國產振動監測培訓

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功能的用戶界面優化。國產振動監測培訓

在 OLTC 的狀態監測中，AFV 信號分析法具有重要的應用價值。OLTC 內部觸頭在頻繁的分 / 合操作中，由于機械磨損和電氣腐蝕，容易出現各種問題，如觸頭凹凸不平、變形等。這些問題會導致觸頭壓力接觸電阻和開矩參數發生變化，進而使 OLTC 的振動特征發生改變。AFV 傳感器通過監測這些振動特征的變化，能夠及時發現 OLTC 的潛在故障。例如，當觸頭接觸電阻增大時，振動信號的幅值會在特定頻率段出現明顯變化。通過對這些變化的分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障類型，為設備的維護和檢修提供有力支持。變壓器振動監測國家標準GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統概述。

在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態時，要注重對 OLTC 切換過程中信號變化的研究。OLTC 切換瞬間，內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生強烈的脈沖沖擊力，這些沖擊力迅速通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，引發箱壁的振動。AFV 傳感器在這個過程中捕捉到的振動信號，包含了 OLTC 切換時間、觸頭狀態等重要信息。例如，當 OLTC 的切換時間變長時，振動信號的持續時間也會相應增加，信號的起始和結束特征也會發生變化。通過對這些信號變化的細致分析，我們可以準確判斷 OLTC 的工作狀態是否正常，及時發現潛在的故障隱患。

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服務的售后支持體系。

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實際應用價值。浙江智能化振動供應

GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的數據可視化和遠程監控。國產振動監測培訓

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用，能夠有效提高電力系統的運行可靠性。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，容易出現各種故障。當觸頭出現凹凸不平和變形時，其壓力接觸電阻和開矩參數會發生變化，進而導致 OLTC 的振動特征發生改變。AFV 傳感器能夠實時監測這些振動特征的變化，一旦發現異常，就可以及時發出警報。通過對 AFV 信號的深入分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障類型，為設備的維修和更換提供依據，減少因 OLTC 故障導致的電力系統停電時間，提高供電質量。國產振動監測培訓