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能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 杭州國洲電力科技有限公司的核主要團隊介紹與技術研發實力。高壓開關振動聲紋哪里買

OLTC 的正常運行對電力系統的穩定性至關重要，而 AFV 信號分析法是保障其穩定運行的重要工具。OLTC 在切換過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦會產生復雜的振動信號，這些信號蘊含著豐富的設備健康信息。通過 AFV 傳感器監測這些信號，我們可以實時了解 OLTC 的工作狀態。例如，當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，其振動信號的阻尼特性會發生改變，信號的衰減速度與正常狀態不同。借助 AFV 信號分析法，我們能夠準確捕捉到這些細微變化，及時發現故障隱患，采取針對性的維修措施，確保 OLTC 始終處于良好的運行狀態。國洲電力振動值得推薦GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的智能評估和故障預警。

ZAFV-01T子系統采用小型化設計，集成式架構，單元內綜合電機電流及AFV的信號監測功能，可監測OLTC的完整動作過程和振動狀況；可外接電流傳感器（CT卡鉗式），獲取電機電流信號。裝置提供RS485接口，對外通信和傳送監測數據。GZAFV-01T子系統包括數據服務器，通信模塊、AFV、電流傳感器，數據采集模塊，供電模塊。通過吸附在變壓器外壁上的3個AFV傳感器獲取AFV信號和1個電流傳感器獲取驅動電機電流信號，經現場的IED通過4G/5G無線傳送模塊傳送至平臺層數據服務器進行存儲，通過操控及監測數據分析軟件進行在線監測及診斷分析。

運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態，需要關注 OLTC 在切換時的每一個細節。OLTC 切換時，內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，是 AFV 信號的主要來源。這些沖擊力通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，在箱壁上引起的振動響應是多種激勵現象的綜合體現。我們通過對 AFV 信號的精確監測和深入分析，能夠獲取 OLTC 的詳細狀態信息。比如，當 OLTC 出現觸頭開矩參數異常時，其振動信號的相位和頻率會發生特定變化，利用這些變化特征，我們可以準確診斷出 OLTC 的故障類型，及時進行修復，避免因 OLTC 故障引發電力系統事故。什么是聲學指紋振動監測？

AFV 信號分析法的關鍵在于通過對 OLTC 振動信號的監測和分析，獲取其狀態數據和工作模式。OLTC 切換時，內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，在箱壁上形成振動響應。這些振動響應包含了 OLTC 內部多種激勵現象的信息，如觸頭的分 / 合狀態、彈簧的彈性等。AFV 傳感器采集這些振動信號，并運用專業的分析方法提取其中的特征參數。當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，特征參數中的某些指標，如振動信號的峰峰值、有效值等會發生明顯變化。通過對這些變化的判斷，我們可以準確診斷出 OLTC 的故障狀態，為設備的運行維護提供科學依據。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未來發展趨勢。杭州振動技術怎么樣

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運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態，需要關注 OLTC 振動信號的多維度特征。OLTC 切換時產生的振動信號，其頻率、幅值、相位等特征都與設備的運行狀態密切相關。例如，當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，振動信號的頻率分布會發生變化，高頻成分會增多；幅值也會隨著磨損程度的加深而增大。同時，信號的相位可能會發生偏移，這反映了內部機械結構的相對位置變化。通過對這些多維度特征的綜合分析，我們可以更加準確地判斷 OLTC 的故障類型和狀態，為設備的維修和保養提供更***的信息，確保電力系統的可靠運行。高壓開關振動聲紋哪里買