GZPD-234系列振動聲紋產品

4.1.9智能分析功能：軟件內置典型故障特征的數據庫，可與監(jiān)測數據進行比對，通過信號波形、時間長度和幅值等特征值，診斷分析故障類型；也可添加新監(jiān)測數據，方便后期橫向、縱向比較；可將同一廠家同一型號的正常監(jiān)測數據導入保存，便于對該廠家、型號的變壓器監(jiān)測數據曲線進行比對分析。4.1.10具有報表分析功能，自動計算并保存重合度、動作時間、能量分布、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數等特征參量，并生成分析報表。4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動信號及驅動電機電流信號，完成OLTC信號包絡、ATF圖譜等分析，完成繞組及鐵芯振動信號頻譜分析及參數計算，根據傳輸層要求統(tǒng)一通訊接口及數據結構，根據平臺層及應用層要求上傳分析結果。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的客戶反饋分析。GZPD-234系列振動聲紋產品

OLTC 的正常運行對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性至關重要，而 AFV 信號分析法是保障其穩(wěn)定運行的重要工具。OLTC 在切換過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦會產生復雜的振動信號，這些信號蘊含著豐富的設備健康信息。通過 AFV 傳感器監(jiān)測這些信號，我們可以實時了解 OLTC 的工作狀態(tài)。例如，當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，其振動信號的阻尼特性會發(fā)生改變，信號的衰減速度與正常狀態(tài)不同。借助 AFV 信號分析法，我們能夠準確捕捉到這些細微變化，及時發(fā)現故障隱患，采取針對性的維修措施，確保 OLTC 始終處于良好的運行狀態(tài)。GZPD-234系列振動聲紋產品杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的成功案例分享。

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態(tài)監(jiān)測中的應用，能夠有效提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。OLTC 作為電力系統(tǒng)中的重要設備，其運行狀態(tài)直接影響到電力的傳輸和分配。當 OLTC 出現故障時，如觸頭接觸不良可能導致電弧產生，進而引發(fā)設備損壞和電力中斷。AFV 傳感器通過實時監(jiān)測 OLTC 的振動信號，能夠及時發(fā)現這些潛在故障。一旦檢測到異常信號，系統(tǒng)可以迅速發(fā)出警報，并通過對信號的分析確定故障類型和位置，為維修人員提供準確的信息，縮短維修時間，減少電力系統(tǒng)的停電時間，保障電力供應的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機形態(tài)分便攜式帶電監(jiān)測（分體機，如上圖3.3、一體機）、長期固定在線監(jiān)測式（標準1U的IED，如上圖3.3）等機型。其中，便攜式一體機結構輕巧，適用于帶電巡檢、故障診斷；標準監(jiān)測單元與壁掛式監(jiān)測單元適用于長期在線監(jiān)測與故障診斷。6.12020年10月20日，我公司榮獲國網公司設備部的邀請，委派技術智造中心總監(jiān)王國明博士參與國網設備部組織的關于智慧變電站技術方案審查會，向與會的國網公司設備部、各省公司設備部及各省電科院的領導和**們做了《聲紋振動監(jiān)測技術在變電站主設備智慧型綜合監(jiān)測中的作用和實施方案》的匯報，獲與會領導和**們的高度認可。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的市場需求分析。

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態(tài)監(jiān)測中的應用，能夠有效提高電力系統(tǒng)的運行可靠性。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，容易出現各種故障。當觸頭出現凹凸不平和變形時，其壓力接觸電阻和開矩參數會發(fā)生變化，進而導致 OLTC 的振動特征發(fā)生改變。AFV 傳感器能夠實時監(jiān)測這些振動特征的變化，一旦發(fā)現異常，就可以及時發(fā)出警報。通過對 AFV 信號的深入分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障類型，為設備的維修和更換提供依據，減少因 OLTC 故障導致的電力系統(tǒng)停電時間，提高供電質量。杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)簡介與主要技術優(yōu)勢。智能振動檢測企業(yè)排名

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的節(jié)能效益分析。GZPD-234系列振動聲紋產品

信號包絡分析

為提高在線監(jiān)測的準確度，GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續(xù)分析與處理。傳統(tǒng)希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析

信號包絡重合度比對分析

信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態(tài)。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統(tǒng)引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態(tài)的信號包絡互相關系數：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態(tài)?！艚咏?時，OLTC可能存在故障。 GZPD-234系列振動聲紋產品