振动声学指纹监测技术的应用意义我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器（绕组、有载分接开关、铁心等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行，且与被测设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点，主要意义如下：1、采用带电检测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；2、减少了人员进站检查的运维成本；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；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，提高在线监测准确度。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统。智能振动监测来电咨询
9.5.7产品验收服务1)依技术协议要求对GZOLM-1000G系统的全部子系统/配件的型号、规格、数量、外型、外观、包装及资料、文件(如装箱单、保修单、随箱介质等)的验收；2)拆箱后，应对其全部产品、零件、配件、用户许可证书、资料、介质造册登记，并与装箱单对比，如有出入应立即书面记录，由我方解决，如影响安装则按合同有关条款处理；3)GZOLM-1000G系统通电测试应单台子系统进行，所有子系统通电自检正常后，才能相互联结；4)GZOLM-1000G系统全部安装完成且连接完毕进行全系统测试，应严格按测试计划进行，做好各项原始记录；电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”20/215)如商检或全系统测试中如发现设备性能指标或功能上不符合合同规定时，贵方有权拒收并要求赔偿；6)技术资料及备件提供承诺：我方承诺在任何时候为贵方提供详尽的技术资料，并通过电话、邮件等方式向贵方解答相关技术问题。若贵方有需要现场服务，我方技术工程师将在**短时间内赶到现场，为贵方提供技术服务。国产振动监测探头GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统主界面。
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。
五、系统软件简介（以在线版为例）5.1远端后台管理软件：通过云服务器账户登录，选择管理对象。图17本系统的远端后台管理软件界面5.2设备信息管理界面：包括设备名称、位置、编号等基本信息的填写。图18被试品的信息管理界面5.3主界面：包括项目管理、多通道信号同步显示、分析及其他工具及基本分析结果显示，可实现信号包络、重合度对比、能量分布、时频分布(ATF)等分析。图19本系统的软件主界面5.4声纹振动及驱动电机电流的信号包络分析可简化信号，直观反映设备运行状态。什么是声学指纹振动监测？
通过扫码或RFID识别变压器/电抗器，读取ID信息，通过站内网络(4G/5G/WIFI)传输给云端服务器，向服务器请求该电力设备的详细信息，以及详细的运行状态、监测信息等；6.3结合电力设备的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据融合分析，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，而且还能大大减小因单个参量判别故障带来的误报；被测设备经过多参量融合分析后评价为异常状态时，本系统会发出告警（可选择告警发送方式）；图6GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统技术联络。特高压GIS振动检测企业排名
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(2)重合度对比如图9所示，包络分析后可快速实现历史信号重合度对比分析，更直观地判断有载分接开关运行状态。为量化信号重合度对比，系统引入互相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线互相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当互相关系数接近0时，有载分接开关可能存在故障。(3)能量分布曲线基于小波变换的振动信号多分辨率分析结果如下图10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。对比正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断有载分接开关运行状态，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。图11为正常状态与异常状态振动信号能量分布曲线对比。智能振动监测来电咨询
