OLTC的振動(dòng)信號(hào)主要通過(guò)兩種路徑傳播：一是通過(guò)靜觸頭的機(jī)械連接直接傳遞至變壓器外殼；二是通過(guò)變壓器油的聲波傳導(dǎo)。這兩種路徑的信號(hào)特征有所不同，靜觸頭傳遞的信號(hào)通常包含高頻成分（如觸頭撞擊），而油中傳播的信號(hào)則以中低頻為主（如機(jī)械共振）。AFV信號(hào)分析法需結(jié)合多傳感器布置，以捕捉不同頻段的振動(dòng)信息，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。例如，觸頭接觸不良會(huì)導(dǎo)致高頻振動(dòng)能量增加，而彈簧彈性下降則可能引起低頻振動(dòng)幅值的變化。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的研發(fā)背景與創(chuàng)新點(diǎn)。杭州GZPD-4D系列振動(dòng)聲紋監(jiān)測(cè)技術(shù)說(shuō)明

4.2.2具備實(shí)物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)及趨勢(shì)。通過(guò)掃碼或RFID識(shí)別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過(guò)站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務(wù)器，向服務(wù)器請(qǐng)求該設(shè)備的詳細(xì)信息，以及詳細(xì)的運(yùn)行狀態(tài)，測(cè)試信息等。4.2.3根據(jù)各時(shí)頻信號(hào)互相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量（互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號(hào)能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)判斷變壓器運(yùn)行狀態(tài)及機(jī)械故障類型。

4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測(cè)、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測(cè)狀態(tài)量，進(jìn)行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)警機(jī)制，多參量融合分析不僅提高了識(shí)別故障的準(zhǔn)確性，而且還能**降低因單個(gè)參量判別故障帶來(lái)的誤報(bào)。例如，對(duì)于變壓器疑似問(wèn)題地診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動(dòng)信號(hào)、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測(cè)到變壓器地聲紋振動(dòng)頻譜時(shí)，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動(dòng)去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號(hào)，如果發(fā)現(xiàn)在某段時(shí)期確實(shí)有大電流沖擊，可給出預(yù)警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州智能化振動(dòng)銷售價(jià)格杭州國(guó)洲電力科技有限公司的核主要團(tuán)隊(duì)介紹與技術(shù)研發(fā)實(shí)力。

能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動(dòng)信號(hào)多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號(hào)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(xì)分量，計(jì)算各層詳細(xì)分量信號(hào)能量，可獲得信號(hào)能量分布曲線。比對(duì)正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線，可判斷OLTC運(yùn)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(dòng)信號(hào)能量分布曲線比對(duì)。

時(shí)頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量分布矩陣，同時(shí)反映原始信號(hào)時(shí)域、頻域特性及能量分布。將信號(hào)時(shí)頻分布矩陣分為6個(gè)區(qū)間，計(jì)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(duì)。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻能量矩陣。

AFV 信號(hào)分析法為 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供了一種精細(xì)的技術(shù)手段。OLTC 在運(yùn)行過(guò)程中，內(nèi)部機(jī)械部件的運(yùn)動(dòng)撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，通過(guò)變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有獨(dú)特特征的振動(dòng)信號(hào)。AFV 傳感器能夠高精度地采集這些信號(hào)，并通過(guò)先進(jìn)的信號(hào)處理算法進(jìn)行分析。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)彈簧彈性下降的故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的低頻部分會(huì)出現(xiàn)特定的變化，如頻率降低、幅值增大。通過(guò)對(duì)這些信號(hào)特征的識(shí)別和分析，我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障狀態(tài)，及時(shí)采取維修措施，避免因故障導(dǎo)致的電力系統(tǒng)不穩(wěn)定。杭州國(guó)洲電力科技有限公司的企業(yè)愿景與使命。

AFV 信號(hào)分析法在 OLTC 狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，能夠有效提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。OLTC 作為電力系統(tǒng)中的重要設(shè)備，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響到電力的傳輸和分配。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)故障時(shí)，如觸頭接觸不良可能導(dǎo)致電弧產(chǎn)生，進(jìn)而引發(fā)設(shè)備損壞和電力中斷。AFV 傳感器通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè) OLTC 的振動(dòng)信號(hào)，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些潛在故障。一旦檢測(cè)到異常信號(hào)，系統(tǒng)可以迅速發(fā)出警報(bào)，并通過(guò)對(duì)信號(hào)的分析確定故障類型和位置，為維修人員提供準(zhǔn)確的信息，縮短維修時(shí)間，減少電力系統(tǒng)的停電時(shí)間，保障電力供應(yīng)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的評(píng)價(jià)和維護(hù)建議。專注于振動(dòng)

杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)系統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)。杭州GZPD-4D系列振動(dòng)聲紋監(jiān)測(cè)技術(shù)說(shuō)明

OLTC動(dòng)作時(shí)，典型聲紋振動(dòng)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)如下圖3.4所示。通過(guò)分解時(shí)域內(nèi)典型信號(hào)區(qū)間，可有效判斷OLTC驅(qū)動(dòng)電機(jī)啟動(dòng)、分接選擇器斷開(kāi)、分接選擇器閉合、切換開(kāi)關(guān)動(dòng)作、驅(qū)動(dòng)電機(jī)制動(dòng)等動(dòng)作順序，進(jìn)而分析OLTC的運(yùn)行狀態(tài)。然而，以上通過(guò)典型信號(hào)分析判斷OLTC的運(yùn)行狀態(tài)需要豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為方便監(jiān)測(cè)人員快速完成診斷任務(wù)，需通過(guò)多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時(shí)頻分布矩陣的信號(hào)比對(duì)等多種核心算法，實(shí)現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測(cè)，降低OLTC運(yùn)行的故障風(fēng)險(xiǎn)。杭州GZPD-4D系列振動(dòng)聲紋監(jiān)測(cè)技術(shù)說(shuō)明