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??；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技術的實際應用價值。振動聲學指紋在線監測設備信息

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?！舸嬖诠收蠒r，信號頻率分布發生改變，互相關系數減小。杭州國洲電力振動聲學指紋在線監測傳感器GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)包絡分析。

3.2.2感知層的IED/主機GZAFV-01系統的IED/主機由采集模塊、處理模塊、電源模塊、USB接口、通信模塊等組成?！舨杉K：實現6路聲紋振動信號、1路電流信號的采集?！籼幚砟K：實現信號的放大、濾波和檢波及A/D轉換等功能，利用硬件對采集的信號進行處理，保證信號的有效性和可靠性，再將處理后的模擬信號經A/D轉換成數字信號，便于IED/主機進行數據處理分析?！綦娫茨K：包括220V/AC電源的輸入及降壓轉換，為IED/主機供電?！鬠SB接口：用于現場信號獲取、調試。◆通信模塊：用于向遠端平臺層的監測數據傳輸、操控指令接收。

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。 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。

2.15Q/GDWZ410高壓設備智能化技術導則。2.16Q/GDWZ414變電站智能化改造技術規范。2.17Q/GDW561輸變電設備狀態監測系統技術導則。2.18Q/GDW739輸變電設備狀態監測主站系統變電設備在線監測I1接口網絡通信規范。2.19Q/GDW1168-2013輸變電設備狀態檢修試驗規程。2.20JB/T8314分接開關試驗導則。2.21國家電網公司變電監測管理規定（試行）第11分冊機械振動監測細則。2.22IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods。2.23IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines。2.24IEEEC57.131IEEEStandardRequirementsforTapChanger。2.25IEEEC57.139IEEEGuideforDissolvedGasAnalysisinTransformerLoadTapChangers。2.26IEEEC57.143IEEEGuideforApplicationforMonitoringEquipmenttoLiquid-ImmersedTransformersandComponents。2.27CIGREWorkingGroupA2.34GuideforTransformerMaintenance。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支持背景。杭州高壓開關振動聲學指紋在線監測設備信息

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4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量，進行數據的多參量融合分析，形成基于多源數據的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發現在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 振動聲學指紋在線監測設備信息