趨勢分析功能的另一個重要應用場景是在設備壽命預測方面。通過長期監測局部放電信號的趨勢變化，結合設備的運行時間、負載情況等因素，利用數據建模和預測算法，軟件能夠對設備的剩余壽命進行預估。例如，對于一臺運行中的電力變壓器，根據其局部放電幅值平均值和頻次的長期趨勢數據，建立基于機器學習的壽命預測模型。隨著時間推移，不斷更新監測數據，模型實時調整預測結果。當預測結果顯示設備剩余壽命即將達到警戒值時，提前通知運維人員安排設備更換或重大維修，避免因設備突然故障導致停電事故，保障電力系統的可靠供電。杭州國洲電力科技有限公司GZAFV-01型聲紋振動監測系統解析。聲學指紋在線監測監測維修

后期維護同樣是本系統的優勢所在。由于系統各組件安裝方便、布線清晰，且具備良好的自診斷功能，在后期維護過程中，維護人員能夠迅速確定故障點。例如，當系統提示某個傳感器數據異常時，維護人員可以根據系統提供的位置信息，快速找到對應的特高頻傳感器或超聲波傳感器進行檢查和維修。同時，系統的網絡傳輸方式使得遠程維護成為可能，技術人員可以通過網絡遠程登錄系統，對設備進行參數調整、軟件升級等維護操作，減少了現場維護的工作量，提高了維護效率，降低了設備維護成本。變壓器在線監測銷售公司聲學指紋監測中，對聲音信號的相位檢測精度如何？

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11(b)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。

3.3.1.1信號包絡分析為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析如下圖3.5的a、b所示。

3.3.1.2信號包絡重合度比對分析如下圖3.6所示，信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC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。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關系數：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態。◆接近0時，OLTC可能存在故障。 該技術對城市基礎設施的安全監測有怎樣的重要意義？

GZPD-01G局放在線監測系統能夠長期穩定運行，實時監測GIS設備在運行過程中的絕緣狀態情況，可以及時對GIS設備絕緣異常狀態和放電性故障做出預警，為GIS設備的安全運行提供必要的指導數據，提高GIS設備運行的可靠性、安全性和有效性。本系統采用特高頻法（UHF）及超聲波（PD）法，優點是能對放電故障進行識別，抗干擾能力強，靈敏度較高，能對局部放電進行實時監測。系統原理及結構1、系統工作原理處于高壓SF6氣體環境中的局部放電，其放電信號的上升沿及持續時間極短，一般為ns級。典型GIS設備局部放電信號的頻譜可從低頻到數百MHz甚至1GHz以上。GIS設備的金屬同軸結構是一個良好的波導，特高頻（UHF）放電信號能夠在GIS中有效地傳播。UHF信號在經過絕緣子時，可以通過絕緣子露出金屬法蘭的部位到達GIS外部，因此可以在盆式絕緣子外部，采用特高頻傳感器對GIS內部的UHF局放信號進行監測。UHF信號在GIS罐體內部沒有阻隔時，衰減很小，而在經過盆式絕緣子、轉角、T連接等部位則衰減較大。UHF信號每經過一個絕緣子，信號強度衰減3～6dB，因此可以根據各傳感器UHF信號的大小判斷故障位置。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測軟件的用戶體驗優化。名優在線監測監測系統內容

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測產品的市場競爭力。聲學指紋在線監測監測維修

自動捕捉并記錄啟動報警的局放信號，為故障分析提供了寶貴的數據資源。系統在報警的同時，精確記錄下報警時刻的局部放電信號的詳細參數，包括幅值、相位、波形等。這些數據可在后續通過數據查看分析比對功能進行深入研究。例如，通過對比不同時間點啟動報警的局放信號，運維人員可以分析故障的發展趨勢，判斷故障是逐漸惡化還是偶然出現。同時，這些記錄的數據也可作為歷史案例，用于訓練故障診斷模型，提高系統對類似故障的診斷準確性和預警能力。聲學指紋在線監測監測維修