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相關的振動設備。電抗器振動用途
在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態時,要充分考慮 OLTC 運行環境對信號的影響。OLTC 通常在復雜的電磁環境和溫度變化條件下運行,這些環境因素可能會對其振動信號產生干擾。例如,高溫環境可能會導致變壓器油的粘度發生變化,從而影響脈沖沖擊力的傳遞特性,使振動信號的幅值和頻率發生改變。此外,電磁干擾也可能會在振動信號中引入噪聲,影響信號的準確性。因此,在采用 AFV 信號分析法時,需要采取相應的抗干擾措施,如濾波處理、屏蔽技術等,確保采集到的振動信號能夠真實反映 OLTC 的運行狀態,提高故障診斷的準確性。國洲電力振動監測安裝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實際應用價值。
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。
變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、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、以及冷卻裝置工作時的振動。其中,由冷卻系統引起的基本振動頻率小于100Hz,不作為變壓器的分析內容。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁,可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。
OLTC切換過程中,分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產生聲紋振動信號,信號包含觸頭分合狀態、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息,可反映OLTC結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象,必然伴隨著電機驅動力矩的變化,從而使驅動電機電流發生變化。因此,可通過監測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析,可更加有效的評價OLTC在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。 GZAFV-01型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統相關標準。
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。◆接近0時,OLTC可能存在故障。 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。智能振動監測的意義
GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統概述。電抗器振動用途
OLTC動作時,典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內典型信號區間,可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序,進而分析OLTC的運行狀態。然而,以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗,為方便監測人員快速完成診斷任務,需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態。GZAFV-01系統結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法,實現OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期隱患監測,降低OLTC運行的故障風險。電抗器振動用途