(1)包絡(luò)分析為提高在線監(jiān)測與診斷的準(zhǔn)確度，GZAFV-06T型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集裝置通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅(qū)動電機(jī)電流的信號，然而大量的數(shù)據(jù)不利于快速、準(zhǔn)確存儲與分析。因而采用包絡(luò)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(jìn)行包絡(luò)分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此，GZAFV-06型系統(tǒng)采用小波變換和希爾伯特變換結(jié)合的信號包絡(luò)分析。OLTC的聲紋振動和驅(qū)動電機(jī)電流的信號包絡(luò)分析如下圖9的A和B所示。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的政策支持背景。在線聲紋振動銷售價格

4.2.2具備實(shí)物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。通過掃碼或RFID識別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務(wù)器，向服務(wù)器請求該設(shè)備的詳細(xì)信息，以及詳細(xì)的運(yùn)行狀態(tài)，測試信息等。4.2.3根據(jù)各時頻信號互相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量（互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習(xí)算法，自動判斷變壓器運(yùn)行狀態(tài)及機(jī)械故障類型。

4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)量，進(jìn)行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)警機(jī)制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準(zhǔn)確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)在某段時期確實(shí)有大電流沖擊，可給出預(yù)警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 在線聲紋振動銷售價格GZAFV-01型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。

GZAFV-01T子系統(tǒng)采用AFV和驅(qū)動電機(jī)電流的信號采集和分析技術(shù)，能***地把握OLTC的機(jī)械性能狀態(tài)，可以對OLTC的AFV和驅(qū)動電機(jī)電流的信號幅值大小進(jìn)行監(jiān)測和閾值報警，對AFV和驅(qū)動電機(jī)電流的信號進(jìn)行分析。具體功能如下：◆適用于所有類型的OLTC故障診斷?！衾肁FV傳感器和電流傳感器獲取OLTC切換動作過程中產(chǎn)生AFV和驅(qū)動電機(jī)電流的信號，并通過分析軟件進(jìn)行診斷評價?！裟軐?fù)雜的信號轉(zhuǎn)換成易于特征識別的包絡(luò)曲線。◆獨(dú)有的信號處理功能，可將X、Y、Z的聲紋振動信號生產(chǎn)ATF圖，更直觀，更便捷分析OLTC故障類型。◆可將任意兩次監(jiān)測的圖譜進(jìn)行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度。◆具有能量譜分析功能，能自動識別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。

AFV 信號分析法作為一種監(jiān)測 OLTC 狀態(tài)的有效手段，其**在于利用 AFV 傳感器精細(xì)捕捉信號。OLTC 切換時，內(nèi)部主要機(jī)構(gòu)部件因運(yùn)動撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，是信號的重要來源。這些沖擊力通過靜觸頭或變壓器油傳導(dǎo)至變壓器箱壁，在箱壁上形成的振動，實(shí)則蘊(yùn)含著豐富的設(shè)備機(jī)械狀態(tài)信息。例如，當(dāng) OLTC 正常工作時，其振動信號具有特定的頻率和幅值范圍，一旦出現(xiàn)故障，如觸頭接觸不良，振動信號的特征便會發(fā)生***變化，通過 AFV 傳感器監(jiān)測這些變化，就能為判斷 OLTC 的狀態(tài)提供關(guān)鍵依據(jù)。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測功能的主要特性解析。

五、系統(tǒng)軟件簡介（以在線版為例）5.1遠(yuǎn)端后臺管理軟件：通過云服務(wù)器賬戶登錄，選擇管理對象。圖17本系統(tǒng)的遠(yuǎn)端后臺管理軟件界面5.2設(shè)備信息管理界面：包括設(shè)備名稱、位置、編號等基本信息的填寫。圖18被試品的信息管理界面5.3主界面：包括項目管理、多通道信號同步顯示、分析及其他工具及基本分析結(jié)果顯示，可實(shí)現(xiàn)信號包絡(luò)、重合度對比、能量分布、時頻分布(ATF)等分析。圖19本系統(tǒng)的軟件主界面5.4聲紋振動及驅(qū)動電機(jī)電流的信號包絡(luò)分析可簡化信號，直觀反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用前景。GIS振動廠家現(xiàn)貨

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4.2.3根據(jù)各時頻信號相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量（相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習(xí)算法，自動判斷變壓器運(yùn)行狀態(tài)及疑似機(jī)械故障類型。圖16基于聲紋振動法的故障診斷4.2.4結(jié)合變壓器的帶電檢測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測的狀態(tài)量，進(jìn)行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)警機(jī)制，多參量融合分析不僅提高了疑似故障識別的準(zhǔn)確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題的診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測到變壓器的聲紋振動頻譜時，系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器的歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)在某段時期確實(shí)有大電流沖擊，可給出預(yù)警：變壓器可能存在繞組變形的異常。在線聲紋振動銷售價格