浙江在线振动监测技术应用

◆可在不同的监测结果之间进行比较区分正常与异常。◆具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式。◆具有AFV和电流信号历史数据变化趋势曲线功能。◆具有阈值超限告警功能，软件自动分析信号增长趋势，实现自动阈值告警，也可手动设置阈值告警的限值，支持短信阈值告警。◆系统软件内置各种故障的特征数据库，可与监测的数据进行比对，通过波形形状、时间长度和幅值，诊断分析出故障类型；也可将新测得的数据作为诊断卡的一部份，方便后期与同一开关作纵向比对分析。◆具有报表分析功能：可针对不同包络曲线能够进行动作曲线的重合度、抖动度、延迟/制动时间、高/低频振动最大值、电流最大值/平均值等参数计算并生成分析报表。◆可灵活选择图谱各点的幅值数据并显示，便于分析图谱的变化特征。◆具有标准图谱库功能，系统软件可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存，便于对该厂家、型号的OLTC数据曲线作横向比对分析。◆机械特性监测包括：档位、动作次数、振动状态、电机电流、动作时间等。◆对监测数据进行融合分析与评价，判断OLTC运行状态，阈值告警输出。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业合作案例。浙江在线振动监测技术应用

在 OLTC 的状态监测中，AFV 信号分析法具有重要的应用价值。OLTC 内部触头在频繁的分 / 合操作中，由于机械磨损和电气腐蚀，容易出现各种问题，如触头凹凸不平、变形等。这些问题会导致触头压力接触电阻和开矩参数发生变化，进而使 OLTC 的振动特征发生改变。AFV 传感器通过监测这些振动特征的变化，能够及时发现 OLTC 的潜在故障。例如，当触头接触电阻增大时，振动信号的幅值会在特定频率段出现明显变化。通过对这些变化的分析，我们可以准确判断 OLTC 的故障类型，为设备的维护和检修提供有力支持。推荐振动系统软件界面杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的多功能集成。

AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，基于对其内部故障与振动特性关系的深入研究。OLTC 内部触头在长期使用过程中，由于机械磨损和电气腐蚀，会出现接触电阻增大、触头压力不均匀等问题。这些问题会导致 OLTC 在切换时产生的脉冲冲击力发生变化，进而影响其振动特征。例如，当触头接触电阻增大时，切换瞬间产生的电弧能量增加，引起的振动信号幅值也会相应增大。通过 AFV 传感器对这些振动信号的监测和分析，我们可以准确判断 OLTC 是否存在触头相关故障，为设备的可靠运行提供有力保障。

变压器是电力系统变电站中非常重要的电力设备，它通过有载分接开关（下文皆用OLTC简称）的逐级动作，实现对电网带电运行中的调压。OLTC是调压变压器中***可动的部件。依靠OLTC准确及时的动作，不仅可减少和避免电压大幅度波动，而且可以强制分配负荷流，保障安全可靠运行，增加调度的灵活性。OLTC由选择器、切换开关和电动机构组成，其性能包括电气性能和机械能。电气性能是指触头接触电阻，当触头接触电阻增大时，会引起触头过热，甚至烧损。机械性能是指OLTC切换过程中选择和切换开关的动作顺序和时间配合，及切换过程是否存在卡塞和触头切换不到位等杭州国洲电力科技有限公司相关振动监测的报告。

电弧故障的AFV信号诊断方法。OLTC在切换过程中可能产生电弧，尤其是在触头接触不良或绝缘劣化的情况下。电弧不仅会加速触头烧蚀，还会产生高频电磁噪声和机械振动。AFV信号分析法通过监测振动信号中的高频突发成分（如10kHz以上的瞬态脉冲），可以判断电弧发生的强度和频率。此外，电弧振动信号通常具有非平稳特性，需结合短时傅里叶变换（STFT）或希尔伯特-黄变换（HHT）进行时频分析，以提高诊断灵敏度。与传统检测方法（如油色谱分析、红外测温）相比，AFV信号分析法具有实时性强、灵敏度高、无需停电等优势。油色谱分析虽能检测绝缘劣化，但无法直接反映机械故障；而AFV信号可直接捕捉OLTC的机械状态变化。此外，AFV传感器安装简便，通常只需在变压器外壳布置少量测点即可实现长期监测，非常适合智能电网中的在线状态评估。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统基本功能。电力振动监测来电咨询

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GZAFV-01系统的IED/主机形态分便携式带电监测（分体机，如上图3.3、一体机）、长期固定在线监测式（标准1U的IED，如上图3.3）等机型。其中，便携式一体机结构轻巧，适用于带电巡检、故障诊断；标准监测单元与壁挂式监测单元适用于长期在线监测与故障诊断。6.12020年10月20日，我公司荣获国网公司设备部的邀请，委派技术智造中心总监王国明博士参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会，向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《声纹振动监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报，获与会领导和**们的高度认可。浙江在线振动监测技术应用