浙江GZAF-1000S系列高壓開關振動聲學指紋的概述

利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態監測，需要建立完善的信號分析體系。OLTC 在運行過程中產生的振動信號是復雜的，受到多種因素的影響。我們需要通過對大量正常和故障狀態下的 OLTC 振動信號進行采集和分析，建立起故障類型與信號特征之間的數據庫。例如，針對觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降等不同故障類型，分別確定其對應的振動信號特征模式。在實際監測中，將采集到的 OLTC 振動信號與數據庫中的模式進行比對，通過模式識別技術準確判斷 OLTC 的故障類型和狀態，實現對 OLTC 的智能化監測和管理。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市場需求分析。浙江GZAF-1000S系列高壓開關振動聲學指紋的概述

OLTC 的正常運行對電力系統的穩定性至關重要，而 AFV 信號分析法是保障其穩定運行的重要工具。OLTC 在切換過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦會產生復雜的振動信號，這些信號蘊含著豐富的設備健康信息。通過 AFV 傳感器監測這些信號，我們可以實時了解 OLTC 的工作狀態。例如，當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，其振動信號的阻尼特性會發生改變，信號的衰減速度與正常狀態不同。借助 AFV 信號分析法，我們能夠準確捕捉到這些細微變化，及時發現故障隱患，采取針對性的維修措施，確保 OLTC 始終處于良好的運行狀態。具備振動聲學指紋功能特性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可擴展性。

在運用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態判斷時，要充分認識到 OLTC 故障類型與振動特性之間的緊密聯系。OLTC 內部的故障，無論是觸頭問題還是彈簧彈性下降，都會通過振動信號表現出來。以觸頭磨損為例，隨著磨損程度的加深，觸頭間的接觸面積減小，接觸電阻增大，在分 / 合過程中產生的沖擊力也會相應改變，從而導致 OLTC 振動信號的幅值和頻率發生變化。通過對 AFV 信號的長期監測和分析，建立起故障類型與振動特征之間的對應關系，我們就能在 OLTC 出現故障的早期及時發現并進行處理，提高電力系統的可靠性。

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。 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。

變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動。其中，由冷卻系統引起的基本振動頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內容。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。

OLTC切換過程中，分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產生聲紋振動信號，信號包含觸頭分合狀態、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息，可反映OLTC結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，從而使驅動電機電流發生變化。因此，可通過監測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析，可更加有效的評價OLTC在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。 GZAFV-01型聲紋振動監測與診斷系統 。智能化振動聲學指紋的技術說明

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安全性設計。浙江GZAF-1000S系列高壓開關振動聲學指紋的概述

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。 浙江GZAF-1000S系列高壓開關振動聲學指紋的概述