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振動聲學指紋在線監測技術的科研合作背景。浙江電抗器振動監測技術應用

AFV 信號分析法基于對 OLTC 振動特性的研究來判斷其狀態。OLTC 內部觸頭在頻繁的分 / 合切換過程中，由于機械應力、化學腐蝕以及觸頭材料的消耗，不可避免地會出現凹凸不平和變形的情況。這種變化直接導致觸頭壓力、接觸電阻和開矩參數發生改變，進而使得 OLTC 的振動特征產生明顯變化。比如，觸頭磨損嚴重時，振動信號的高頻成分會增加，信號的穩定性變差。通過 AFV 傳感器持續監測這些振動特征的改變，我們就可以準確判斷 OLTC 是否處于故障狀態，及時采取相應措施，保障電力系統的穩定運行。浙江無線振動監測裝置杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的多功能集成。

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。

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種精細的技術手段。OLTC 在運行過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有獨特特征的振動信號。AFV 傳感器能夠高精度地采集這些信號，并通過先進的信號處理算法進行分析。當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，振動信號的低頻部分會出現特定的變化，如頻率降低、幅值增大。通過對這些信號特征的識別和分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障狀態，及時采取維修措施，避免因故障導致的電力系統不穩定。GZAFV-01型聲紋振動監測與診斷系統 。

綜上所述，采用聲紋振動法監測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態，適用于帶電監測/在線監測，與變壓器無電氣連接而不影響正常運行，有安裝方便、安全、可靠等優點。我公司結合多年技術預研儲備及現場技術服務經驗，成功研制出GZAFV-01型聲紋監測系統，既有固定安裝的長期在線監測式，也有便攜式的帶電監測系統及可移動的在線重癥監護式。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器、驅動電機電流傳感器、數據采集裝置（在線監測式：IED，便攜/手持式：主機；下文皆用IED/主機簡稱）、云服務器、通訊單元及供電單元構成；操控及監測數據分析軟件結合包絡分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時域信號頻譜分析等多種算法，并提取故障診斷特征參量，在線狀態下實現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態勢評價與故障類型診斷。GZAFV-01型聲紋振動監測系統的相關標準。振動監測怎么用

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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。浙江電抗器振動監測技術應用