系统功能3.4.1基本功能支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析；具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式；可将任意两次测量的图谱进行相似度分析，并自动计算图谱的重合度；具有先进的能量谱分析功能，并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率；独有的信号处理功能，生成振动声学指纹信号ATF图（**算法，**所有），更直观、更便捷分析有载分接开关及绕组和铁芯的运行状态；具有绕组及铁芯振动声学指纹信号频谱分析功能，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；振动声学指纹信号和电流信号历史数据曲线趋势功能；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；杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测概述。振动声学指纹在线监测维护说明
云平台服务器：数据经现场采集装置采集后，通过4G/5G无线传输模组（或电力光纤专网）传送至电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第10页共29页云服务器进行存储及深度计算，远端通过浏览器登录云服务器可随时随地查看系统监测内容，对变压器/电抗器进行运行监测及诊断分析。云平台系统结构图如下图6所示，采用B/S结构（浏览器/服务器模式），提供监测系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务，便于管理。信号分析与处理有载分接开关运行状态分析开关柜振动声学指纹在线监测系统软件界面GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测历史数据对比。
系统功能：结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据的多参量融合分析，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**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器/电抗器地振动声学指纹频谱时，系统可以自动去查询变压器/电抗器地历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器/电抗器可能存在绕组变形地异常。
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-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统技术说明。
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/GDW1168-2013输变电设备状态检修试验规程；JB/T8314分接开关试验导则；国家电网公司变电检测管理规定（试行）第11分册机械振动检测细则；IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods；IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines；IEEEC57.131IEEEStandardRequirementsforTapChanger；IEEEC57.139IEEEGuideforDissolvedGasAnalysisinTransformerLoadTapChangers；IEEEC57.143IEEEGuideforApplicationforMonitoringEquipmenttoLiquid-ImmersedTransformersandComponents；CIGREWorkingGroupA2.34GuideforTransformerMaintenance。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应用意义。开关柜振动声学指纹在线监测系统软件界面
GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS及敞开式的隔离开关监测技术背景。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。振动声学指纹在线监测维护说明
杭州国洲电力科技有限公司主要经营范围是仪器仪表，拥有一支专业技术团队和良好的市场口碑。公司业务涵盖仪器仪表，高压试验设备，电气设备，电力设备等，价格合理，品质有保证。公司将不断增强企业重点竞争力，努力学习行业知识，遵守行业规范，植根于仪器仪表行业的发展。国洲电力凭借创新的产品、专业的服务、众多的成功案例积累起来的声誉和口碑，让企业发展再上新高。
