系统原理：变压器/电抗器振动主要包括有载分接开关切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、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、以及冷却装置工作时的振动。其中，由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器/电抗器声学指纹监测的分析内容。变压器/电抗器内振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁，可由安装于外壁的加速度传感器测得。有载分接开关（OLTC）切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生振动信号。振动信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映分接开关结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，从而使驱动电机电流发生变化。因此，可通过监测驱动电机电流在线检测OLTC的运行状况，且电流信号与振动声学指纹信号的结合分析，可更加有效的判断OLTC故障。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测绕组及铁芯运行状态分析。GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测维护说明
有载分接开关运行状态分析：有载分接开关动作时，典型振动声学指纹和驱动电机电流的信号如下图7所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便检测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断开关状态。变压器/电抗器声学指纹监测系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种**算法，实现有载分接开关***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测，降低变压器/电抗器运行的故障风险。GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测维护说明GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测传感器。
(5)振动平稳性(DET):振动平稳性以理解为对振动信号周期性的一种衡量,如果振动平稳性较差，那么作为振动主要激励源的部件出现机械稳定性异常的可能性较大，其定义为h=其中，l**信号递归图中斜对角线的长度，P(l)**对角线长度为l的对角线的条数，Im**斜对角线的最小长度。DET值是一个介于0和I之间的数，对于正常运行的GIS而言，其机械结构确定性很高，其DET值接近1。(6)能量相似度(EDR):能量相似度分析用于衡量不同负载条件下测点振动能量的相似性,振动能量分布特性的改变能够反映GIS内部机械结构的变化，其定义为电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第6页共12页=1−100其中，vi为各频率信号归一化能量，μ为能量平均值。能量相似度分析通过对比测量信号的能量与目标能量差异来判断GIS振动是否异常。当某个测点的EDR值突然变大，这意味着该测点附近的机械结构可能出现异常。
系统结构：GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，系统机构图如下图2所示。传感器：GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统传感层由6路压电式加速度传感器及1路电流传感器构成，各传感器外观及参数如下表1所示。压电式加速度传感器集成电荷放大器，将振动信号转换成与之成正比的电压信号；电流传感器采用微型卡扣结构，便于现场安装，节省空间。采用3路压电式加速度传感器获取有载分接开关振动信号，振动传感器通过固定底座安装在变压器/电抗器外壁，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。采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号，电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况，传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统相关标准。
我公司研制的电力设备监测与诊断技术，特别是在变压器、高压电抗器、高压开关和电力电缆等电力设备的绝缘状态、运行状态的数据分析与状态评价方面，凭借我公司前沿的软硬件技术与先进的监测方法，为运维管理提供了质量的技术服务方案。我公司秉持专注、共赢、远航的经营理念，追求创新，在稳步发展的同时***研制人工智能、大数据云平台、万物互联等技术在电力设备监测与诊断技术上的科学应用，决心成为专注于综合智慧能源服务领域的“中国智造”**者、推动者、先行者，并在公司发展的进程中为客户、股东、员工以及其他合作方和社会创造更多的价值。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测使用说明。GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测维护说明
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测技术交流与投运业绩。GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测维护说明
时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取振动声学指纹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，用于有载分接开关正常状态与异常状态对比。下图12为正常状态下振动声学指纹信号时频能电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第14页共29页量矩阵。图12振动声学指纹信号时频能量矩阵绕组及铁芯运行状态分析下图13(a)为变压器/电抗器运行时的绕组及铁芯振动声学指纹的时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析振动声学指纹信号，实现在线状态下的故障监测。如下图13(b)所示，基于振动声学指纹信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量，以作为变压器/电抗器运行状态的分析参数。GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测维护说明
