變壓器聲紋振動功能

GIS在運行過程中除了機械故障會導致異常振動外，放電性故障（如絕緣子內部缺陷、螺絲松動懸浮電位放電、毛刺前列放電及金屬微粒放電等）也會導致聲紋振動信號的產生。因此，通過深入研究GIS外殼聲紋振動信號的特點，分析其信號特征，可發現GIS機械性故障及放電性故障，具有監測***、監測結果互相補充的特點。開展基于聲紋振動的狀態監測，可在在線狀態下及時發現開關設備的潛在故障，并及時預警，從而延長設備使用壽命，提高電網運行的可靠性。我公司以聲紋振動的監測為主，結合電流、位移等其他狀態量，開發故障診斷算法并提取相關特征參量，研制完成的監測系統適用于開關設備的帶電監測、在線監測（長期固定式、短期移動式）及疑似故障診斷。GZAFV-01型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統相關標準。變壓器聲紋振動功能

22、國家電網公司變電監測與診斷管理規定（試行）第11冊機械振動監測與診斷細則；23、中電聯T/CET標準：變壓器有載分接開關機械特性的聲紋振動分析法；24、南方電網公司新技術應用指南(2018年版)：變電設備運維檢修技術-聲學指紋技術；25、IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods（IEC60214.1分接開關第1部分：性能要求和試驗方法）；26、IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines（IEC60214.2分接開關第2部分：應用指南）；27、IEEEC57.131StandardRequirementsforTapChanger（IEEEC57.131分接開關的標準要求）；28、IEEEC57.143GuideforApplicationforMonitoringEquipmenttoLiquid-ImmersedTransformersandComponents(IEEEC57.143液浸式變壓器和組件監控設備應用指南)；29、CIGREWorkingGroupA2.34GuideforTransformerMaintenance(CIGRE工作組A2.34變壓器維護指南)。振動種類GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統相關標準。

AFV信號分析法在觸頭磨損診斷中的應用。觸頭磨損是OLTC的常見故障之一，長期分合操作會導致觸頭表面的材料消耗、凹凸不平，進而影響接觸電阻和機械穩定性。AFV信號分析法通過監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，當觸頭磨損嚴重時，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關系，可實現觸頭壽命預測以及更換周期優化。

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。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的故障診斷能力。

GZAFV-01T子系統采用AFV和驅動電機電流的信號采集和分析技術，能***地把握OLTC的機械性能狀態，可以對OLTC的AFV和驅動電機電流的信號幅值大小進行監測和閾值報警，對AFV和驅動電機電流的信號進行分析。具體功能如下：◆適用于所有類型的OLTC故障診斷?！衾肁FV傳感器和電流傳感器獲取OLTC切換動作過程中產生AFV和驅動電機電流的信號，并通過分析軟件進行診斷評價?！裟軐碗s的信號轉換成易于特征識別的包絡曲線。◆獨有的信號處理功能，可將X、Y、Z的聲紋振動信號生產ATF圖，更直觀，更便捷分析OLTC故障類型?！艨蓪⑷我鈨纱伪O測的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度?！艟哂心芰孔V分析功能，能自動識別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。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節能效益分析。聲紋振動特點

GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統功能特點。變壓器聲紋振動功能

電弧故障的AFV信號診斷方法。OLTC在切換過程中可能產生電弧，尤其是在觸頭接觸不良或絕緣劣化的情況下。電弧不僅會加速觸頭燒蝕，還會產生高頻電磁噪聲和機械振動。AFV信號分析法通過監測振動信號中的高頻突發成分（如10kHz以上的瞬態脈沖），可以判斷電弧發生的強度和頻率。此外，電弧振動信號通常具有非平穩特性，需結合短時傅里葉變換（STFT）或希爾伯特-黃變換（HHT）進行時頻分析，以提高診斷靈敏度。與傳統檢測方法（如油色譜分析、紅外測溫）相比，AFV信號分析法具有實時性強、靈敏度高、無需停電等優勢。油色譜分析雖能檢測絕緣劣化，但無法直接反映機械故障；而AFV信號可直接捕捉OLTC的機械狀態變化。此外，AFV傳感器安裝簡便，通常只需在變壓器外殼布置少量測點即可實現長期監測，非常適合智能電網中的在線狀態評估。變壓器聲紋振動功能