從振動和聲學數據中提取有用的特征，以便建立設備的聲學指紋，通常會用到以下信號處理技術：傅里葉變換（FFT）：用于分析信號在頻域中的特性，可以識別出設備運行時的固有頻率和諧波成分。短時傅里葉變換（STFT）：與FFT相比，STFT能夠展示信號隨時間變化的頻率特性，適用于非平穩信號的分析。小波變換：具有良好的時頻局部化特性，能夠在多尺度上分析信號，適合捕捉瞬態事件和局部特征。包絡檢測：用于提取振動信號的振幅包絡，可以用來表示信號的動態特性。頻譜分析：通過計算信號的功率譜密度（PSD）或幅值譜，可以識別出信號的頻率成分和能量分布。時頻分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，這些方法能夠提供信號的時頻表示，有助于分析復雜非線性和非平穩信號。模態分析：通過識別設備振動的模態特性，可以提取出與設備結構和損傷相關的特征。熵分析：如時域熵、頻域熵或小波熵，這些方法可以量化信號的不確定性和復雜性，有助于識別設備狀態的變化。統計分析：包括均值、方差、標準差等統計參數，可以描述信號的波動性和穩定性。高階統計量：如偏度和峰度，它們可以提供信號分布形狀的信息，有助于識別異常模式。杭州國洲電力科技有限公司的企業榮譽與資質認證。監測振動聲學指紋在線監測監測故障

4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量，進行數據的多參量融合分析，形成基于多源數據的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發現在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 GZAF-1000T系列振動聲學指紋在線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的客戶反饋分析。

GIS是當今輸電網絡中一種應用***的電氣設備。通過將變電站中斷路器、隔離開關、接地開關、PT、CT、避雷器、連接母線、電纜終端、進出線套管等一次設備經過優化設計并有序地結合為整體，在金屬殼內封裝起來，內部充SF6氣體作為滅弧和絕緣介質組成的封閉組合電器。與傳統的敞開式相比較，GIS具有占地面積小、可靠性高、安全性強、運行維護工作量很小等優點，因而被大量使用在重要負荷、樞紐變電站中。但由于其采用全封閉結構，一旦發生故障，影響范圍大并且難以準確定位及快速搶修，將會帶來嚴重的經濟損失。隨著GIS逐步在特高壓輸電網絡推廣應用，設備故障所造成的影響將進一步加大。近年來，國家電網公司狀態檢修工作不斷深化，對設備可靠性的要求不斷提高，及時、有效發現GIS內部潛伏性缺陷，保證GIS安全穩定運行、合理安排檢修周期成為狀態檢修模式下的當務之急。

3.3.2.3基頻信號能量比(E)100Hz基頻分量時域信號能量占信號總能量的比值，計算公式：E=jmS1j2jmSj2，其中S1為100Hz基頻分量的時域信號，Sj為原始信號，j為采樣索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為聲紋振動頻譜圖的主要成分，基頻信號能量比應較大；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，基頻信號能量比變小。3.3.2.4互相關系數(r)正常狀態與實測的聲紋振動信號頻譜圖之間的相似度，計算公式：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2，其中Xi和Yi分別為正常狀態與實時測得聲紋振動信號的頻域分布，X和Y為對應信號的平均值，互相關系數范圍為0~1。◆正常運行時，相關系數應接近于1。◆存在故障時，信號頻率分布發生改變，互相關系數減小。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前景。

3.2.2感知層的IED/主機GZAFV-01系統的IED/主機由采集模塊、處理模塊、電源模塊、USB接口、通信模塊等組成。◆采集模塊：實現6路聲紋振動信號、1路電流信號的采集。◆處理模塊：實現信號的放大、濾波和檢波及A/D轉換等功能，利用硬件對采集的信號進行處理，保證信號的有效性和可靠性，再將處理后的模擬信號經A/D轉換成數字信號，便于IED/主機進行數據處理分析。◆電源模塊：包括220V/AC電源的輸入及降壓轉換，為IED/主機供電。◆USB接口：用于現場信號獲取、調試。◆通信模塊：用于向遠端平臺層的監測數據傳輸、操控指令接收。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（開關設備）智能評估和故障預警。監測振動聲學指紋在線監測監測異常處理

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4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動信號及驅動電機電流信號，完成OLTC信號包絡、ATF圖譜等分析，完成繞組及鐵芯振動信號頻譜分析及參數計算，根據傳輸層要求統一通訊接口及數據結構，根據平臺層及應用層要求上傳分析結果。4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態信息鏈接入口，可掃碼讀取設備在線監測歷史數據及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備，讀取設備ID信息，通過站內網絡（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務器，向服務器請求該設備的詳細信息，以及詳細的運行狀態，測試信息等。監測振動聲學指紋在線監測監測故障