各类高压开关监测系统的技术参数类别指标名称技术指标备注振动声学指纹传感器励磁电压DC18～30V频率范围为0.5Hz～3kHz的传感器适用于GIS本体振动声学指纹监测；频率范围为0.5Hz～20kHz的传感器适用于隔离开关及断路器机械特性监测。励磁电流2～20mA灵敏度100mV/g测量范围50g频率范围0.5Hz～3kHz/20kHz数量1个电流传感器电流范围0～20A适用于隔离开关及断路器机械特性监测。频率范围10Hz～100kHz线性度＜1%误差＜1%噪声比优于80dB数量6个位移传感器测量范围0～300mm适用于断路器机械特性监测。时间分辨率优于0.1ms行程分辨率优于0.1mm数量1个IED(监测单元)采样率200kS/s采样精度16bit通道数量8（可根据监测需求定制）通讯接口RS485、RJ45、光纤、4G/5GGZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--敞开式断路器监测技术背景。电抗器振动声学指纹在线监测比较价格
独有的信号处理功能，生成振动声学指纹信号ATF图（**算法，**所有），更直观、更便捷分析有载分接开关及绕组和铁芯的运行状态；具有绕组及铁芯振动声学指纹信号频谱分析功能，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；振动声学指纹信号和电流信号历史数据曲线趋势功能；信号阈值告警功能，软件自动分析信号增长趋势，实现自动告警，也可手动设置告警阈值，支持短信告警；智能分析功能：系统软件内置海量故障特征的数据库，可与测得的数据进行比对，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；也可添加新测得的数据，方便后期横向、纵向比较；软件可将同一厂家同一型号的正常检测数据进行导入保存，便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析；电抗器振动声学指纹在线监测比较价格杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务。
功能特性:采用加速度传感器监测GIS本体振动声学指纹信号，监测单元具备多个感知点开展实时的连续性或周期性的自动监测功能；具备分析诊断功能：监测单元可向综合分析单元传送标准化数据、分析结果和预警信息，并接收下传的控制命令；具有比对分析功能：可将监测数据与标准信号、历史监测信号进行比对分析；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1年以上数据；具备振动声学指纹信号时域波形展示、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。下图1所示为正常状态与异常状态时，
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振动声学指纹监测技术的应用意义。
OLTC的故障模式有多种，具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》，2020年度需完成382台换流变分接开关隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施有载分接开关在线监测与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义，也是今后的发展方向。变压器/电抗器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下，均会使绕组及铁芯压紧程度降低，绕组及铁芯故障分别约占变压器/电抗器整体故障的36%和4%，对变压器/电抗器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等，以上故障类型均可能导致绕组变形。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测传感器。电抗器振动声学指纹在线监测比较价格
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测设备信息管理。电抗器振动声学指纹在线监测比较价格
有载分接开关运行状态分析：有载分接开关动作时，典型振动声学指纹和驱动电机电流的信号如下图7所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便检测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断开关状态。变压器/电抗器声学指纹监测系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种**算法，实现有载分接开关***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测，降低变压器/电抗器运行的故障风险。电抗器振动声学指纹在线监测比较价格
