2、2020年10月22日，我公司总经理技术助理王国明博士以技术顾问的身份，参与国网冀北电力有限公司关于智慧物联体系建设专项劳动竞赛成果评审会，会上向国网冀北公司设备运行管理领域的各位领导和**们汇报了《电力设备振动声学指纹监测技术的发展态势和应用前景》，并会中作为厂家**参与技术评审，会后荣获与会的领导和**们的高度认可。4、2020年11月19日，我公司荣获南网广西电网公司总经办和生产技术部的邀请，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，获得了领导和**们的称赞与肯定。 GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统时频能量分布矩阵(ATF图谱)。杭州智慧化功能振动服务
4.6频谱分析进行振动声学指纹地时域信号频谱分析，提取信号频域特征参量。图214.7运行状态告警设备异常状态报警，可选择告警发送方式。图224.8报表生成功能目标变压器/电抗器诊断结果生成报表功能。图23五、振动声学指纹监测技术的应用意义我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器（绕组、有载分接开关、铁心等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行，且与被测设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点，主要意义如下：1、采用带电检测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；2、减少了人员进站检查的运维成本；3、监测方式与设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点；4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法，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。GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测技术主要产品GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统功能。
各特征参量定义如下：(1)分合闸动作时间：驱动电机启动至停止时长，根据电机电流的变化来获取时间。(2)电机电流峰值：电流出现后的瞬态过程中，电流的***个大半波的峰值。(3)电机电流燃弧时间：电流停止末端，电流变小后又增大，直至电流归零的持续时间。(4)电流抖动：电机在驱动连杆时，电流不稳定状态称为电流抖动。(5)振动高幅值关键特征:捕获的一些振动幅值比较大的时间点。(6)振动脉动关键特征:振动信号经过小波滤波后，时域及频域的分布特性。
变压器/电抗器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下，均会使绕组及铁芯压紧程度降低，绕组及铁芯故障分别约占变压器/电抗器整体故障的36%和4%，对变压器/电抗器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等，以上故障类型均可能导致绕组变形。传统的绕组变形检测方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*适用于离线或停电检测。铁芯典型故障包括压铁松动、铁芯接地不良、夹件松动或损伤，常用检测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。采用声学指纹法检测绕组及铁芯状态，适用于带电监测/在线监测，不影响电力变压器/电抗器正常运行，且与设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术方案。
4.6GZMOA-1000L型金属氧化物避雷器监测子系统金属氧化锌避雷器主要用于限制雷电过电压和操作引起的内部过电压，从而保护电力系统和设备。运行中的避雷器由于运行电压、过电压、受潮、污秽（雨雪、凝露、尘土）等原因，会逐渐老化并引起热击穿，导致系统短路故障、接地故障以及人员伤亡。电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”9/21因此，监测及诊断避雷器状态对设备检修、提高电网的稳定性和安全性、减少因设备故障造成的经济损失有着重大意义。金属氧化物避雷器监测单元主要功能特性如下：具备避雷器全电流、阻性电流、阻容比值、动作次数进行连续实时或周期性自动监测功能，监测数据的更新速度不低于1次/10min(可调)；监测装置的接入不改变主设备的电气联接方式，不影响主设备的绝缘性能及机械性能，电压信号取样回路具有防止短路的保护功能，接地引下线可靠接地，满足相应的通流能力，不影响现场设备的安全运行；具有异常报警功能，包括监测数据超标、监测功能故障和通信中断等报警功能：报警设置可修改，报警信息实现实时远传，且因监测装置原因引起的不同类型的异常报警能通过不同的报警信号加以区分，装置自诊断信息实现实时远传；GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统相关标准。杭州国洲电力科技有限公司振动厂家
国洲电力变压器振动监测系统背景。杭州智慧化功能振动服务
(1)包络分析为提高在线监测与诊断的准确度，GZAFV-06T型系统的数据采集装置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，GZAFV-06型系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。OLTC的声纹振动和驱动电机电流的信号包络分析如下图9的A和B所示。杭州智慧化功能振动服务
