3.2.1感知層的傳感器GZAFV-01系統的感知層如上圖3.1所示，由IED/主機、6路聲紋振動傳感器、1路電流傳感器等構成，聲紋振動傳感器集成電荷放大器，將聲紋振動信號轉換成與之成正比的電壓信號；電流傳感器采用微型卡扣結構，便于現場安裝。各傳感器外觀及參數如下表1所示。◆3路聲紋振動傳感器采集取OLTC振動信號，通過固定底座安裝在變壓器外壁，安裝位置選取平行于OLTC的垂直傳動桿方向，且盡量靠近OLTC的觸頭組處。◆1路電流傳感器采集OLTC驅動電機電流信號，安裝于OLTC驅動電機電源線處。◆3路聲紋振動傳感器采集變壓器繞組及鐵芯聲紋振動信號，安裝位置選取于上夾件底部、非冷卻器側油箱表面中部、油箱頂部中心點。為保持監測點的同一性，便于后期監測數據的時間軸線比對，所有聲紋振動傳感器底座長期固定在變壓器外壁上。安裝示意圖如下圖3所示。（備注：傳感器安裝的數量及位置可根據被測設備的監測需求而靈活調整）杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的兼容性分析。高壓開關振動聲學指紋在線監測維護說明

功能特性◆IED/主機具備多個點位開展實時連續性或周期性的監測GIS本體聲紋振動信號，向平臺層操控計算機傳送監測數據開展智能分析，操控及監測數據分析軟件實時展示分析結果和預警信息。◆具有比對分析功能：可將現測的與同規格被試品/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有斷電不丟失存儲數據、復電自動啟動/復位功能，可連續實時監測、存儲及導出1年以上數據。◆具備聲紋振動信號時域波形展示、頻譜分析(基頻為100Hz)功能，可自動提取峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量，以作為GIS運行狀態分析參數，用戶可設置報警閾值。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算，當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線的互相關系數：杭州斷路器振動聲學指紋在線監測設備信息杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的定制化解決方案。

目前針對GIS較成熟的監測方法，主要有電氣法、聲測法及化學分析法三大類，以上監測方法均針對的是放電性故障所產生的電磁、聲、光、電弧分解產物等物理量。但在GIS的運行中，除了放電性故障之外，機械性故障也是導致事故發生的一大主要原因，當GIS存在開關觸頭接觸異常、殼體對接不平衡、導桿輕微彎曲等缺陷時，在開關操作的機械力、負載電流產生的交變電動力等因素的作用下會產生機械性運動，造成設備異常振動。GIS的異常振動對其本體有很大危害，會造成SF6氣體泄露、盆式絕緣子和絕緣支柱損傷、外殼接地點懸浮等缺陷，長期發展可能導致絕緣事故的發生。因此，加強對GIS機械性故障的監測，是保證GIS安全運行的重要手段。

6.62019年4月，在國網寧夏±800kV靈州特高壓換流站、國網山西±800kV雁門關特高壓變電站、國網江蘇1000kV盱眙特高壓和±800kV淮安特高壓換流站等，我公司技術服務部的電氣作業工程師會同變電站屬地的省電科院和省檢公司、電力設備廠家等的技術員運用我公司的GZAFV-01型系統對特高壓變壓器OLTC開展狀態監測與評價的技術服務。6.72020年11月，我公司技術服務部的楊加浩工程師在廣西南寧供電局的變電二所實訓基地向廣西電科院高壓所黎大健主任、廣西大學電氣工程學院鄭含博教授、***電力公司設備部王佳靈高工、南網高級技能**李炎、南寧供電局設備部檢修專責羅工等各位領導**做變壓器（繞組、OLTC）和開關設備的聲紋振動監測技術的實操演示。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的經濟效益分析。

技術背景GIS運行時，電流通過高壓導體時產生的電動力引起振動，由于導體所受電動力正比于負載電流的平方，GIS本體振動產生的聲紋振動信號的基頻為100Hz。當存在機械故障時，聲紋振動信號的頻譜分布將發生改變，產生諧波分量。GIS本體機械型缺陷主要是指內部存在開關觸頭接觸異常、導電桿接觸不良、母線卡簧松動、屏蔽罩松動等異常時，在交變電場作用下發生異常振動，長期振動可能導致導電桿和絕緣件松動，易造成絕緣事故。異常振動還可能造成SF6氣體泄漏，損壞絕緣子和絕緣支柱，影響外殼接地牢固，危及GIS運行安全。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的快速響應機制。杭州開關柜振動聲學指紋在線監測系統售后服務

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3.3GZAFV-01系統的監測數據信號分析與處理3.3.1OLTC運行狀態分析OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內典型信號區間，可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析OLTC的運行狀態。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便監測人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態。GZAFV-01系統結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實現OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期隱患監測，降低OLTC運行的故障風險。高壓開關振動聲學指紋在線監測維護說明