振动基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列,
振动企业商机

数据采集装置安装在密封箱体内,在线型的挂壁式主机使用强力磁铁吸附在变压器的外壁(如下图6B所示),同时磁铁外侧涂抹强力胶水加强粘合。本系统的各类传感器、通信模块和前端主控单元统一采用220V供电方式。数据采集装置防护箱的外部设有5个防水接口,分别是声纹和振动信号传感器接入孔防水接口、电流信号接入防水接口、电源线缆防水接口、USB信号防水接口、采集箱进出线孔,安装防水接头、振动信号、声纹信号、电流信号引入线缆孔安装双防12-PG13.5接头、通信引入线缆采用PG16型防水接头,并内外两边涂胶处理,进入双防接头之前的线缆均套金属保护管,采集箱内部接线端子做密封保护,确保采集箱内部整体密封。GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统概述。电力振动监测要求

电力振动监测要求,振动

ZAFV-01T子系统采用小型化设计,集成式架构,单元内综合电机电流及AFV的信号监测功能,可监测OLTC的完整动作过程和振动状况;可外接电流传感器(CT卡钳式),获取电机电流信号。装置提供RS485接口,对外通信和传送监测数据。GZAFV-01T子系统包括数据服务器,通信模块、AFV、电流传感器,数据采集模块,供电模块。通过吸附在变压器外壁上的3个AFV传感器获取AFV信号和1个电流传感器获取驱动电机电流信号,经现场的IED通过4G/5G无线传送模块传送至平台层数据服务器进行存储,通过操控及监测数据分析软件进行在线监测及诊断分析。杭州在线振动监测诊断国洲电力振动监测系统怎么样?

电力振动监测要求,振动

GZAFV-01T子系统采用AFV和驱动电机电流的信号采集和分析技术,能***地把握OLTC的机械性能状态,可以对OLTC的AFV和驱动电机电流的信号幅值大小进行监测和阈值报警,对AFV和驱动电机电流的信号进行分析。具体功能如下:◆适用于所有类型的OLTC故障诊断。◆利用AFV传感器和电流传感器获取OLTC切换动作过程中产生AFV和驱动电机电流的信号,并通过分析软件进行诊断评价。◆能将复杂的信号转换成易于特征识别的包络曲线。◆独有的信号处理功能,可将X、Y、Z的声纹振动信号生产ATF图,更直观,更便捷分析OLTC故障类型。◆可将任意两次监测的图谱进行相似度分析,并自动计算图谱的重合度。◆具有能量谱分析功能,能自动识别能量谱比较大的高低频能量的频率。

(3)基频信号能量比(E):100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值,计算公式如下公式2所示:公式2:基频信号能量比计算公式公式2中S1为100Hz基频分量的时域信号,Sj为原始信号,j为采样索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为声纹振动频谱图的主要成分,基频信号能量比应较大;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,基频信号能量比变小。(4)相关系数(r):正常状态与实时测得声纹振动信号频谱图之间的相似度,计算公式如下公式3所示:公式3:相关系数计算公式公式3中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得声纹振动信号的频域分布,X和Y为对应信号的平均值,相关系数范围为0~1。正常运行时,相关系数应接近于1;存在故障时,信号频率分布发生改变,互相关系数减小。GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统。

电力振动监测要求,振动

(2)重合度对比如下图10所示,包络分析后可快速实现历史信号重合度对比分析,更直观的判断OLTC运行状态。为量化信号重合度对比,系统引入相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线相关系数接近1时,实时采集的信号接近正常运行状态;当相关系数接近0时,OLTC可能存在故障。图10信号重合度分析(3)能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析的结果如下图11所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。对比正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。图12为正常状态与异常状态声纹振动信号能量分布曲线对比。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测设备信息管理。高压振动监测报告

国洲电力变压器振动监测系统背景。电力振动监测要求

主要意义如下:6.1采用带电监测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;6.2减少了人员进站检查的运维成本;6.3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;6.4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,提高在线监测的准确度。6.5内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库,可真实反应设备运行状态,有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型;6.6符合智慧变电站建设原则,本系统的IED具备边缘计算能力,就地采集并处理声纹振动及融合其它信号,完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构,根据平台层及应用层要求上传分析结果。电力振动监测要求

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