变压器/电抗器运行时，电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动，硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组振动信号的基频为100Hz。由于变压器/电抗器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器/电抗器的绕组变形或铁芯故障后，振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。因此，振动信号分量可以作为区别绕组变形故障与铁芯故障的重要依据，采用振动分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测时频能量分布矩阵(ATF图谱)。GIS振动声学指纹在线监测云平台服务器
系统原理：变压器/电抗器振动主要包括有载分接开关切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中，由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器/电抗器声学指纹监测的分析内容。变压器/电抗器内振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁，可由安装于外壁的加速度传感器测得。有载分接开关（OLTC）切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生振动信号。振动信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映分接开关结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，从而使驱动电机电流发生变化。因此，可通过监测驱动电机电流在线检测OLTC的运行状况，且电流信号与振动声学指纹信号的结合分析，可更加有效的判断OLTC故障。GIS振动声学指纹在线监测云平台服务器GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测信号分析与处理。
GIS及敞开式的隔离开关监测:技术背景:隔离开关是电力系统中的重要组成部分，主要用于隔离电源、承载和切断电流电路，与接地开关共同实现对高压输电线路和电气设备的控制、保护和检修。在合闸位置时，隔离开关可承载线路额定电流及在规定时间内的异常电流；在分闸位置时，隔离开关的触头间有符合要求的绝缘距离和明显的断开标志，确保检修时人员和设备的安全。然而由于在材料、工艺、设计、安装等方面存在的问题，以及频繁动作时产生的电气老化、机械磨损等缺陷，GIS及敞开式的隔离开关的故障率不断升高，严重影响隔离开关和整个电力系统的安全稳定运行。因此，在线监测隔离开关以实现故障前预警，对提高设备和电网的可靠性具有重要意义。基于实时监控隔离开关振动声学指纹及驱动电机电流信号，结合智能分析软件，实现隔离开关运行状态的***评价，可有效确保隔离开关及电网的安全稳定运行。
云平台服务器：数据经现场采集装置采集后，通过4G/5G无线传输模组（或电力光纤专网）传送至电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第10页共29页云服务器进行存储及深度计算，远端通过浏览器登录云服务器可随时随地查看系统监测内容，对变压器/电抗器进行运行监测及诊断分析。云平台系统结构图如下图6所示，采用B/S结构（浏览器/服务器模式），提供监测系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务，便于管理。信号分析与处理有载分接开关运行状态分析GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS及开关柜的断路器监测功能特性。
GIS及开关柜的断路器监测:3.4.2功能特性具备断路器振动声学指纹、分合闸线圈电流、储能电机电流、行程、分合闸位置监测功能；具备振动信号、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间与时长、行程、分合闸位置与次数等参数；监测单元支持多通道信号同步实时采集，通道数不小于8个（可根据监测需求定制）；支持历史数据与实测数据对比分析、不同通道测量数据的横向及纵向对比功能；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1000次以上断路器动作数据；断路器每次动作后，监测单元主动评估断路器运行状态，并自动上传分析结果；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对比开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比，GZAF-1000S监测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互相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当互相关系数接近0时，被测设备可能存在故障。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测基本功能。GIS振动声学指纹在线监测云平台服务器
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统相关标准。GIS振动声学指纹在线监测云平台服务器
绕组及铁芯运行状态分析下图13(a)为变压器/电抗器运行时的绕组及铁芯振动声学指纹的时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析振动声学指纹信号，实现在线状态下的故障监测。如下图13(b)所示，基于振动声学指纹信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量，以作为变压器/电抗器运行状态的分析参数。各特征参量定义及解释如下：(1)峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。(2)总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)：所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式如下：=2其中100Hz基频分量有效值，为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较小；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大。GIS振动声学指纹在线监测云平台服务器
