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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振動聲學指紋在線監測技術系統的模塊化設計。杭州高壓振動監測平臺

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種精細、高效的途徑。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，這對其內部結構的穩定性提出了極高要求。觸頭的任何異常變化，如接觸不良、磨損加劇等，都會在 AFV 信號中留下痕跡。當觸頭接觸不良時，電流通過時會產生不穩定的電弧，這不僅會導致觸頭進一步損壞，還會使 OLTC 的振動特性發生***改變。AFV 傳感器能夠敏銳捕捉到這些信號變化，經過數據分析處理，我們可以清晰地判斷出 OLTC 的故障狀態，為設備的安全運行保駕護航。在線振動監測理論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主要特性解析。

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。

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。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快速響應機制。

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。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。變壓器振動監測使用

GZAFV-01型聲紋振動監測與診斷系統 。杭州高壓振動監測平臺

GZAFV-01T子系統的原理◆監測原理OLTC在切換的過程中伴隨著機械振動，在線監測技術主要利用AFV和驅動電機電流的信號分析法綜合對OLTC狀態進行診斷。根據AFV信號波譜的異常分析其狀態，結合驅動電機電流分析技術，監測能夠覆蓋檔位聯接、時間序列、控制繼電器、驅動電機、制動器、潤滑、線性、電弧、過熱和焦炭、電氣節點磨損、過渡阻抗等11個項目。較傳統停電檢修方式，在線監測法針對的故障類型更加***，而且在帶電運行時也能夠迅速有效反映OLTC運行狀態。杭州高壓振動監測平臺