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AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，能够有效提高电力系统的运行可靠性。OLTC 在运行过程中，触头的分 / 合操作频繁，容易出现各种故障。当触头出现凹凸不平和变形时，其压力接触电阻和开矩参数会发生变化，进而导致 OLTC 的振动特征发生改变。AFV 传感器能够实时监测这些振动特征的变化，一旦发现异常，就可以及时发出警报。通过对 AFV 信号的深入分析，我们可以准确判断 OLTC 的故障类型，为设备的维修和更换提供依据，减少因 OLTC 故障导致的电力系统停电时间，提高供电质量。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的主要特性解析。服务的振动厂家供应

AFV 信号分析法为 OLTC 的状态评估提供了一种科学、有效的方法。OLTC 在长期运行过程中，内部触头和其他部件会逐渐出现磨损、老化等问题，这些问题会导致 OLTC 的性能下降，甚至引发故障。当触头磨损严重时，其接触电阻增大，在分 / 合过程中会产生更多的热量和电弧，进而影响 OLTC 的振动特性。AFV 传感器通过监测 OLTC 的振动信号，能够及时发现这些变化。通过对信号的分析，我们可以评估 OLTC 的健康状况，预测其剩余使用寿命，为设备的预防性维护提供重要依据，提高电力系统的运行经济性和可靠性。智能化振动售后服务杭州国洲电力科技有限公司振动监测相关产品有哪些？

在运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 状态时，要充分考虑 OLTC 运行环境对信号的影响。OLTC 通常在复杂的电磁环境和温度变化条件下运行，这些环境因素可能会对其振动信号产生干扰。例如，高温环境可能会导致变压器油的粘度发生变化，从而影响脉冲冲击力的传递特性，使振动信号的幅值和频率发生改变。此外，电磁干扰也可能会在振动信号中引入噪声，影响信号的准确性。因此，在采用 AFV 信号分析法时，需要采取相应的抗干扰措施，如滤波处理、屏蔽技术等，确保采集到的振动信号能够真实反映 OLTC 的运行状态，提高故障诊断的准确性。

OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的用户培训支持。

在运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 状态时，要注重对 OLTC 切换过程中信号变化的研究。OLTC 切换瞬间，内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生强烈的脉冲冲击力，这些冲击力迅速通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁，引发箱壁的振动。AFV 传感器在这个过程中捕捉到的振动信号，包含了 OLTC 切换时间、触头状态等重要信息。例如，当 OLTC 的切换时间变长时，振动信号的持续时间也会相应增加，信号的起始和结束特征也会发生变化。通过对这些信号变化的细致分析，我们可以准确判断 OLTC 的工作状态是否正常，及时发现潜在的故障隐患。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业合作案例。国洲电力振动影响力

GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统原理。服务的振动厂家供应

AFV信号分析法在触头磨损诊断中的应用。触头磨损是OLTC的常见故障之一，长期分合操作会导致触头表面的材料消耗、凹凸不平，进而影响接触电阻和机械稳定性。AFV信号分析法通过监测振动信号的时域特征（如峰值、上升时间）和频域特征（如高频能量分布），可以量化触头磨损程度。实验表明，当触头磨损严重时，振动信号的脉冲宽度会增大，且高频成分（>5kHz）的幅值***升高。通过建立触头磨损与振动特征的对应关系，可实现触头寿命预测以及更换周期优化。服务的振动厂家供应