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。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实时数据分析能力。高压开关振动监测欢迎咨询
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。特高压GIS振动监测维修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主要特性解析。
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。
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的经济效益分析。
ZAFV-01T子系统采用小型化设计,集成式架构,单元内综合电机电流及AFV的信号监测功能,可监测OLTC的完整动作过程和振动状况;可外接电流传感器(CT卡钳式),获取电机电流信号。装置提供RS485接口,对外通信和传送监测数据。GZAFV-01T子系统包括数据服务器,通信模块、AFV、电流传感器,数据采集模块,供电模块。通过吸附在变压器外壁上的3个AFV传感器获取AFV信号和1个电流传感器获取驱动电机电流信号,经现场的IED通过4G/5G无线传送模块传送至平台层数据服务器进行存储,通过操控及监测数据分析软件进行在线监测及诊断分析。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多场景适用性。研发振动监测仪排行
GZAFV-01型声纹振动监测系统的基本功能。高压开关振动监测欢迎咨询
OLTC动作时,典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序,进而分析OLTC的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验,为方便监测人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法,实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测,降低OLTC运行的故障风险。高压开关振动监测欢迎咨询