在线监测技术的智能化趋势随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展,在线监测技术正向着智能化方向发展。通过智能传感器、云计算、深度学习等技术,实现数据的智能分析与决策支持,提升监测的准确性和效率。
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。 振动声学指纹监测系统的功耗参数是多少?国产在线监测常用知识
GZAFV-01系统的功能特点
GIS在带电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、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本体的声纹振动信号特征可发现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。基于声纹振动信号的在线监测,可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障,并及时预警,从而延长使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主,结合电流、位移等其他参量的在线监测,开发了故障诊断算法(***软著权)并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统,适用于开关设备的带电监测(便携诊断式、手持巡检式)、在线监测(长期固定式、短期移动式)。GZAFV-01系统由声纹振动传感器(压电式加速度计)、位移传感器、电流传感器、IED(在线监测式)/主机(便携/手持式)、云服务器、通讯单元、供电单元等组件构成,架构示意图如下图3.1所示,标准1U的IED/便携式主机。 国产在线监测常用知识对于复杂结构设备的振动监测,技术参数如何优化?
在智能电网建设的背景下,GIS 设备机械性故障监测系统应与其他电力设备监测系统进行融合。通过数据共享和协同分析,实现对电力系统的***监测和智能管理。例如,将 GIS 设备的机械性故障监测数据与电气设备的运行数据、环境监测数据等进行整合分析,能够更准确地判断设备故障的原因和影响范围。同时,利用智能电网的大数据平台和人工智能技术,对融合后的多源数据进行深度挖掘,提高故障预测和诊断的准确性,为智能电网的安全稳定运行提供***的支持。
本系统在技术创新方面不断探索,持续提升监测性能。例如,研发更先进的特高频传感器和超声波传感器,提高传感器的灵敏度和抗干扰能力,能够捕捉到更微弱的局部放电信号,同时减少环境噪声等干扰对监测结果的影响。在数据处理算法方面,引入人工智能和机器学习技术,对监测数据进行更深入的分析和挖掘,提高故障诊断的准确性和效率。通过不断的技术创新,本系统将更好地适应电力系统发展的需求,为 GIS 设备的局部放电监测提供更可靠、更高效的解决方案。杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的智能化发展趋势。
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。 GZAFV-01型声纹振动监测系统(变压器、电抗器)相关技术方案。声纹在线监测监测等级
该技术在港口码头设备监测中,对提高运输效率有何帮助?国产在线监测常用知识
在线监测技术的国际交流与合作在线监测技术的发展,需要国际间的交流与合作。通过技术研讨会、行业论坛等平台,各国企业与研究机构可以分享经验,探讨前沿技术,推动在线监测技术的全球进步。
在线监测技术的未来展望随着5G、边缘计算、人工智能等技术的发展,在线监测技术将更加智能化、实时化,实现对设备状态的***感知与精细预测,为工业生产提供更加智能、高效的支持。
在线监测技术在智慧城市建设中的作用在智慧城市建设中,在线监测技术可以应用于城市基础设施的健康监测,如桥梁、隧道、供水管网等,及时发现安全隐患,保障城市运行的安全与稳定。 国产在线监测常用知识