杭州振动声纹在线监测故障诊断

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，架构示意图如下图3.1所示，标准1U的IED/便携式主机。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹的在线监测系统功能。杭州振动声纹在线监测故障诊断

技术背景断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第9页共12页入或切除相应的线路或电气设备，以确保电力系统安全运行。实现对断路器的在线监测，准确得知断路器的工作状态和故障部位，可以有效减小维护工作量，增强检修的针对性，***提高供电系统可靠性和经济性。振动声学指纹信号、线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器在线监测中非常重要的参数，是衡量断路器性能优劣的重要指标，因此通过在线监测系统准确提取振动声学指纹、分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值，对判断断路器的健康状态具有重要意义。浙江局部放电在线监测遵循标准杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统结构。

GZPD-01型局部放电监测系统（风力发电机）的功能特点

3.1分布式组网监测模式：在每个发电机接地线附近安装局部放电采集单元。3.2信号处理功能：HF传感器监测到的信号在局部放电采集器中进行数据处理，再通过无线或有线方式传输到平台层。3.3远程监测与远程控制功能：基于分布式监测模式，可在平台层的操控及监测数据分析软件上查看实时监测的每一台发电机的局部放电数据的各项参量；平台层可以发送指令模式控制所有局部放电采集器的通/断电状态。3.4各通道集中或**监测功能：GZPD-01系统所有监测通道可以集中或**的监测。平台层计算机屏幕上可以翻页切换显示多个监测通道的实时数据。3.5局部放电谱图显示功能：平台层计算机的操控及监测数据分析软件实时显示局部放电谱图，图谱可以设置相位叠加或不叠加。3.6智能抗干扰功能：启动该功能时可自动对干扰信号进行图谱筛选并分离。3.7判断信号是否同源功能：可以自动对比信号的相位幅值特征以分析信号源，并将同源信号自动的从其他通道排除。3.8异常报警功能：报警策略包括阀值超限、趋势等报警，并可根据局部放电严重程度给出不同的报警级别。3.9采用风力发电机已有的光纤进行局放数据的传输，节约成本。

GZPD-01G局放在线监测系统系统功能特点：11、能实时展示各监测点PRPS、PRPD谱图等。具备放电类型识别功能，可准确判断GIS内部的自由金属颗粒放电、悬浮电位体放电、沿面放电、绝缘件内部气隙放电、金属前列等典型放电类型，并可用统计的方式明确给出各种放电类型所发生的概率；放电类型识别准确率不低于90%。12、外置式特高频传感器频响特性检测平均等效高度，依照GTEM小室测量传感器He（f）曲线的方法，在300MHz~2000MHz测试频带内的平均等效调试不小于9mm，外置式超声波传感器检测灵敏高。13、具备监测结果异常、监测功能故障和通信中断等异常情况的自动报警功能。报警策略可综合应用阈值报警、关联报警和趋势报警等多种预警方法。报警信息能明确区分监测数据异常、设备自检异常等不同类型的异常情况。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统的用户培训支持。

在线监测技术的国际交流与合作在线监测技术的发展，需要国际间的交流与合作。通过技术研讨会、行业论坛等平台，各国企业与研究机构可以分享经验，探讨前沿技术，推动在线监测技术的全球进步。

在线监测技术的未来展望随着5G、边缘计算、人工智能等技术的发展，在线监测技术将更加智能化、实时化，实现对设备状态的***感知与精细预测，为工业生产提供更加智能、高效的支持。

在线监测技术在智慧城市建设中的作用在智慧城市建设中，在线监测技术可以应用于城市基础设施的健康监测，如桥梁、隧道、供水管网等，及时发现安全隐患，保障城市运行的安全与稳定。 杭州国洲电力科技有限公司在线监测技术的行业影响力与认可度。浙江变压器在线监测设备信息

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3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5的a、b所示。

3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示，信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 杭州振动声纹在线监测故障诊断