4.2GZAF-06型振动声学指纹监测子系统GIS机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时，在交变电场作用下发生异常振动，长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动，引发局部放电，甚至造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏，损坏绝缘子和绝缘支柱，影响外壳接地的牢固，危及设备运行安全。因此开展GIS设备振动检测与分析具有重要意义。振动声学指纹监测单元主要功能特性如下：采用加速度传感器检测GIS本体振动声学指纹信号，监测单元具备多个传感测点连续实时或周期性自动监测功能；具备振动声学指纹信号时域波形展示、频谱分析(基频为100Hz)功能，可自动提取峰值频率、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，以作为GIS运行状态分析参数，且用户可定义设置报警阈值；声学指纹振动监测软件介绍。高压振动监测发现了什么
三、功能特点3.1GIS本体的监测3.1.1技术背景GIS运行时，电流通过高压导体时产生的电动力引起振动，由于导体所受电动力与负载电流的平方成正比，GIS振动信号的基频为100Hz，当存在机械故障时，振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。GIS机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时，在交变电场作用下发生异常振动，长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动，引发局部放电，甚至造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏，损坏绝缘子和绝缘支柱，影响外壳接地的牢固，危及设备运行安全。因此开展本体振动监测、实时频谱分析并提取相关特征参量对提高GIS可靠性具有重要意义。电抗器振动监测工期GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统远端后台软件管理。
技术交流与投运业绩GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站)，实现大型变压器/电抗器全振动在线监测与故障诊断，有效地提高设备运行可靠性。同时，我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、有载分接开关制造商（上海华明的遵义长征厂区、德国MR等）、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作，不断丰富各型号变压器/电抗器的振动声学指纹样本数据库。
11、DL/T1540油浸式交流电抗器（变压器）运行振动测量方法；12、DLT1694.2高压测试仪器及设备校准规范第2部分：电力变压器分接开关测试仪；13、DL/T1805电力变压器用有载分接开关选用导则；14、DL/T1051电力技术监督导则；15、DL/T1054高压电气设备绝缘技术监督规程；16、DL/T11771000kV交流输变电设备技术监督导则；17、Q/GDW383智能变电站技术导则；18、Q/GDWZ410高压设备智能化技术导则；19、Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范；20、Q/GDW561输变电设备状态监测与诊断系统技术导则；21、Q/GDW739输变电设备状态监测与诊断主站系统变电设备在线监测与诊断I1接口网络通信规范；22、Q/GDW1168-2013输变电设备状态检修试验规程；GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统售后服务。
4.3GZWS-03L型SF6气体综合监测子系统GIS采用SF6作为绝缘和灭弧介质，而SF6一旦发生泄漏或绝缘性能下降就将严重威胁其安全运行，实施SF6气体在线监测对确保GIS安全稳定运行具有重要意义。SF6气体监测单元主要功能特性如下：具备SF6气体压力、温度、密度及湿度实时监测功能，并可检测SO2、H2S和CO三种SF6气体分解产物；具备数据自动采集、本地存储、信号远传、趋势分析及展示、异常报警（包括监测数据超标、监测功能故障和通信中断）功能；具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出1年以上数据；用户可定义设置报警与闭锁门限值；采用全封闭设计，外形独特美观，传感器、电源、数据输出电路和监测显示器安装在同一机壳内；具备自动和手动两种工作模式；在自动模式下，监测动态数据刷新时间间隔可设定，**小可设定值不高于15分钟；在手动模式下，可即时启动测量。什么是声学指纹振动监测？断路器振动监测使用
杭州国洲电力科技有限公司振动监测系统有哪些？高压振动监测发现了什么
4.2.3根据各时频信号相关系数、能量分布曲线特征参量（相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器运行状态及疑似机械故障类型。图16基于声纹振动法的故障诊断4.2.4结合变压器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测的状态量，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疑似故障识别的准确性，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的诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器的声纹振动频谱时，系统可以自动去查询变压器的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：变压器可能存在绕组变形的异常。高压振动监测发现了什么
