斷路器振動聲學指紋圖譜

彈簧彈性下降的AFV信號特征識別。彈簧彈性下降的AFV信號特征識別彈簧機構是OLTC切換動力的關鍵部件，其彈性下降會導致切換時間延長或動作不到位。AFV信號分析法通過分析振動信號的時頻特性，可以識別彈簧老化問題。例如，正常狀態下，OLTC切換時的振動信號具有清晰的周期性沖擊特征；而彈簧彈性不足時，沖擊信號的間隔時間會延長，且幅值降低。此外，彈簧故障還可能引發二次振動（如機構回彈），這些特征均可通過AFV信號的小波變換或包絡分析進行提取。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政策支持背景。斷路器振動聲學指紋圖譜

4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態信息鏈接入口，可掃碼讀取設備在線監測歷史數據及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備，讀取設備ID信息，通過站內網絡（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務器，向服務器請求該設備的詳細信息，以及詳細的運行狀態，測試信息等。4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量，進行數據的多參量融合分析，形成基于多源數據的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發現在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州振動市場價格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。

AFV信號分析法AFV信號分析法是采用AFV傳感器監測AFV信號，獲得OLTC的狀態數據和工作模式，從而對其狀態進行判斷的方法。OLTC在切換時，其內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦都會產生脈沖沖擊力，該信號會通過靜觸頭或變壓器油傳到變壓器箱壁上。傳到變壓器外殼上的振動是內部多種激勵現象的響應，包含著大量的設備機械狀態數據。OLTC的故障類型與其振動特性的變化存在著緊密關系，通過對AFV信號的監測和診斷，即可判斷出OLTC切換時間的變化、觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降和電弧等故障，從而可以診斷出OLTC處于正常狀態或是故障狀態。觸頭在分/合的切換過程中，由于伴隨著機械、化學、頭材料消耗，造成觸頭凹凸不平和變形，從而引起觸頭壓力接觸電阻和開矩參數的變化，使得OLTC的振動特征也隨之改變。

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行業應用前景。

變壓器在生產、運輸、安裝過程中或在短路電流作用下，均會使繞組及鐵芯壓緊程度降低，繞組及鐵芯故障分別約占變壓器整體故障的36%和4%，對變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩定運行產生巨大威脅。繞組故障主要包括絕緣老化、受潮、匝間或繞組間短路、斷路及機械損傷等，以上故障類型均可能導致繞組變形。傳統的繞組變形監測方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*適用于離線或停電監測。鐵芯典型故障包括壓鐵松動、接地不良、夾件松動或損傷，常用監測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監測。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統功能特點。特高壓GIS振動聲學指紋原理

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。斷路器振動聲學指紋圖譜

4.1.9智能分析功能：軟件內置典型故障特征的數據庫，可與監測數據進行比對，通過信號波形、時間長度和幅值等特征值，診斷分析故障類型；也可添加新監測數據，方便后期橫向、縱向比較；可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存，便于對該廠家、型號的變壓器監測數據曲線進行比對分析。4.1.10具有報表分析功能，自動計算并保存重合度、動作時間、能量分布、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數等特征參量，并生成分析報表。4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動信號及驅動電機電流信號，完成OLTC信號包絡、ATF圖譜等分析，完成繞組及鐵芯振動信號頻譜分析及參數計算，根據傳輸層要求統一通訊接口及數據結構，根據平臺層及應用層要求上傳分析結果。斷路器振動聲學指紋圖譜