OLTC動(dòng)作時(shí)，典型聲紋振動(dòng)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)如下圖3.4所示。通過(guò)分解時(shí)域內(nèi)典型信號(hào)區(qū)間，可有效判斷OLTC驅(qū)動(dòng)電機(jī)啟動(dòng)、分接選擇器斷開(kāi)、分接選擇器閉合、切換開(kāi)關(guān)動(dòng)作、驅(qū)動(dòng)電機(jī)制動(dòng)等動(dòng)作順序，進(jìn)而分析OLTC的運(yùn)行狀態(tài)。然而，以上通過(guò)典型信號(hào)分析判斷OLTC的運(yùn)行狀態(tài)需要豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為方便監(jiān)測(cè)人員快速完成診斷任務(wù)，需通過(guò)多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線(xiàn)分析、基于時(shí)頻分布矩陣的信號(hào)比對(duì)等多種核心算法，實(shí)現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測(cè)，降低OLTC運(yùn)行的故障風(fēng)險(xiǎn)。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動(dòng) 監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)的應(yīng)用意義。無(wú)線(xiàn)振動(dòng)監(jiān)測(cè)故障

在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測(cè)中，AFV 信號(hào)分析法具有重要的應(yīng)用價(jià)值。OLTC 內(nèi)部觸頭在頻繁的分 / 合操作中，由于機(jī)械磨損和電氣腐蝕，容易出現(xiàn)各種問(wèn)題，如觸頭凹凸不平、變形等。這些問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致觸頭壓力接觸電阻和開(kāi)矩參數(shù)發(fā)生變化，進(jìn)而使 OLTC 的振動(dòng)特征發(fā)生改變。AFV 傳感器通過(guò)監(jiān)測(cè)這些振動(dòng)特征的變化，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn) OLTC 的潛在故障。例如，當(dāng)觸頭接觸電阻增大時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)在特定頻率段出現(xiàn)明顯變化。通過(guò)對(duì)這些變化的分析，我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障類(lèi)型，為設(shè)備的維護(hù)和檢修提供有力支持。電抗器振動(dòng)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監(jiān)測(cè)技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用前景。

在運(yùn)用 AFV 信號(hào)分析法對(duì) OLTC 進(jìn)行狀態(tài)判斷時(shí)，要充分認(rèn)識(shí)到 OLTC 故障類(lèi)型與振動(dòng)特性之間的緊密聯(lián)系。OLTC 內(nèi)部的故障，無(wú)論是觸頭問(wèn)題還是彈簧彈性下降，都會(huì)通過(guò)振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)出來(lái)。以觸頭磨損為例，隨著磨損程度的加深，觸頭間的接觸面積減小，接觸電阻增大，在分 / 合過(guò)程中產(chǎn)生的沖擊力也會(huì)相應(yīng)改變，從而導(dǎo)致 OLTC 振動(dòng)信號(hào)的幅值和頻率發(fā)生變化。通過(guò)對(duì) AFV 信號(hào)的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)和分析，建立起故障類(lèi)型與振動(dòng)特征之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，我們就能在 OLTC 出現(xiàn)故障的早期及時(shí)發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行處理，提高電力系統(tǒng)的可靠性。

利用 AFV 信號(hào)分析法對(duì) OLTC 進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，需要建立完善的信號(hào)分析體系。OLTC 在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)是復(fù)雜的，受到多種因素的影響。我們需要通過(guò)對(duì)大量正常和故障狀態(tài)下的 OLTC 振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集和分析，建立起故障類(lèi)型與信號(hào)特征之間的數(shù)據(jù)庫(kù)。例如，針對(duì)觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降等不同故障類(lèi)型，分別確定其對(duì)應(yīng)的振動(dòng)信號(hào)特征模式。在實(shí)際監(jiān)測(cè)中，將采集到的 OLTC 振動(dòng)信號(hào)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的模式進(jìn)行比對(duì)，通過(guò)模式識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障類(lèi)型和狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì) OLTC 的智能化監(jiān)測(cè)和管理。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監(jiān)測(cè)技術(shù)系統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)。

彈簧彈性下降的AFV信號(hào)特征識(shí)別。彈簧彈性下降的AFV信號(hào)特征識(shí)別彈簧機(jī)構(gòu)是OLTC切換動(dòng)力的關(guān)鍵部件，其彈性下降會(huì)導(dǎo)致切換時(shí)間延長(zhǎng)或動(dòng)作不到位。AFV信號(hào)分析法通過(guò)分析振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特性，可以識(shí)別彈簧老化問(wèn)題。例如，正常狀態(tài)下，OLTC切換時(shí)的振動(dòng)信號(hào)具有清晰的周期性沖擊特征；而彈簧彈性不足時(shí)，沖擊信號(hào)的間隔時(shí)間會(huì)延長(zhǎng)，且幅值降低。此外，彈簧故障還可能引發(fā)二次振動(dòng)（如機(jī)構(gòu)回彈），這些特征均可通過(guò)AFV信號(hào)的小波變換或包絡(luò)分析進(jìn)行提取。杭州國(guó)洲電力科技有限公司相關(guān)的振動(dòng)設(shè)備。國(guó)洲電力振動(dòng)監(jiān)測(cè)圖片

杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監(jiān)測(cè)技術(shù)的政策支持背景。無(wú)線(xiàn)振動(dòng)監(jiān)測(cè)故障

能量分布曲線(xiàn)

基于小波變換的聲紋振動(dòng)信號(hào)多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號(hào)經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細(xì)分量，計(jì)算各層詳細(xì)分量信號(hào)能量，可獲得信號(hào)能量分布曲線(xiàn)。比對(duì)正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線(xiàn)，可判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài)，并提取互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動(dòng)信號(hào)能量分布曲線(xiàn)比對(duì)。

時(shí)頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量分布矩陣，同時(shí)反映原始信號(hào)時(shí)域、頻域特性及能量分布。將信號(hào)時(shí)頻分布矩陣分為6個(gè)區(qū)間，計(jì)算各區(qū)間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對(duì)。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻能量矩陣。 無(wú)線(xiàn)振動(dòng)監(jiān)測(cè)故障