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的a、b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在线监测系统的安装与调试服务。振动声学指纹在线监测售后服务
系统时间同步功能设置至关重要。在多传感器协同监测的情况下，确保各传感器数据采集时间的一致性，对于准确分析局部放电信号的传播路径、相位关系等信息意义重大。通过与高精度时钟源进行同步，如全球定位系统（GPS）时钟，软件能使分布在不同位置的传感器在同一时间基准下工作。这样，当对大型电力设备进行***监测时，从各个传感器获取的数据时间戳精确对应，为后续复杂的数据分析提供可靠基础，避免因时间不同步导致的分析误差，提高故障诊断的准确性。浙江振动声纹在线监测应用意义振动声学指纹监测技术的测量重复性精度是多少？
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。
遵循标准（不限于下列条例、版本的标准）◆GB/T4208外壳防护等级（IP代码）。◆DL/T860变电站通信网络和系统。◆DL/T846.10高电压测试设备通用技术条件---暂态地电压局部放电监测仪。◆DL/T846.11高电压测试设备通用技术条件---特高频局部放电监测仪。◆DL/T1250气体绝缘金属封闭开关设备带电超声局部放电监测应用导则。◆DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则。◆DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范--通用检验规范。◆Q/GDW383智能变电站技术导则。◆Q/GDWZ410高压设备智能化技术导则。◆Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范。◆Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则。◆Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范。◆Q/GDW1168输变电设备状态检修试验规程。◆Q/GDW11058变电设备在线监测系统综合监测单元技术规范。◆Q/GDW11059.2特高频法局部放电带电监测技术现场应用导则。◆Q/GDW11061局部放电超声波监测仪技术规范。◆Q/GDW11304.5电力设备带电监测仪器技术规范---高频法局部放电带电监测仪器技术规范。◆Q/CSG201010kV～35kV高压开关柜局部放电带电测试装置技术规范。◆NB/T42086-2016无线测温装置技术要求。技术在不同温度环境下，参数会有怎样的变化？
超声波传感器同样是本系统的重要组成部分。与特高频传感器协同工作，超声波传感器也安装于 GIS 盆式绝缘子上。局部放电除了产生特高频信号，还会引发超声波信号。超声波传感器能够有效捕捉这些因局部放电产生的机械振动波，将其转换为电信号。在复杂的 GIS 设备环境中，不同类型的局部放电会产生具有特定频率和幅值特征的超声波信号。通过对这些信号的分析，可辅助特高频传感器的数据，更***地判断局部放电的类型、位置及严重程度，为准确评估 GIS 设备绝缘状态提供多维度信息。杭州国洲电力科技有限公司在线监测技术遵循的相关标准与规范。专注在线监测厂家现货
声学指纹监测中，声音信号的采集角度对参数有何影响？振动声学指纹在线监测售后服务
智能算法在 GIS 设备机械性故障监测中也具有广阔的应用前景。利用机器学习算法，如支持向量机、人工神经网络等，对大量的振动和声学监测数据进行学习和训练。通过建立故障诊断模型，使算法能够自动识别设备的正常运行状态和各种机械性故障状态。例如，将历史监测数据中的正常状态数据和已知的机械性故障状态数据作为训练样本，训练人工神经网络模型。经过训练的模型可以对实时监测数据进行快速分析，准确判断设备是否存在机械性故障，并预测故障的发展趋势，为设备的维护和检修提供科学依据。振动声学指纹在线监测售后服务
