(1)包絡(luò)分析為提高在線監(jiān)測(cè)與診斷的準(zhǔn)確度，GZAFV-06T型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集裝置通常采用高采樣率獲取聲紋振動(dòng)及驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)，然而大量的數(shù)據(jù)不利于快速、準(zhǔn)確存儲(chǔ)與分析。因而采用包絡(luò)分析，簡(jiǎn)化并反映原始信號(hào)特征，便于后續(xù)分析與處理。傳統(tǒng)希爾伯特變換進(jìn)行包絡(luò)分析時(shí)存在提取深度不足、存在幅值偏差等問(wèn)題，因此，GZAFV-06型系統(tǒng)采用小波變換和希爾伯特變換結(jié)合的信號(hào)包絡(luò)分析。OLTC的聲紋振動(dòng)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)包絡(luò)分析如下圖9的A和B所示。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的政策支持背景。在線聲紋振動(dòng)銷(xiāo)售價(jià)格

4.2.2具備實(shí)物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)及趨勢(shì)。通過(guò)掃碼或RFID識(shí)別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過(guò)站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務(wù)器，向服務(wù)器請(qǐng)求該設(shè)備的詳細(xì)信息，以及詳細(xì)的運(yùn)行狀態(tài)，測(cè)試信息等。4.2.3根據(jù)各時(shí)頻信號(hào)互相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量（互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號(hào)能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)判斷變壓器運(yùn)行狀態(tài)及機(jī)械故障類(lèi)型。

4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測(cè)、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測(cè)狀態(tài)量，進(jìn)行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)警機(jī)制，多參量融合分析不僅提高了識(shí)別故障的準(zhǔn)確性，而且還能**降低因單個(gè)參量判別故障帶來(lái)的誤報(bào)。例如，對(duì)于變壓器疑似問(wèn)題地診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動(dòng)信號(hào)、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測(cè)到變壓器地聲紋振動(dòng)頻譜時(shí)，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動(dòng)去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號(hào)，如果發(fā)現(xiàn)在某段時(shí)期確實(shí)有大電流沖擊，可給出預(yù)警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 在線聲紋振動(dòng)銷(xiāo)售價(jià)格GZAFV-01型便攜式變壓器聲紋振動(dòng) 監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。

GZAFV-01T子系統(tǒng)采用AFV和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)采集和分析技術(shù)，能***地把握OLTC的機(jī)械性能狀態(tài)，可以對(duì)OLTC的AFV和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)幅值大小進(jìn)行監(jiān)測(cè)和閾值報(bào)警，對(duì)AFV和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)進(jìn)行分析。具體功能如下：◆適用于所有類(lèi)型的OLTC故障診斷?！衾肁FV傳感器和電流傳感器獲取OLTC切換動(dòng)作過(guò)程中產(chǎn)生AFV和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)，并通過(guò)分析軟件進(jìn)行診斷評(píng)價(jià)?！裟軐?fù)雜的信號(hào)轉(zhuǎn)換成易于特征識(shí)別的包絡(luò)曲線?！舄?dú)有的信號(hào)處理功能，可將X、Y、Z的聲紋振動(dòng)信號(hào)生產(chǎn)ATF圖，更直觀，更便捷分析OLTC故障類(lèi)型?！艨蓪⑷我鈨纱伪O(jiān)測(cè)的圖譜進(jìn)行相似度分析，并自動(dòng)計(jì)算圖譜的重合度?！艟哂心芰孔V分析功能，能自動(dòng)識(shí)別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。

AFV 信號(hào)分析法作為一種監(jiān)測(cè) OLTC 狀態(tài)的有效手段，其**在于利用 AFV 傳感器精細(xì)捕捉信號(hào)。OLTC 切換時(shí)，內(nèi)部主要機(jī)構(gòu)部件因運(yùn)動(dòng)撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，是信號(hào)的重要來(lái)源。這些沖擊力通過(guò)靜觸頭或變壓器油傳導(dǎo)至變壓器箱壁，在箱壁上形成的振動(dòng)，實(shí)則蘊(yùn)含著豐富的設(shè)備機(jī)械狀態(tài)信息。例如，當(dāng) OLTC 正常工作時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)具有特定的頻率和幅值范圍，一旦出現(xiàn)故障，如觸頭接觸不良，振動(dòng)信號(hào)的特征便會(huì)發(fā)生***變化，通過(guò) AFV 傳感器監(jiān)測(cè)這些變化，就能為判斷 OLTC 的狀態(tài)提供關(guān)鍵依據(jù)。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)功能的主要特性解析。

五、系統(tǒng)軟件簡(jiǎn)介（以在線版為例）5.1遠(yuǎn)端后臺(tái)管理軟件：通過(guò)云服務(wù)器賬戶登錄，選擇管理對(duì)象。圖17本系統(tǒng)的遠(yuǎn)端后臺(tái)管理軟件界面5.2設(shè)備信息管理界面：包括設(shè)備名稱(chēng)、位置、編號(hào)等基本信息的填寫(xiě)。圖18被試品的信息管理界面5.3主界面：包括項(xiàng)目管理、多通道信號(hào)同步顯示、分析及其他工具及基本分析結(jié)果顯示，可實(shí)現(xiàn)信號(hào)包絡(luò)、重合度對(duì)比、能量分布、時(shí)頻分布(ATF)等分析。圖19本系統(tǒng)的軟件主界面5.4聲紋振動(dòng)及驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)包絡(luò)分析可簡(jiǎn)化信號(hào)，直觀反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用前景。GIS振動(dòng)廠家現(xiàn)貨

聲學(xué)指紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品有哪些？在線聲紋振動(dòng)銷(xiāo)售價(jià)格

4.2.3根據(jù)各時(shí)頻信號(hào)相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量（相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號(hào)能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)判斷變壓器運(yùn)行狀態(tài)及疑似機(jī)械故障類(lèi)型。圖16基于聲紋振動(dòng)法的故障診斷4.2.4結(jié)合變壓器的帶電檢測(cè)、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測(cè)的狀態(tài)量，進(jìn)行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)警機(jī)制，多參量融合分析不僅提高了疑似故障識(shí)別的準(zhǔn)確性，而且還能**降低因單個(gè)參量判別故障帶來(lái)的誤報(bào)。例如，對(duì)于變壓器疑似問(wèn)題的診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動(dòng)信號(hào)、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測(cè)到變壓器的聲紋振動(dòng)頻譜時(shí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)去查詢變壓器的歷史電流和電壓信號(hào)，如果發(fā)現(xiàn)在某段時(shí)期確實(shí)有大電流沖擊，可給出預(yù)警：變壓器可能存在繞組變形的異常。在線聲紋振動(dòng)銷(xiāo)售價(jià)格