(1)包絡分析為提高在線監(jiān)測與診斷的準確度，GZAFV-06T型系統(tǒng)的數據采集裝置通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續(xù)分析與處理。傳統(tǒng)希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此，GZAFV-06型系統(tǒng)采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。OLTC的聲紋振動和驅動電機電流的信號包絡分析如下圖9的A和B所示。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的政策支持背景。在線聲紋振動銷售價格

4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設備在線監(jiān)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(tài)，測試信息等。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(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態(tài)及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)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(jiān)測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數據分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)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。 在線聲紋振動銷售價格GZAFV-01型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)相關標準。

GZAFV-01T子系統(tǒng)采用AFV和驅動電機電流的信號采集和分析技術，能***地把握OLTC的機械性能狀態(tài)，可以對OLTC的AFV和驅動電機電流的信號幅值大小進行監(jiān)測和閾值報警，對AFV和驅動電機電流的信號進行分析。具體功能如下：◆適用于所有類型的OLTC故障診斷。◆利用AFV傳感器和電流傳感器獲取OLTC切換動作過程中產生AFV和驅動電機電流的信號，并通過分析軟件進行診斷評價。◆能將復雜的信號轉換成易于特征識別的包絡曲線?！舄氂械男盘柼幚砉δ?，可將X、Y、Z的聲紋振動信號生產ATF圖，更直觀，更便捷分析OLTC故障類型。◆可將任意兩次監(jiān)測的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度?！艟哂心芰孔V分析功能，能自動識別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。

AFV 信號分析法作為一種監(jiān)測 OLTC 狀態(tài)的有效手段，其**在于利用 AFV 傳感器精細捕捉信號。OLTC 切換時，內部主要機構部件因運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，是信號的重要來源。這些沖擊力通過靜觸頭或變壓器油傳導至變壓器箱壁，在箱壁上形成的振動，實則蘊含著豐富的設備機械狀態(tài)信息。例如，當 OLTC 正常工作時，其振動信號具有特定的頻率和幅值范圍，一旦出現(xiàn)故障，如觸頭接觸不良，振動信號的特征便會發(fā)生***變化，通過 AFV 傳感器監(jiān)測這些變化，就能為判斷 OLTC 的狀態(tài)提供關鍵依據。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測功能的主要特性解析。

五、系統(tǒng)軟件簡介（以在線版為例）5.1遠端后臺管理軟件：通過云服務器賬戶登錄，選擇管理對象。圖17本系統(tǒng)的遠端后臺管理軟件界面5.2設備信息管理界面：包括設備名稱、位置、編號等基本信息的填寫。圖18被試品的信息管理界面5.3主界面：包括項目管理、多通道信號同步顯示、分析及其他工具及基本分析結果顯示，可實現(xiàn)信號包絡、重合度對比、能量分布、時頻分布(ATF)等分析。圖19本系統(tǒng)的軟件主界面5.4聲紋振動及驅動電機電流的信號包絡分析可簡化信號，直觀反映設備運行狀態(tài)。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的行業(yè)應用前景。GIS振動廠家現(xiàn)貨

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4.2.3根據各時頻信號相關系數、能量分布曲線特征參量（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(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態(tài)及疑似機械故障類型。圖16基于聲紋振動法的故障診斷4.2.4結合變壓器的帶電檢測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測的狀態(tài)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疑似故障識別的準確性，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的診斷可結合負荷、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(jiān)測到變壓器的聲紋振動頻譜時，系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器的歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)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的異常。在線聲紋振動銷售價格