GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统---信号分析与处理：(3)能量分布曲线基于小波变换的振动信号多分辨率分析结果如下图10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，可判断有载分接开关运行状态，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11为正常状态与异常状态振动信号能量分布曲线对比。(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取振动声学指纹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，用于有载分接开关正常状态与异常状态对比。下图12为正常状态下振动声学指纹信号时频能电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第14页共29页量矩阵。杭州国洲电力科技有限公司在线监测系统传感器。变压器在线监测安装
GZPD-01G局放在线监测性能:a)传感器频响特性传感器在工作频带内平均有效高度不小于9mm。b)检测灵敏度监测装置（含传感器）在GTEM小室中检测7V/m（或17dBV/m）的瞬态电场强度峰值时的信噪比不低于2倍（或6dB）。c)动态范围监测装置的动态测量范围不小于40dB，在动态范围内检测结果能有效反映局部放电强度的变化。d)监测有效性根据外置传感器配置方案，监测装置能检测到发生在被监测设备内部各处的、放电量不超过20pC的局部放电信号，并可准确判断放电缺陷的类型。浙江振动声学指纹在线监测应用意义各类高压开关监测系统的功能特点。
GZPD-01G局放在线监测系统组件:特高频局放传感器（UHF）、超声波传感器特高频（UHF）传感器外置型安装在GIS盆式绝缘子的环氧树脂层外，用于测量局部放电产生的电磁波信号，外置型传感器可带电安装。该传感器内部集成了一个UHF天线。传感器采用特高频电缆连接至数据采集IED。外置型特高频传感器(UHF)超声波传感器2、杂波传感器为了区别局部放电信号和杂波信号，该监测系统带有一个杂波传感器检测空间电磁噪声。杂波传感器主要检测UHF频段(300MHZ～3000MHZ)中的300MHZ～1500MHZ频率范围的空间电磁噪声，并通过IED采集后传输给上位机，进而可以区分出局部放电信号和噪声信号。3、数据采集IED采用嵌入式高性能处理器，在保证高速采样的同时，大幅降低了系统功耗。各数据采集IED采用TCP/IP通讯协议与工控机通讯。具有国洲电力科技**的同步采样技术的使用，实现了各传感器节点的同步采集。数据采集IED采用标准机架式设计，内部包含两台三通道采集器，共支持6个以上传感器信号采集。
各类高压开关监测系统的技术参数：类别指标名称技术指标备注振动声学指纹传感器励磁电压DC18～30V频率范围为0.5Hz～3kHz的传感器适用于GIS本体振动声学指纹监测；频率范围为0.5Hz～20kHz的传感器适用于隔离开关及断路器机械特性监测。励磁电流2～20mA灵敏度100mV/g测量范围50g频率范围0.5Hz～3kHz/20kHz数量1个电流传感器电流范围0～20A适用于隔离开关及断路器机械特性监测。频率范围10Hz～100kHz线性度＜1%误差＜1%噪声比优于80dB数量6个位移传感器测量范围0～300mm适用于断路器机械特性监测。时间分辨率优于0.1ms行程分辨率优于0.1mm数量1个IED(监测单元)采样率200kS/s采样精度16bit通道数量8（可根据监测需求定制）通讯接口RS485、RJ45、光纤、4G/5G电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第11页共12页其他过电压保护、抗干扰功能规格便携式(一体机、分体机)、标准监测单元、壁挂式监测单元杭州国洲电力科技有限公司局放在线监测技术功能特性。
GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统各类高压开关监测系统的功能特点-敞开式断路器监测：技术背景：敞开式断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投入或切除相应的线路或电气设备，以确保系统安全运行。实现对断路器机械特性的在线监测，准确得知断路器的工作状态和故障部位，可以有效减小维护工作量，增强检修的针对性，***提高供电系统可靠性和经济性。振动声学指纹信号、线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器非常重要的参数，是衡量断路器性能优劣的重要指标。因此，通过在线监测系统准确提取振动声学指纹、分闸电流、合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值，对判断断路器的健康程度和工作状态诊断具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司在线监测主要产品有哪些？国洲电力在线监测系统组件
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统功能。变压器在线监测安装
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统-监测系统的智慧化功能：具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号，完成有载分接开关信号包络、ATF等分析，完成绕组及铁芯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；具备实物ID管理功能，提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。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。电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第17页共29页图14RFID/二维码识别查看设备运行状态根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、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/电抗器运行状态及机械故障类型。变压器在线监测安装
