采用1路電流傳感器獲取有載分接開關驅動電機電流信號，電流傳感器安裝于驅動電機電源線處。采用3路振動傳感器檢測變壓器/電抗器繞組及鐵芯運行狀況，傳感器通常選取于上夾件底部、非冷卻器側油箱表面中部及油箱頂部中心點。為保持檢測點的同一性，便于后期歷史數據對比，建議所有振動傳感器底座長期固定在變壓器/電抗器外壁上。傳感器安裝示意圖如下圖3所示，變壓器/電抗器聲學指紋監測系統所有傳感器單元均與變壓器/電抗器本體無電氣連接，安裝簡單方便，適用于在線監測或帶電檢測。（注：傳感器數量及安裝位置可根據具體技術規范或方案調整。）杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術背景。GZAF-1000S系列振動聲學指紋在線監測傳感器

功能特性:?采用加速度傳感器監測GIS本體振動聲學指紋信號，監測單元具備多個感知點開展實時的連續性或周期性的自動監測功能；?具備分析診斷功能：監測單元可向綜合分析單元傳送標準化數據、分析結果和預警信息，并接收下傳的控制命令；?具有比對分析功能：可將監測數據與標準信號、歷史監測信號進行比對分析；?具有斷電不丟失存儲數據、復電自啟動、自復位的功能，可連續監測、存儲及導出1年以上數據；?具備振動聲學指紋信號時域波形展示、頻譜分析(基頻為100Hz)功能，可自動提取峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量，以作為GIS運行狀態分析參數，用戶可設置報警閾值。?智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度對比開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度對比，GZAF-1000S監測系統引入互相關系數的計算。當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線互相關系數接近1時，實時采集的信號接近正常運行狀態；當互相關系數接近0時，被測設備可能存在故障。下圖1所示為正常狀態與異常狀態時，GZAF-1000S系列振動聲學指紋在線監測傳感器GZAF-1000S系列高壓開關振動聲學指紋監測系統--GIS及開關柜的斷路器監測功能特性。

(3)基頻信號能量比(E)：100Hz基頻分量時域信號能量占信號總能量的比值，計算公式如下：電力設備監測及診斷技術的“中國智造者”第15頁共29頁=122其中100Hz基頻分量的時域信號，為采樣索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動聲學指紋頻譜圖的主要成分，基頻信號能量比應較大；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，基頻信號能量比變小。(4)互相關系數(r)：正常狀態與實時測得振動聲學指紋信號頻譜圖之間的相似度，計算公式如下：=[??[?[?2其中和分別為正常狀態與實時測得振動聲學指紋信號的頻域分布，信號的平均值，互相關系數范圍為0~1。正常運行時，相關系數應接近于1；存在故障時，信號頻率分布發生改變，互相關系數減小。

各類高壓開關監測系統的技術參數類別指標名稱技術指標備注振動聲學指紋傳感器勵磁電壓DC18～30V頻率范圍為0.5Hz～3kHz的傳感器適用于GIS本體振動聲學指紋監測；頻率范圍為0.5Hz～20kHz的傳感器適用于隔離開關及斷路器機械特性監測。勵磁電流2～20mA靈敏度100mV/g測量范圍50g頻率范圍0.5Hz～3kHz/20kHz數量1個電流傳感器電流范圍0～20A適用于隔離開關及斷路器機械特性監測。頻率范圍10Hz～100kHz線性度＜1%誤差＜1%噪聲比優于80dB數量6個位移傳感器測量范圍0～300mm適用于斷路器機械特性監測。時間分辨率優于0.1ms行程分辨率優于0.1mm數量1個IED(監測單元)采樣率200kS/s采樣精度16bit通道數量8（可根據監測需求定制）通訊接口RS485、RJ45、光纖、4G/5G杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術說明。

數據采集裝置安裝在密封箱體內，在線監測型掛壁式主機使用強力磁鐵吸附在變壓器/電抗器的外壁（如下圖5B所示），同時采集箱外側涂抹膠水粘合。系統各種傳感器、通信模塊和前端主控單元統一采用220V供電方式。采集箱外部設有5個防水接口，分別為振動傳感器接入孔防水接口、電流信號防水接口、電源線纜防水接口、USB信號防水接口、采集箱進出線孔，安裝防水接頭、機械振動信號、電流信號引入線纜孔安裝雙防12-PG13.5接頭、通信引入線纜采用PG16型防水接頭，并內外兩邊涂膠處理，進入雙防接頭之前的線纜均套金屬保護管，采集箱內部接線端子做密封保護，確保采集箱內部整體密封。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統功能。GZAF-1000S系列振動聲學指紋在線監測傳感器

GZAF-1000S系列高壓開關振動聲學指紋監測系統--GIS及敞開式的隔離開關監測技術背景。GZAF-1000S系列振動聲學指紋在線監測傳感器

包絡分析：為提高在線監測的準確度，GZAF-1000T系統的數據采集裝置通常采用高采樣率獲取振動聲學信號及驅動電機電流信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此，GZAF-1000T系統采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。有載分接開關振動聲學信號和驅動電機電流信號包絡分析如下圖8的A和B所示。GZAF-1000S系列振動聲學指紋在線監測傳感器