智能振動聲紋監測設備組件

OLTC 的安全穩定運行對電力系統至關重要，AFV 信號分析法是保障其運行的有力手段。OLTC 切換時，內部機械部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，形成振動信號。這些信號中蘊含著 OLTC 的機械狀態信息，如觸頭的接觸情況、彈簧的彈性等。通過 AFV 傳感器對這些信號的監測和分析，我們可以實時了解 OLTC 的運行狀態。當 OLTC 出現故障時，如觸頭接觸不良或彈簧彈性下降，振動信號會呈現出特定的變化模式。利用這些模式，我們可以快速準確地診斷出故障類型，采取相應的維修措施，確保 OLTC 的正常運行，保障電力系統的安全穩定。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用戶培訓支持。智能振動聲紋監測設備組件

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。智能振動聲紋監測解決方案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用戶界面優化。

信號包絡分析

為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡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合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析

信號包絡重合度比對分析

信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關系數：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態?！艚咏?時，OLTC可能存在故障。

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種精細、高效的途徑。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，這對其內部結構的穩定性提出了極高要求。觸頭的任何異常變化，如接觸不良、磨損加劇等，都會在 AFV 信號中留下痕跡。當觸頭接觸不良時，電流通過時會產生不穩定的電弧，這不僅會導致觸頭進一步損壞，還會使 OLTC 的振動特性發生***改變。AFV 傳感器能夠敏銳捕捉到這些信號變化，經過數據分析處理，我們可以清晰地判斷出 OLTC 的故障狀態，為設備的安全運行保駕護航。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的評價和維護建議。

GZAFV-01系統的功能特點4.1基本功能4.1.1支持多通道信號同步實時地采集、顯示及分析。4.1.2具有時間觸發和電流觸發功能，可手動選擇信號觸發方式。4.1.3可將任意兩次測量的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度。4.1.4具有先進的能量譜分析功能，并能自動識別能量譜比較大的高低頻能量頻率。4.1.5獨有的信號處理功能，生成聲紋振動信號ATF圖譜（系我公司***軟著權的《變壓器有載分解開關及繞組振動測試軟件V1.0》中的**核心算法），更直觀、更便捷分析OLTC及繞組和鐵芯的運行狀態。4.1.6通過繞組及鐵芯聲紋振動信號頻譜分析可自動識別峰值頻率偏移及諧波增量，實時分析繞組及鐵芯運行狀態。4.1.7具有自動繪制聲紋振動和電流信號的歷史數據曲線趨勢功能。4.1.8閾值超限告警功能：實時分析信號發展趨勢，實現閾值超限自動告警，支持短信發送告警信息。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的快速響應機制。振動聲學指紋設備組件

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OLTC 的正常運行對電力系統的穩定性至關重要，而 AFV 信號分析法是保障其穩定運行的重要工具。OLTC 在切換過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦會產生復雜的振動信號，這些信號蘊含著豐富的設備健康信息。通過 AFV 傳感器監測這些信號，我們可以實時了解 OLTC 的工作狀態。例如，當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，其振動信號的阻尼特性會發生改變，信號的衰減速度與正常狀態不同。借助 AFV 信號分析法，我們能夠準確捕捉到這些細微變化，及時發現故障隱患，采取針對性的維修措施，確保 OLTC 始終處于良好的運行狀態。智能振動聲紋監測設備組件