3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

3.3.1.4時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 振動聲學指紋識別算法的準確率如何評估？電抗器在線監測主界面

異常報警功能中的分級報警機制，有助于電力企業建立科學的設備故障應急響應體系。根據不同的報警級別，企業可以制定相應的應急預案和處理流程。對于預警級別，運維人員加強設備巡檢和監測，記錄設備狀態變化；對于一般性缺陷報警，安排專業技術人員進行現場檢查和評估，制定維修方案；對于嚴重故障報警，立即啟動緊急搶修預案，組織搶修隊伍迅速趕赴現場，采取緊急措施保障電力供應。這種分級響應機制提高了企業應對設備故障的能力，降低了設備故障對電力系統運行的影響，保障了電力供應的穩定性和可靠性。杭州高壓開關振動在線監測技術方案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技術特點。

在數據查看分析比對過程中，軟件提供了多種數據分析工具和算法，幫助運維人員更高效地挖掘數據價值。例如，運用頻譜分析算法，對局部放電信號進行頻域分析，找出信號中的特征頻率成分，與已知的局部放電類型特征頻率進行比對，進一步確定放電類型。同時，軟件支持數據的統計分析，如計算局部放電幅值的標準差、變異系數等統計參數，評估數據的離散程度，判斷局部放電的穩定性。這些數據分析功能為運維人員提供了***、深入的設備狀態評估手段，提高了故障診斷的準確性和科學性。

異常報警功能中的自動捕捉并記錄啟動報警的局放信號，為后續的故障溯源和責任認定提供了關鍵證據。在電力設備發生故障后，通過分析這些記錄的局放信號，能夠準確判斷故障發生的時間、部位以及可能的原因。例如，在某起電力事故調查中，通過查看局部放電在線監測系統記錄的報警信號，確定了故障是由于某臺設備內部絕緣擊穿導致局部放電引發，為事故責任認定和后續設備改進提供了有力的數據支持。同時，這些記錄的數據也可用于對設備制造商的產品質量評估，推動設備制造工藝的改進和提升。監測技術對信號的處理延遲時間是多久？

根據局部放電嚴重程度給出不同的報警級別，使運維人員能夠快速判斷故障的緊急程度。預警級別針對早期、輕微的局部放電異常，提醒運維人員加強監測，關注設備狀態變化。一般性缺陷報警則表示設備已出現一定程度的局部放電問題，但尚未對設備正常運行構成嚴重威脅，需安排適當時間進行檢修。嚴重故障報警則意味著設備可能面臨立即停機的風險，運維人員必須迅速采取行動，如切斷設備電源，進行緊急搶修。這種分級報警機制提高了故障處理的效率和針對性，保障電力設備的安全穩定運行。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售后服務。局放在線監測傳感器

杭州國洲電力科技有限公司局部放電在線監測技術的行業標準對比。電抗器在線監測主界面

綜上所述，采用聲紋振動法監測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態，適用于帶電監測/在線監測，與變壓器無電氣連接而不影響正常運行，有安裝方便、安全、可靠等優點。我公司結合多年技術預研儲備及現場技術服務經驗，成功研制出GZAFV-01型聲紋監測系統，既有固定安裝的長期在線監測式，也有便攜式的帶電監測系統及可移動的重癥監護式。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器（壓電式加速度計）、驅動電機電流傳感器、數據采集裝置（在線監測式：IED，便攜/手持式：主機；下文皆用IED/主機簡稱）、云服務器、通訊單元及供電單元構成；操控及監測數據分析軟件結合包絡分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時域信號頻譜分析等多種算法，并提取故障診斷特征參量，在線狀態下實現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態勢評價與故障類型診斷。電抗器在線監測主界面