電流信號分析法驅(qū)動電機(jī)電流信號的出現(xiàn)與消失可作為驅(qū)動電機(jī)運行與停止的標(biāo)志，因此可選擇電流信號持續(xù)時間作為OLTC動作的持續(xù)時間，此數(shù)據(jù)也是機(jī)械狀態(tài)診斷的重要特征量，開關(guān)動作若出現(xiàn)持續(xù)時間過短或過長的現(xiàn)象，則表明切換過程中可能出現(xiàn)某種異常。彈簧儲能過程是OLTC切換過程中諸多重要事件之一，當(dāng)儲能彈簧儲能過程中存在機(jī)械卡澀或彈簧性能改變等現(xiàn)象，必然伴隨著電機(jī)驅(qū)動力矩的變化，使驅(qū)動電機(jī)的轉(zhuǎn)速發(fā)生變化，從而使驅(qū)動電機(jī)電流發(fā)生變化。因此，通過監(jiān)測驅(qū)動電動機(jī)電流信號就可以了解OLTC驅(qū)動機(jī)構(gòu)的工作情況，以及部件的磨損、卡澀、潤滑、同步性等情況，用以判斷OLTC儲能彈簧性能改變或儲能過程中是否存在卡澀等故障。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的用戶培訓(xùn)支持。具備振動服務(wù)至上

在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態(tài)時，要注重對 OLTC 切換過程中信號變化的研究。OLTC 切換瞬間，內(nèi)部主要機(jī)構(gòu)部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生強(qiáng)烈的脈沖沖擊力，這些沖擊力迅速通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，引發(fā)箱壁的振動。AFV 傳感器在這個過程中捕捉到的振動信號，包含了 OLTC 切換時間、觸頭狀態(tài)等重要信息。例如，當(dāng) OLTC 的切換時間變長時，振動信號的持續(xù)時間也會相應(yīng)增加，信號的起始和結(jié)束特征也會發(fā)生變化。通過對這些信號變化的細(xì)致分析，我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的工作狀態(tài)是否正常，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患。杭州國洲電力振動聲紋產(chǎn)品參數(shù)GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的高靈敏度檢測和早期隱患捕捉。

AFV信號分析法在觸頭磨損診斷中的應(yīng)用。觸頭磨損是OLTC的常見故障之一，長期分合操作會導(dǎo)致觸頭表面的材料消耗、凹凸不平，進(jìn)而影響接觸電阻和機(jī)械穩(wěn)定性。AFV信號分析法通過監(jiān)測振動信號的時域特征（如峰值、上升時間）和頻域特征（如高頻能量分布），可以量化觸頭磨損程度。實驗表明，當(dāng)觸頭磨損嚴(yán)重時，振動信號的脈沖寬度會增大，且高頻成分（>5kHz）的幅值***升高。通過建立觸頭磨損與振動特征的對應(yīng)關(guān)系，可實現(xiàn)觸頭壽命預(yù)測以及更換周期優(yōu)化。

AFV 信號分析法的關(guān)鍵在于通過對 OLTC 振動信號的監(jiān)測和分析，獲取其狀態(tài)數(shù)據(jù)和工作模式。OLTC 切換時，內(nèi)部主要機(jī)構(gòu)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，在箱壁上形成振動響應(yīng)。這些振動響應(yīng)包含了 OLTC 內(nèi)部多種激勵現(xiàn)象的信息，如觸頭的分 / 合狀態(tài)、彈簧的彈性等。AFV 傳感器采集這些振動信號，并運用專業(yè)的分析方法提取其中的特征參數(shù)。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)觸頭磨損故障時，特征參數(shù)中的某些指標(biāo)，如振動信號的峰峰值、有效值等會發(fā)生明顯變化。通過對這些變化的判斷，我們可以準(zhǔn)確診斷出 OLTC 的故障狀態(tài)，為設(shè)備的運行維護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的智能評估和故障預(yù)警。

4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。通過掃碼或RFID識別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務(wù)器，向服務(wù)器請求該設(shè)備的詳細(xì)信息，以及詳細(xì)的運行狀態(tài)，測試信息等。4.2.3根據(jù)各時頻信號互相關(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、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習(xí)算法，自動判斷變壓器運行狀態(tài)及機(jī)械故障類型。

4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(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別故障的準(zhǔn)確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預(yù)警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)發(fā)展歷程與技術(shù)創(chuàng)新成果。智能化振動系列

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GZAFV-01T子系統(tǒng)的原理◆監(jiān)測原理OLTC在切換的過程中伴隨著機(jī)械振動，在線監(jiān)測技術(shù)主要利用AFV和驅(qū)動電機(jī)電流的信號分析法綜合對OLTC狀態(tài)進(jìn)行診斷。根據(jù)AFV信號波譜的異常分析其狀態(tài)，結(jié)合驅(qū)動電機(jī)電流分析技術(shù)，監(jiān)測能夠覆蓋檔位聯(lián)接、時間序列、控制繼電器、驅(qū)動電機(jī)、制動器、潤滑、線性、電弧、過熱和焦炭、電氣節(jié)點磨損、過渡阻抗等11個項目。較傳統(tǒng)停電檢修方式，在線監(jiān)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(tài)。具備振動服務(wù)至上