手持式多功能振動聲學指紋來電

綜上所述，采用聲紋振動法監測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態，適用于帶電監測/在線監測，與變壓器無電氣連接而不影響正常運行，有安裝方便、安全、可靠等優點。我公司結合多年技術預研儲備及現場技術服務經驗，成功研制出GZAFV-01型聲紋監測系統，既有固定安裝的長期在線監測式，也有便攜式的帶電監測系統及可移動的在線重癥監護式。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器、驅動電機電流傳感器、數據采集裝置（在線監測式：IED，便攜/手持式：主機；下文皆用IED/主機簡稱）、云服務器、通訊單元及供電單元構成；操控及監測數據分析軟件結合包絡分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時域信號頻譜分析等多種算法，并提取故障診斷特征參量，在線狀態下實現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態勢評價與故障類型診斷。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)監測和綜合分析。手持式多功能振動聲學指紋來電

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。特高壓振動聲紋監測系統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合作案例。

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。

變壓器/電抗器（下文皆用“變壓器”簡稱）在電力系統中起到電壓變換、電能分配等重要作用，其安全穩定運行對確保供電可靠性具有重要意義。有載分接開關（下文皆用OLTC簡稱）、繞組及鐵芯是變壓器的重要組成部分，三者故障率總和占變壓器整體故障70%左右，而傳統預防性試驗有試驗周期長、影響變壓器正常運行、耗費人力物力等缺點。開展基于聲學指紋的狀態監測，可在在線狀態下及時發現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的潛在故障，并及時預警，從而延長變壓器使用壽命，提高電網運行的可靠性。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的節能效益分析。

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用，基于對其內部物理過程的深入理解。OLTC 內部觸頭在分 / 合過程中，不僅會受到機械應力的作用，還會受到電氣因素的影響，如電弧的產生。這些因素會導致觸頭材料的消耗和變形，進而改變 OLTC 的振動特性。當觸頭出現接觸不良時，電弧產生的頻率和能量會增加，引起的振動信號也會更加復雜。AFV 傳感器能夠準確捕捉到這些信號變化，通過對信號的分析處理，我們可以判斷 OLTC 的故障類型和嚴重程度，為設備的維護和管理提供科學指導，提高電力系統的運行效率。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。杭州振動聲紋監測技術說明

GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的智能評估和故障預警。手持式多功能振動聲學指紋來電

ZAFV-01T子系統采用小型化設計，集成式架構，單元內綜合電機電流及AFV的信號監測功能，可監測OLTC的完整動作過程和振動狀況；可外接電流傳感器（CT卡鉗式），獲取電機電流信號。裝置提供RS485接口，對外通信和傳送監測數據。GZAFV-01T子系統包括數據服務器，通信模塊、AFV、電流傳感器，數據采集模塊，供電模塊。通過吸附在變壓器外壁上的3個AFV傳感器獲取AFV信號和1個電流傳感器獲取驅動電機電流信號，經現場的IED通過4G/5G無線傳送模塊傳送至平臺層數據服務器進行存儲，通過操控及監測數據分析軟件進行在線監測及診斷分析。手持式多功能振動聲學指紋來電