在 OLTC 的運行過程中，AFV 信號分析法發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。OLTC 切換瞬間，內(nèi)部復雜的機械動作所產(chǎn)生的脈沖沖擊力，會引發(fā)一系列振動傳遞現(xiàn)象。從內(nèi)部機構(gòu)到變壓器油，再到變壓器箱壁，每一個環(huán)節(jié)都承載著信號的傳遞與轉(zhuǎn)換。通過對 AFV 信號的深入監(jiān)測，我們能夠洞察 OLTC 切換時間的微妙變化。若切換時間超出正常范圍，可能意味著內(nèi)部機械結(jié)構(gòu)出現(xiàn)磨損或卡頓，這將嚴重影響 OLTC 的正常工作，而 AFV 信號分析法能夠及時發(fā)現(xiàn)此類隱患，為設備維護提供有力支持。聲學指紋振動監(jiān)測系統(tǒng)是什么？特高壓振動聲紋監(jiān)測方法

彈簧彈性下降的AFV信號特征識別。彈簧彈性下降的AFV信號特征識別彈簧機構(gòu)是OLTC切換動力的關(guān)鍵部件，其彈性下降會導致切換時間延長或動作不到位。AFV信號分析法通過分析振動信號的時頻特性，可以識別彈簧老化問題。例如，正常狀態(tài)下，OLTC切換時的振動信號具有清晰的周期性沖擊特征；而彈簧彈性不足時，沖擊信號的間隔時間會延長，且幅值降低。此外，彈簧故障還可能引發(fā)二次振動（如機構(gòu)回彈），這些特征均可通過AFV信號的小波變換或包絡分析進行提取。名優(yōu)振動監(jiān)測的選擇杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術(shù)的行業(yè)影響力。

利用 AFV 信號分析法監(jiān)測 OLTC 狀態(tài)時，需深入理解信號的產(chǎn)生與傳播機制。OLTC 切換時，內(nèi)部機構(gòu)部件的運動撞擊和摩擦是產(chǎn)生 AFV 信號的根源。這些脈沖沖擊力通過變壓器油這一介質(zhì)，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(nèi)部多種激勵現(xiàn)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(yè)的分析算法，能夠從中提取出與 OLTC 故障類型相關(guān)的特征參數(shù)。例如，當彈簧彈性下降時，振動信號的低頻部分會出現(xiàn)特定的變化模式，依據(jù)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。

在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測中，AFV 信號分析法具有重要的應用價值。OLTC 內(nèi)部觸頭在頻繁的分 / 合操作中，由于機械磨損和電氣腐蝕，容易出現(xiàn)各種問題，如觸頭凹凸不平、變形等。這些問題會導致觸頭壓力接觸電阻和開矩參數(shù)發(fā)生變化，進而使 OLTC 的振動特征發(fā)生改變。AFV 傳感器通過監(jiān)測這些振動特征的變化，能夠及時發(fā)現(xiàn) OLTC 的潛在故障。例如，當觸頭接觸電阻增大時，振動信號的幅值會在特定頻率段出現(xiàn)明顯變化。通過對這些變化的分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障類型，為設備的維護和檢修提供有力支持。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)概述。

OLTC 的安全穩(wěn)定運行對電力系統(tǒng)至關(guān)重要，AFV 信號分析法是保障其運行的有力手段。OLTC 切換時，內(nèi)部機械部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，形成振動信號。這些信號中蘊含著 OLTC 的機械狀態(tài)信息，如觸頭的接觸情況、彈簧的彈性等。通過 AFV 傳感器對這些信號的監(jiān)測和分析，我們可以實時了解 OLTC 的運行狀態(tài)。當 OLTC 出現(xiàn)故障時，如觸頭接觸不良或彈簧彈性下降，振動信號會呈現(xiàn)出特定的變化模式。利用這些模式，我們可以快速準確地診斷出故障類型，采取相應的維修措施，確保 OLTC 的正常運行，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（變壓器、電抗器)專業(yè)設計和性能優(yōu)化。智慧化功能振動聲學指紋的技術(shù)說明

GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)功能特點。特高壓振動聲紋監(jiān)測方法

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(jié)果如下圖3.8所示。原始信號經(jīng)8層分解后產(chǎn)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(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態(tài)，并提取互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)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(qū)間，計算各區(qū)間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 特高壓振動聲紋監(jiān)測方法