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。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统遵循标准。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测概述
4.2.3根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量(互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF图谱特征参量(六等分区间均值)、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量,采用深度学习算法,自动判断变压器运行状态及机械故障类型。
4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量,进行数据的多参量融合分析,形成基于多源数据的故障预警机制,多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性,而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如,对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析,在监测到变压器地声纹振动频谱时,GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号,如果发现在某段时期确实有大电流冲击,可给出预警:变压器可能存在绕组变形地异常。 杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测概述GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测信号分析与处理。
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。
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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术说明。
七、GZAFV-01系统的售后技术培训与服务体系我公司拥有多名从事电力设备运行态势监测及诊断技术的*****和管理人员,均具有深厚的技术底蕴和丰富的现场电气作业经验;并拥有完善的售后服务管理体制。
现场作业组织架构图7.1技术培训关于在线监测型的GZAFV-01系统的现场电气作业,我公司为GZAFV-01系统组建现场作业项目部的电气作业工程师负责安装、调试、投运直至验收通过,并在作业现场对GZAFV-01系统的功能、指标和注意事项进行详细的技术培训。 GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测能量分布曲线。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测概述
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测软件界面。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测概述
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硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后,声纹振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据,采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测概述