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AFV信號分析法是一種基于振動信號監測的OLTC（有載分接開關）狀態診斷技術。其**原理是利用AFV（Acoustic Frequency Vibration）傳感器采集變壓器箱壁上的振動信號，通過分析信號的時域、頻域特征，判斷OLTC的運行狀態。OLTC在切換過程中，內部機構（如觸頭、彈簧、傳動裝置）的運動會產生機械沖擊和摩擦振動，這些振動信號通過靜觸頭或變壓器油傳遞至箱壁。由于不同故障（如觸頭磨損、彈簧老化、電弧放電）會導致振動特征的變化，因此AFV信號分析法能夠有效識別OLTC的早期故障，為預防性維護提供依據。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經濟效益分析。杭州國洲電力科技有限公司振動共同合作

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種全新的視角。OLTC 在運行過程中，其內部觸頭的分 / 合操作會產生一系列復雜的物理現象，這些現象都會反映在 AFV 信號中。觸頭在分 / 合過程中，由于材料的消耗和機械應力的作用，會逐漸出現凹凸不平和變形，這會導致觸頭壓力和接觸電阻發生變化，進而改變 OLTC 的振動特性。通過 AFV 傳感器對 OLTC 的振動信號進行持續監測和分析，我們可以實時掌握觸頭的狀態。一旦發現振動信號出現異常變化，就可以判斷出 OLTC 可能存在觸頭故障，及時采取措施進行處理，確保電力系統的安全穩定運行。GZAF-1000T系列電抗器振動振動怎么用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未來發展趨勢。

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。

AFV 信號分析法的關鍵在于準確監測 OLTC 的 AFV 信號，從而獲取其狀態數據和工作模式。OLTC 切換時產生的脈沖沖擊力，如同設備運行狀態的 “信使”，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有特定特征的振動信號。我們利用 AFV 傳感器對這些信號進行采集和分析，能夠獲取 OLTC 的切換時間、觸頭狀態等重要信息。當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，其振動信號的頻譜會發生明顯變化，某些特定頻率的幅值會增大。通過對這些信號特征的識別和分析，我們可以迅速判斷出 OLTC 的故障類型，為設備的維護和檢修提供明確方向。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快速響應機制。

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。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。智能振動聲學指紋概念

GZAFV-01型聲紋振動監測系統的相關特點、參數和配置。杭州國洲電力科技有限公司振動共同合作

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。 杭州國洲電力科技有限公司振動共同合作