声纹振动监测技术的应用意义GZAFV-01系统适用于GIS、AIS、隔离开关、开关柜等开关设备的带电监测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行且无电气连接，主要意义如下：5.1采用带电监测/在线监测方式，不影响被测设备正常运行，降低了电网风险。5.2监测方式与被测设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点。5.3采用独特的时域、包络、重合度比对、时频矩阵等分析法，并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量，提高在线监测准确度。5.4内置基于海量典型样本的大数据和人工智能研判技术而建立的数据库，可真实反应被试品运行状态，有效诊断故障程度和类型。5.5符合智慧/智能型变电站建设原则，IED具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动及电流信号，完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传监测数据的分析结果。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的故障诊断能力。电抗器振动声学指纹在线监测生产企业
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。 名优振动声学指纹在线监测哪家便宜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影响力。
GZAFV-01系统的IED/主机形态分便携式带电监测（分体机，如上图3.3、一体机）、长期固定在线监测式（标准1U的IED，如上图3.3）等机型。其中，便携式一体机结构轻巧，适用于带电巡检、故障诊断；标准监测单元与壁挂式监测单元适用于长期在线监测与故障诊断。6.12020年10月20日，我公司荣获国网公司设备部的邀请，委派技术智造中心总监王国明博士参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会，向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《声纹振动监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报，获与会领导和**们的高度认可。如下图6.1所示。
6.62019年4月，在国网宁夏±800kV灵州特高压换流站、国网山西±800kV雁门关特高压变电站、国网江苏1000kV盱眙特高压和±800kV淮安特高压换流站等，我公司技术服务部的电气作业工程师会同变电站属地的省电科院和省检公司、电力设备厂家等的技术员运用我公司的GZAFV-01型系统对特高压变压器OLTC开展状态监测与评价的技术服务。6.72020年11月，我公司技术服务部的杨加浩工程师在广西南宁供电局的变电二所实训基地向广西电科院高压所黎大健主任、广西大学电气工程学院郑含博教授、***电力公司设备部王佳灵高工、南网高级技能**李炎、南宁供电局设备部检修专责罗工等各位领导**做变压器（绕组、OLTC）和开关设备的声纹振动监测技术的实操演示。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培训支持。
GIS及开关柜的断路器监测技术的功能特性◆具备声纹振动、分/合闸线圈/储能电机电流、行程、分/合闸位置等监测功能。◆具备声纹振动、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间与时长、行程、分合闸位置与次数等参数。◆IED/主机支持多通道信号同步实时采集，通道数不小于8个（可定制）。◆具有比对分析功能：可将现测与标准/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据，复电自动启动/复位功能；可连续监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据。◆断路器每次动作后，IED/主机主动评估断路器运行状态，并自动上传分析结果。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对，引入互相关系数的计算，当实时采集信号包络分析曲线与正常状态包络分析曲线的互相关系数：接近1时，被测设备是接近正常状态。接近0时，被测设备是可能存在故障的异常状态。下图3.5所示为断路器典型声纹振动和储能电机电流的信号包络曲线图。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环保效益分析。如何振动声学指纹在线监测监测符号
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从振动和声学数据中提取有用的特征，以便建立设备的声学指纹，通常会用到以下信号处理技术：傅里叶变换（FFT）：用于分析信号在频域中的特性，可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换（STFT）：与FFT相比，STFT能够展示信号随时间变化的频率特性，适用于非平稳信号的分析。小波变换：具有良好的时频局部化特性，能够在多尺度上分析信号，适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测：用于提取振动信号的振幅包络，可以用来表示信号的动态特性。频谱分析：通过计算信号的功率谱密度（PSD）或幅值谱，可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，这些方法能够提供信号的时频表示，有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析：通过识别设备振动的模态特性，可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析：如时域熵、频域熵或小波熵，这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性，有助于识别设备状态的变化。统计分析：包括均值、方差、标准差等统计参数，可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量：如偏度和峰度，它们可以提供信号分布形状的信息，有助于识别异常模式。电抗器振动声学指纹在线监测生产企业
