在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZPD-01,GZAF-1000T,GZAF-1000S
在线监测企业商机

在线监测在新能源领域的应用在新能源领域,如风力发电、光伏发电等,设备的稳定运行至关重要。在线监测技术可以实时监测风力发电机叶片振动、光伏板温度等,确保新能源设备的高效运行,提升能源利用效率。

在线监测与物联网的融合在线监测技术正与物联网技术深度融合,通过智能传感器网络,实现设备数据的远程采集、传输与分析,构建智能化的设备监测与管理系统。

随着在线监测技术的普及,对专业技术人员的需求也日益增加。通过专业培训,可以提升技术人员的技能水平,确保在线监测系统的正确安装、使用与维护。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测产品的售后服务。便携式声纹在线监测哪家便宜

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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。 校验在线监测销售公司监测系统能否自动调整参数以适应不同工况?

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GZPD-01G局放在线监测系统系统功能特点:11、能实时展示各监测点PRPS、PRPD谱图等。具备放电类型识别功能,可准确判断GIS内部的自由金属颗粒放电、悬浮电位体放电、沿面放电、绝缘件内部气隙放电、金属前列等典型放电类型,并可用统计的方式明确给出各种放电类型所发生的概率;放电类型识别准确率不低于90%。12、外置式特高频传感器频响特性检测平均等效高度,依照GTEM小室测量传感器He(f)曲线的方法,在300MHz~2000MHz测试频带内的平均等效调试不小于9mm,外置式超声波传感器检测灵敏高。13、具备监测结果异常、监测功能故障和通信中断等异常情况的自动报警功能。报警策略可综合应用阈值报警、关联报警和趋势报警等多种预警方法。报警信息能明确区分监测数据异常、设备自检异常等不同类型的异常情况。

3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度,GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号,然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析,简化并反映原始信号特征,便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题,因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5的a、b所示。

3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示,信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析,更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对,GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数:◆接近1时,OLTC接近正常运行状态。◆接近0时,OLTC可能存在故障。 不同类型高压开关监测系统的绝缘状态监测方式有何不同?

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目前,针对 GIS 设备的监测方法中,电气法凭借对放电性故障产生的电磁信号的捕捉,在检测绝缘缺陷等方面发挥了一定作用。通过分析局部放电产生的电流脉冲、特高频信号等,能初步判断设备内部是否存在放电性故障。声测法则聚焦于放电产生的声音信号,利用超声波传感器检测局部放电引发的超声波,进而定位故障位置。化学分析法通过检测 SF6 气体在放电过程中产生的分解产物,如二氧化硫、硫化氢等,来推断设备内部的放电情况。然而,这些成熟的监测方法均主要针对放电性故障,在面对 GIS 设备中的机械性故障时,存在明显的局限性。该技术对振动信号的可检测幅值是多少?在线声纹在线监测监测技术交流

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GZPD-01系统功能特点4.7系统软件的监测数据采集功能及分析功能一体化设计,支持一键式安装。4.8可调参数**小化,便于现场快速设置及采集,自动更新参数后采集及存储数据。4.9具备LPF、HPF及BPF等多种数字滤波器及带宽选择功能。4.10具备采集数据自动保存、信号回放、趋势分析、历史数据查询等功能。4.11强大的TF-Map筛选功能:可根据TF-Map分布情况,框选并禁用噪声及干扰信号区间,实时实现采集过程中的信噪分离。4.12内置具有**级评价功能的典型局部放电数据库,结合神经网络、放电特征参量实现绝缘缺陷类型识别。4.13具有分组筛选功能:基于放电脉冲波形特征形成局部放电信号TF-Map,根据TF-Map分布情况分离多源缺陷的局部放电和噪音信号,并完成缺陷和噪音的类型识别。便携式声纹在线监测哪家便宜

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