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振動監測性能指標

來源: 發布時間:2025-05-10

ZAFV-01T子系統采用小型化設計,集成式架構,單元內綜合電機電流及AFV的信號監測功能,可監測OLTC的完整動作過程和振動狀況;可外接電流傳感器(CT卡鉗式),獲取電機電流信號。裝置提供RS485接口,對外通信和傳送監測數據。GZAFV-01T子系統包括數據服務器,通信模塊、AFV、電流傳感器,數據采集模塊,供電模塊。通過吸附在變壓器外壁上的3個AFV傳感器獲取AFV信號和1個電流傳感器獲取驅動電機電流信號,經現場的IED通過4G/5G無線傳送模塊傳送至平臺層數據服務器進行存儲,通過操控及監測數據分析軟件進行在線監測及診斷分析。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主要特性解析。振動監測性能指標

振動監測性能指標,振動

AFV 信號分析法的關鍵在于準確監測 OLTC 的 AFV 信號,從而獲取其狀態數據和工作模式。OLTC 切換時產生的脈沖沖擊力,如同設備運行狀態的 “信使”,通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁,形成具有特定特征的振動信號。我們利用 AFV 傳感器對這些信號進行采集和分析,能夠獲取 OLTC 的切換時間、觸頭狀態等重要信息。當 OLTC 出現觸頭磨損故障時,其振動信號的頻譜會發生明顯變化,某些特定頻率的幅值會增大。通過對這些信號特征的識別和分析,我們可以迅速判斷出 OLTC 的故障類型,為設備的維護和檢修提供明確方向。在線振動監測安裝GZAFV-01型聲紋振動監測系統的基本功能。

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在 OLTC 的狀態監測領域,AFV 信號分析法具有獨特的優勢。OLTC 切換時,內部機構部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力,通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁,形成具有特定頻率和幅值特征的振動信號。這些信號如同設備運行狀態的 “密碼”,通過 AFV 傳感器采集并運用專業的信號處理算法進行分析,我們可以解讀出 OLTC 的工作模式和狀態數據。例如,當 OLTC 出現電弧故障時,其振動信號會呈現出高頻、高幅值的特征,與正常運行狀態下的信號有明顯區別。利用 AFV 信號分析法,我們能夠快速準確地判斷出 OLTC 的故障類型,為設備的維護和管理提供科學依據。

電弧故障的AFV信號診斷方法。OLTC在切換過程中可能產生電弧,尤其是在觸頭接觸不良或絕緣劣化的情況下。電弧不僅會加速觸頭燒蝕,還會產生高頻電磁噪聲和機械振動。AFV信號分析法通過監測振動信號中的高頻突發成分(如10kHz以上的瞬態脈沖),可以判斷電弧發生的強度和頻率。此外,電弧振動信號通常具有非平穩特性,需結合短時傅里葉變換(STFT)或希爾伯特-黃變換(HHT)進行時頻分析,以提高診斷靈敏度。與傳統檢測方法(如油色譜分析、紅外測溫)相比,AFV信號分析法具有實時性強、靈敏度高、無需停電等優勢。油色譜分析雖能檢測絕緣劣化,但無法直接反映機械故障;而AFV信號可直接捕捉OLTC的機械狀態變化。此外,AFV傳感器安裝簡便,通常只需在變壓器外殼布置少量測點即可實現長期監測,非常適合智能電網中的在線狀態評估。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定制化解決方案。

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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。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市場需求分析。杭州國洲電力振動監測作用

GZAFV-01型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統相關標準。振動監測性能指標

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。振動監測性能指標

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