3.2.1.1OLTC监测与诊断：=1\*GB3①采用多路振动传感器获取振动信号，传感器通过固定底座安装在变压器外壁，安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向，且尽量靠近分接开关触头组处。=2\*GB3②采用非接触方式安装在OLTC的1~2m范围内的声纹传感器获取OLTC切换时的声纹信号。=3\*GB3③采用安装于驱动电机电源线处的电流传感器获取OLTC驱动电机电流信号。3.2.1.2变压器本体（绕组及铁芯）监测与诊断：=1\*GB3①采用多路振动传感器监测与诊断变压器绕组及铁芯运行状况，通常安装于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中芯点。为保持监测与诊断点同一性，便于历史数据对比，传感器底座应长期固定在变压器外壁上。=2\*GB3②采用声纹传感器获取变压器声纹信号，传感器采用工装固定在变压器周边立柱或防火墙上，距地面高度1.2m以上、1/2油箱高度以下，与变压器距离0.3m～2m之间。杭州国洲电力科技有限公司的企业荣誉与资质认证。进口振动用途
GZAFV-01系统的功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析。4.1.2具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式。4.1.3可将任意两次测量的图谱进行相似度分析，并自动计算图谱的重合度。4.1.4具有先进的能量谱分析功能，并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率。4.1.5独有的信号处理功能，生成声纹振动信号ATF图谱（系我公司***软著权的《变压器有载分解开关及绕组振动测试软件V1.0》中的**核心算法），更直观、更便捷分析OLTC及绕组和铁芯的运行状态。4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量，实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能：实时分析信号发展趋势，实现阈值超限自动告警，支持短信发送告警信息。研发振动检测仪生产厂家杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业应用背景。
(1)包络分析为提高在线监测与诊断的准确度，GZAFV-06T型系统的数据采集装置通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此，GZAFV-06型系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。OLTC的声纹振动和驱动电机电流的信号包络分析如下图9的A和B所示。
GIS在运行过程中除了机械故障会导致异常振动外，放电性故障（如绝缘子内部缺陷、螺丝松动悬浮电位放电、毛刺前列放电及金属微粒放电等）也会导致声纹振动信号的产生。因此，通过深入研究GIS外壳声纹振动信号的特点，分析其信号特征，可发现GIS机械性故障及放电性故障，具有监测***、监测结果互相补充的特点。开展基于声纹振动的状态监测，可在在线状态下及时发现开关设备的潜在故障，并及时预警，从而延长设备使用寿命，提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动的监测为主，结合电流、位移等其他状态量，开发故障诊断算法并提取相关特征参量，研制完成的监测系统适用于开关设备的带电监测、在线监测（长期固定式、短期移动式）及疑似故障诊断。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统。
四、功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时的采集、显示及分析；4.1.2具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式；4.1.3可将任意两次监测的图谱进行相似度分析，并自动计算图谱的重合度；4.1.4具有先进的能量谱分析功能，并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率；4.1.5独有的信号处理功能，生成振动信号及声纹信号ATF图（**算法，**所有），更直观、更便捷分析OLTC、绕组和铁芯的运行状态；4.1.6具有绕组和铁芯的声纹振动信号频谱分析功能，自动识别峰值频率偏移及谐波增量，实时分析绕组及铁芯运行状态；4.1.7振动、声纹和电流信号的历史数据曲线趋势功能；声学指纹振动监测产品有哪些？国洲电力振动监测接地箱
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的实际应用价值。进口振动用途
4.2.2具备实物ID管理功能，提供OLTC、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。4.2.3根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器运行状态及机械故障类型。
4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据的多参量融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制，多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性，而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器地声纹振动频谱时，GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器可能存在绕组变形地异常。 进口振动用途
