4.2.3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，自动判断变压器运行状态及机械故障类型。
4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量，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识别故障的准确性，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地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器地声纹振动频谱时，GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地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地异常。 杭州国洲电力科技有限公司的企业简介与主要技术优势。杭州隔离开关振动声学指纹在线监测推荐
电力系统中的开关类设备主要包括GIS、AIS（敞开式断路器）、GIS/敞开式的隔离开关、开关柜断路器等。各类开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障，严重时更会导致电气火灾、停电等事故，现有状态检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点，较大地影响设备正常运行。GIS是当今输电网络中一种应用***的电气设备。通过将变电站中断路器、隔离开关、接地开关、PT、CT、避雷器、连接母线、电缆终端、进出线套管等一次设备经过优化设计并有序地结合为整体，在金属壳内封装起来，内部充SF6气体作为灭弧和绝缘介质组成的封闭组合电器。与传统的敞开式相比较，GIS具有占地面积小、可靠性高、安全性强、运行维护工作量很小等优点，因而被大量使用在重要负荷、枢纽变电站中。但由于其采用全封闭结构，一旦发生故障，影响范围大并且难以准确定位及快速抢修，将会带来严重的经济损失。随着GIS逐步在特高压输电网络推广应用，设备故障所造成的影响将进一步加大。GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测技术背景杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的用户定制化服务。
7.2技术服务7.2.1现场电气作业我公司按照购买合同约定的时间交货后，派遣由GZAFV-01系统现场电气作业管理经验丰富的工程师带领多位电气作业工程师组建的项目部按照甲方指定的时间和地址开展GZAFV-01系统的安装、调试和投运等现场电气作业。GZAFV-01系统投运并经甲方验收合格后，由甲方出具验收合格报告。详见独册的《杭州国洲电力科技有限公司关于电力设备在线监测系统现场安装、调试项目的现场作业指导书（范本）》附件。7.2.2二十四小时热线电话支持服务我公司设有专门的24h服务热线提供电话支持服务。GZAFV-01系统在运行中出现技术故障，可以通过拨打服务热线向我公司提供故障情况、服务时间等详细信息，我公司将在2h内出具解决方案给予响应。
GZAFV-01系统的IED/主机形态分便携式带电监测（分体机，如上图3.3、一体机）、长期固定在线监测式（标准1U的IED，如上图3.3）等机型。其中，便携式一体机结构轻巧，适用于带电巡检、故障诊断；标准监测单元与壁挂式监测单元适用于长期在线监测与故障诊断。6.12020年10月20日，我公司荣获国网公司设备部的邀请，委派技术智造中心总监王国明博士参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会，向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《声纹振动监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报，获与会领导和**们的高度认可。如下图6.1所示。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的技术突破点。
二、相关标准（遵循但不限于下列标准）2.1GB/T4208外壳防护等级（IP代码）。2.2GB/T10230.1分接开关第1部分：性能要求和试验方法。2.3GB/T10230.2分接开关第2部分：应用导则。2.4DL/T265变压器有载分接开关现场试验导则。2.5DL/T574变压器分接开关运行维修导则。2.6DL/T846.8-2017高电压测试设备通用技术条件第8部分有载分接开关测试仪。2.7DL/T860变电站通信网络和系统。2.8DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则。2.9DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分：通用检验规范。2.10DL/T1538电力变压器用真空有载分接开关使用导则。2.11DL/T1540油浸式交流电抗器（变压器）运行振动测量方法。2.12DL/T1694.2高压测试仪器及设备校准规范第2部分：电力变压器分接开关测试仪。2.13DL/T1805电力变压器用有载分接开关选用导则。2.14Q/GDW383智能变电站技术导则。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的国际合作案例。杭州隔离开关振动声学指纹在线监测技术方案
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从振动和声学数据中提取有用的特征，以便建立设备的声学指纹，通常会用到以下信号处理技术：傅里叶变换（FFT）：用于分析信号在频域中的特性，可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换（STFT）：与FFT相比，STFT能够展示信号随时间变化的频率特性，适用于非平稳信号的分析。小波变换：具有良好的时频局部化特性，能够在多尺度上分析信号，适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测：用于提取振动信号的振幅包络，可以用来表示信号的动态特性。频谱分析：通过计算信号的功率谱密度（PSD）或幅值谱，可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，这些方法能够提供信号的时频表示，有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析：通过识别设备振动的模态特性，可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析：如时域熵、频域熵或小波熵，这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性，有助于识别设备状态的变化。统计分析：包括均值、方差、标准差等统计参数，可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量：如偏度和峰度，它们可以提供信号分布形状的信息，有助于识别异常模式。杭州隔离开关振动声学指纹在线监测推荐
