4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量，实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能：实时分析信号发展趋势，实现阈值超限自动告警，支持短信发送告警信息。4.1.9智能分析功能：软件内置典型故障特征的数据库，可与监测数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，诊断分析故障类型；也可添加新监测数据，方便后期横向、纵向比较；可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存，便于对该厂家、型号的变压器监测数据曲线进行比对分析。4.1.10具有报表分析功能，自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量，并生成分析报表。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科研支持背景。质量振动声学指纹在线监测参数
7.2技术服务7.2.1现场电气作业我公司按照购买合同约定的时间交货后，派遣由GZAFV-01系统现场电气作业管理经验丰富的工程师带领多位电气作业工程师组建的项目部按照甲方指定的时间和地址开展GZAFV-01系统的安装、调试和投运等现场电气作业。GZAFV-01系统投运并经甲方验收合格后，由甲方出具验收合格报告。详见独册的《杭州国洲电力科技有限公司关于电力设备在线监测系统现场安装、调试项目的现场作业指导书（范本）》附件。7.2.2二十四小时热线电话支持服务我公司设有专门的24h服务热线提供电话支持服务。GZAFV-01系统在运行中出现技术故障，可以通过拨打服务热线向我公司提供故障情况、服务时间等详细信息，我公司将在2h内出具解决方案给予响应。名优振动声学指纹在线监测监测故障杭州国洲电力科技有限公司的团队介绍与技术研发实力。
功能特性◆IED/主机具备多个点位开展实时连续性或周期性的监测GIS本体声纹振动信号，向平台层操控计算机传送监测数据开展智能分析，操控及监测数据分析软件实时展示分析结果和预警信息。◆具有比对分析功能：可将现测的与同规格被试品/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据、复电自动启动/复位功能，可连续实时监测、存储及导出1年以上数据。◆具备声纹振动信号时域波形展示、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，用户可设置报警阈值。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算，当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线的互相关系数：
1.1公司概述杭州国洲电力科技有限公司，成立于2013年5月，是专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的电力设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研、产、销、服四位一体的****，致力于为领域内各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、电能生产、设备制造等合作方提供质量的体系化技术方案。我公司于2014年把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”，并在中心组建了专注于局部放电和声纹振动监测技术的两大课题组，成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和声纹振动监测技术。我公司的技术近10年在投运站场、制造厂区的电力设备上大量的持续运用，为电网的可靠运行提供了逐年增长的技术支持，特别是在变压器（电抗器）、开关设备和输电设备等电力设备的绝缘、机械的状态分析与诊断方面，凭借前沿的软/硬件技术与先进的监测方法，为电力设备的高效运检提供了质量的体系化技术方案。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的安全性设计。
电力系统中的高压开关类设备主要包括GIS（气体绝缘金属封闭开关设备）、AIS（敞开式断路器）、GIS /敞开式的隔离开关、开关柜断路器等。各类开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障，严重时更会导致电气火灾、停电等事故，现有状态检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点，较大地影响设备正常运行。
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）。 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用户操作指南。质量振动声学指纹在线监测参数
杭州国洲电力科技有限公司的企业发展历程与技术创新成果。质量振动声学指纹在线监测参数
3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机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，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5所示。
3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示，信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 质量振动声学指纹在线监测参数
