OLTC 的安全稳定运行对电力系统至关重要,AFV 信号分析法是保障其运行的有力手段。OLTC 切换时,内部机械部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力,通过变压器油传递到变压器箱壁,形成振动信号。这些信号中蕴含着 OLTC 的机械状态信息,如触头的接触情况、弹簧的弹性等。通过 AFV 传感器对这些信号的监测和分析,我们可以实时了解 OLTC 的运行状态。当 OLTC 出现故障时,如触头接触不良或弹簧弹性下降,振动信号会呈现出特定的变化模式。利用这些模式,我们可以快速准确地诊断出故障类型,采取相应的维修措施,确保 OLTC 的正常运行,保障电力系统的安全稳定。杭州国洲电力科技有限公司的企业愿景与使命。浙江研发振动监测的意义
OLTC的振动信号主要通过两种路径传播:一是通过静触头的机械连接直接传递至变压器外壳;二是通过变压器油的声波传导。这两种路径的信号特征有所不同,静触头传递的信号通常包含高频成分(如触头撞击),而油中传播的信号则以中低频为主(如机械共振)。AFV信号分析法需结合多传感器布置,以捕捉不同频段的振动信息,从而提高故障诊断的准确性。例如,触头接触不良会导致高频振动能量增加,而弹簧弹性下降则可能引起低频振动幅值的变化。在线振动监测传感器电路设计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成功案例分享。
变压器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下,均会使绕组及铁芯压紧程度降低,绕组及铁芯故障分别约占变压器整体故障的36%和4%,对变压器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等,以上故障类型均可能导致绕组变形。传统的绕组变形监测方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI),以上方法*适用于离线或停电监测。铁芯典型故障包括压铁松动、接地不良、夹件松动或损伤,常用监测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。
AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种全新的视角。OLTC 在运行过程中,其内部触头的分 / 合操作会产生一系列复杂的物理现象,这些现象都会反映在 AFV 信号中。触头在分 / 合过程中,由于材料的消耗和机械应力的作用,会逐渐出现凹凸不平和变形,这会导致触头压力和接触电阻发生变化,进而改变 OLTC 的振动特性。通过 AFV 传感器对 OLTC 的振动信号进行持续监测和分析,我们可以实时掌握触头的状态。一旦发现振动信号出现异常变化,就可以判断出 OLTC 可能存在触头故障,及时采取措施进行处理,确保电力系统的安全稳定运行。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实际应用价值。
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 。断路器振动监测仪排行
GZAFV-01型声纹振动监测系统(变压器、电抗器)的高灵敏度检测和早期隐患捕捉。浙江研发振动监测的意义
信号包络分析
为提高在线监测的准确度,GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号,然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析,简化并反映原始信号特征,便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题,因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析
信号包络重合度比对分析
信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析,更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对,GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数:◆接近1时,OLTC接近正常运行状态。◆接近0时,OLTC可能存在故障。 浙江研发振动监测的意义