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变压器振动声纹监测实验

来源: 发布时间:2025年04月03日

3.2.1.1OLTC监测与诊断:=1\*GB3①采用多路振动传感器获取振动信号,传感器通过固定底座安装在变压器外壁,安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向,且尽量靠近分接开关触头组处。=2\*GB3②采用非接触方式安装在OLTC的1~2m范围内的声纹传感器获取OLTC切换时的声纹信号。=3\*GB3③采用安装于驱动电机电源线处的电流传感器获取OLTC驱动电机电流信号。3.2.1.2变压器本体(绕组及铁芯)监测与诊断:=1\*GB3①采用多路振动传感器监测与诊断变压器绕组及铁芯运行状况,通常安装于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中芯点。为保持监测与诊断点同一性,便于历史数据对比,传感器底座应长期固定在变压器外壁上。=2\*GB3②采用声纹传感器获取变压器声纹信号,传感器采用工装固定在变压器周边立柱或防火墙上,距地面高度1.2m以上、1/2油箱高度以下,与变压器距离0.3m~2m之间。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实际应用价值。变压器振动声纹监测实验

变压器振动声纹监测实验,振动

能量分布曲线

基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

时频能量分布矩阵(ATF图谱)

获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵,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比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 国洲电力振动声纹监测种类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应用前景。

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综上所述,采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态,适用于带电监测/在线监测,与变压器无电气连接而不影响正常运行,有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验,成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统,既有固定安装的长期在线监测式,也有便携式的带电监测系统及可移动的在线重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置(在线监测式:IED,便携/手持式:主机;下文皆用IED/主机简称)、云服务器、通讯单元及供电单元构成;操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号频谱分析等多种算法,并提取故障诊断特征参量,在线状态下实现变压器OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。

四、功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时的采集、显示及分析;4.1.2具有时间触发和电流触发功能,可手动选择信号触发方式;4.1.3可将任意两次监测的图谱进行相似度分析,并自动计算图谱的重合度;4.1.4具有先进的能量谱分析功能,并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率;4.1.5独有的信号处理功能,生成振动信号及声纹信号ATF图(**算法,**所有),更直观、更便捷分析OLTC、绕组和铁芯的运行状态;4.1.6具有绕组和铁芯的声纹振动信号频谱分析功能,自动识别峰值频率偏移及谐波增量,实时分析绕组及铁芯运行状态;4.1.7振动、声纹和电流信号的历史数据曲线趋势功能;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客户反馈分析。

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(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。声学指纹振动监测产品有哪些?变压器振动声纹监测实验

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主要意义如下:6.1采用带电监测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;6.2减少了人员进站检查的运维成本;6.3监测方式与设备无电气连接,具有安全、可靠、安装方便等优点;6.4采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法,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,提高在线监测的准确度。6.5内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库,可真实反应设备运行状态,有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型;6.6符合智慧变电站建设原则,本系统的IED具备边缘计算能力,就地采集并处理声纹振动及融合其它信号,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分析结果。变压器振动声纹监测实验