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各个监测点的振动能量相似性,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，其定义的公式如下：EDR=1Mi=1Mvi-μ×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。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。智能振动监测系统配置
变压器/电抗器（下文皆用“变压器”简称）在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关（下文皆用OLTC简称）、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分，三者故障率总和占变压器整体故障70%左右，而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。什么是振动监测系统内容杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的故障诊断能力。
(1)包络分析为提高在线监测与诊断的准确度，GZAFV-06T型系统的数据采集装置通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此，GZAFV-06型系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。OLTC的声纹振动和驱动电机电流的信号包络分析如下图9的A和B所示。
4.1.8信号阈值告警功能：软件自动分析信号增长趋势，实现自动告警，也可手动设置告警阈值，支持短信告警；4.1.9智能诊断分析功能：系统软件内置海量故障特征的数据库，可与测得的数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，能量的异常变化分析，并可进行振动源位置分析，以及变压器内部绕组变形等故障类型的诊断分析；也可添加新测得的数据，方便后期横向、纵向比较；软件可将同一厂家同一型号的正常监测与诊断数据进行导入保存，便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析；4.1.10具有报表分析功能：自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量，并生成分析报表。多参量监测与融合评价系统的智慧化功能。
3.2.2数据采集装置GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统的数据采集装置由传感器、信号调理电路、AD采样电路及缓存模块、MCU控制单元、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。传感器实现多路振动、声纹及驱动电机电流等信号感知，信号调理电路实现信号放大、滤波、检波及A/D转换等功能，AD采样电路及缓存模块将转换后的数字信号(振动、声纹和电流的信号)传输至MCU控制单元。MCU控制单元实现信号时域、频域等的基本分析后，采用IEC61850协议或私有协议将原始数据及基本分析结果上传至客户端或平台层。电源模块包括电源输入（220V）及降压转换，为数据采集装置供电；USB接口用于现场信号获取、调试；4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。数据采集装置示意图及参数分别如下图5和下表2所示。GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)监测和综合分析。变压器振动监测原理图
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的主要特性解析。智能振动监测系统配置
变压器振动主要包括OLTC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，不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹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，可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。
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声纹振动信号，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OLTC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信号与声纹振动信号的结合分析，可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。 智能振动监测系统配置
