在线振动指纹原理图

AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，能够有效提高电力系统的可靠性和稳定性。OLTC 作为电力系统中的重要设备，其运行状态直接影响到电力的传输和分配。当 OLTC 出现故障时，如触头接触不良可能导致电弧产生，进而引发设备损坏和电力中断。AFV 传感器通过实时监测 OLTC 的振动信号，能够及时发现这些潜在故障。一旦检测到异常信号，系统可以迅速发出警报，并通过对信号的分析确定故障类型和位置，为维修人员提供准确的信息，缩短维修时间，减少电力系统的停电时间，保障电力供应的连续性和稳定性。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模块化设计。在线振动指纹原理图

能量分布曲线

基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

时频能量分布矩阵(ATF图谱)

获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 电气设备振动监测校正杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的用户界面优化。

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

在 OLTC 的运行过程中，AFV 信号分析法发挥着至关重要的作用。OLTC 切换瞬间，内部复杂的机械动作所产生的脉冲冲击力，会引发一系列振动传递现象。从内部机构到变压器油，再到变压器箱壁，每一个环节都承载着信号的传递与转换。通过对 AFV 信号的深入监测，我们能够洞察 OLTC 切换时间的微妙变化。若切换时间超出正常范围，可能意味着内部机械结构出现磨损或卡顿，这将严重影响 OLTC 的正常工作，而 AFV 信号分析法能够及时发现此类隐患，为设备维护提供有力支持。GZAFV-01型声纹振动监测系统的概述。

在运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 状态时，要注重对 OLTC 切换过程中信号变化的研究。OLTC 切换瞬间，内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生强烈的脉冲冲击力，这些冲击力迅速通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁，引发箱壁的振动。AFV 传感器在这个过程中捕捉到的振动信号，包含了 OLTC 切换时间、触头状态等重要信息。例如，当 OLTC 的切换时间变长时，振动信号的持续时间也会相应增加，信号的起始和结束特征也会发生变化。通过对这些信号变化的细致分析，我们可以准确判断 OLTC 的工作状态是否正常，及时发现潜在的故障隐患。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的售后支持体系。杭州智能振动监测工程

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。在线振动指纹原理图

AFV信号分析法AFV信号分析法是采用AFV传感器监测AFV信号，获得OLTC的状态数据和工作模式，从而对其状态进行判断的方法。OLTC在切换时，其内部主要机构部件的运动撞击和摩擦都会产生脉冲冲击力，该信号会通过静触头或变压器油传到变压器箱壁上。传到变压器外壳上的振动是内部多种激励现象的响应，包含着大量的设备机械状态数据。OLTC的故障类型与其振动特性的变化存在着紧密关系，通过对AFV信号的监测和诊断，即可判断出OLTC切换时间的变化、触头接触不良、触头磨损、弹簧弹性下降和电弧等故障，从而可以诊断出OLTC处于正常状态或是故障状态。触头在分/合的切换过程中，由于伴随着机械、化学、头材料消耗，造成触头凹凸不平和变形，从而引起触头压力接触电阻和开矩参数的变化，使得OLTC的振动特征也随之改变。在线振动指纹原理图