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3.3GZAFV-01系统的监测数据信号分析与处理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3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC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OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01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比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测软件的兼容性分析。便携式声纹在线监测利润

GZPD-01G型局部放电在线监测系统采用的UHF传感器工作频带在300MHz-2000MHz，对于一般的电力载波信号（1MHZ以下）、工频及谐波干扰（50-10kHZ）以及广播信号（100MHZ左右）等常见干扰源，可以有效避免。而且架空母线存在大量电晕放电，该类放电的频带不超过150Mhz，因而通过带通滤波器，可有效滤除电晕放电干扰，采集的信号信噪比很高。该系统集局部放电的监测、定位、报警功能于一身，可有效实现GIS局部放电连续在线监测。超声波检测：GIS发生局部放电时产生纳秒级上升前沿的放电脉冲，生成的电磁波在GIS气室内传播。放电区域内分子间剧烈撞击，会产生包括纵波、横波和表面波的声波，在宏观上表现为脉冲压力波，以纵波和横波的方式向四周传播，因此放电点可看作脉冲声波场源。可以通过超声波传感器接收局部放电产生的振动信号，来达到检测GIS内部局部放电目的。声纹在线监测案例振动声学指纹在线监测技术对提升产品质量有什么间接影响？

后期维护同样是本系统的优势所在。由于系统各组件安装方便、布线清晰，且具备良好的自诊断功能，在后期维护过程中，维护人员能够迅速确定故障点。例如，当系统提示某个传感器数据异常时，维护人员可以根据系统提供的位置信息，快速找到对应的特高频传感器或超声波传感器进行检查和维修。同时，系统的网络传输方式使得远程维护成为可能，技术人员可以通过网络远程登录系统，对设备进行参数调整、软件升级等维护操作，减少了现场维护的工作量，提高了维护效率，降低了设备维护成本。

数据采集设备 IED 安装于 IED 智能组件柜中，其作用如同系统的 “数据收纳盒”。它通过特高频电缆与外置式特高频传感器紧密相连，特高频电缆具备低损耗、高传输速率的特性，能够将特高频传感器捕捉到的局部放电信号快速、准确地传输至 IED。在传输过程中，特高频电缆有效减少了信号的衰减与失真，确保了数据的完整性。IED 对接收的信号进行初步处理，如信号放大、滤波等，然后按照系统设定的规则，准备将处理后的数据传输至下一个环节，其稳定的工作性能保障了数据采集的连续性与准确性。对于突发的高频振动，技术的响应速度是多少？

数据管理功能中的数据查看分析比对，为运维人员打开了深入了解设备运行状况的 “窗口”。从数据库读取传感器在各种模式下保存的有效数据，运维人员可通过时间筛选、设备筛选等方式，直观地对历史数据进行查询回放。例如，在分析某台高压开关柜的局部放电情况时，运维人员可选择过去一年中该开关柜的监测数据，以时间轴为线索，查看不同时期的局部放电幅值、频次变化情况。通过与设备正常运行时的数据进行比对，分析出放电特征，如放电是否具有周期性、幅值变化是否与负载变化相关等，从而得到相应的诊断结果，判断设备是否存在潜在故障。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。便携式声纹在线监测监测试验

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3.3.2.3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：E=jmS1j2jmSj2，其中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。3.3.2.4互相关系数(r)正常状态与实测的声纹振动信号频谱图之间的相似度，计算公式：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2，其中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，互相关系数范围为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。便携式声纹在线监测利润