名優振動方案

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。通過分解時域內典型信號區間，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。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便監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。GZAFV-01系統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OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期隱患監測，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測服務的客戶滿意度調查。名優振動方案

二、相關標準1、GB/T4208外殼防護等級（IP代碼）；2、GB/T10230.1分接開關第1部分：性能要求和試驗方法；3、GB/T10230.2分接開關第2部分：應用導則；4、DL/T265變壓器有載分接開關現場試驗導則；5、DL/T574變壓器分接開關運行維修導則；6、DL/T846.8-2017高電壓測試設備通用技術條件第8部分：有載分接開關測試儀；7、DL/T860變電站通信網絡和系統；8、DL/T1430變電設備在線監測與診斷系統技術導則；9、DL/T1432.1變電設備在線監測與診斷裝置檢驗規范第1部分：通用檢驗規范；10、DL/T1538電力變壓器用真空有載分接開關使用導則；國洲電力振動前景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推廣策略。

GIS在運行過程中除了機械故障會導致異常振動外，放電性故障（如絕緣子內部缺陷、螺絲松動懸浮電位放電、毛刺前列放電及金屬微粒放電等）也會導致聲紋振動信號的產生。因此，通過深入研究GIS外殼聲紋振動信號的特點，分析其信號特征，可發現GIS機械性故障及放電性故障，具有監測***、監測結果互相補充的特點。開展基于聲紋振動的狀態監測，可在在線狀態下及時發現開關設備的潛在故障，并及時預警，從而延長設備使用壽命，提高電網運行的可靠性。我公司以聲紋振動的監測為主，結合電流、位移等其他狀態量，開發故障診斷算法并提取相關特征參量，研制完成的監測系統適用于開關設備的帶電監測、在線監測（長期固定式、短期移動式）及疑似故障診斷。

其中，l**信號遞歸圖中斜對角線的長度，P(l)**對角線長度為l的對角線的條數，Im**斜對角線的最小長度。DET值是一個介于0和I之間的數，對于正常運行的GIS而言，其機械結構確定性很高，其DET值接近1。(6)能量相似度(EDR):能量相似度分析用于衡量不同負載條件下各個監測點的振動能量相似性,振動能量分布特性的改變能夠反映GIS內部機械結構的變化，其定義的公式如下：EDR=1Mi=1Mvi-μ×100%其中，vi為各頻率信號歸一化能量，μ為能量平均值。能量相似度分析通過對比測量信號的能量與目標能量差異來判斷GIS振動是否異常。當某個測點的EDR值突然變大，這意味著該測點附近的機械結構可能出現異常。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支持背景。

在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態時，要充分考慮 OLTC 運行環境對信號的影響。OLTC 通常在復雜的電磁環境和溫度變化條件下運行，這些環境因素可能會對其振動信號產生干擾。例如，高溫環境可能會導致變壓器油的粘度發生變化，從而影響脈沖沖擊力的傳遞特性，使振動信號的幅值和頻率發生改變。此外，電磁干擾也可能會在振動信號中引入噪聲，影響信號的準確性。因此，在采用 AFV 信號分析法時，需要采取相應的抗干擾措施，如濾波處理、屏蔽技術等，確保采集到的振動信號能夠真實反映 OLTC 的運行狀態，提高故障診斷的準確性。杭州國洲電力科技有限公司有哪些聲學指紋振動監測產品？校驗振動常用知識

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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。名優振動方案