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。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未來發展趨勢。如何振動聲學指紋在線監測客服電話
3.3.2繞組及鐵芯運行狀態分析下圖3.10a為變壓器運行時繞組及鐵芯的聲紋振動時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態，采用頻域法分析聲紋振動信號。如下圖3.10b所示，基于聲紋振動信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數特征參量作為分析參數。各特征參量定義及解釋如下：
3.3.2.1峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。3.3.2.2總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整數倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較小；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，總諧波畸變率變大 便攜式聲紋振動聲學指紋在線監測監測等級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。
變壓器在生產、運輸、安裝過程中或在短路電流作用下，均會使繞組及鐵芯壓緊程度降低，繞組及鐵芯故障分別約占變壓器整體故障的36%和4%，對變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩定運行產生巨大威脅。繞組故障主要包括絕緣老化、受潮、匝間或繞組間短路、斷路及機械損傷等，以上故障類型均可能導致繞組變形。傳統的繞組變形監測方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*適用于離線或停電監測。鐵芯典型故障包括壓鐵松動、接地不良、夾件松動或損傷，常用監測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監測。
GZAFV-01系統的功能特點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）。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器（壓電式加速度計）、位移傳感器、電流傳感器、IED（在線監測式）/主機（便攜/手持式）、云服務器、通訊單元、供電單元等組件構成。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節能效益分析。
GIS及敞開式的隔離開關監測功能特性◆采用加速度傳感器及電流傳感器監測隔離開關聲紋振動及電機電流信號。◆具有比對分析功能：可將現測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有診斷分析功能：可對隔離開關狀態進行診斷，并上傳原始數據及分析結果。◆具有斷電不丟失存儲數據、復電自啟動、自復位的功能，可連續監測、存儲及導出功能，可夠存儲1000次以上的操作數據，并具備批量處理數據功能。◆具備聲紋振動及電機電流信號波形、包絡分析、時頻圖譜等展示功能。◆自動提取動/靜觸頭的分/合閘動作時間、電機峰值電流、電機電流的燃弧時間及抖動高幅值關鍵特征、聲紋振動脈動關鍵特征等參量。◆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：接近1時，被測設備是接近正常狀態。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（開關設備）高效檢測和設備保護。如何振動聲學指紋在線監測監測的選擇
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GIS及敞開式的隔離開關監測技術背景隔離開關在合閘位置時，隔離開關可承載線路額定電流及在規定時間內的異常電流；在分閘位置時，隔離開關的觸頭間有符合要求的絕緣距離和明顯的斷開標志，確保檢修時人員和設備的安全。然而由于在材料、工藝、設計、安裝等方面存在的問題，以及頻繁動作時產生的電氣老化、機械磨損等缺陷，GIS及敞開式的隔離開關的故障率不斷升高，嚴重影響隔離開關和整個電力系統的安全穩定運行。因此，實施在線監測隔離開關聲紋振動及驅動電機電流信號，實現隔離開關運行狀態的***評價具有重要意義。如何振動聲學指紋在線監測客服電話
