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?！?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?！?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?！?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的市場推廣策略。怎樣振動聲學指紋在線監測原理圖
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?！艟哂斜葘Ψ治龉δ埽嚎蓪F測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析?！艟哂性\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?！艟哂袛嚯姴粊G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?！艟邆渎暭y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。品牌振動聲學指紋在線監測監測圖譜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政策支持背景。
4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。
4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量，進行數據的多參量融合分析，形成基于多源數據的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發現在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器可能存在繞組變形地異常。
二、相關標準（遵循但不限于下列標準）2.1GB/T4208外殼防護等級（IP代碼）。2.2GB/T10230.1分接開關第1部分：性能要求和試驗方法。2.3GB/T10230.2分接開關第2部分：應用導則。2.4DL/T265變壓器有載分接開關現場試驗導則。2.5DL/T574變壓器分接開關運行維修導則。2.6DL/T846.8-2017高電壓測試設備通用技術條件第8部分有載分接開關測試儀。2.7DL/T860變電站通信網絡和系統。2.8DL/T1430變電設備在線監測系統技術導則。2.9DL/T1432.1變電設備在線監測裝置檢驗規范第1部分：通用檢驗規范。2.10DL/T1538電力變壓器用真空有載分接開關使用導則。2.11DL/T1540油浸式交流電抗器（變壓器）運行振動測量方法。2.12DL/T1694.2高壓測試儀器及設備校準規范第2部分：電力變壓器分接開關測試儀。2.13DL/T1805電力變壓器用有載分接開關選用導則。2.14Q/GDW383智能變電站技術導則。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。
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。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主要特性解析。怎樣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技術的市場需求分析。怎樣振動聲學指紋在線監測原理圖
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）。怎樣振動聲學指紋在線監測原理圖
