3.3.2繞組及鐵芯運行狀態分析下圖3.10a為變壓器運行時繞組及鐵芯的聲紋振動時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態，采用頻域法分析聲紋振動信號。如下圖3.10b所示，基于聲紋振動信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數特征參量作為分析參數。各特征參量定義及解釋如下：

3.3.2.1峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。3.3.2.2總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整數倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較小；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，總諧波畸變率變大 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的快速響應機制。電抗器振動聲學指紋在線監測軟件功能

7.2技術服務7.2.1現場電氣作業我公司按照購買合同約定的時間交貨后，派遣由GZAFV-01系統現場電氣作業管理經驗豐富的工程師帶領多位電氣作業工程師組建的項目部按照甲方指定的時間和地址開展GZAFV-01系統的安裝、調試和投運等現場電氣作業。GZAFV-01系統投運并經甲方驗收合格后，由甲方出具驗收合格報告。詳見獨冊的《杭州國洲電力科技有限公司關于電力設備在線監測系統現場安裝、調試項目的現場作業指導書（范本）》附件。7.2.2二十四小時熱線電話支持服務我公司設有專門的24h服務熱線提供電話支持服務。GZAFV-01系統在運行中出現技術故障，可以通過撥打服務熱線向我公司提供故障情況、服務時間等詳細信息，我公司將在2h內出具解決方案給予響應。GZAF-1000T系列振動聲學指紋在線監測產品GZAFV-01型聲紋振動監測系統（開關設備）設計和性能優化。

6.22020年10月22日，我公司的常務副總經理胡晗先生、技術智造中心總監王國明博士以技術顧問的身份，獲邀參與國網冀北電力有限公司關于智慧物聯體系建設專項勞動競賽成果評審會，會上向國網冀北公司設備運行管理領域的各位領導和**們匯報了《電力設備聲紋振動監測技術的發展態勢和應用前景》，并會中作為廠家**參與技術評審，榮獲與會領導和**們的高度認可。

6.3 2020年8月6日，我公司榮獲南方電網生產技術部的邀請作為技術合作商的**，委派研發副總經理沈佳華先生參加南方電網的生產技術部、各分省公司、南網電科院和南網數研院等部門/單位的**們出席的《公司新技術交流會議》，向與會的各位**做了《變壓器振動監測技術》的專題匯報。

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。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科研合作背景。

從振動和聲學數據中提取有用的特征，以便建立設備的聲學指紋，通常會用到以下信號處理技術：傅里葉變換（FFT）：用于分析信號在頻域中的特性，可以識別出設備運行時的固有頻率和諧波成分。短時傅里葉變換（STFT）：與FFT相比，STFT能夠展示信號隨時間變化的頻率特性，適用于非平穩信號的分析。小波變換：具有良好的時頻局部化特性，能夠在多尺度上分析信號，適合捕捉瞬態事件和局部特征。包絡檢測：用于提取振動信號的振幅包絡，可以用來表示信號的動態特性。頻譜分析：通過計算信號的功率譜密度（PSD）或幅值譜，可以識別出信號的頻率成分和能量分布。時頻分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，這些方法能夠提供信號的時頻表示，有助于分析復雜非線性和非平穩信號。模態分析：通過識別設備振動的模態特性，可以提取出與設備結構和損傷相關的特征。熵分析：如時域熵、頻域熵或小波熵，這些方法可以量化信號的不確定性和復雜性，有助于識別設備狀態的變化。統計分析：包括均值、方差、標準差等統計參數，可以描述信號的波動性和穩定性。高階統計量：如偏度和峰度，它們可以提供信號分布形狀的信息，有助于識別異常模式。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政策支持背景。電抗器振動聲學指紋在線監測軟件功能

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行業培訓支持。電抗器振動聲學指紋在線監測軟件功能

功能特性◆IED/主機具備多個點位開展實時連續性或周期性的監測GIS本體聲紋振動信號，向平臺層操控計算機傳送監測數據開展智能分析，操控及監測數據分析軟件實時展示分析結果和預警信息。◆具有比對分析功能：可將現測的與同規格被試品/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有斷電不丟失存儲數據、復電自動啟動/復位功能，可連續實時監測、存儲及導出1年以上數據。◆具備聲紋振動信號時域波形展示、頻譜分析(基頻為100Hz)功能，可自動提取峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量，以作為GIS運行狀態分析參數，用戶可設置報警閾值。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算，當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線的互相關系數：電抗器振動聲學指紋在線監測軟件功能