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行業影響力。變壓器振動聲學指紋在線監測原理圖

五、GZAFV-01系統的操控及監測數據分析軟件5.1遠端后臺軟件管理遠端后臺管理軟件通過云服務器賬戶登錄，選擇管理對象。5.2設備信息管理設備信息管理界面包括設備名稱、位置、編號等基本信息。5.3軟件主界面主界面包括項目管理、多通道信號同步顯示、分析及其他工具及基本分析結果顯示，可實現信號包絡、重合度比對、能量分布、時域信號頻譜分布等分析。5.4包絡分析聲紋振動及驅動電機電流的信號包絡分析可簡化信號，直觀反映設備運行狀態。5.5歷史數據比對實現實時監測數據與正常狀態數據橫向比對、與歷史狀態數據縱向比對。5.6頻譜分析進行聲紋振動監測數據的時域信號頻譜分析，提取信號頻域特征參量。5.7運行狀態告警被測變壓器的異常狀態報警，可選擇告警發送方式。5.8報表生成功能：被測變壓器診斷結果生成報表功能。品牌振動聲學指紋在線監測監測報告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市場需求分析。

1.1公司概述杭州國洲電力科技有限公司，成立于2013年5月，是專注于綜合智慧能源服務領域內發、輸、變、配、用、儲等全過程的電力設備參量監測、數據分析和狀態評價技術的研、產、銷、服四位一體的****，致力于為領域內各科研院所、專業院校、設備管理、工程服務、電能生產、設備制造等合作方提供質量的體系化技術方案。我公司于2014年把研發部、生產部和技術服務部融合打造成“技術智造中心”，并在中心組建了專注于局部放電和聲紋振動監測技術的兩大課題組，成功研制出自主知識產權的、先進的局部放電和聲紋振動監測技術。我公司的技術近10年在投運站場、制造廠區的電力設備上大量的持續運用，為電網的可靠運行提供了逐年增長的技術支持，特別是在變壓器（電抗器）、開關設備和輸電設備等電力設備的絕緣、機械的狀態分析與診斷方面，憑借前沿的軟/硬件技術與先進的監測方法，為電力設備的高效運檢提供了質量的體系化技術方案。

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?！粽＿\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。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的客戶反饋分析。

變壓器在生產、運輸、安裝過程中或在短路電流作用下，均會使繞組及鐵芯壓緊程度降低，繞組及鐵芯故障分別約占變壓器整體故障的36%和4%，對變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩定運行產生巨大威脅。繞組故障主要包括絕緣老化、受潮、匝間或繞組間短路、斷路及機械損傷等，以上故障類型均可能導致繞組變形。傳統的繞組變形監測方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*適用于離線或停電監測。鐵芯典型故障包括壓鐵松動、接地不良、夾件松動或損傷，常用監測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監測。杭州國洲電力科技有限公司的團隊介紹與技術研發實力。國產振動聲學指紋在線監測原理圖

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聲紋振動監測技術的應用意義GZAFV-01系統適用于GIS、AIS、隔離開關、開關柜等開關設備的帶電監測、在線監測與故障診斷，不影響被測設備正常運行且無電氣連接，主要意義如下：5.1采用帶電監測/在線監測方式，不影響被測設備正常運行，降低了電網風險。5.2監測方式與被測設備無電氣連接，具有安全、可靠、安裝方便等優點。5.3采用獨特的時域、包絡、重合度比對、時頻矩陣等分析法，并提峰值頻率、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等特征參量，提高在線監測準確度。5.4內置基于海量典型樣本的大數據和人工智能研判技術而建立的數據庫，可真實反應被試品運行狀態，有效診斷故障程度和類型。5.5符合智慧/智能型變電站建設原則，IED具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動及電流信號，完成分析計算后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監測數據的分析結果。變壓器振動聲學指紋在線監測原理圖