目前針對GIS較成熟的監測方法，主要有電氣法、聲測法及化學分析法三大類，以上監測方法均針對的是放電性故障所產生的電磁、聲、光、電弧分解產物等物理量。但在GIS的運行中，除了放電性故障之外，機械性故障也是導致事故發生的一大主要原因，當GIS存在開關觸頭接觸異常、殼體對接不平衡、導桿輕微彎曲等缺陷時，在開關操作的機械力、負載電流產生的交變電動力等因素的作用下會產生機械性運動，造成設備異常振動。GIS的異常振動對其本體有很大危害，會造成SF6氣體泄露、盆式絕緣子和絕緣支柱損傷、外殼接地點懸浮等缺陷，長期發展可能導致絕緣事故的發生。因此，加強對GIS機械性故障的監測，是保證GIS安全運行的重要手段。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科研支持背景。聲學指紋振動聲學指紋在線監測平臺

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。智能化振動聲學指紋在線監測互惠互利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。.

3.3.2繞組及鐵芯運行狀態分析下圖3.10a為變壓器運行時繞組及鐵芯的聲紋振動時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態，采用頻域法分析聲紋振動信號。如下圖3.10b所示，基于聲紋振動信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數特征參量作為分析參數。各特征參量定義及解釋如下：

3.3.2.1峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。3.3.2.2總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整數倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較小；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，總諧波畸變率變大

技術背景GIS運行時，電流通過高壓導體時產生的電動力引起振動，由于導體所受電動力正比于負載電流的平方，GIS本體振動產生的聲紋振動信號的基頻為100Hz。當存在機械故障時，聲紋振動信號的頻譜分布將發生改變，產生諧波分量。GIS本體機械型缺陷主要是指內部存在開關觸頭接觸異常、導電桿接觸不良、母線卡簧松動、屏蔽罩松動等異常時，在交變電場作用下發生異常振動，長期振動可能導致導電桿和絕緣件松動，易造成絕緣事故。異常振動還可能造成SF6氣體泄漏，損壞絕緣子和絕緣支柱，影響外殼接地牢固，危及GIS運行安全。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（開關設備）智能評估和故障預警。

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3.2.3平臺層的云服務器數據經現場傳感器采集并經過IED/主機處理后，通過通信模塊（4G/5G無線傳輸或電力光纖專網）傳送至云服務器進行存儲及深度計算，平臺層的操控計算機（含通過IEC61850通訊管理連接的遠端）可通過瀏覽器登錄云服務器隨時隨地查看監測數據，對變壓器進行運行監測及診斷分析。云服務器采用B/S結構（瀏覽器/服務器模式），提供監測數據的深度計算、存儲、瀏覽器查看等服務。

3.2GZAFV-01系統的系統架構GZAFV-01系統由感知層的聲紋振動傳感器、電流傳感器、IED/主機，網絡層的通訊管理里，平臺層的數據（云）服務器、內置操控及監測數據分析軟件的操控計算機、IEC61850通訊管理機等構成。 聲學指紋振動聲學指紋在線監測平臺