七、GZAFV-01系統的售后技術培訓與服務體系我公司擁有多名從事電力設備運行態勢監測及診斷技術的*****和管理人員，均具有深厚的技術底蘊和豐富的現場電氣作業經驗；并擁有完善的售后服務管理體制。

現場作業組織架構圖7.1技術培訓關于在線監測型的GZAFV-01系統的現場電氣作業，我公司為GZAFV-01系統組建現場作業項目部的電氣作業工程師負責安裝、調試、投運直至驗收通過，并在作業現場對GZAFV-01系統的功能、指標和注意事項進行詳細的技術培訓。 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。GIS振動聲學指紋在線監測歡迎選購

綜上所述，采用聲紋振動法監測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態，適用于帶電監測/在線監測，與變壓器無電氣連接而不影響正常運行，有安裝方便、安全、可靠等優點。我公司結合多年技術預研儲備及現場技術服務經驗，成功研制出GZAFV-01型聲紋監測系統，既有固定安裝的長期在線監測式，也有便攜式的帶電監測系統及可移動的在線重癥監護式。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器、驅動電機電流傳感器、數據采集裝置（在線監測式：IED，便攜/手持式：主機；下文皆用IED/主機簡稱）、云服務器、通訊單元及供電單元構成；操控及監測數據分析軟件結合包絡分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時域信號頻譜分析等多種算法，并提取故障診斷特征參量，在線狀態下實現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態勢評價與故障類型診斷。GIS振動聲學指紋在線監測原理圖杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的故障診斷能力。

五、GZAFV-01系統的操控及監測數據分析軟件5.1遠端后臺軟件管理遠端后臺管理軟件通過云服務器賬戶登錄，選擇管理對象。5.2設備信息管理設備信息管理界面包括設備名稱、位置、編號等基本信息。5.3軟件主界面主界面包括項目管理、多通道信號同步顯示、分析及其他工具及基本分析結果顯示，可實現信號包絡、重合度比對、能量分布、時域信號頻譜分布等分析。5.4包絡分析聲紋振動及驅動電機電流的信號包絡分析可簡化信號，直觀反映設備運行狀態。5.5歷史數據比對實現實時監測數據與正常狀態數據橫向比對、與歷史狀態數據縱向比對。5.6頻譜分析進行聲紋振動監測數據的時域信號頻譜分析，提取信號頻域特征參量。5.7運行狀態告警被測變壓器的異常狀態報警，可選擇告警發送方式。5.8報表生成功能：被測變壓器診斷結果生成報表功能。

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的團隊介紹與技術研發實力。

GIS在帶電運行過程中除了機械故障會導致異常振動外，放電性故障（如絕緣子內部缺陷、螺絲松動、懸浮電位放電、毛刺前列放電、金屬微粒放電等）也會導致聲紋振動信號的產生。因此，通過深入研究GIS本體的聲紋振動信號特征可發現GIS機械性故障及放電性故障，具有監測***、監測結果互相補充的特點。基于聲紋振動信號的在線監測，可在GIS帶電運行狀態下及時發現潛在故障，并及時預警，從而延長使用壽命，提高電網運行的可靠性。我公司以聲紋振動信號為主，結合電流、位移等其他參量的在線監測，開發了故障診斷算法（***軟著權）并提取相關特征參量研制完成的GZAFV-01型聲紋振動監測系統，適用于開關設備的帶電監測（便攜診斷式、手持巡檢式）、在線監測（長期固定式、短期移動式）。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模塊化設計。開關設備聲紋振動聲學指紋在線監測前景

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成功案例分享。GIS振動聲學指紋在線監測歡迎選購

從振動和聲學數據中提取有用的特征，以便建立設備的聲學指紋，通常會用到以下信號處理技術：傅里葉變換（FFT）：用于分析信號在頻域中的特性，可以識別出設備運行時的固有頻率和諧波成分。短時傅里葉變換（STFT）：與FFT相比，STFT能夠展示信號隨時間變化的頻率特性，適用于非平穩信號的分析。小波變換：具有良好的時頻局部化特性，能夠在多尺度上分析信號，適合捕捉瞬態事件和局部特征。包絡檢測：用于提取振動信號的振幅包絡，可以用來表示信號的動態特性。頻譜分析：通過計算信號的功率譜密度（PSD）或幅值譜，可以識別出信號的頻率成分和能量分布。時頻分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，這些方法能夠提供信號的時頻表示，有助于分析復雜非線性和非平穩信號。模態分析：通過識別設備振動的模態特性，可以提取出與設備結構和損傷相關的特征。熵分析：如時域熵、頻域熵或小波熵，這些方法可以量化信號的不確定性和復雜性，有助于識別設備狀態的變化。統計分析：包括均值、方差、標準差等統計參數，可以描述信號的波動性和穩定性。高階統計量：如偏度和峰度，它們可以提供信號分布形狀的信息，有助于識別異常模式。GIS振動聲學指紋在線監測歡迎選購