采用滤波电路、数字滤波器、TF-Map（时域图谱）筛选、分组筛选四重抗干扰技术，可有效抑制空气中的电晕干扰、手机通讯干扰和雷达干扰等干扰信号，保证监测灵敏度；强大的TF-Map筛选功能，可根据等效TF-Map分布情况，实时实现信噪分离及多源放电信号分离；具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出1年以上数据；具有故障报警功能，包括局放量超标报警、装置异常报警、监测功能故障报警及通信中断报警；具有电压相位信号内同步或外同步功能；提供典型局部放电数据库，在监测值出现异常时可根据数据库给出故障类型及置信概率。杭州国洲电力科技有限公司变压器/电抗器振动声学指纹监测技术方案。高压开关振动监测现场服务
(2)重合度对比如下图10所示，包络分析后可快速实现历史信号重合度对比分析，更直观的判断OLTC运行状态。为量化信号重合度对比，系统引入相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当相关系数接近0时，OLTC可能存在故障。图10信号重合度分析(3)能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析的结果如下图11所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。对比正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。图12为正常状态与异常状态声纹振动信号能量分布曲线对比。高压振动监测技术杭州国洲电力科技有限公司振动监测重要性。
(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态对比。下图13为正常状态下的声纹振动信号的时频能量矩阵。图13声纹振动信号的时频能量矩阵3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图14(a)为变压器运行时的绕组及铁芯声纹振动的时域信号。为更直观的分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号，实现变压器在线运行状态下的监测与诊断。
各特征参量定义如下：(1)分合闸动作时间：驱动电机启动至停止时长，根据电机电流的变化来获取时间。(2)电机电流峰值：电流出现后的瞬态过程中，电流的***个大半波的峰值。(3)电机电流燃弧时间：电流停止末端，电流变小后又增大，直至电流归零的持续时间。(4)电流抖动：电机在驱动连杆时，电流不稳定状态称为电流抖动。(5)振动高幅值关键特征:捕获的一些振动幅值比较大的时间点。(6)振动脉动关键特征:振动信号经过小波滤波后，时域及频域的分布特性。杭州国洲电力科技有限公司振动监测系统技术服务。
2、2020年10月22日，我公司总经理技术助理王国明博士以技术顾问的身份，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《电力设备振动声学指纹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，会后荣获与会的领导和**们的高度认可。4、2020年11月19日，我公司荣获南网广西电网公司总经办和生产技术部的邀请，向广西电网公司的总经理、副总经理以及生产技术部、电力科学研究院等相关部门和直属单位的领导做了《变压器声纹振动在线监测与故障诊断技术》的专题汇报，获得了领导和**们的称赞与肯定。 GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统概述。研发振动监测时间
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综合各监测单元状态量、带电检测、智能巡检、GIS负荷等参量，进行数据融合电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”3/21分析，形成基于多源数据融合分析及运行状态多维度智能研判的GIS运行状态评估和故障预警机制；综合管理平台采用模块化及组态设计，提供GIS基础数据、结构数据、负荷数据、在线监测单元数据等设备多元化信息，支持带电检测及智能巡检等数据导入；具备自动、连续或周期性采集各状态监测信息，可向综合监测后台传送标准化数据、分析结果和预警信息，并接收下传控制命令；具备局部放电幅值、单位时间局部放电次数、SF6气体温湿度、断路器机械状态、隔离开关机械状态、避雷器电流等多参量同步实时显示功能，支持多参量趋势分析、阈值及趋势报警、历史数据查询、报表生成等功能；高压开关振动监测现场服务
