杭州GZPD-04系列振動聲紋報價表

GZAFV-01T子系統采用AFV和驅動電機電流的信號采集和分析技術，能***地把握OLTC的機械性能狀態，可以對OLTC的AFV和驅動電機電流的信號幅值大小進行監測和閾值報警，對AFV和驅動電機電流的信號進行分析。具體功能如下：◆適用于所有類型的OLTC故障診斷。◆利用AFV傳感器和電流傳感器獲取OLTC切換動作過程中產生AFV和驅動電機電流的信號，并通過分析軟件進行診斷評價。◆能將復雜的信號轉換成易于特征識別的包絡曲線。◆獨有的信號處理功能，可將X、Y、Z的聲紋振動信號生產ATF圖，更直觀，更便捷分析OLTC故障類型。◆可將任意兩次監測的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度。◆具有能量譜分析功能，能自動識別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。杭州國洲電力科技有限公司的核主要團隊介紹與技術研發實力。杭州GZPD-04系列振動聲紋報價表

OLTC是在勵磁狀態下，通過改變繞組分接位置實現電網的有載調壓，起到穩定負載電壓、調節無功潮流、增加電網靈活度等重要作用。它是調壓變壓器中***的可動部件、關鍵部件之一。國際大電網委員會(GIGRE)等國內外統計結果表明（下圖1所示），OLTC故障占變壓器總體故障的30%以上，各類故障影響變壓器及整個電網的安全穩定運行，嚴重時更會導致大面積停電、電氣火災等事故。OLTC的故障模式有多種，具體包括傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操作機構失靈造成的拒動或滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。根據國家電網設備部發布的《設備管理重點工作任務》，2020年度需完成382臺換流變OLTC隱患整改，加快消除故障隱患。因此，實施OLTC在線監測與故障診斷不僅對確保變壓器及整個電網安全穩定運行具有重要的現實意義，也是今后的發展方向。電氣設備振動監測安裝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。

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。

在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態時，要充分考慮 OLTC 運行環境對信號的影響。OLTC 通常在復雜的電磁環境和溫度變化條件下運行，這些環境因素可能會對其振動信號產生干擾。例如，高溫環境可能會導致變壓器油的粘度發生變化，從而影響脈沖沖擊力的傳遞特性，使振動信號的幅值和頻率發生改變。此外，電磁干擾也可能會在振動信號中引入噪聲，影響信號的準確性。因此，在采用 AFV 信號分析法時，需要采取相應的抗干擾措施，如濾波處理、屏蔽技術等，確保采集到的振動信號能夠真實反映 OLTC 的運行狀態，提高故障診斷的準確性。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兼容性分析。

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的企業發展歷程與技術創新成果。變壓器振動監測認證

GZAFV-01型聲紋振動監測系統的基本功能。杭州GZPD-04系列振動聲紋報價表

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GZPD-04系列振動聲紋報價表