研發振動聲學指紋監測

利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態監測，需要深入理解 OLTC 故障類型與振動特性之間的內在聯系。OLTC 內部的各種故障，如觸頭問題、彈簧彈性下降等，都會對其振動特性產生影響。以彈簧彈性下降為例，彈簧作為 OLTC 內部的重要部件，其彈性下降會導致機械結構的動力學特性發生改變，在切換時產生的脈沖沖擊力也會相應變化，從而使 OLTC 的振動信號發生改變。通過 AFV 傳感器對這些振動信號的長期監測和分析，我們可以建立起故障類型與振動特征之間的對應關系，實現對 OLTC 故障的早期預警和準確診斷。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的多功能集成。研發振動聲學指紋監測

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。研發振動聲紋監測安裝杭州國洲電力科技有限公司的企業愿景與使命。

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種精細、高效的途徑。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，這對其內部結構的穩定性提出了極高要求。觸頭的任何異常變化，如接觸不良、磨損加劇等，都會在 AFV 信號中留下痕跡。當觸頭接觸不良時，電流通過時會產生不穩定的電弧，這不僅會導致觸頭進一步損壞，還會使 OLTC 的振動特性發生***改變。AFV 傳感器能夠敏銳捕捉到這些信號變化，經過數據分析處理，我們可以清晰地判斷出 OLTC 的故障狀態，為設備的安全運行保駕護航。

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技術的實際應用價值。

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技術的研發背景與創新點。本地振動監測報告

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在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態時，要注重對 OLTC 切換過程中信號變化的研究。OLTC 切換瞬間，內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生強烈的脈沖沖擊力，這些沖擊力迅速通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，引發箱壁的振動。AFV 傳感器在這個過程中捕捉到的振動信號，包含了 OLTC 切換時間、觸頭狀態等重要信息。例如，當 OLTC 的切換時間變長時，振動信號的持續時間也會相應增加，信號的起始和結束特征也會發生變化。通過對這些信號變化的細致分析，我們可以準確判斷 OLTC 的工作狀態是否正常，及時發現潛在的故障隱患。研發振動聲學指紋監測