浙江特高压振动监测必要性

图20本系统的信号包络分析界面5.5实时采集信号与本系统内置数据库中正常状态信号横向、历史数据纵向对比。图21本系统的数据对比界面5.6声纹振动的时域信号频谱分析，提取信号频域特征参量。图22本系统的声纹振动时域信号频谱分析界面5.7运行状态告警，可选择告警发送方式。图23本系统的被试品异常状态报警设置界面5.8报表生成功能。图24本系统的被试品的监测结果生成报表功能界面六、声纹振动监测与诊断技术的应用意义我公司基于声纹振动监测技术研制的GZAFV-06T型系统适用于变压器/电抗器（绕组、OLTC、铁芯等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的带电检测、长时在线监测、短期重症监护，不影响被试品正常运行，且与被试品无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点，GZAFV-01型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。浙江特高压振动监测必要性

变压器运行时，电流通过绕组时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。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，声纹振动信号还会包含频率为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，产生谐波分量。因此，信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据，采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。无线振动监测招标GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)的实时监测和分析的结合。

变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、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、以及冷却装置工作时的振动。其中，由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁，可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。

OLTC切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号，信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，从而使驱动电机电流发生变化。因此，可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析，可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。

三、技术方案3.1系统原理变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、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、以及冷却装置工作时的振动。其中冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器振动监测与诊断分析的内容。变压器内部振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播，可由安装于外壁的振动传感器测得。OLTC切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号。信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映分接开关结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，使驱动电机电流发生变化。因此驱动电机电流与声纹振动的两类信号融合分析，可更加有效的评价OLTC的运行状况和疑似故障类型。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统功能特点。

(1)包络分析为提高在线监测与诊断的准确度，GZAFV-06T型系统的数据采集装置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，GZAFV-06型系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。OLTC的声纹振动和驱动电机电流的信号包络分析如下图9的A和B所示。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标准化实施路径。智能振动监测标书

声纹振动监测具体知识介绍。浙江特高压振动监测必要性

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。浙江特高压振动监测必要性