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服務的客戶成功案例。GZPD-4D系列振動聲紋銷售方法

AFV 信號分析法的關鍵在于通過對 OLTC 振動信號的監測和分析，獲取其狀態數據和工作模式。OLTC 切換時，內部主要機構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，在箱壁上形成振動響應。這些振動響應包含了 OLTC 內部多種激勵現象的信息，如觸頭的分 / 合狀態、彈簧的彈性等。AFV 傳感器采集這些振動信號，并運用專業的分析方法提取其中的特征參數。當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，特征參數中的某些指標，如振動信號的峰峰值、有效值等會發生明顯變化。通過對這些變化的判斷，我們可以準確診斷出 OLTC 的故障狀態，為設備的運行維護提供科學依據。服務的振動性能杭州國洲電力科技有限公司有哪些聲學指紋振動監測產品？

OLTC是在勵磁狀態下，通過改變繞組分接位置實現電網的有載調壓，起到穩定負載電壓、調節無功潮流、增加電網靈活度等重要作用。它是調壓變壓器中***的可動部件、關鍵部件之一。國際大電網委員會(GIGRE)等國內外統計結果表明（下圖1所示），OLTC故障占變壓器總體故障的30%以上，各類故障影響變壓器及整個電網的安全穩定運行，嚴重時更會導致大面積停電、電氣火災等事故。OLTC的故障模式有多種，具體包括傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操作機構失靈造成的拒動或滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。根據國家電網設備部發布的《設備管理重點工作任務》，2020年度需完成382臺換流變OLTC隱患整改，加快消除故障隱患。因此，實施OLTC在線監測與故障診斷不僅對確保變壓器及整個電網安全穩定運行具有重要的現實意義，也是今后的發展方向。

OLTC故障模式：傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操控機構失靈造成的拒動和滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。機械故障是OLTC的主要故障類型，它可損壞OLTC和變壓器，影響電力系統的正常安全運行并造成嚴重后果。因此對OLTC帶電運行中的機械性能進行在線監測，可預知故障可能性和判別故障類型，對電力系統安全運行具有重要的現實意義。

變壓器故障中有40%的事故是由于OLTC故障引起的。目前對OLTC狀態監測采用的是停電檢修的方式，根據一定的狀態檢修周期，對OLTC進行大規模的部件檢查、清洗和更換，但是停電檢修存在著以下很明顯的缺陷：◆必須中斷供電，影響同戶用電，造成一定的經濟損失。◆在狀態檢修周期間隔階段，OLTC的故障不易發現，引起供電事故的可能性大。◆傳統停電檢修方式對OLTC工作順序發生變化的故障無法監測，如切換開關等部件的動作順序和時間配合是否正確，以及切換過程是否存在卡塞和觸頭切換不到位等。 GZAFV-01型聲紋振動監測系統的概述。

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用，基于對其內部故障與振動特性關系的深入研究。OLTC 內部觸頭在長期使用過程中，由于機械磨損和電氣腐蝕，會出現接觸電阻增大、觸頭壓力不均勻等問題。這些問題會導致 OLTC 在切換時產生的脈沖沖擊力發生變化，進而影響其振動特征。例如，當觸頭接觸電阻增大時，切換瞬間產生的電弧能量增加，引起的振動信號幅值也會相應增大。通過 AFV 傳感器對這些振動信號的監測和分析，我們可以準確判斷 OLTC 是否存在觸頭相關故障，為設備的可靠運行提供有力保障。杭州國洲電力科技有限公司的企業愿景與使命。杭州國洲電力科技有限公司振動技術怎么樣

GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統聲紋振動監測與診斷技術的應用意義。GZPD-4D系列振動聲紋銷售方法

利用 AFV 信號分析法監測 OLTC 狀態時，需深入理解信號的產生與傳播機制。OLTC 切換時，內部機構部件的運動撞擊和摩擦是產生 AFV 信號的根源。這些脈沖沖擊力通過變壓器油這一介質，以振動波的形式傳遞到變壓器箱壁。箱壁上的振動響應包含了 OLTC 內部多種激勵現象的信息，就如同一個信息寶庫。我們通過 AFV 傳感器采集這些振動信號，并運用專業的分析算法，能夠從中提取出與 OLTC 故障類型相關的特征參數。例如，當彈簧彈性下降時，振動信號的低頻部分會出現特定的變化模式，依據這些模式，我們就能準確診斷出 OLTC 的故障類型，提前進行維修，避免故障擴大。GZPD-4D系列振動聲紋銷售方法