振动声学指纹在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列
  • 厂家
  • 国洲电力
振动声学指纹在线监测企业商机

敞开式断路器监测技术背景实现对断路器机械特性的在线监测,准确得知断路器的工作状态和故障部位,可以有效减小维护工作量,增强状态检修的针对性,显著提高电力系统可靠性和经济性。声纹振动信号、分/合闸线圈及储能电机的电流、动/静触头的行程及分/合闸位置等特征值是断路器非常重要的参数,是衡量断路器性能的重要指标,因此,实施在线监测声纹振动信号、分/闸线圈及储能电机电流、动/静触头行程及分/合闸位置等具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的用户培训支持。专注振动声学指纹在线监测方案

专注振动声学指纹在线监测方案,振动声学指纹在线监测

变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中,由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz,不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁,可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。OLTC切换过程中,分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号,信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息,可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,从而使驱动电机电流发生变化。因此,可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析,可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。变压器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,硅钢片的磁致伸缩及智能振动声学指纹在线监测监测卡杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业培训支持。

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技术背景GIS运行时,电流通过高压导体时产生的电动力引起振动,由于导体所受电动力正比于负载电流的平方,GIS本体振动产生的声纹振动信号的基频为100Hz。当存在机械故障时,声纹振动信号的频谱分布将发生改变,产生谐波分量。GIS本体机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时,在交变电场作用下发生异常振动,长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动,易造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏,损坏绝缘子和绝缘支柱,影响外壳接地牢固,危及GIS运行安全。

4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量,实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能:实时分析信号发展趋势,实现阈值超限自动告警,支持短信发送告警信息。4.1.9智能分析功能:软件内置典型故障特征的数据库,可与监测数据进行比对,通过信号波形、时间长度和幅值等特征值,诊断分析故障类型;也可添加新监测数据,方便后期横向、纵向比较;可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存,便于对该厂家、型号的变压器监测数据曲线进行比对分析。4.1.10具有报表分析功能,自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量,并生成分析报表。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的智能化设计。

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6.22020年10月22日,我公司的常务副总经理胡晗先生、技术智造中心总监王国明博士以技术顾问的身份,获邀参与国网冀北电力有限公司关于智慧物联体系建设专项劳动竞赛成果评审会,会上向国网冀北公司设备运行管理领域的各位领导和**们汇报了《电力设备声纹振动监测技术的发展态势和应用前景》,并会中作为厂家**参与技术评审,荣获与会领导和**们的高度认可。

6.3 2020年8月6日,我公司荣获南方电网生产技术部的邀请作为技术合作商的**,委派研发副总经理沈佳华先生参加南方电网的生产技术部、各分省公司、南网电科院和南网数研院等部门/单位的**们出席的《公司新技术交流会议》,向与会的各位**做了《变压器振动监测技术》的专题汇报。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业标准对比。专注振动声学指纹在线监测方案

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确保采集到的振动和声学数据具有足够的准确性和分辨率,以便于识别设备的正常运行状态与异常情况,可以采取以下措施:

选择合适的传感器:根据被监测设备的特性和监测要求选择适当类型和规格的振动和声学传感器。传感器应具有高灵敏度和适当的频率响应范围。校准传感器:定期对传感器进行校准,以确保其输出与实际测量值之间的准确对应关系。优化采样频率:根据设备的动态特性和可能发生的故障类型,设置合适的采样频率,以捕捉到振动和声学信号的关键特征。减少噪声干扰:采取措施减少环境噪声和电磁干扰,如使用屏蔽电缆、设置隔振平台、选择低噪声环境进行测量等。数据预处理:采用滤波、去噪等数据预处理技术,提高信号质量,减少噪声的影响。多传感器融合:使用多个传感器并结合不同的测量位置,可以提高数据的冗余性和鲁棒性,从而增强信号的准确性。动态范围调整:根据设备的运行状态调整测量系统的动态范围,确保在设备运行在不同负载条件下都能获得清晰的信号。数据后处理和特征提取:应用高级信号处理技术,如时频分析、小波变换等,提取出反映设备状态的关键特征。 专注振动声学指纹在线监测方案

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