妖精视频www免费观看网站,久久精品国产亚洲av麻豆,亚洲av之男人的天堂,国产又爽又猛又粗的视频a片

監(jiān)測(cè)在線監(jiān)測(cè)指紋監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-07-15

3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動(dòng)信號(hào)多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號(hào)經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細(xì)分量,計(jì)算各層詳細(xì)分量信號(hào)能量,可獲得信號(hào)能量分布曲線。比對(duì)正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線,可判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài),并提取互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動(dòng)信號(hào)能量分布曲線比對(duì)。

3.3.1.4時(shí)頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量分布矩陣,同時(shí)反映原始信號(hào)時(shí)域、頻域特性及能量分布。將信號(hào)時(shí)頻分布矩陣分為6個(gè)區(qū)間,計(jì)算各區(qū)間平均值作為特征參量,用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對(duì)。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻能量矩陣。 各類(lèi)高壓開(kāi)關(guān)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在抗電磁干擾方面有哪些特點(diǎn)?監(jiān)測(cè)在線監(jiān)測(cè)指紋監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

監(jiān)測(cè)在線監(jiān)測(cè)指紋監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn),在線監(jiān)測(cè)

GZAF-1000S系列高壓開(kāi)關(guān)振動(dòng)聲學(xué)指紋監(jiān)測(cè)系統(tǒng)--遵循標(biāo)準(zhǔn):2.1GB/T4208外殼防護(hù)等級(jí)(IP代碼);2.2DL/T860變電站通信網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng);2.3DL/T1430變電設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)技術(shù)導(dǎo)則;2.4DL/T1432.1變電設(shè)備在線監(jiān)測(cè)裝置檢驗(yàn)規(guī)范第1部分:通用檢驗(yàn)規(guī)范;2.5DL/T1498.1變電設(shè)備在線監(jiān)測(cè)裝置技術(shù)規(guī)范第1部分:通用技術(shù)規(guī)范;2.6DL/T1686六氟化硫高壓斷路器狀態(tài)檢修導(dǎo)則;2.7DL/T1687六氟化硫高壓斷路器狀態(tài)評(píng)價(jià)導(dǎo)則;2.8DL/T1700隔離開(kāi)關(guān)及接地開(kāi)關(guān)狀態(tài)檢修導(dǎo)則;2.9Q/GDW383智能變電站技術(shù)導(dǎo)則;2.10Q/GDWZ414變電站智能化改造技術(shù)規(guī)范;2.11Q/GDW561輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)技術(shù)導(dǎo)則;2.12Q/GDW739輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)主站系統(tǒng)變電設(shè)備在線監(jiān)測(cè)I1接口網(wǎng)絡(luò)通信規(guī)范;2.13國(guó)家電網(wǎng)公司智能組合電器技術(shù)規(guī)范(試行);2.14南方電網(wǎng)公司變電站設(shè)備在線監(jiān)測(cè)裝置通信通用技術(shù)規(guī)范;2.15Q/CSG1203021南方電網(wǎng)公司變電站設(shè)備在線監(jiān)測(cè)通用技術(shù)規(guī)范;2.16南方電網(wǎng)公司在線監(jiān)測(cè)綜合處理單元技術(shù)規(guī)范。等監(jiān)測(cè)在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)在工業(yè)生產(chǎn)中,該技術(shù)對(duì)提高設(shè)備可靠性有哪些具體作用?

監(jiān)測(cè)在線監(jiān)測(cè)指紋監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn),在線監(jiān)測(cè)

報(bào)警信息設(shè)置中的報(bào)警方式選擇,充分考慮了運(yùn)維人員在不同工作場(chǎng)景下的需求。在嘈雜的變電站現(xiàn)場(chǎng),聲光報(bào)警能夠吸引運(yùn)維人員的注意力,及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常。而對(duì)于遠(yuǎn)程運(yùn)維人員或外出巡檢人員,短信報(bào)警則能確保他們隨時(shí)隨地接收?qǐng)?bào)警信息。此外,軟件提供的可接入主控制室的信號(hào)接口,方便將報(bào)警信息集成到電力系統(tǒng)的集中監(jiān)控平臺(tái)中,實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)設(shè)備的統(tǒng)一監(jiān)控和管理。在大型電力變電站中,通過(guò)將所有設(shè)備的局部放電報(bào)警信息接入主控制室的監(jiān)控系統(tǒng),值班人員可實(shí)時(shí)掌握整個(gè)變電站設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),及時(shí)處理異常情況,提高運(yùn)維效率。

