運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態,需要關注 OLTC 在切換時的每一個細節。OLTC 切換時,內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力,是 AFV 信號的主要來源。這些沖擊力通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁,在箱壁上引起的振動響應是多種激勵現象的綜合體現。我們通過對 AFV 信號的精確監測和深入分析,能夠獲取 OLTC 的詳細狀態信息。比如,當 OLTC 出現觸頭開矩參數異常時,其振動信號的相位和頻率會發生特定變化,利用這些變化特征,我們可以準確診斷出 OLTC 的故障類型,及時進行修復,避免因 OLTC 故障引發電力系統事故。GZAFV-01型聲紋振動監測系統的相關標準。智能振動參考價格
變壓器運行時,電流通過繞組時產生的電動力引起繞組振動,硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方,繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方,鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外,考慮到鐵芯振動的非線性特性,聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后,聲紋振動信號頻譜分布將發生改變,產生諧波分量。因此,信號分量可以作為區別繞組故障與鐵芯故障的重要依據,采用聲紋振動監測法可實現繞組及鐵芯在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。杭州國洲電力科技有限公司振動推薦咨詢GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統原理。
AFV 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用,基于對其內部物理過程的深入理解。OLTC 內部觸頭在分 / 合過程中,不僅會受到機械應力的作用,還會受到電氣因素的影響,如電弧的產生。這些因素會導致觸頭材料的消耗和變形,進而改變 OLTC 的振動特性。當觸頭出現接觸不良時,電弧產生的頻率和能量會增加,引起的振動信號也會更加復雜。AFV 傳感器能夠準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 的故障類型和嚴重程度,為設備的維護和管理提供科學指導,提高電力系統的運行效率。
OLTC的振動信號主要通過兩種路徑傳播:一是通過靜觸頭的機械連接直接傳遞至變壓器外殼;二是通過變壓器油的聲波傳導。這兩種路徑的信號特征有所不同,靜觸頭傳遞的信號通常包含高頻成分(如觸頭撞擊),而油中傳播的信號則以中低頻為主(如機械共振)。AFV信號分析法需結合多傳感器布置,以捕捉不同頻段的振動信息,從而提高故障診斷的準確性。例如,觸頭接觸不良會導致高頻振動能量增加,而彈簧彈性下降則可能引起低頻振動幅值的變化。GZAFV-01型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統相關標準。
AFV 信號分析法的關鍵在于準確監測 OLTC 的 AFV 信號,從而獲取其狀態數據和工作模式。OLTC 切換時產生的脈沖沖擊力,如同設備運行狀態的 “信使”,通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁,形成具有特定特征的振動信號。我們利用 AFV 傳感器對這些信號進行采集和分析,能夠獲取 OLTC 的切換時間、觸頭狀態等重要信息。當 OLTC 出現觸頭磨損故障時,其振動信號的頻譜會發生明顯變化,某些特定頻率的幅值會增大。通過對這些信號特征的識別和分析,我們可以迅速判斷出 OLTC 的故障類型,為設備的維護和檢修提供明確方向。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的多功能集成。變壓器振動聲紋監測含義
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4.1.9智能分析功能:軟件內置典型故障特征的數據庫,可與監測數據進行比對,通過信號波形、時間長度和幅值等特征值,診斷分析故障類型;也可添加新監測數據,方便后期橫向、縱向比較;可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存,便于對該廠家、型號的變壓器監測數據曲線進行比對分析。4.1.10具有報表分析功能,自動計算并保存重合度、動作時間、能量分布、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數等特征參量,并生成分析報表。4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力,就地采集并處理聲紋振動信號及驅動電機電流信號,完成OLTC信號包絡、ATF圖譜等分析,完成繞組及鐵芯振動信號頻譜分析及參數計算,根據傳輸層要求統一通訊接口及數據結構,根據平臺層及應用層要求上傳分析結果。智能振動參考價格