手持式多功能振動聲紋

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振動聲學指紋在線監測功能的多場景適用性。手持式多功能振動聲紋

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。 GZPD-4D系列振動聲紋監測系統組件聲學指紋振動監測軟件介紹。

利用 AFV 信號分析法監測 OLTC 狀態時，需深入理解信號的產生與傳播機制。OLTC 切換時，內部機構部件的運動撞擊和摩擦是產生 AFV 信號的根源。這些脈沖沖擊力通過變壓器油這一介質，以振動波的形式傳遞到變壓器箱壁。箱壁上的振動響應包含了 OLTC 內部多種激勵現象的信息，就如同一個信息寶庫。我們通過 AFV 傳感器采集這些振動信號，并運用專業的分析算法，能夠從中提取出與 OLTC 故障類型相關的特征參數。例如，當彈簧彈性下降時，振動信號的低頻部分會出現特定的變化模式，依據這些模式，我們就能準確診斷出 OLTC 的故障類型，提前進行維修，避免故障擴大。

AFV 信號分析法的關鍵在于準確監測 OLTC 的 AFV 信號，從而獲取其狀態數據和工作模式。OLTC 切換時產生的脈沖沖擊力，如同設備運行狀態的 “信使”，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有特定特征的振動信號。我們利用 AFV 傳感器對這些信號進行采集和分析，能夠獲取 OLTC 的切換時間、觸頭狀態等重要信息。當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，其振動信號的頻譜會發生明顯變化，某些特定頻率的幅值會增大。通過對這些信號特征的識別和分析，我們可以迅速判斷出 OLTC 的故障類型，為設備的維護和檢修提供明確方向。杭州國洲電力科技有限公司有哪些聲學指紋振動監測產品？

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態評估提供了一種科學、有效的方法。OLTC 在長期運行過程中，內部觸頭和其他部件會逐漸出現磨損、老化等問題，這些問題會導致 OLTC 的性能下降，甚至引發故障。當觸頭磨損嚴重時，其接觸電阻增大，在分 / 合過程中會產生更多的熱量和電弧，進而影響 OLTC 的振動特性。AFV 傳感器通過監測 OLTC 的振動信號，能夠及時發現這些變化。通過對信號的分析，我們可以評估 OLTC 的健康狀況，預測其剩余使用壽命，為設備的預防性維護提供重要依據，提高電力系統的運行經濟性和可靠性。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統概述。GZAF-1000T系列變壓器/電抗器振動振動好選擇

杭州國洲電力科技有限公司振動監測相關產品有哪些？手持式多功能振動聲紋

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可靠性和穩定性。OLTC 作為電力系統中的重要設備，其運行狀態直接影響到電力的傳輸和分配。當 OLTC 出現故障時，如觸頭接觸不良可能導致電弧產生，進而引發設備損壞和電力中斷。AFV 傳感器通過實時監測 OLTC 的振動信號，能夠及時發現這些潛在故障。一旦檢測到異常信號，系統可以迅速發出警報，并通過對信號的分析確定故障類型和位置，為維修人員提供準確的信息，縮短維修時間，減少電力系統的停電時間，保障電力供應的連續性和穩定性。手持式多功能振動聲紋