4.2智慧化功能4.2.1具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动和驱动电机电流的信号，进行OLTC信号的包络、ATF等分析，完成绕组和铁芯的声纹振动信号频谱分析及参数计算，根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果；4.2.2具备实物ID管理功能，提供OLTC、绕组和铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测与诊断的历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。GZAF-06 型振动声学指纹监测子系统。特高压振动监测电流
3.2.3云平台服务器各项监测的数据经现场的数据采集装置通过4G/5G无线传输模组（或电力光纤专网）传送至云服务器进行存储及深度计算，远端通过浏览器登录云服务器可随时随的查看系统监测与诊断内容，对变压器进行运行状态的监测与诊断分析。云平台系统结构图如下图7所示，采用B/S结构（浏览器/服务器模式），提供本系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务，便于管理。3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。电抗器振动监测原理图GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术说明。
、遵循的相关标准GB50150电气装置安装工程电气设备交接试验标准；GB/T37548变电站设备物联网通信架构及接口要求；DL/T259六氟化硫气体密度继电器校验规程；DL/T860变电站通信网络和系统；DLT1498.1变电设备在线监测装置技术规范第1部分通则；DL/T1498.3变电设备在线监测装置技术规范第3部分：电容型设备及金属氧化物避雷器绝缘在线监测装置；DL/T1987六氟化硫气体泄漏在线监测报警装置技术条件；Q/GDW1535变电设备在线监测装置通用技术规范；Q/GDW11311气体绝缘金属封闭开关设备特高频法局部放电在线监测装置技术规范；Q/GDW11282气体绝缘金属封闭开关设备特高频局部放电传感器现场检验规范；国家电网公司智能组合电器技术规范；Q/CSG11401气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)局部放电特高频检测技术规范；Q/CSG变电设备在线监测装置通用技术规范(征求意见稿)。
9.5.7产品验收服务1)依技术协议要求对GZOLM-1000G系统的全部子系统/配件的型号、规格、数量、外型、外观、包装及资料、文件(如装箱单、保修单、随箱介质等)的验收；2)拆箱后，应对其全部产品、零件、配件、用户许可证书、资料、介质造册登记，并与装箱单对比，如有出入应立即书面记录，由我方解决，如影响安装则按合同有关条款处理；3)GZOLM-1000G系统通电测试应单台子系统进行，所有子系统通电自检正常后，才能相互联结；4)GZOLM-1000G系统全部安装完成且连接完毕进行全系统测试，应严格按测试计划进行，做好各项原始记录；电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”20/215)如商检或全系统测试中如发现设备性能指标或功能上不符合合同规定时，贵方有权拒收并要求赔偿；6)技术资料及备件提供承诺：我方承诺在任何时候为贵方提供详尽的技术资料，并通过电话、邮件等方式向贵方解答相关技术问题。若贵方有需要现场服务，我方技术工程师将在**短时间内赶到现场，为贵方提供技术服务。杭州国洲电力科技有限公司振动监测重要性。
九、售后服务及质量承诺9.1售后服务承诺书：我公司将配合贵单位组织的质量抽检工作，具体作如下承诺:9.1.1严格按照招投标技术条件书中的比较好技术条件要求提供产品；9.1.2严格遵守技术协议（双方签约的合同法定附件）相关条款，向贵方及时提供准确的生产计划、进度及供货情况，对贵方组织的抽检工作予以支持和配合；9.1.3在技术协议内，若我方产品在贵方组织的抽检中一次不合格，我方自愿接受贵方对抽检不合格样品所属订单合同的如下处理：1)终止未供部分的产品收货；2)对已到货未安装产品退货。9.1.4受贵方对抽检不合格样品所属技术协议的如下处理:1)终止未供部分的产品收货；杭州国洲电力科技有限公司振动监测系统有哪些？高压振动监测技术
GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统安装调试计划承诺。特高压振动监测电流
4.2.3根据各时频信号相关系数、能量分布曲线特征参量（相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器运行状态及疑似机械故障类型。图16基于声纹振动法的故障诊断4.2.4结合变压器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测的状态量，进行数据的多参量融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制，多参量融合分析不仅提高了疑似故障识别的准确性，而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题的诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器的声纹振动频谱时，系统可以自动去查询变压器的历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器可能存在绕组变形的异常。特高压振动监测电流
