綜上所述,采用聲紋振動法監測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態,適用于帶電監測/在線監測,與變壓器無電氣連接而不影響正常運行,有安裝方便、安全、可靠等優點。我公司結合多年技術預研儲備及現場技術服務經驗,成功研制出GZAFV-01型聲紋監測系統,既有固定安裝的長期在線監測式,也有便攜式的帶電監測系統及可移動的在線重癥監護式。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器、驅動電機電流傳感器、數據采集裝置(在線監測式:IED,便攜/手持式:主機;下文皆用IED/主機簡稱)、云服務器、通訊單元及供電單元構成;操控及監測數據分析軟件結合包絡分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時域信號頻譜分析等多種算法,并提取故障診斷特征參量,在線狀態下實現變壓器OLTC、繞組及鐵芯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聲學指紋在線監測技術的環保效益分析。振動聲紋監測維修電話
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。智慧化功能振動聲學指紋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。
利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態監測,需要建立完善的信號分析體系。OLTC 在運行過程中產生的振動信號是復雜的,受到多種因素的影響。我們需要通過對大量正常和故障狀態下的 OLTC 振動信號進行采集和分析,建立起故障類型與信號特征之間的數據庫。例如,針對觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降等不同故障類型,分別確定其對應的振動信號特征模式。在實際監測中,將采集到的 OLTC 振動信號與數據庫中的模式進行比對,通過模式識別技術準確判斷 OLTC 的故障類型和狀態,實現對 OLTC 的智能化監測和管理。
變壓器在生產、運輸、安裝過程中或在短路電流作用下,均會使繞組及鐵芯壓緊程度降低,繞組及鐵芯故障分別約占變壓器整體故障的36%和4%,對變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩定運行產生巨大威脅。繞組故障主要包括絕緣老化、受潮、匝間或繞組間短路、斷路及機械損傷等,以上故障類型均可能導致繞組變形。傳統的繞組變形監測方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI),以上方法*適用于離線或停電監測。鐵芯典型故障包括壓鐵松動、接地不良、夾件松動或損傷,常用監測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監測。GZAFV-01型聲紋振動監測系統的相關標準。
4.2.2具備實物ID管理功能,提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態信息鏈接入口,可掃碼讀取設備在線監測歷史數據及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備,讀取設備ID信息,通過站內網絡(4G/5G/WIFI)傳輸給云端服務器,向服務器請求該設備的詳細信息,以及詳細的運行狀態,測試信息等。4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量(互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF圖譜特征參量(六等分區間均值)、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量,采用深度學習算法,自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。
4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量,進行數據的多參量融合分析,形成基于多源數據的故障預警機制,多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性,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合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析,在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時,GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號,如果發現在某段時期確實有大電流沖擊,可給出預警: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振動聲學指紋在線監測功能的高精度與可靠性。智能振動聲學指紋用途
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電流信號分析法驅動電機電流信號的出現與消失可作為驅動電機運行與停止的標志,因此可選擇電流信號持續時間作為OLTC動作的持續時間,此數據也是機械狀態診斷的重要特征量,開關動作若出現持續時間過短或過長的現象,則表明切換過程中可能出現某種異常。彈簧儲能過程是OLTC切換過程中諸多重要事件之一,當儲能彈簧儲能過程中存在機械卡澀或彈簧性能改變等現象,必然伴隨著電機驅動力矩的變化,使驅動電機的轉速發生變化,從而使驅動電機電流發生變化。因此,通過監測驅動電動機電流信號就可以了解OLTC驅動機構的工作情況,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。振動聲紋監測維修電話