杭州国洲电力科技有限公司:检测原理:振动声学指纹监测系统技术规范。结构组成:电力设备内部振动信号通过绝缘油、金属部件等路径传播至设备金属外壳,通过安装在设备表面的加速度传感器检测设备振动声学指纹信号,并由振动声学指纹监测系统完成信号处理与分析,实现对电力设备振动声学指纹的监测。如下图所示:电力设备振动声学指纹监测系统一般由加速度传感器、信号采集单元、信号处理分析单元及通讯单元等构成。组成框图如下图所示:杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测系统技术结构组成。变压器振动声纹检测硬件使用

杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测技术的影响力:9、2020年10月30日,国网公司设备部领导视察1000kV廊坊特高压站已投运的1000kV电抗器运行情况。(通过GZOLM-1000T系列变压器/电抗器综合在线监测系统(局部放电、振动声学指纹、铁心接地电流、油色谱)的多参量数据监测和融合评价技术)10、2020年11月19日,我公司出席南网广西公司智能电网建设新技术交流会,向广西公司总经理、副总经理以及生产技术部、电力科学研究院等相关部门、单位的领导做了《变压器振动声纹在线监测与故障诊断技术》的专题汇报,荣获与会的领导和**们的高度认可。振动厂家报价杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测系统技术检测原理。

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统包络分析:为提高在线监测的准确度,GZAF-1000T系统的数据采集装置通常采用高采样率获取振动声学信号及驱动电机电流信号,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,GZAF-1000T系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。有载分接开关振动声学信号和驱动电机电流信号包络分析如下图8的A和B所示。
变压器/电抗器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,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。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组振动信号的基频为100Hz。由于变压器/电抗器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器/电抗器的绕组变形或铁芯故障后,振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,振动信号分量可以作为区别绕组变形故障与铁芯故障的重要依据,采用振动分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。杭州国洲电力科技有限公司GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统包络分析。

变压器有载分接开关振动声学指纹监测技术背景: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信号的结合分析,可更加有效的判断OLTC故障。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测系统技术说明。振动声学指纹的技术说明
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测系统介绍。变压器振动声纹检测硬件使用
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统信号分析与处理: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。变压器振动声纹检测硬件使用
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