3.2.3云平台服务器各项监测的数据经现场的数据采集装置通过4G/5G无线传输模组（或电力光纤专网）传送至云服务器进行存储及深度计算，远端通过浏览器登录云服务器可随时随的查看系统监测与诊断内容，对变压器进行运行状态的监测与诊断分析。云平台系统结构图如下图7所示，采用B/S结构（浏览器/服务器模式），提供本系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务，便于管理。3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术方案。浙江具备振动常见问题
(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号时频能量分布矩阵，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对比。下图13为正常状态下的声纹振动信号的时频能量矩阵。图13声纹振动信号的时频能量矩阵3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图14(a)为变压器运行时的绕组及铁芯声纹振动的时域信号。为更直观的分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号，实现变压器在线运行状态下的监测与诊断。浙江具备振动常见问题GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统。
包络分析为提高在线监测的准确度，GZAF-1000T系统的数据采集装置通常采用高采样率获取振动声学信号及驱动电机电流信号，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，GZAF-1000T系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。有载分接开关振动声学信号和驱动电机电流信号包络分析如下图8的A和B所示。
9.5.7产品验收服务1)依技术协议要求对GZOLM-1000G系统的全部子系统/配件的型号、规格、数量、外型、外观、包装及资料、文件(如装箱单、保修单、随箱介质等)的验收；2)拆箱后，应对其全部产品、零件、配件、用户许可证书、资料、介质造册登记，并与装箱单对比，如有出入应立即书面记录，由我方解决，如影响安装则按合同有关条款处理；3)GZOLM-1000G系统通电测试应单台子系统进行，所有子系统通电自检正常后，才能相互联结；4)GZOLM-1000G系统全部安装完成且连接完毕进行全系统测试，应严格按测试计划进行，做好各项原始记录；电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”20/215)如商检或全系统测试中如发现设备性能指标或功能上不符合合同规定时，贵方有权拒收并要求赔偿；6)技术资料及备件提供承诺：我方承诺在任何时候为贵方提供详尽的技术资料，并通过电话、邮件等方式向贵方解答相关技术问题。若贵方有需要现场服务，我方技术工程师将在**短时间内赶到现场，为贵方提供技术服务。杭州国洲电力科技有限公司振动监测系统软件界面。
Q/GDWZ410高压设备智能化技术导则；Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范；Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则；Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范；Q/GDW1168-2013输变电设备状态检修试验规程；JB/T8314分接开关试验导则；国家电网公司变电检测管理规定（试行）第11分册机械振动检测细则；IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods；IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines；IEEEC57.131IEEEStandardRequirementsforTapChanger；IEEEC57.139IEEEGuideforDissolvedGasAnalysisinTransformerLoadTapChangers；IEEEC57.143IEEEGuideforApplicationforMonitoringEquipmenttoLiquid-ImmersedTransformersandComponents；CIGREWorkingGroupA2.34GuideforTransformerMaintenance。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测技术的应用意义。GZAF-1000T系列变压器振动互惠互利
GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统安装调试计划承诺。浙江具备振动常见问题
3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便技术人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确的判断开关状态。变压器声纹振动监测与诊断系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种核芯算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测与诊断，降低变压器运行的故障风险。浙江具备振动常见问题
