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(xì)分量，計算各層詳細(xì)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。 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)系統(tǒng)的兼容性分析。杭州高壓開關(guān)振動監(jiān)測發(fā)展前景

在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測中，AFV 信號分析法具有重要的應(yīng)用價值。OLTC 內(nèi)部觸頭在頻繁的分 / 合操作中，由于機(jī)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(dǎo)致觸頭壓力接觸電阻和開矩參數(shù)發(fā)生變化，進(jìn)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(dāng)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(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障類型，為設(shè)備的維護(hù)和檢修提供有力支持。在線振動聲紋原理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)的市場需求分析。

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用，基于對其內(nèi)部物理過程的深入理解。OLTC 內(nèi)部觸頭在分 / 合過程中，不僅會受到機(jī)械應(yīng)力的作用，還會受到電氣因素的影響，如電弧的產(chǎn)生。這些因素會導(dǎo)致觸頭材料的消耗和變形，進(jìn)而改變 OLTC 的振動特性。當(dāng)觸頭出現(xiàn)接觸不良時，電弧產(chǎn)生的頻率和能量會增加，引起的振動信號也會更加復(fù)雜。AFV 傳感器能夠準(zhǔn)確捕捉到這些信號變化，通過對信號的分析處理，我們可以判斷 OLTC 的故障類型和嚴(yán)重程度，為設(shè)備的維護(hù)和管理提供科學(xué)指導(dǎo)，提高電力系統(tǒng)的運行效率。

◆可在不同的監(jiān)測結(jié)果之間進(jìn)行比較區(qū)分正常與異常?！艟哂袝r間觸發(fā)和電流觸發(fā)功能，可手動選擇信號觸發(fā)方式?！艟哂蠥FV和電流信號歷史數(shù)據(jù)變化趨勢曲線功能?！艟哂虚撝党薷婢δ?，軟件自動分析信號增長趨勢，實現(xiàn)自動閾值告警，也可手動設(shè)置閾值告警的限值，支持短信閾值告警。◆系統(tǒng)軟件內(nèi)置各種故障的特征數(shù)據(jù)庫，可與監(jiān)測的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，通過波形形狀、時間長度和幅值，診斷分析出故障類型；也可將新測得的數(shù)據(jù)作為診斷卡的一部份，方便后期與同一開關(guān)作縱向比對分析?！艟哂袌蟊矸治龉δ埽嚎舍槍Σ煌j(luò)曲線能夠進(jìn)行動作曲線的重合度、抖動度、延遲/制動時間、高/低頻振動最大值、電流最大值/平均值等參數(shù)計算并生成分析報表?！艨伸`活選擇圖譜各點的幅值數(shù)據(jù)并顯示，便于分析圖譜的變化特征?！艟哂袠?biāo)準(zhǔn)圖譜庫功能，系統(tǒng)軟件可將同一廠家同一型號的正常監(jiān)測數(shù)據(jù)導(dǎo)入保存，便于對該廠家、型號的OLTC數(shù)據(jù)曲線作橫向比對分析?！魴C(jī)械特性監(jiān)測包括：檔位、動作次數(shù)、振動狀態(tài)、電機(jī)電流、動作時間等。◆對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析與評價，判斷OLTC運行狀態(tài)，閾值告警輸出。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)的行業(yè)合作案例。

信號包絡(luò)分析

為提高在線監(jiān)測的準(zhǔn)確度，GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機(jī)通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅(qū)動電機(jī)電流的信號，然而大量的數(shù)據(jù)不利于快速、準(zhǔn)確存儲與分析。因而采用包絡(luò)分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續(xù)分析與處理。傳統(tǒng)希爾伯特變換進(jìn)行包絡(luò)分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結(jié)合的信號包絡(luò)分析。聲紋振動和電流的信號包絡(luò)分析

信號包絡(luò)重合度比對分析

信號包絡(luò)分析后可快速實現(xiàn)歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態(tài)。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統(tǒng)引入互相關(guān)系數(shù)的計算。當(dāng)實時采集的與正常狀態(tài)的信號包絡(luò)互相關(guān)系數(shù)：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態(tài)?！艚咏?時，OLTC可能存在故障。 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)的科研支持背景。變壓器振動監(jiān)測值

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測服務(wù)的快速響應(yīng)機(jī)制。杭州高壓開關(guān)振動監(jiān)測發(fā)展前景

利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，需要深入理解 OLTC 故障類型與振動特性之間的內(nèi)在聯(lián)系。OLTC 內(nèi)部的各種故障，如觸頭問題、彈簧彈性下降等，都會對其振動特性產(chǎn)生影響。以彈簧彈性下降為例，彈簧作為 OLTC 內(nèi)部的重要部件，其彈性下降會導(dǎo)致機(jī)械結(jié)構(gòu)的動力學(xué)特性發(fā)生改變，在切換時產(chǎn)生的脈沖沖擊力也會相應(yīng)變化，從而使 OLTC 的振動信號發(fā)生改變。通過 AFV 傳感器對這些振動信號的長期監(jiān)測和分析，我們可以建立起故障類型與振動特征之間的對應(yīng)關(guān)系，實現(xiàn)對 OLTC 故障的早期預(yù)警和準(zhǔn)確診斷。杭州高壓開關(guān)振動監(jiān)測發(fā)展前景