杭州手持式多功能振動聲紋操作

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聲學指紋在線監測技術的行業應用前景。杭州手持式多功能振動聲紋操作

電弧故障的AFV信號診斷方法。OLTC在切換過程中可能產生電弧，尤其是在觸頭接觸不良或絕緣劣化的情況下。電弧不僅會加速觸頭燒蝕，還會產生高頻電磁噪聲和機械振動。AFV信號分析法通過監測振動信號中的高頻突發成分（如10kHz以上的瞬態脈沖），可以判斷電弧發生的強度和頻率。此外，電弧振動信號通常具有非平穩特性，需結合短時傅里葉變換（STFT）或希爾伯特-黃變換（HHT）進行時頻分析，以提高診斷靈敏度。與傳統檢測方法（如油色譜分析、紅外測溫）相比，AFV信號分析法具有實時性強、靈敏度高、無需停電等優勢。油色譜分析雖能檢測絕緣劣化，但無法直接反映機械故障；而AFV信號可直接捕捉OLTC的機械狀態變化。此外，AFV傳感器安裝簡便，通常只需在變壓器外殼布置少量測點即可實現長期監測，非常適合智能電網中的在線狀態評估。浙江便攜式一體機振動常見問題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標準對比。

AFV 信號分析法的關鍵在于通過對 OLTC 振動信號的監測和分析，獲取其狀態數據和工作模式。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，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，在箱壁上形成振動響應。這些振動響應包含了 OLTC 內部多種激勵現象的信息，如觸頭的分 / 合狀態、彈簧的彈性等。AFV 傳感器采集這些振動信號，并運用專業的分析方法提取其中的特征參數。當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，特征參數中的某些指標，如振動信號的峰峰值、有效值等會發生明顯變化。通過對這些變化的判斷，我們可以準確診斷出 OLTC 的故障狀態，為設備的運行維護提供科學依據。

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。GZAFV-01型聲紋振動監測與診斷系統 。

GZAFV-01系統的功能特點4.1基本功能4.1.1支持多通道信號同步實時地采集、顯示及分析。4.1.2具有時間觸發和電流觸發功能，可手動選擇信號觸發方式。4.1.3可將任意兩次測量的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度。4.1.4具有先進的能量譜分析功能，并能自動識別能量譜比較大的高低頻能量頻率。4.1.5獨有的信號處理功能，生成聲紋振動信號ATF圖譜（系我公司***軟著權的《變壓器有載分解開關及繞組振動測試軟件V1.0》中的**核心算法），更直觀、更便捷分析OLTC及繞組和鐵芯的運行狀態。4.1.6通過繞組及鐵芯聲紋振動信號頻譜分析可自動識別峰值頻率偏移及諧波增量，實時分析繞組及鐵芯運行狀態。4.1.7具有自動繪制聲紋振動和電流信號的歷史數據曲線趨勢功能。4.1.8閾值超限告警功能：實時分析信號發展趨勢，實現閾值超限自動告警，支持短信發送告警信息。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統聲紋振動監測與診斷技術的應用意義。杭州GZAF-1000T系列變壓器/電抗器振動歡迎選購

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的實時數據分析能力。杭州手持式多功能振動聲紋操作

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。杭州手持式多功能振動聲紋操作