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

图20本系统的信号包络分析界面5.5实时采集信号与本系统内置数据库中正常状态信号横向、历史数据纵向对比。图21本系统的数据对比界面5.6声纹振动的时域信号频谱分析,提取信号频域特征参量。图22本系统的声纹振动时域信号频谱分析界面5.7运行状态告警,可选择告警发送方式。图23本系统的被试品异常状态报警设置界面5.8报表生成功能。图24本系统的被试品的监测结果生成报表功能界面六、声纹振动监测与诊断技术的应用意义我公司基于声纹振动监测技术研制的GZAFV-06T型系统适用于变压器/电抗器(绕组、OLTC、铁芯等)、开关类(GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等)等电力设备的带电检测、长时在线监测、短期重症监护,不影响被试品正常运行,且与被试品无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点,国洲电力变压器振动监测系统背景。国洲电力振动声纹监测实验室

国洲电力振动声纹监测实验室,振动

3.3GIS中及敞开式隔离开关的监测3.3.1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,隔离开关故障率不断升高,严重影响整个电力系统的安全稳定运行。因此,在线监测隔离开关的各项参量经过融合评价而实现故障预警,对提高隔离开关和电网的可靠性具有重要意义。基于机械性能的隔离开关在线监测与诊断技术,通过实时监控隔离开关振动及驱动电机电流信号,通过系统软件的智能化融合分析,实现隔离开关运行状态的***评价,确保隔离开关及电网的安全稳定运行。国洲电力振动声纹监测如何GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统。

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(1)包络分析为提高在线监测与诊断的准确度,GZAFV-06T型系统的数据采集装置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,GZAFV-06型系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。OLTC的声纹振动和驱动电机电流的信号包络分析如下图9的A和B所示。

3.3.2功能特点GIS中及敞开式隔离开关的机械特性监测主机/IED主要功能特点如下:Ø采用振动和电流的传感器监测隔离开关的振动及电机电流信号;Ø具有比对分析功能,可将测量数据与标准信号、历史测量信号进行横向及纵向比对分析;Ø具有诊断功能,可对隔离开关的机械状态进行诊断,上传原始数据及分析结果;Ø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、存储及导出功能,可够存储500次以上的操作数据,并具备批量处理数据功能。Ø具备振动及电机电流信号波形、包络分析、时频图谱等展示功能;Ø自动提取分合闸动作时间、电机电流的峰值和燃弧时间、电流抖动、振动高幅值关键特征、振动脉动关键特征等参量。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。

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15、DL/T1700隔离开关及接地开关状态检修导则;16、Q/GDW383智能变电站技术导则;17、Q/GDWZ410高压设备智能化技术导则;18、Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范;19、Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则;20、Q/GDW1535变电设备在线监测装置通用技术规范;21、Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范;22、Q/GDW1168-2013输变电设备状态检修试验规程;23、Q/GDW11058变电设备在线监测系统综合监测主机/IED技术规范;24、南方电网公司年新技术应用指南(2018年版):变电设备运维检修技术--声学指纹技术;25、国家电网公司变电监测管理规定(试行)第11分册机械振动监测细则;26、国家电网公司智能组合电器技术规范;27、国家电网公司变电监测通用管理规定第38分册断路器机械特性监测细则。多参量监测与融合评价系统的智慧化功能。电力振动监测厂家排名

国洲电力振动监测系统概念。国洲电力振动声纹监测实验室

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。国洲电力振动声纹监测实验室

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