ZAFV-01T子系統(tǒng)采用小型化設計，集成式架構，單元內(nèi)綜合電機電流及AFV的信號監(jiān)測功能，可監(jiān)測OLTC的完整動作過程和振動狀況；可外接電流傳感器（CT卡鉗式），獲取電機電流信號。裝置提供RS485接口，對外通信和傳送監(jiān)測數(shù)據(jù)。GZAFV-01T子系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)服務器，通信模塊、AFV、電流傳感器，數(shù)據(jù)采集模塊，供電模塊。通過吸附在變壓器外壁上的3個AFV傳感器獲取AFV信號和1個電流傳感器獲取驅(qū)動電機電流信號，經(jīng)現(xiàn)場的IED通過4G/5G無線傳送模塊傳送至平臺層數(shù)據(jù)服務器進行存儲，通過操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析軟件進行在線監(jiān)測及診斷分析。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的市場推廣策略。服務的振動值得推薦

電弧故障的AFV信號診斷方法。OLTC在切換過程中可能產(chǎn)生電弧，尤其是在觸頭接觸不良或絕緣劣化的情況下。電弧不僅會加速觸頭燒蝕，還會產(chǎn)生高頻電磁噪聲和機械振動。AFV信號分析法通過監(jiān)測振動信號中的高頻突發(fā)成分（如10kHz以上的瞬態(tài)脈沖），可以判斷電弧發(fā)生的強度和頻率。此外，電弧振動信號通常具有非平穩(wěn)特性，需結(jié)合短時傅里葉變換（STFT）或希爾伯特-黃變換（HHT）進行時頻分析，以提高診斷靈敏度。與傳統(tǒng)檢測方法（如油色譜分析、紅外測溫）相比，AFV信號分析法具有實時性強、靈敏度高、無需停電等優(yōu)勢。油色譜分析雖能檢測絕緣劣化，但無法直接反映機械故障；而AFV信號可直接捕捉OLTC的機械狀態(tài)變化。此外，AFV傳感器安裝簡便，通常只需在變壓器外殼布置少量測點即可實現(xiàn)長期監(jiān)測，非常適合智能電網(wǎng)中的在線狀態(tài)評估。杭州便攜式一體機振動聲學指紋成效與意義杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的行業(yè)標準對比。

AFV信號分析法AFV信號分析法是采用AFV傳感器監(jiān)測AFV信號，獲得OLTC的狀態(tài)數(shù)據(jù)和工作模式，從而對其狀態(tài)進行判斷的方法。OLTC在切換時，其內(nèi)部主要機構部件的運動撞擊和摩擦都會產(chǎn)生脈沖沖擊力，該信號會通過靜觸頭或變壓器油傳到變壓器箱壁上。傳到變壓器外殼上的振動是內(nèi)部多種激勵現(xiàn)象的響應，包含著大量的設備機械狀態(tài)數(shù)據(jù)。OLTC的故障類型與其振動特性的變化存在著緊密關系，通過對AFV信號的監(jiān)測和診斷，即可判斷出OLTC切換時間的變化、觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降和電弧等故障，從而可以診斷出OLTC處于正常狀態(tài)或是故障狀態(tài)。觸頭在分/合的切換過程中，由于伴隨著機械、化學、頭材料消耗，造成觸頭凹凸不平和變形，從而引起觸頭壓力接觸電阻和開矩參數(shù)的變化，使得OLTC的振動特征也隨之改變。

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態(tài)監(jiān)測中的應用，能夠有效提高電力系統(tǒng)的運行可靠性。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，容易出現(xiàn)各種故障。當觸頭出現(xiàn)凹凸不平和變形時，其壓力接觸電阻和開矩參數(shù)會發(fā)生變化，進而導致 OLTC 的振動特征發(fā)生改變。AFV 傳感器能夠?qū)崟r監(jiān)測這些振動特征的變化，一旦發(fā)現(xiàn)異常，就可以及時發(fā)出警報。通過對 AFV 信號的深入分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障類型，為設備的維修和更換提供依據(jù)，減少因 OLTC 故障導致的電力系統(tǒng)停電時間，提高供電質(zhì)量。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的實際應用價值。

AFV信號分析法在觸頭磨損診斷中的應用。觸頭磨損是OLTC的常見故障之一，長期分合操作會導致觸頭表面的材料消耗、凹凸不平，進而影響接觸電阻和機械穩(wěn)定性。AFV信號分析法通過監(jiān)測振動信號的時域特征（如峰值、上升時間）和頻域特征（如高頻能量分布），可以量化觸頭磨損程度。實驗表明，當觸頭磨損嚴重時，振動信號的脈沖寬度會增大，且高頻成分（>5kHz）的幅值***升高。通過建立觸頭磨損與振動特征的對應關系，可實現(xiàn)觸頭壽命預測以及更換周期優(yōu)化。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術系統(tǒng)的模塊化設計。浙江GZAF-1000T系列變壓器/電抗器振動技術簡介

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能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態(tài)，并提取互相關系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區(qū)間，計算各區(qū)間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 服務的振動值得推薦