超声波传感器同样是本系统的重要组成部分。与特高频传感器协同工作，超声波传感器也安装于 GIS 盆式绝缘子上。局部放电除了产生特高频信号，还会引发超声波信号。超声波传感器能够有效捕捉这些因局部放电产生的机械振动波，将其转换为电信号。在复杂的 GIS 设备环境中，不同类型的局部放电会产生具有特定频率和幅值特征的超声波信号。通过对这些信号的分析，可辅助特高频传感器的数据，更***地判断局部放电的类型、位置及严重程度，为准确评估 GIS 设备绝缘状态提供多维度信息。技术在不同温度环境下，参数会有怎样的变化？怎样在线监测特点
3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号。如下图11(b)所示，基于声纹振动信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下：
3.3.2.1峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1为100Hz基频分量有效值，Vi为各谐波分量有效值，i为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较小；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大。 国洲电力在线监测监测文章杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测软件的升级与维护。
综上所述，采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态，适用于带电监测/在线监测，与变压器无电气连接而不影响正常运行，有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验，成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测式，也有便携式的带电监测系统及可移动的重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器（压电式加速度计）、驱动电机电流传感器、数据采集装置（在线监测式：IED，便携/手持式：主机；下文皆用IED/主机简称）、云服务器、通讯单元及供电单元构成；操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号频谱分析等多种算法，并提取故障诊断特征参量，在线状态下实现变压器OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。
趋势分析功能在电力设备的智能运维发展中具有广阔的应用前景。随着人工智能和大数据技术的不断发展，将趋势分析与智能算法相结合，能够实现对电力设备局部放电的智能预测和诊断。例如，利用深度学习算法对大量的局部放电趋势数据进行学习和训练，建立局部放电故障预测模型。该模型能够根据当前的局部放电趋势数据，预测设备在未来一段时间内发生故障的概率和类型，提前为运维人员提供准确的故障预警信息。同时，结合物联网技术，将局部放电监测系统与设备的智能运维平台深度融合，实现设备状态的实时监测、智能诊断和远程控制，推动电力设备运维向智能化、高效化方向发展。该技术在港口码头设备监测中，对提高运输效率有何帮助？
电网系统的发、输（变）、配、储等4个重要环节，打造智能型配电房实现配电设备运行状态***感知是电网建设的重要组成部分。我公司的的GZOLM-01RMC型配电房智能化集成管控系统实现了配电房配电变压器、开关柜等主设备综合在线监测及评价以及配电房环境监管，主要以下几部分组成：1.2.1GZOLM-01R型配电房主设备综合在线监测系统通过对配电房内的配电变压器、开关柜等电力设备运行状态进行实时在线监测，及时发现电力设备的故障隐患。1.2.2配电房环境及辅助监测系统对配电房环境（SF6泄露、氧气含量、臭氧含量、环境温/湿度、水浸、烟感等）以及门禁等进行实时在线监测，及时发现配电房的环境异常隐患，保障运检人员及电力设备财产的安全。详见另述的《GZOLM-O1RMC型配电房智能化集成管控系统》技术方案书。1.2.3智能型配电房综合在线监测及状态评价系统软件可以部署在云平台服务器上，对配电房设备综合在线监测系统及配电房环境及辅助监测系统的监测数据进行展示，并提供评价结果告警信息及推送功能，同时提供历史数据纵向比对曲线展示功能。在智能工厂建设中，该技术能发挥怎样的关键作用？电抗器在线监测监测故障
声学指纹监测中，声音信号的采集角度对参数有何影响？怎样在线监测特点
GZAFV-01系统的功能特点
GIS在带电运行过程中除了机械故障会导致异常振动外，放电性故障（如绝缘子内部缺陷、螺丝松动、悬浮电位放电、毛刺前列放电、金属微粒放电等）也会导致声纹振动信号的产生。因此，通过深入研究GIS本体的声纹振动信号特征可发现GIS机械性故障及放电性故障，具有监测***、监测结果互相补充的特点。基于声纹振动信号的在线监测，可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障，并及时预警，从而延长使用寿命，提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主，结合电流、位移等其他参量的在线监测，开发了故障诊断算法（***软著权）并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统，适用于开关设备的带电监测（便携诊断式、手持巡检式）、在线监测（长期固定式、短期移动式）。GZAFV-01系统由声纹振动传感器（压电式加速度计）、位移传感器、电流传感器、IED（在线监测式）/主机（便携/手持式）、云服务器、通讯单元、供电单元等组件构成，架构示意图如下图3.1所示，标准1U的IED/便携式主机。 怎样在线监测特点
