杭州特高压振动监测批发 国洲电力供应

AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，能够有效提高电力系统的可靠性和稳定性。OLTC 作为电力系统中的重要设备，其运行状态直接影响到电力的传输和分配。当 OLTC 出现故障时，如触头接触不良可能导致电弧产生，进而引发设备损坏和电力中断。AFV 传感器通过实时监测 OLTC 的振动信号，能够及时发现这些潜在故障。一旦检测到异常信号，系统可以迅速发出警报，并通过对信号的分析确定故障类型和位置，为维修人员提供准确的信息，缩短维修时间，减少电力系统的停电时间，保障电力供应的连续性和稳定性。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政策支持背景。杭州特高压振动监测批发

AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种全新的视角。OLTC 在运行过程中，其内部触头的分 / 合操作会产生一系列复杂的物理现象，这些现象都会反映在 AFV 信号中。触头在分 / 合过程中，由于材料的消耗和机械应力的作用，会逐渐出现凹凸不平和变形，这会导致触头压力和接触电阻发生变化，进而改变 OLTC 的振动特性。通过 AFV 传感器对 OLTC 的振动信号进行持续监测和分析，我们可以实时掌握触头的状态。一旦发现振动信号出现异常变化，就可以判断出 OLTC 可能存在触头故障，及时采取措施进行处理，确保电力系统的安全稳定运行。杭州电抗器振动监测服务工程杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的用户界面优化。

OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。

AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，基于对其内部故障与振动特性关系的深入研究。OLTC 内部触头在长期使用过程中，由于机械磨损和电气腐蚀，会出现接触电阻增大、触头压力不均匀等问题。这些问题会导致 OLTC 在切换时产生的脉冲冲击力发生变化，进而影响其振动特征。例如，当触头接触电阻增大时，切换瞬间产生的电弧能量增加，引起的振动信号幅值也会相应增大。通过 AFV 传感器对这些振动信号的监测和分析，我们可以准确判断 OLTC 是否存在触头相关故障，为设备的可靠运行提供有力保障。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标准化实施路径。

在 OLTC 的状态监测领域，AFV 信号分析法具有独特的优势。OLTC 切换时，内部机构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，形成具有特定频率和幅值特征的振动信号。这些信号如同设备运行状态的 “密码”，通过 AFV 传感器采集并运用专业的信号处理算法进行分析，我们可以解读出 OLTC 的工作模式和状态数据。例如，当 OLTC 出现电弧故障时，其振动信号会呈现出高频、高幅值的特征，与正常运行状态下的信号有明显区别。利用 AFV 信号分析法，我们能够快速准确地判断出 OLTC 的故障类型，为设备的维护和管理提供科学依据。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的全流程支持。杭州手持式多功能振动声纹技术产品功能

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综上所述，采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态，适用于带电监测/在线监测，与变压器无电气连接而不影响正常运行，有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验，成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测式，也有便携式的带电监测系统及可移动的在线重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置（在线监测式：IED，便携/手持式：主机；下文皆用IED/主机简称）、云服务器、通讯单元及供电单元构成；操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号频谱分析等多种算法，并提取故障诊断特征参量，在线状态下实现变压器OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。杭州特高压振动监测批发