3.2.2感知層的IED/主機(jī)GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機(jī)由采集模塊、處理模塊、電源模塊、USB接口、通信模塊等組成。◆采集模塊:實(shí)現(xiàn)6路聲紋振動(dòng)信號(hào)、1路電流信號(hào)的采集?!籼幚砟K:實(shí)現(xiàn)信號(hào)的放大、濾波和檢波及A/D轉(zhuǎn)換等功能,利用硬件對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行處理,保證信號(hào)的有效性和可靠性,再將處理后的模擬信號(hào)經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào),便于IED/主機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析。◆電源模塊:包括220V/AC電源的輸入及降壓轉(zhuǎn)換,為IED/主機(jī)供電?!鬠SB接口:用于現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)獲取、調(diào)試。◆通信模塊:用于向遠(yuǎn)端平臺(tái)層的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸、操控指令接收。杭州國(guó)洲電力科技有限公司局部放電在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比。

監(jiān)測(cè)在線監(jiān)測(cè)指紋監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn),在線監(jiān)測(cè)

GZPD-01G局放在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)系統(tǒng)功能特點(diǎn):11、能實(shí)時(shí)展示各監(jiān)測(cè)點(diǎn)PRPS、PRPD譜圖等。具備放電類(lèi)型識(shí)別功能,可準(zhǔn)確判斷GIS內(nèi)部的自由金屬顆粒放電、懸浮電位體放電、沿面放電、絕緣件內(nèi)部氣隙放電、金屬前列等典型放電類(lèi)型,并可用統(tǒng)計(jì)的方式明確給出各種放電類(lèi)型所發(fā)生的概率;放電類(lèi)型識(shí)別準(zhǔn)確率不低于90%。12、外置式特高頻傳感器頻響特性檢測(cè)平均等效高度,依照GTEM小室測(cè)量傳感器He(f)曲線的方法,在300MHz~2000MHz測(cè)試頻帶內(nèi)的平均等效調(diào)試不小于9mm,外置式超聲波傳感器檢測(cè)靈敏高。13、具備監(jiān)測(cè)結(jié)果異常、監(jiān)測(cè)功能故障和通信中斷等異常情況的自動(dòng)報(bào)警功能。報(bào)警策略可綜合應(yīng)用閾值報(bào)警、關(guān)聯(lián)報(bào)警和趨勢(shì)報(bào)警等多種預(yù)警方法。報(bào)警信息能明確區(qū)分監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常、設(shè)備自檢異常等不同類(lèi)型的異常情況。杭州國(guó)洲電力科技有限公司局部放電在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的多參數(shù)融合分析。便攜式聲紋在線監(jiān)測(cè)廠家

杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的技術(shù)文檔。監(jiān)測(cè)在線監(jiān)測(cè)指紋監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

智能算法在 GIS 設(shè)備機(jī)械性故障監(jiān)測(cè)中也具有廣闊的應(yīng)用前景。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,對(duì)大量的振動(dòng)和聲學(xué)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。通過(guò)建立故障診斷模型,使算法能夠自動(dòng)識(shí)別設(shè)備的正常運(yùn)行狀態(tài)和各種機(jī)械性故障狀態(tài)。例如,將歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的正常狀態(tài)數(shù)據(jù)和已知的機(jī)械性故障狀態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型可以對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析,準(zhǔn)確判斷設(shè)備是否存在機(jī)械性故障,并預(yù)測(cè)故障的發(fā)展趨勢(shì),為設(shè)備的維護(hù)和檢修提供科學(xué)依據(jù)。監(jiān)測(cè)在線監(jiān)測(cè)指紋監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)