OLTC動(dòng)作時(shí)，典型聲紋振動(dòng)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)如下圖3.4所示。通過(guò)分解時(shí)域內(nèi)典型信號(hào)區(qū)間，可有效判斷OLTC驅(qū)動(dòng)電機(jī)啟動(dòng)、分接選擇器斷開(kāi)、分接選擇器閉合、切換開(kāi)關(guān)動(dòng)作、驅(qū)動(dòng)電機(jī)制動(dòng)等動(dòng)作順序，進(jìn)而分析OLTC的運(yùn)行狀態(tài)。然而，以上通過(guò)典型信號(hào)分析判斷OLTC的運(yùn)行狀態(tài)需要豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為方便監(jiān)測(cè)人員快速完成診斷任務(wù)，需通過(guò)多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線(xiàn)分析、基于時(shí)頻分布矩陣的信號(hào)比對(duì)等多種核心算法，實(shí)現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測(cè)，降低OLTC運(yùn)行的故障風(fēng)險(xiǎn)。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監(jiān)測(cè)技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用前景。杭州特高壓GIS振動(dòng)監(jiān)測(cè)價(jià)格

綜上所述，采用聲紋振動(dòng)法監(jiān)測(cè)變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態(tài)，適用于帶電監(jiān)測(cè)/在線(xiàn)監(jiān)測(cè)，與變壓器無(wú)電氣連接而不影響正常運(yùn)行，有安裝方便、**、可靠等優(yōu)點(diǎn)。我公司結(jié)合多年技術(shù)預(yù)研儲(chǔ)備及現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，成功研制出GZAFV-01型聲紋監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，既有固定安裝的長(zhǎng)期在線(xiàn)監(jiān)測(cè)式，也有便攜式的帶電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及可移動(dòng)的在線(xiàn)重癥監(jiān)護(hù)式。GZAFV-01系統(tǒng)由聲紋振動(dòng)傳感器、驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流傳感器、數(shù)據(jù)采集裝置（在線(xiàn)監(jiān)測(cè)式：IED，便攜/手持式：主機(jī)；下文皆用IED/主機(jī)簡(jiǎn)稱(chēng)）、云服務(wù)器、通訊單元及供電單元構(gòu)成；操控及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析軟件結(jié)合包絡(luò)分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時(shí)域信號(hào)頻譜分析等多種算法，并提取故障診斷特征參量，在線(xiàn)狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態(tài)勢(shì)評(píng)價(jià)與故障類(lèi)型診斷。杭州GZAF-1000T系列變壓器/電抗器振動(dòng)振動(dòng)廠家直銷(xiāo)杭州國(guó)洲電力科技有限公司的企業(yè)愿景與使命。

AFV信號(hào)分析法在觸頭磨損診斷中的應(yīng)用。觸頭磨損是OLTC的常見(jiàn)故障之一，長(zhǎng)期分合操作會(huì)導(dǎo)致觸頭表面的材料消耗、凹凸不平，進(jìn)而影響接觸電阻和機(jī)械穩(wěn)定性。AFV信號(hào)分析法通過(guò)監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征（如峰值、上升時(shí)間）和頻域特征（如高頻能量分布），可以量化觸頭磨損程度。實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)觸頭磨損嚴(yán)重時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的脈沖寬度會(huì)增大，且高頻成分（>5kHz）的幅值***升高。通過(guò)建立觸頭磨損與振動(dòng)特征的對(duì)應(yīng)關(guān)系，可實(shí)現(xiàn)觸頭壽命預(yù)測(cè)以及更換周期優(yōu)化。

AFV 信號(hào)分析法為 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供了一種精細(xì)、高效的途徑。OLTC 在運(yùn)行過(guò)程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，這對(duì)其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性提出了極高要求。觸頭的任何異常變化，如接觸不良、磨損加劇等，都會(huì)在 AFV 信號(hào)中留下痕跡。當(dāng)觸頭接觸不良時(shí)，電流通過(guò)時(shí)會(huì)產(chǎn)生不穩(wěn)定的電弧，這不僅會(huì)導(dǎo)致觸頭進(jìn)一步損壞，還會(huì)使 OLTC 的振動(dòng)特性發(fā)生***改變。AFV 傳感器能夠敏銳捕捉到這些信號(hào)變化，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析處理，我們可以清晰地判斷出 OLTC 的故障狀態(tài)，為設(shè)備的**運(yùn)行保駕護(hù)航。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監(jiān)測(cè)技術(shù)的節(jié)能效益分析。

在運(yùn)用 AFV 信號(hào)分析法判斷 OLTC 狀態(tài)時(shí)，要充分考慮 OLTC 運(yùn)行環(huán)境對(duì)信號(hào)的影響。OLTC 通常在復(fù)雜的電磁環(huán)境和溫度變化條件下運(yùn)行，這些環(huán)境因素可能會(huì)對(duì)其振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生干擾。例如，高溫環(huán)境可能會(huì)導(dǎo)致變壓器油的粘度發(fā)生變化，從而影響脈沖沖擊力的傳遞特性，使振動(dòng)信號(hào)的幅值和頻率發(fā)生改變。此外，電磁干擾也可能會(huì)在振動(dòng)信號(hào)中引入噪聲，影響信號(hào)的準(zhǔn)確性。因此，在采用 AFV 信號(hào)分析法時(shí)，需要采取相應(yīng)的抗干擾措施，如濾波處理、屏蔽技術(shù)等，確保采集到的振動(dòng)信號(hào)能夠真實(shí)反映 OLTC 的運(yùn)行狀態(tài)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監(jiān)測(cè)服務(wù)的客戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查。杭州斷路器振動(dòng)監(jiān)測(cè)故障診斷

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能量分布曲線(xiàn)

基于小波變換的聲紋振動(dòng)信號(hào)多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號(hào)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(xì)分量，計(jì)算各層詳細(xì)分量信號(hào)能量，可獲得信號(hào)能量分布曲線(xiàn)。比對(duì)正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線(xiàn)，可判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài)，并提取互相關(guān)系數(shù)、**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(dòng)信號(hào)能量分布曲線(xiàn)比對(duì)。

時(shí)頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量分布矩陣，同時(shí)反映原始信號(hào)時(shí)域、頻域特性及能量分布。將信號(hào)時(shí)頻分布矩陣分為6個(gè)區(qū)間，計(jì)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(duì)。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻能量矩陣。 杭州特高壓GIS振動(dòng)監(jiān)測(cè)價(jià)格