3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号。如下图11(b)所示，基于声纹振动信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下：
3.3.2.1峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1为100Hz基频分量有效值，Vi为各谐波分量有效值，i为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较小；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大。 杭州国洲电力科技有限公司GZAFV-01型声纹振动监测系统的概述。特色服务在线监测指纹监测标准
6.2.1概述开关柜在生产制造、运输、安装及运行过程中，由于原材料、加工工艺、冲击碰撞或老化等原因，在开关柜高压母线、绝缘体内部等处易产生绝缘缺陷。在试验电压或额定电压作用下，当绝缘缺陷处集中的电场强度达到该区域的击穿场强时，就会出现局部放电现象。局部放电是开关柜绝缘劣化的主要原因，也是其绝缘故障的早期表现形式。因此，在线监测局部放电的发展态势可实现高压开关柜绝缘故障的早期预***部放电引起分子间剧烈碰撞后激发的AA信号在开关柜内部传播，通过在开关柜上安装AA局部放电监测模块可监测发生局部放电时产生的AA信号，且抗电磁干扰性能强。本地在线监测指纹图谱杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统的远程监控功能。
振动分析在在线监测中的作用振动分析是在线监测中常用的技术手段之一，通过对设备振动信号的采集与分析，可识别设备的运行状态，早期发现轴承磨损、不平衡、不对中等机械故障，是设备故障诊断与预防维护的重要工具。
温度监测的重要性温度是反映设备运行状态的重要参数之一，异常的温度升高往往是设备故障的先兆。通过在线温度监测，可以及时发现设备过热问题，预防火灾、等安全风险，保障设备的正常运行。
在线监测与预测性维护的结合在线监测技术与预测性维护理念相结合，通过大数据分析和机器学习算法，能够预测设备的未来状态，提前规划维护工作，避免计划外停机，***降低维护成本，提高生产效率。
3.3.1.3能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。
3.3.1.4时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 杭州国洲电力科技有限公司在线监测系统的安装与维护指南。
GZPD-01型局部放电监测系统（发电机组）是我公司结合多年局部放电监测技术研发及工程技术服务的丰富经验、吸取GZPD系列及国内外类似产品的技术亮点和用户评价度而研制出的局部放电监测与评估系统。GZPD-01系统集成高性能数据采集单元、有线/4G/5G传输、边缘计算、TF-Map分组筛选、神经网络、故障数据库等先进技术理念，成功的在发电机耐压试验同步、带电运行等状态下的局部放电在线监测或短期重症监护上应用多例，并深受发电机设备管理方的好评。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统的数据存储方案。声纹在线监测欢迎选购
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在线监测系统的组成在线监测系统通常包括传感器、数据采集单元、数据分析平台、预警系统等关键组件。传感器负责采集设备运行数据，数据采集单元进行数据预处理，数据分析平台对数据进行深度分析，预警系统根据分析结果发出预警信息，指导维护决策。
在线监测技术的挑战与未来尽管在线监测技术取得了***进步，但仍面临数据安全、信号干扰、系统兼容性等挑战。未来，随着技术的不断突破，将实现更加精细、智能的在线监测，为工业生产提供更加***、可靠的保障。
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