AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种精细的技术手段。OLTC 在运行过程中,内部机械部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力,通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁,形成具有独特特征的振动信号。AFV 传感器能够高精度地采集这些信号,并通过先进的信号处理算法进行分析。当 OLTC 出现弹簧弹性下降的故障时,振动信号的低频部分会出现特定的变化,如频率降低、幅值增大。通过对这些信号特征的识别和分析,我们可以准确判断 OLTC 的故障状态,及时采取维修措施,避免因故障导致的电力系统不稳定。GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关特点、参数和配置。杭州变压器振动声纹市场报价
GZAFV-01T子系统的原理◆监测原理OLTC在切换的过程中伴随着机械振动,在线监测技术主要利用AFV和驱动电机电流的信号分析法综合对OLTC状态进行诊断。根据AFV信号波谱的异常分析其状态,结合驱动电机电流分析技术,监测能够覆盖档位联接、时间序列、控制继电器、驱动电机、制动器、润滑、线性、电弧、过热和焦炭、电气节点磨损、过渡阻抗等11个项目。较传统停电检修方式,在线监测法针对的故障类型更加***,而且在带电运行时也能够迅速有效反映OLTC运行状态。杭州变压器振动声学指纹推荐杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的市场需求分析。
AFV信号分析法在触头磨损诊断中的应用。触头磨损是OLTC的常见故障之一,长期分合操作会导致触头表面的材料消耗、凹凸不平,进而影响接触电阻和机械稳定性。AFV信号分析法通过监测振动信号的时域特征(如峰值、上升时间)和频域特征(如高频能量分布),可以量化触头磨损程度。实验表明,当触头磨损严重时,振动信号的脉冲宽度会增大,且高频成分(>5kHz)的幅值***升高。通过建立触头磨损与振动特征的对应关系,可实现触头寿命预测以及更换周期优化。
信号包络分析
为提高在线监测的准确度,GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号,然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析,简化并反映原始信号特征,便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题,因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析
信号包络重合度比对分析
信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析,更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对,GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数:◆接近1时,OLTC接近正常运行状态。◆接近0时,OLTC可能存在故障。 GZAFV-01型声纹振动监测系统(变压器、电抗器)监测和综合分析。
变压器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下,均会使绕组及铁芯压紧程度降低,绕组及铁芯故障分别约占变压器整体故障的36%和4%,对变压器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等,以上故障类型均可能导致绕组变形。传统的绕组变形监测方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI),以上方法*适用于离线或停电监测。铁芯典型故障包括压铁松动、接地不良、夹件松动或损伤,常用监测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。杭州国洲电力科技有限公司的振动监测标准。杭州具备振动商家
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电弧故障的AFV信号诊断方法。OLTC在切换过程中可能产生电弧,尤其是在触头接触不良或绝缘劣化的情况下。电弧不仅会加速触头烧蚀,还会产生高频电磁噪声和机械振动。AFV信号分析法通过监测振动信号中的高频突发成分(如10kHz以上的瞬态脉冲),可以判断电弧发生的强度和频率。此外,电弧振动信号通常具有非平稳特性,需结合短时傅里叶变换(STFT)或希尔伯特-黄变换(HHT)进行时频分析,以提高诊断灵敏度。与传统检测方法(如油色谱分析、红外测温)相比,AFV信号分析法具有实时性强、灵敏度高、无需停电等优势。油色谱分析虽能检测绝缘劣化,但无法直接反映机械故障;而AFV信号可直接捕捉OLTC的机械状态变化。此外,AFV传感器安装简便,通常只需在变压器外壳布置少量测点即可实现长期监测,非常适合智能电网中的在线状态评估。杭州变压器振动声纹市场报价
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