智能化振動歡迎來電

AFV 信號分析法作為一種監測 OLTC 狀態的有效手段，其**在于利用 AFV 傳感器精細捕捉信號。OLTC 切換時，內部主要機構部件因運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，是信號的重要來源。這些沖擊力通過靜觸頭或變壓器油傳導至變壓器箱壁，在箱壁上形成的振動，實則蘊含著豐富的設備機械狀態信息。例如，當 OLTC 正常工作時，其振動信號具有特定的頻率和幅值范圍，一旦出現故障，如觸頭接觸不良，振動信號的特征便會發生***變化，通過 AFV 傳感器監測這些變化，就能為判斷 OLTC 的狀態提供關鍵依據。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的定制化解決方案。智能化振動歡迎來電

變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動。其中，由冷卻系統引起的基本振動頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內容。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。

OLTC切換過程中，分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產生聲紋振動信號，信號包含觸頭分合狀態、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息，可反映OLTC結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，從而使驅動電機電流發生變化。因此，可通過監測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析，可更加有效的評價OLTC在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。 研發的振動答疑解惑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合作背景。

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用，能夠有效提高電力系統的運行可靠性。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，容易出現各種故障。當觸頭出現凹凸不平和變形時，其壓力接觸電阻和開矩參數會發生變化，進而導致 OLTC 的振動特征發生改變。AFV 傳感器能夠實時監測這些振動特征的變化，一旦發現異常，就可以及時發出警報。通過對 AFV 信號的深入分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障類型，為設備的維修和更換提供依據，減少因 OLTC 故障導致的電力系統停電時間，提高供電質量。

4.1.9智能分析功能：軟件內置典型故障特征的數據庫，可與監測數據進行比對，通過信號波形、時間長度和幅值等特征值，診斷分析故障類型；也可添加新監測數據，方便后期橫向、縱向比較；可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存，便于對該廠家、型號的變壓器監測數據曲線進行比對分析。4.1.10具有報表分析功能，自動計算并保存重合度、動作時間、能量分布、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數等特征參量，并生成分析報表。4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動信號及驅動電機電流信號，完成OLTC信號包絡、ATF圖譜等分析，完成繞組及鐵芯振動信號頻譜分析及參數計算，根據傳輸層要求統一通訊接口及數據結構，根據平臺層及應用層要求上傳分析結果。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的模塊化設計。

◆可在不同的監測結果之間進行比較區分正常與異常。◆具有時間觸發和電流觸發功能，可手動選擇信號觸發方式。◆具有AFV和電流信號歷史數據變化趨勢曲線功能。◆具有閾值超限告警功能，軟件自動分析信號增長趨勢，實現自動閾值告警，也可手動設置閾值告警的限值，支持短信閾值告警。◆系統軟件內置各種故障的特征數據庫，可與監測的數據進行比對，通過波形形狀、時間長度和幅值，診斷分析出故障類型；也可將新測得的數據作為診斷卡的一部份，方便后期與同一開關作縱向比對分析。◆具有報表分析功能：可針對不同包絡曲線能夠進行動作曲線的重合度、抖動度、延遲/制動時間、高/低頻振動最大值、電流最大值/平均值等參數計算并生成分析報表。◆可靈活選擇圖譜各點的幅值數據并顯示，便于分析圖譜的變化特征。◆具有標準圖譜庫功能，系統軟件可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存，便于對該廠家、型號的OLTC數據曲線作橫向比對分析。◆機械特性監測包括：檔位、動作次數、振動狀態、電機電流、動作時間等。◆對監測數據進行融合分析與評價，判斷OLTC運行狀態，閾值告警輸出。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的數據可視化和遠程監控。浙江智慧化功能振動哪里有

GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統基本功能。智能化振動歡迎來電

OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內典型信號區間，可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析OLTC的運行狀態。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便監測人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態。GZAFV-01系統結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實現OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期隱患監測，降低OLTC運行的故障風險。智能化振動歡迎來電