AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，基于对其内部物理过程的深入理解。OLTC 内部触头在分 / 合过程中，不仅会受到机械应力的作用，还会受到电气因素的影响，如电弧的产生。这些因素会导致触头材料的消耗和变形，进而改变 OLTC 的振动特性。当触头出现接触不良时，电弧产生的频率和能量会增加，引起的振动信号也会更加复杂。AFV 传感器能够准确捕捉到这些信号变化，通过对信号的分析处理，我们可以判断 OLTC 的故障类型和严重程度，为设备的维护和管理提供科学指导，提高电力系统的运行效率。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术方案。特高压GIS振动声学指纹监测参数
AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种精细的技术手段。OLTC 在运行过程中，内部机械部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁，形成具有独特特征的振动信号。AFV 传感器能够高精度地采集这些信号，并通过先进的信号处理算法进行分析。当 OLTC 出现弹簧弹性下降的故障时，振动信号的低频部分会出现特定的变化，如频率降低、幅值增大。通过对这些信号特征的识别和分析，我们可以准确判断 OLTC 的故障状态，及时采取维修措施，避免因故障导致的电力系统不稳定。电抗器振动声纹监测价格声学指纹振动监测产品有哪些？
GZAFV-01T子系统的原理◆监测原理OLTC在切换的过程中伴随着机械振动，在线监测技术主要利用AFV和驱动电机电流的信号分析法综合对OLTC状态进行诊断。根据AFV信号波谱的异常分析其状态，结合驱动电机电流分析技术，监测能够覆盖档位联接、时间序列、控制继电器、驱动电机、制动器、润滑、线性、电弧、过热和焦炭、电气节点磨损、过渡阻抗等11个项目。较传统停电检修方式，在线监测法针对的故障类型更加***，而且在带电运行时也能够迅速有效反映OLTC运行状态。
变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中，由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁，可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。
OLTC切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号，信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，从而使驱动电机电流发生变化。因此，可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析，可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。 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政策支持背景。
信号包络分析
为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析
信号包络重合度比对分析
信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 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市场需求分析。研发的振动厂家报价
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变压器/电抗器（下文皆用“变压器”简称）在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关（下文皆用OLTC简称）、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分，三者故障率总和占变压器整体故障70%左右，而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。特高压GIS振动声学指纹监测参数
