斷路器振動聲紋監測重要性

GZAFV-01T子系統的原理◆監測原理OLTC在切換的過程中伴隨著機械振動，在線監測技術主要利用AFV和驅動電機電流的信號分析法綜合對OLTC狀態進行診斷。根據AFV信號波譜的異常分析其狀態，結合驅動電機電流分析技術，監測能夠覆蓋檔位聯接、時間序列、控制繼電器、驅動電機、制動器、潤滑、線性、電弧、過熱和焦炭、電氣節點磨損、過渡阻抗等11個項目。較傳統停電檢修方式，在線監測法針對的故障類型更加***，而且在帶電運行時也能夠迅速有效反映OLTC運行狀態。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兼容性分析。斷路器振動聲紋監測重要性

信號包絡分析

為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析

信號包絡重合度比對分析

信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關系數：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態。◆接近0時，OLTC可能存在故障。 高壓開關振動聲學指紋特點什么是聲學指紋振動監測？

運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態，需要關注 OLTC 在切換時的每一個細節。OLTC 切換時，內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，是 AFV 信號的主要來源。這些沖擊力通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，在箱壁上引起的振動響應是多種激勵現象的綜合體現。我們通過對 AFV 信號的精確監測和深入分析，能夠獲取 OLTC 的詳細狀態信息。比如，當 OLTC 出現觸頭開矩參數異常時，其振動信號的相位和頻率會發生特定變化，利用這些變化特征，我們可以準確診斷出 OLTC 的故障類型，及時進行修復，避免因 OLTC 故障引發電力系統事故。

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。聲紋振動監測具體知識介紹。

OLTC是在勵磁狀態下，通過改變繞組分接位置實現電網的有載調壓，起到穩定負載電壓、調節無功潮流、增加電網靈活度等重要作用。它是調壓變壓器中***的可動部件、關鍵部件之一。國際大電網委員會(GIGRE)等國內外統計結果表明（下圖1所示），OLTC故障占變壓器總體故障的30%以上，各類故障影響變壓器及整個電網的安全穩定運行，嚴重時更會導致大面積停電、電氣火災等事故。OLTC的故障模式有多種，具體包括傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操作機構失靈造成的拒動或滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。根據國家電網設備部發布的《設備管理重點工作任務》，2020年度需完成382臺換流變OLTC隱患整改，加快消除故障隱患。因此，實施OLTC在線監測與故障診斷不僅對確保變壓器及整個電網安全穩定運行具有重要的現實意義，也是今后的發展方向。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統相關標準。高壓振動監測說明書

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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8層分解后產生第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。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態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個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 斷路器振動聲紋監測重要性