振动声学指纹在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列
  • 厂家
  • 国洲电力
振动声学指纹在线监测企业商机

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振动声学指纹在线监测技术的行业标准对比。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测技术产品功能

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3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度,GZAFV-01系统的IED/主机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,因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5所示。

3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示,信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析,更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对,GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数:◆接近1时,OLTC接近正常运行状态。◆接近0时,OLTC可能存在故障。 国洲电力振动声学指纹在线监测监测试验报告GZAFV-01型声纹振动监测系统(开关设备)设计和性能优化。

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杭州国洲电力科技有限公司截止到目前已获授权的发明专利2项,实用新型专利23项,软件著作权7项,已过受理及审核而待授权的另计;在国内外核心期刊已发表的论文18篇;参与制定的行业标准2项;并与海内外**的专业院校、设备制造等单位建立了稳固的技术交流和共研机制。我公司始至秉持《始于专注、精于品质、久于信任、终于共赢》的经营理念追求创新,***、深度的应用大数据、云计算、机器学习、人工智能、物联网等新技术,决心塑造为综合智慧能源服务领域“民族创新智造”的先行者、**者和专注者,并在公司发展进程中为社会、合作方、员工和资方创造更大的价值。

技术背景GIS运行时,电流通过高压导体时产生的电动力引起振动,由于导体所受电动力正比于负载电流的平方,GIS本体振动产生的声纹振动信号的基频为100Hz。当存在机械故障时,声纹振动信号的频谱分布将发生改变,产生谐波分量。GIS本体机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时,在交变电场作用下发生异常振动,长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动,易造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏,损坏绝缘子和绝缘支柱,影响外壳接地牢固,危及GIS运行安全。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合作案例。

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1.1公司概述杭州国洲电力科技有限公司,成立于2013年5月,是专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的电力设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研、产、销、服四位一体的****,致力于为领域内各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、电能生产、设备制造等合作方提供质量的体系化技术方案。我公司于2014年把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”,并在中心组建了专注于局部放电和声纹振动监测技术的两大课题组,成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和声纹振动监测技术。我公司的技术近10年在投运站场、制造厂区的电力设备上大量的持续运用,为电网的可靠运行提供了逐年增长的技术支持,特别是在变压器(电抗器)、开关设备和输电设备等电力设备的绝缘、机械的状态分析与诊断方面,凭借前沿的软/硬件技术与先进的监测方法,为电力设备的高效运检提供了质量的体系化技术方案。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前景。杭州隔离开关振动声学指纹在线监测产品

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变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中,由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz,不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁,可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。OLTC切换过程中,分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号,信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息,可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,从而使驱动电机电流发生变化。因此,可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析,可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。变压器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,硅钢片的磁致伸缩及GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测技术产品功能

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