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振動聲學指紋在線監測基本參數
  • 品牌
  • 國洲電力
  • 型號
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列
  • 廠家
  • 國洲電力
振動聲學指紋在線監測企業商機

7.2技術服務7.2.1現場電氣作業我公司按照購買合同約定的時間交貨后,派遣由GZAFV-01系統現場電氣作業管理經驗豐富的工程師帶領多位電氣作業工程師組建的項目部按照甲方指定的時間和地址開展GZAFV-01系統的安裝、調試和投運等現場電氣作業。GZAFV-01系統投運并經甲方驗收合格后,由甲方出具驗收合格報告。詳見獨冊的《杭州國洲電力科技有限公司關于電力設備在線監測系統現場安裝、調試項目的現場作業指導書(范本)》附件。7.2.2二十四小時熱線電話支持服務我公司設有專門的24h服務熱線提供電話支持服務。GZAFV-01系統在運行中出現技術故障,可以通過撥打服務熱線向我公司提供故障情況、服務時間等詳細信息,我公司將在2h內出具解決方案給予響應。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。便攜式聲紋振動聲學指紋在線監測答疑解惑

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4.1.6通過繞組及鐵芯聲紋振動信號頻譜分析可自動識別峰值頻率偏移及諧波增量,實時分析繞組及鐵芯運行狀態。4.1.7具有自動繪制聲紋振動和電流信號的歷史數據曲線趨勢功能。4.1.8閾值超限告警功能:實時分析信號發展趨勢,實現閾值超限自動告警,支持短信發送告警信息。4.1.9智能分析功能:軟件內置典型故障特征的數據庫,可與監測數據進行比對,通過信號波形、時間長度和幅值等特征值,診斷分析故障類型;也可添加新監測數據,方便后期橫向、縱向比較;可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存,便于對該廠家、型號的變壓器監測數據曲線進行比對分析。4.1.10具有報表分析功能,自動計算并保存重合度、動作時間、能量分布、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數等特征參量,并生成分析報表。智能化振動聲學指紋在線監測功能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。

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3.2.3平臺層的云服務器數據經現場傳感器采集并經過IED/主機處理后,通過通信模塊(4G/5G無線傳輸或電力光纖專網)傳送至云服務器進行存儲及深度計算,平臺層的操控計算機(含通過IEC61850通訊管理連接的遠端)可通過瀏覽器登錄云服務器隨時隨地查看監測數據,對變壓器進行運行監測及診斷分析。云服務器采用B/S結構(瀏覽器/服務器模式),提供監測數據的深度計算、存儲、瀏覽器查看等服務。

3.2GZAFV-01系統的系統架構GZAFV-01系統由感知層的聲紋振動傳感器、電流傳感器、IED/主機,網絡層的通訊管理里,平臺層的數據(云)服務器、內置操控及監測數據分析軟件的操控計算機、IEC61850通訊管理機等構成。

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的企業簡介與主要技術優勢。

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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 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安全性設計。聲紋振動聲學指紋在線監測監測說明書

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3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量,計算各層詳細分量信號能量,可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線,可判斷OLTC運行狀態,并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

3.3.1.4時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣,同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間,計算各區間平均值作為特征參量,用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 便攜式聲紋振動聲學指紋在線監測答疑解惑

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