3.3.1.3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。
3.3.1.4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。 杭州国洲电力科技有限公司的企业荣誉与资质认证。智能化振动声学指纹在线监测互惠互利
4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可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具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能：实时分析信号发展趋势，实现阈值超限自动告警，支持短信发送告警信息。4.1.9智能分析功能：软件内置典型故障特征的数据库，可与监测数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，诊断分析故障类型；也可添加新监测数据，方便后期横向、纵向比较；可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存，便于对该厂家、型号的变压器监测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。怎样振动声学指纹在线监测监测示意图GZAFV-01型声纹振动监测系统（开关设备）高效检测和设备保护。
6.4 2020年11月19日，我公司获邀南网广西电网公司总经办和生产技术部的邀请，委派公司技术智造中心总监王国明博士向广西电网公司的总经理、副总经理以及生产技术部、电力科学研究院等相关部门和直属单位的领导做了《变压器声纹振动在线监测与故障诊断技术》的专题汇报，荣获领导和**们的称赞与肯定。
6.5 2020年10月30日，国网公司设备部领导视察1000kV廊坊特高压变电站已投运的1000kV电抗器运行情况（如下图6.4所示）。通过查看我公司的GZOLM-1000T型变压器综合在线监测系统（局部放电、声纹振动、铁芯接地电流、油中溶解气体、电抗器空负载等运行参数）的多参量数据监测和融合评价技术所展示的电抗器在线运行中的性能状况），后根据评价电抗器在线运行健康态势的诊断报告，把某一台电抗器下线返厂维修，在厂区解体后验证了诊断报告的准确性。
3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机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，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5所示。
3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示，信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的多功能集成。
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的未来发展趋势。声学指纹振动声学指纹在线监测平台
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测的概述。智能化振动声学指纹在线监测互惠互利
声纹振动监测技术的应用意义GZAFV-01系统适用于GIS、AIS、隔离开关、开关柜等开关设备的带电监测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行且无电气连接，主要意义如下：5.1采用带电监测/在线监测方式，不影响被测设备正常运行，降低了电网风险。5.2监测方式与被测设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点。5.3采用独特的时域、包络、重合度比对、时频矩阵等分析法，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。5.4内置基于海量典型样本的大数据和人工智能研判技术而建立的数据库，可真实反应被试品运行状态，有效诊断故障程度和类型。5.5符合智慧/智能型变电站建设原则，IED具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动及电流信号，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监测数据的分析结果。智能化振动声学指纹在线监测互惠互利
