GZPD-234系列振动声学指纹监测

(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。杭州国洲电力科技有限公司振动监测重要性。GZPD-234系列振动声学指纹监测

4.1.8信号阈值告警功能：软件自动分析信号增长趋势，实现自动告警，也可手动设置告警阈值，支持短信告警；4.1.9智能诊断分析功能：系统软件内置海量故障特征的数据库，可与测得的数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，能量的异常变化分析，并可进行振动源位置分析，以及变压器内部绕组变形等故障类型的诊断分析；也可添加新测得的数据，方便后期横向、纵向比较；软件可将同一厂家同一型号的正常监测与诊断数据进行导入保存，便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析；4.1.10具有报表分析功能：自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量，并生成分析报表。什么是振动监测频率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。

变压器/电抗器（下文皆用“变压器”简称）在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关（下文皆用OLTC简称）、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分，三者故障率总和占变压器整体故障70%左右，而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。

(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结构。

变压器运行时，电流通过绕组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。绕组导体所受电动力正比于负载电流平方，绕组声纹振动信号的基频为100Hz。变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯声纹振动信号的基频也为100Hz。另外，基于铁芯振动的非线性特性，信号中必会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后，声纹振动信号频谱分布将发生改变而产生谐波分量。因此，声纹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，采用声纹振动信号分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。各监测子系统的功能特点与技术参数。杭州GZPD-4D系列振动声纹工作原理

声纹振动监测具体知识介绍。GZPD-234系列振动声学指纹监测

4.1.9智能分析功能：软件内置典型故障特征的数据库，可与监测数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，诊断分析故障类型；也可添加新监测数据，方便后期横向、纵向比较；可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存，便于对该厂家、型号的变压器监测数据曲线进行比对分析。4.1.10具有报表分析功能，自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量，并生成分析报表。4.2智慧化功能4.2.1具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动信号及驱动电机电流信号，完成OLTC信号包络、ATF图谱等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果。GZPD-234系列振动声学指纹监测