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研發振動監測行業市場

來源: 發布時間:2025-05-10

信號包絡分析

為提高在線監測的準確度,GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號,然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析,簡化并反映原始信號特征,便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題,因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析

信號包絡重合度比對分析

信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析,更直觀地判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度比對,GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關系數:◆接近1時,OLTC接近正常運行狀態。◆接近0時,OLTC可能存在故障。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的兼容性分析。研發振動監測行業市場

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變壓器運行時,電流通過繞組時產生的電動力引起繞組振動,硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方,繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方,鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外,考慮到鐵芯振動的非線性特性,聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后,聲紋振動信號頻譜分布將發生改變,產生諧波分量。因此,信號分量可以作為區別繞組故障與鐵芯故障的重要依據,采用聲紋振動監測法可實現繞組及鐵芯在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。杭州高壓振動監測軟件下載杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的行業應用背景。

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◆可在不同的監測結果之間進行比較區分正常與異常。◆具有時間觸發和電流觸發功能,可手動選擇信號觸發方式。◆具有AFV和電流信號歷史數據變化趨勢曲線功能。◆具有閾值超限告警功能,軟件自動分析信號增長趨勢,實現自動閾值告警,也可手動設置閾值告警的限值,支持短信閾值告警。◆系統軟件內置各種故障的特征數據庫,可與監測的數據進行比對,通過波形形狀、時間長度和幅值,診斷分析出故障類型;也可將新測得的數據作為診斷卡的一部份,方便后期與同一開關作縱向比對分析。◆具有報表分析功能:可針對不同包絡曲線能夠進行動作曲線的重合度、抖動度、延遲/制動時間、高/低頻振動最大值、電流最大值/平均值等參數計算并生成分析報表。◆可靈活選擇圖譜各點的幅值數據并顯示,便于分析圖譜的變化特征。◆具有標準圖譜庫功能,系統軟件可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存,便于對該廠家、型號的OLTC數據曲線作橫向比對分析。◆機械特性監測包括:檔位、動作次數、振動狀態、電機電流、動作時間等。◆對監測數據進行融合分析與評價,判斷OLTC運行狀態,閾值告警輸出。

OLTC動作時,典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內典型信號區間,可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序,進而分析OLTC的運行狀態。然而,以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗,為方便監測人員快速完成診斷任務,需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態。GZAFV-01系統結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法,實現OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期隱患監測,降低OLTC運行的故障風險。GZAFV-01型聲紋振動監測系統(變壓器、電抗器)的實時監測和分析的結合。

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AFV信號分析法在觸頭磨損診斷中的應用。觸頭磨損是OLTC的常見故障之一,長期分合操作會導致觸頭表面的材料消耗、凹凸不平,進而影響接觸電阻和機械穩定性。AFV信號分析法通過監測振動信號的時域特征(如峰值、上升時間)和頻域特征(如高頻能量分布),可以量化觸頭磨損程度。實驗表明,當觸頭磨損嚴重時,振動信號的脈沖寬度會增大,且高頻成分(>5kHz)的幅值***升高。通過建立觸頭磨損與振動特征的對應關系,可實現觸頭壽命預測以及更換周期優化。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的售后支持體系。振動監測系統組件

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的可擴展性。研發振動監測行業市場

AFV 信號分析法的關鍵在于準確監測 OLTC 的 AFV 信號,從而獲取其狀態數據和工作模式。OLTC 切換時產生的脈沖沖擊力,如同設備運行狀態的 “信使”,通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁,形成具有特定特征的振動信號。我們利用 AFV 傳感器對這些信號進行采集和分析,能夠獲取 OLTC 的切換時間、觸頭狀態等重要信息。當 OLTC 出現觸頭磨損故障時,其振動信號的頻譜會發生明顯變化,某些特定頻率的幅值會增大。通過對這些信號特征的識別和分析,我們可以迅速判斷出 OLTC 的故障類型,為設備的維護和檢修提供明確方向。研發振動監測行業市場