高压开关振动背景

运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态，需要关注 OLTC 在切换时的每一个细节。OLTC 切换时，内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，是 AFV 信号的主要来源。这些冲击力通过变压器油传递到变压器箱壁，在箱壁上引起的振动响应是多种激励现象的综合体现。我们通过对 AFV 信号的精确监测和深入分析，能够获取 OLTC 的详细状态信息。比如，当 OLTC 出现触头开矩参数异常时，其振动信号的相位和频率会发生特定变化，利用这些变化特征，我们可以准确诊断出 OLTC 的故障类型，及时进行修复，避免因 OLTC 故障引发电力系统事故。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标准化实施路径。高压开关振动背景

OLTC故障模式：传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操控机构失灵造成的拒动和滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。机械故障是OLTC的主要故障类型，它可损坏OLTC和变压器，影响电力系统的正常安全运行并造成严重后果。因此对OLTC带电运行中的机械性能进行在线监测，可预知故障可能性和判别故障类型，对电力系统安全运行具有重要的现实意义。

变压器故障中有40%的事故是由于OLTC故障引起的。目前对OLTC状态监测采用的是停电检修的方式，根据一定的状态检修周期，对OLTC进行大规模的部件检查、清洗和更换，但是停电检修存在着以下很明显的缺陷：◆必须中断供电，影响同户用电，造成一定的经济损失。◆在状态检修周期间隔阶段，OLTC的故障不易发现，引起供电事故的可能性大。◆传统停电检修方式对OLTC工作顺序发生变化的故障无法监测，如切换开关等部件的动作顺序和时间配合是否正确，以及切换过程是否存在卡塞和触头切换不到位等。 在线振动指纹监测的原理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应用前景。

GZAFV-01系统的功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析。4.1.2具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式。4.1.3可将任意两次测量的图谱进行相似度分析，并自动计算图谱的重合度。4.1.4具有先进的能量谱分析功能，并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率。4.1.5独有的信号处理功能，生成声纹振动信号ATF图谱（系我公司***软著权的《变压器有载分解开关及绕组振动测试软件V1.0》中的**核心算法），更直观、更便捷分析OLTC及绕组和铁芯的运行状态。4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量，实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能：实时分析信号发展趋势，实现阈值超限自动告警，支持短信发送告警信息。

弹簧弹性下降的AFV信号特征识别。弹簧弹性下降的AFV信号特征识别弹簧机构是OLTC切换动力的关键部件，其弹性下降会导致切换时间延长或动作不到位。AFV信号分析法通过分析振动信号的时频特性，可以识别弹簧老化问题。例如，正常状态下，OLTC切换时的振动信号具有清晰的周期性冲击特征；而弹簧弹性不足时，冲击信号的间隔时间会延长，且幅值降低。此外，弹簧故障还可能引发二次振动（如机构回弹），这些特征均可通过AFV信号的小波变换或包络分析进行提取。GZAFV-01型声纹振动监测与诊断系统 。

AFV 信号分析法基于对 OLTC 振动特性的研究来判断其状态。OLTC 内部触头在频繁的分 / 合切换过程中，由于机械应力、化学腐蚀以及触头材料的消耗，不可避免地会出现凹凸不平和变形的情况。这种变化直接导致触头压力、接触电阻和开矩参数发生改变，进而使得 OLTC 的振动特征产生明显变化。比如，触头磨损严重时，振动信号的高频成分会增加，信号的稳定性变差。通过 AFV 传感器持续监测这些振动特征的改变，我们就可以准确判断 OLTC 是否处于故障状态，及时采取相应措施，保障电力系统的稳定运行。GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)的评价和维护建议。电抗器振动监测产品软件

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经济效益分析。高压开关振动背景

AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种精细的技术手段。OLTC 在运行过程中，内部机械部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁，形成具有独特特征的振动信号。AFV 传感器能够高精度地采集这些信号，并通过先进的信号处理算法进行分析。当 OLTC 出现弹簧弹性下降的故障时，振动信号的低频部分会出现特定的变化，如频率降低、幅值增大。通过对这些信号特征的识别和分析，我们可以准确判断 OLTC 的故障状态，及时采取维修措施，避免因故障导致的电力系统不稳定。高压开关振动背景