器下线返厂维修,在厂区解体后验证了诊断报告的准确性。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的智能化设计。

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从振动和声学数据中提取有用的特征,以便建立设备的声学指纹,通常会用到以下信号处理技术:傅里叶变换(FFT):用于分析信号在频域中的特性,可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换(STFT):与FFT相比,STFT能够展示信号随时间变化的频率特性,适用于非平稳信号的分析。小波变换:具有良好的时频局部化特性,能够在多尺度上分析信号,适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测:用于提取振动信号的振幅包络,可以用来表示信号的动态特性。频谱分析:通过计算信号的功率谱密度(PSD)或幅值谱,可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法:如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等,这些方法能够提供信号的时频表示,有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析:通过识别设备振动的模态特性,可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析:如时域熵、频域熵或小波熵,这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性,有助于识别设备状态的变化。统计分析:包括均值、方差、标准差等统计参数,可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量:如偏度和峰度,它们可以提供信号分布形状的信息,有助于识别异常模式。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的国际合作案例。杭州GIS振动声学指纹在线监测系统功能

GZAFV-01型声纹振动监测系统(开关设备)高效检测和设备保护。杭州开关柜振动声学指纹在线监测技术怎么样

GZAFV-01系统的功能特点GIS在带电运行过程中除了机械故障会导致异常振动外,放电性故障(如绝缘子内部缺陷、螺丝松动、悬浮电位放电、毛刺前列放电、金属微粒放电等)也会导致声纹振动信号的产生。因此,通过深入研究GIS本体的声纹振动信号特征可发现GIS机械性故障及放电性故障,具有监测***、监测结果互相补充的特点。基于声纹振动信号的在线监测,可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障,并及时预警,从而延长使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主,结合电流、位移等其他参量的在线监测,开发了故障诊断算法(***软著权)并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统,适用于开关设备的带电监测(便携诊断式、手持巡检式)、在线监测(长期固定式、短期移动式)。GZAFV-01系统由声纹振动传感器(压电式加速度计)、位移传感器、电流传感器、IED(在线监测式)/主机(便携/手持式)、云服务器、通讯单元、供电单元等组件构成。杭州开关柜振动声学指纹在线监测技术怎么样

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