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振動聲學指紋在線監測基本參數
  • 品牌
  • 國洲電力
  • 型號
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列
  • 廠家
  • 國洲電力
振動聲學指紋在線監測企業商機

GZAFV-01系統的功能特點GIS在帶電運行過程中除了機械故障會導致異常振動外,放電性故障(如絕緣子內部缺陷、螺絲松動、懸浮電位放電、毛刺前列放電、金屬微粒放電等)也會導致聲紋振動信號的產生。因此,通過深入研究GIS本體的聲紋振動信號特征可發現GIS機械性故障及放電性故障,具有監測***、監測結果互相補充的特點。基于聲紋振動信號的在線監測,可在GIS帶電運行狀態下及時發現潛在故障,并及時預警,從而延長使用壽命,提高電網運行的可靠性。我公司以聲紋振動信號為主,結合電流、位移等其他參量的在線監測,開發了故障診斷算法(***軟著權)并提取相關特征參量研制完成的GZAFV-01型聲紋振動監測系統,適用于開關設備的帶電監測(便攜診斷式、手持巡檢式)、在線監測(長期固定式、短期移動式)。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器(壓電式加速度計)、位移傳感器、電流傳感器、IED(在線監測式)/主機(便攜/手持式)、云服務器、通訊單元、供電單元等組件構成。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的客戶反饋分析。智能化振動聲學指紋在線監測監測說明書

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4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力,就地采集并處理聲紋振動信號及驅動電機電流信號,完成OLTC信號包絡、ATF圖譜等分析,完成繞組及鐵芯振動信號頻譜分析及參數計算,根據傳輸層要求統一通訊接口及數據結構,根據平臺層及應用層要求上傳分析結果。4.2.2具備實物ID管理功能,提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態信息鏈接入口,可掃碼讀取設備在線監測歷史數據及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備,讀取設備ID信息,通過站內網絡(4G/5G/WIFI)傳輸給云端服務器,向服務器請求該設備的詳細信息,以及詳細的運行狀態,測試信息等。GIS振動聲學指紋在線監測指紋監測參數杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的環保效益分析。

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4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量(互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF圖譜特征參量(六等分區間均值)、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量,采用深度學習算法,自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量,進行數據的多參量融合分析,形成基于多源數據的故障預警機制,多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性,而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如,對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析,在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時,GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號,如果發現在某段時期確實有大電流沖擊,可給出預警:變壓器可能存在繞組變形地異常。

四、GZAFV-01系統的功能特點4.1基本功能4.1.1支持多通道信號同步實時地采集、顯示及分析。4.1.2具有時間觸發和電流觸發功能,可手動選擇信號觸發方式。4.1.3可將任意兩次測量的圖譜進行相似度分析,并自動計算圖譜的重合度。4.1.4具有先進的能量譜分析功能,并能自動識別能量譜比較大的高低頻能量頻率。4.1.5獨有的信號處理功能,生成聲紋振動信號ATF圖譜(系我公司***軟著權的《變壓器有載分解開關及繞組振動測試軟件V1.0》中的**核心算法),更直觀、更便捷分析OLTC及繞組和鐵芯的運行狀態。GZAFV-01型聲紋振動監測系統(開關設備)數據可視化和遠程監控。

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1.2變壓器/電抗器運行狀態概述變壓器/電抗器(下文皆用“變壓器”簡稱)在電力系統中起到電壓變換、電能分配等重要作用,其安全穩定運行對確保供電可靠性具有重要意義。有載分接開關(下文皆用OLTC簡稱)、繞組及鐵芯是變壓器的重要組成部分,三者故障率總和占變壓器整體故障70%左右,而傳統預防性試驗有試驗周期長、影響變壓器正常運行、耗費人力物力等缺點。開展基于聲學指紋的狀態監測,可在在線狀態下及時發現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的潛在故障,并及時預警,從而延長變壓器使用壽命,提高電網運行的可靠性。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的可擴展性。聲學指紋振動聲學指紋在線監測指紋是什么

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3.3.2.3基頻信號能量比(E)100Hz基頻分量時域信號能量占信號總能量的比值,計算公式:E=jmS1j2jmSj2,其中S1為100Hz基頻分量的時域信號,Sj為原始信號,j為采樣索引值。正常狀態下,由于100Hz基頻分量為聲紋振動頻譜圖的主要成分,基頻信號能量比應較大;存在故障時,諧波分量增加且峰值頻率發生偏移,基頻信號能量比變小。3.3.2.4互相關系數(r)正常狀態與實測的聲紋振動信號頻譜圖之間的相似度,計算公式:r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2,其中Xi和Yi分別為正常狀態與實時測得聲紋振動信號的頻域分布,X和Y為對應信號的平均值,互相關系數范圍為0~1?!粽_\行時,相關系數應接近于1?!舸嬖诠收蠒r,信號頻率分布發生改變,互相關系數減小。智能化振動聲學指紋在線監測監測說明書

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