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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。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兼容性分析。杭州服務的振動售后服務

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。 國洲電力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的行業合作案例。

在運用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態判斷時，要充分認識到 OLTC 故障類型與振動特性之間的緊密聯系。OLTC 內部的故障，無論是觸頭問題還是彈簧彈性下降，都會通過振動信號表現出來。以觸頭磨損為例，隨著磨損程度的加深，觸頭間的接觸面積減小，接觸電阻增大，在分 / 合過程中產生的沖擊力也會相應改變，從而導致 OLTC 振動信號的幅值和頻率發生變化。通過對 AFV 信號的長期監測和分析，建立起故障類型與振動特征之間的對應關系，我們就能在 OLTC 出現故障的早期及時發現并進行處理，提高電力系統的可靠性。

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技術的研發背景與創新點。

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。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市場推廣策略。國洲電力振動聲學指紋

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的主要特性解析。杭州服務的振動售后服務

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。◆利用AFV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。◆能將復雜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。◆可將任意兩次監測的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度。◆具有能量譜分析功能，能自動識別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。杭州服務的振動售后服務