7.2技术服务7.2.1现场电气作业我公司按照购买合同约定的时间交货后，派遣由GZAFV-01系统现场电气作业管理经验丰富的工程师带领多位电气作业工程师组建的项目部按照甲方指定的时间和地址开展GZAFV-01系统的安装、调试和投运等现场电气作业。GZAFV-01系统投运并经甲方验收合格后，由甲方出具验收合格报告。详见独册的《杭州国洲电力科技有限公司关于电力设备在线监测系统现场安装、调试项目的现场作业指导书（范本）》附件。7.2.2二十四小时热线电话支持服务我公司设有专门的24h服务热线提供电话支持服务。GZAFV-01系统在运行中出现技术故障，可以通过拨打服务热线向我公司提供故障情况、服务时间等详细信息，我公司将在2h内出具解决方案给予响应。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客户反馈分析。隔离开关振动声学指纹在线监测产品
3.1技术原理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。 杭州研制的振动声学指纹在线监测分析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市场推广策略。
近年来，国家电网公司状态检修工作不断深化，对设备可靠性的要求不断提高，及时、有效发现GIS内部潜伏性缺陷，保证GIS安全稳定运行、合理安排检修周期成为状态检修模式下的当务之急。目前针对GIS较成熟的监测方法，主要有电气法、声测法及化学分析法三大类，以上监测方法均针对的是放电性故障所产生的电磁、声、光、电弧分解产物等物理量。但在GIS的运行中，除了放电性故障之外，机械性故障也是导致事故发生的一大主要原因，当GIS存在开关触头接触异常、壳体对接不平衡、导杆轻微弯曲等缺陷时，在开关操作的机械力、负载电流产生的交变电动力等因素的作用下会产生机械性运动，造成设备异常振动。GIS的异常振动对其本体有很大危害，会造成SF6气体泄露、盆式绝缘子和绝缘支柱损伤、外壳接地点悬浮等缺陷，长期发展可能导致绝缘事故的发生。因此，加强对GIS机械性故障的监测，是保证GIS安全运行的重要手段。
GZAFV-01系统的功能特点GIS在带电运行过程中除了机械故障会导致异常振动外，放电性故障（如绝缘子内部缺陷、螺丝松动、悬浮电位放电、毛刺前列放电、金属微粒放电等）也会导致声纹振动信号的产生。因此，通过深入研究GIS本体的声纹振动信号特征可发现GIS机械性故障及放电性故障，具有监测***、监测结果互相补充的特点。基于声纹振动信号的在线监测，可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障，并及时预警，从而延长使用寿命，提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主，结合电流、位移等其他参量的在线监测，开发了故障诊断算法（***软著权）并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统，适用于开关设备的带电监测（便携诊断式、手持巡检式）、在线监测（长期固定式、短期移动式）。GZAFV-01系统由声纹振动传感器（压电式加速度计）、位移传感器、电流传感器、IED（在线监测式）/主机（便携/手持式）、云服务器、通讯单元、供电单元等组件构成。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的全流程支持。
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。 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应用前景。研制的振动声学指纹在线监测
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从振动和声学数据中提取有用的特征，以便建立设备的声学指纹，通常会用到以下信号处理技术：傅里叶变换（FFT）：用于分析信号在频域中的特性，可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换（STFT）：与FFT相比，STFT能够展示信号随时间变化的频率特性，适用于非平稳信号的分析。小波变换：具有良好的时频局部化特性，能够在多尺度上分析信号，适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测：用于提取振动信号的振幅包络，可以用来表示信号的动态特性。频谱分析：通过计算信号的功率谱密度（PSD）或幅值谱，可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，这些方法能够提供信号的时频表示，有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析：通过识别设备振动的模态特性，可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析：如时域熵、频域熵或小波熵，这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性，有助于识别设备状态的变化。统计分析：包括均值、方差、标准差等统计参数，可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量：如偏度和峰度，它们可以提供信号分布形状的信息，有助于识别异常模式。隔离开关振动声学指纹在线监测产品
