OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內(nèi)典型信號區(qū)間，可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析OLTC的運行狀態(tài)。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態(tài)需要豐富的實踐經(jīng)驗，為方便監(jiān)測人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實現(xiàn)OLTC***、有效、準確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測，降低OLTC運行的故障風險。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測功能的高精度與可靠性。杭州特高壓振動監(jiān)測產(chǎn)品型號

OLTC 的安全穩(wěn)定運行對電力系統(tǒng)至關重要，AFV 信號分析法是保障其運行的有力手段。OLTC 切換時，內(nèi)部機械部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，形成振動信號。這些信號中蘊含著 OLTC 的機械狀態(tài)信息，如觸頭的接觸情況、彈簧的彈性等。通過 AFV 傳感器對這些信號的監(jiān)測和分析，我們可以實時了解 OLTC 的運行狀態(tài)。當 OLTC 出現(xiàn)故障時，如觸頭接觸不良或彈簧彈性下降，振動信號會呈現(xiàn)出特定的變化模式。利用這些模式，我們可以快速準確地診斷出故障類型，采取相應的維修措施，確保 OLTC 的正常運行，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。杭州特高壓振動監(jiān)測產(chǎn)品型號杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術系統(tǒng)的多功能集成。

電弧故障的AFV信號診斷方法。OLTC在切換過程中可能產(chǎn)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(chǎn)生高頻電磁噪聲和機械振動。AFV信號分析法通過監(jiān)測振動信號中的高頻突發(fā)成分（如10kHz以上的瞬態(tài)脈沖），可以判斷電弧發(fā)生的強度和頻率。此外，電弧振動信號通常具有非平穩(wěn)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(tǒng)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(yōu)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(tài)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(xiàn)長期監(jiān)測，非常適合智能電網(wǎng)中的在線狀態(tài)評估。

變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態(tài)振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動。其中，由冷卻系統(tǒng)引起的基本振動頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內(nèi)容。變壓器內(nèi)部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。

OLTC切換過程中，分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產(chǎn)生聲紋振動信號，信號包含觸頭分合狀態(tài)、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息，可反映OLTC結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發(fā)生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現(xiàn)象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，從而使驅動電機電流發(fā)生變化。因此，可通過監(jiān)測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析，可更加有效的評價OLTC在線運行狀態(tài)下的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷。 杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)簡介與主要技術優(yōu)勢。

AFV 信號分析法基于對 OLTC 振動特性的研究來判斷其狀態(tài)。OLTC 內(nèi)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(xiàn)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(shù)發(fā)生改變，進而使得 OLTC 的振動特征產(chǎn)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(wěn)定性變差。通過 AFV 傳感器持續(xù)監(jiān)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(tài)，及時采取相應措施，保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的政策支持背景。國洲電力振動監(jiān)測計算公式

GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的高靈敏度檢測和早期隱患捕捉。杭州特高壓振動監(jiān)測產(chǎn)品型號

能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態(tài)，并提取互相關系數(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)的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區(qū)間，計算各區(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。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 杭州特高壓振動監(jiān)測產(chǎn)品型號