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。 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國際合作案例。斷路器振動聲學指紋在線監測軟件功能
確保采集到的振動和聲學數據具有足夠的準確性和分辨率,以便于識別設備的正常運行狀態與異常情況,可以采取以下措施:
選擇合適的傳感器:根據被監測設備的特性和監測要求選擇適當類型和規格的振動和聲學傳感器。傳感器應具有高靈敏度和適當的頻率響應范圍。校準傳感器:定期對傳感器進行校準,以確保其輸出與實際測量值之間的準確對應關系。優化采樣頻率:根據設備的動態特性和可能發生的故障類型,設置合適的采樣頻率,以捕捉到振動和聲學信號的關鍵特征。減少噪聲干擾:采取措施減少環境噪聲和電磁干擾,如使用屏蔽電纜、設置隔振平臺、選擇低噪聲環境進行測量等。數據預處理:采用濾波、去噪等數據預處理技術,提高信號質量,減少噪聲的影響。多傳感器融合:使用多個傳感器并結合不同的測量位置,可以提高數據的冗余性和魯棒性,從而增強信號的準確性。動態范圍調整:根據設備的運行狀態調整測量系統的動態范圍,確保在設備運行在不同負載條件下都能獲得清晰的信號。數據后處理和特征提取:應用高級信號處理技術,如時頻分析、小波變換等,提取出反映設備狀態的關鍵特征。 隔離開關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的企業榮譽與資質認證。
目前針對GIS較成熟的監測方法,主要有電氣法、聲測法及化學分析法三大類,以上監測方法均針對的是放電性故障所產生的電磁、聲、光、電弧分解產物等物理量。但在GIS的運行中,除了放電性故障之外,機械性故障也是導致事故發生的一大主要原因,當GIS存在開關觸頭接觸異常、殼體對接不平衡、導桿輕微彎曲等缺陷時,在開關操作的機械力、負載電流產生的交變電動力等因素的作用下會產生機械性運動,造成設備異常振動。GIS的異常振動對其本體有很大危害,會造成SF6氣體泄露、盆式絕緣子和絕緣支柱損傷、外殼接地點懸浮等缺陷,長期發展可能導致絕緣事故的發生。因此,加強對GIS機械性故障的監測,是保證GIS安全運行的重要手段。
3.1技術原理變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動。其中,由冷卻系統引起的基本振動頻率小于100Hz,不作為變壓器的分析內容。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁,可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。
OLTC切換過程中,分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產生聲紋振動信號,信號包含觸頭分合狀態、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息,可反映OLTC結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象,必然伴隨著電機驅動力矩的變化,從而使驅動電機電流發生變化。因此,可通過監測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析,可更加有效的評價OLTC在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。 GZAFV-01型聲紋振動監測系統(開關設備)高效檢測和設備保護。
四、GZAFV-01系統的功能特點4.1基本功能4.1.1支持多通道信號同步實時地采集、顯示及分析。4.1.2具有時間觸發和電流觸發功能,可手動選擇信號觸發方式。4.1.3可將任意兩次測量的圖譜進行相似度分析,并自動計算圖譜的重合度。4.1.4具有先進的能量譜分析功能,并能自動識別能量譜比較大的高低頻能量頻率。4.1.5獨有的信號處理功能,生成聲紋振動信號ATF圖譜(系我公司***軟著權的《變壓器有載分解開關及繞組振動測試軟件V1.0》中的**核心算法),更直觀、更便捷分析OLTC及繞組和鐵芯的運行狀態。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的故障診斷能力。振動聲學指紋在線監測價格查詢
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實際應用價值。斷路器振動聲學指紋在線監測軟件功能
3.3.2.3基頻信號能量比(E)100Hz基頻分量時域信號能量占信號總能量的比值,計算公式:E=jmS1j2jmSj2,其中S1為100Hz基頻分量的時域信號,Sj為原始信號,j為采樣索引值。正常狀態下,由于100Hz基頻分量為聲紋振動頻譜圖的主要成分,基頻信號能量比應較大;存在故障時,諧波分量增加且峰值頻率發生偏移,基頻信號能量比變小。3.3.2.4互相關系數(r)正常狀態與實測的聲紋振動信號頻譜圖之間的相似度,計算公式:r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2,其中Xi和Yi分別為正常狀態與實時測得聲紋振動信號的頻域分布,X和Y為對應信號的平均值,互相關系數范圍為0~1。◆正常運行時,相關系數應接近于1。◆存在故障時,信號頻率分布發生改變,互相關系數減小。斷路器振動聲學指紋在線監測軟件功能