電流信號分析法驅動電機電流信號的出現與消失可作為驅動電機運行與停止的標志，因此可選擇電流信號持續時間作為OLTC動作的持續時間，此數據也是機械狀態診斷的重要特征量，開關動作若出現持續時間過短或過長的現象，則表明切換過程中可能出現某種異常。彈簧儲能過程是OLTC切換過程中諸多重要事件之一，當儲能彈簧儲能過程中存在機械卡澀或彈簧性能改變等現象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，使驅動電機的轉速發生變化，從而使驅動電機電流發生變化。因此，通過監測驅動電動機電流信號就可以了解OLTC驅動機構的工作情況，以及部件的磨損、卡澀、潤滑、同步性等情況，用以判斷OLTC儲能彈簧性能改變或儲能過程中是否存在卡澀等故障。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用戶培訓支持。具備振動服務至上

在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態時，要注重對 OLTC 切換過程中信號變化的研究。OLTC 切換瞬間，內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生強烈的脈沖沖擊力，這些沖擊力迅速通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，引發箱壁的振動。AFV 傳感器在這個過程中捕捉到的振動信號，包含了 OLTC 切換時間、觸頭狀態等重要信息。例如，當 OLTC 的切換時間變長時，振動信號的持續時間也會相應增加，信號的起始和結束特征也會發生變化。通過對這些信號變化的細致分析，我們可以準確判斷 OLTC 的工作狀態是否正常，及時發現潛在的故障隱患。杭州國洲電力振動聲紋產品參數GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的高靈敏度檢測和早期隱患捕捉。

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。

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。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的智能評估和故障預警。

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。 杭州國洲電力科技有限公司的企業發展歷程與技術創新成果。智能化振動系列

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多場景適用性。具備振動服務至上

GZAFV-01T子系統的原理◆監測原理OLTC在切換的過程中伴隨著機械振動，在線監測技術主要利用AFV和驅動電機電流的信號分析法綜合對OLTC狀態進行診斷。根據AFV信號波譜的異常分析其狀態，結合驅動電機電流分析技術，監測能夠覆蓋檔位聯接、時間序列、控制繼電器、驅動電機、制動器、潤滑、線性、電弧、過熱和焦炭、電氣節點磨損、過渡阻抗等11個項目。較傳統停電檢修方式，在線監測法針對的故障類型更加***，而且在帶電運行時也能夠迅速有效反映OLTC運行狀態。具備振動服務至上