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杭州振动声学指纹在线监测 国洲电力供应

上传时间:2025-05-01 浏览次数:
文章摘要:3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析声纹振动信号。如下图3.10b所示,基于声纹振动信号的频域分布,提取峰值频率、总谐波畸变率、

3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析声纹振动信号。如下图3.10b所示,基于声纹振动信号的频域分布,提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下:

3.3.2.1峰值频率:频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值,计算公式:THD=i=0nVi2V1,其中V1为100Hz基频分量有效值,Vi为各谐波分量有效值,i为频率索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,总谐波畸变率应较小;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,总谐波畸变率变大 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市场需求分析。杭州振动声学指纹在线监测

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从振动和声学数据中提取有用的特征,以便建立设备的声学指纹,通常会用到以下信号处理技术:傅里叶变换(FFT):用于分析信号在频域中的特性,可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换(STFT):与FFT相比,STFT能够展示信号随时间变化的频率特性,适用于非平稳信号的分析。小波变换:具有良好的时频局部化特性,能够在多尺度上分析信号,适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测:用于提取振动信号的振幅包络,可以用来表示信号的动态特性。频谱分析:通过计算信号的功率谱密度(PSD)或幅值谱,可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法:如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等,这些方法能够提供信号的时频表示,有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析:通过识别设备振动的模态特性,可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析:如时域熵、频域熵或小波熵,这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性,有助于识别设备状态的变化。统计分析:包括均值、方差、标准差等统计参数,可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量:如偏度和峰度,它们可以提供信号分布形状的信息,有助于识别异常模式。杭州隔离开关振动声学指纹在线监测产品有哪些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客户反馈分析。

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3.2.1感知层的传感器GZAFV-01系统的感知层如上图3.1所示,由IED/主机、6路声纹振动传感器、1路电流传感器等构成,声纹振动传感器集成电荷放大器,将声纹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。各传感器外观及参数如下表1所示。◆3路声纹振动传感器采集取OLTC振动信号,通过固定底座安装在变压器外壁,安装位置选取平行于OLTC的垂直传动杆方向,且尽量靠近OLTC的触头组处。◆1路电流传感器采集OLTC驱动电机电流信号,安装于OLTC驱动电机电源线处。◆3路声纹振动传感器采集变压器绕组及铁芯声纹振动信号,安装位置选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部、油箱顶部中心点。为保持监测点的同一性,便于后期监测数据的时间轴线比对,所有声纹振动传感器底座长期固定在变压器外壁上。安装示意图如下图3.2所示。(备注:传感器安装的数量及位置可根据被测设备的监测需求而灵活调整)

6.62019年4月,在国网宁夏±800kV灵州特高压换流站、国网山西±800kV雁门关特高压变电站、国网江苏1000kV盱眙特高压和±800kV淮安特高压换流站等,我公司技术服务部的电气作业工程师会同变电站属地的省电科院和省检公司、电力设备厂家等的技术员运用我公司的GZAFV-01型系统对特高压变压器OLTC开展状态监测与评价的技术服务。6.72020年11月,我公司技术服务部的杨加浩工程师在广西南宁供电局的变电二所实训基地向广西电科院高压所黎大健主任、广西大学电气工程学院郑含博教授、***电力公司设备部王佳灵高工、南网高级技能**李炎、南宁供电局设备部检修专责罗工等各位领导**做变压器(绕组、OLTC)和开关设备的声纹振动监测技术的实操演示。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标准化实施路径。

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GIS在带电运行过程中除了机械故障会导致异常振动外,放电性故障(如绝缘子内部缺陷、螺丝松动、悬浮电位放电、毛刺前列放电、金属微粒放电等)也会导致声纹振动信号的产生。因此,通过深入研究GIS本体的声纹振动信号特征可发现GIS机械性故障及放电性故障,具有监测***、监测结果互相补充的特点。基于声纹振动信号的在线监测,可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障,并及时预警,从而延长使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主,结合电流、位移等其他参量的在线监测,开发了故障诊断算法(***软著权)并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统,适用于开关设备的带电监测(便携诊断式、手持巡检式)、在线监测(长期固定式、短期移动式)。GZAFV-01型声纹振动监测系统(开关设备)数据可视化和远程监控。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测维护说明

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3.1技术原理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。 杭州振动声学指纹在线监测

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