電力振動監測文獻

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。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。電力振動監測文獻

AFV信號分析法是一種基于振動信號監測的OLTC（有載分接開關）狀態診斷技術。其**原理是利用AFV（Acoustic Frequency Vibration）傳感器采集變壓器箱壁上的振動信號，通過分析信號的時域、頻域特征，判斷OLTC的運行狀態。OLTC在切換過程中，內部機構（如觸頭、彈簧、傳動裝置）的運動會產生機械沖擊和摩擦振動，這些振動信號通過靜觸頭或變壓器油傳遞至箱壁。由于不同故障（如觸頭磨損、彈簧老化、電弧放電）會導致振動特征的變化，因此AFV信號分析法能夠有效識別OLTC的早期故障，為預防性維護提供依據。在線振動監測招標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全流程支持。

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。

OLTC故障模式：傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操控機構失靈造成的拒動和滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。機械故障是OLTC的主要故障類型，它可損壞OLTC和變壓器，影響電力系統的正常安全運行并造成嚴重后果。因此對OLTC帶電運行中的機械性能進行在線監測，可預知故障可能性和判別故障類型，對電力系統安全運行具有重要的現實意義。

變壓器故障中有40%的事故是由于OLTC故障引起的。目前對OLTC狀態監測采用的是停電檢修的方式，根據一定的狀態檢修周期，對OLTC進行大規模的部件檢查、清洗和更換，但是停電檢修存在著以下很明顯的缺陷：◆必須中斷供電，影響同戶用電，造成一定的經濟損失?！粼跔顟B檢修周期間隔階段，OLTC的故障不易發現，引起供電事故的可能性大。◆傳統停電檢修方式對OLTC工作順序發生變化的故障無法監測，如切換開關等部件的動作順序和時間配合是否正確，以及切換過程是否存在卡塞和觸頭切換不到位等。 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。

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種全新的視角。OLTC 在運行過程中，其內部觸頭的分 / 合操作會產生一系列復雜的物理現象，這些現象都會反映在 AFV 信號中。觸頭在分 / 合過程中，由于材料的消耗和機械應力的作用，會逐漸出現凹凸不平和變形，這會導致觸頭壓力和接觸電阻發生變化，進而改變 OLTC 的振動特性。通過 AFV 傳感器對 OLTC 的振動信號進行持續監測和分析，我們可以實時掌握觸頭的狀態。一旦發現振動信號出現異常變化，就可以判斷出 OLTC 可能存在觸頭故障，及時采取措施進行處理，確保電力系統的安全穩定運行。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市場需求分析。在線振動監測銷售

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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。 電力振動監測文獻