AFV 信號分析法的關鍵在于準確監(jiān)測 OLTC 的 AFV 信號，從而獲取其狀態(tài)數據和工作模式,。OLTC 切換時產生的脈沖沖擊力,，如同設備運行狀態(tài)的 “信使”，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁,，形成具有特定特征的振動信號,。我們利用 AFV 傳感器對這些信號進行采集和分析，能夠獲取 OLTC 的切換時間,、觸頭狀態(tài)等重要信息,。當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，其振動信號的頻譜會發(fā)生明顯變化,，某些特定頻率的幅值會增大,。通過對這些信號特征的識別和分析，我們可以迅速判斷出 OLTC 的故障類型,，為設備的維護和檢修提供明確方向,。杭州國洲電力科技有限公司相關的振動設備。電抗器振動用途

在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態(tài)時,，要充分考慮 OLTC 運行環(huán)境對信號的影響,。OLTC 通常在復雜的電磁環(huán)境和溫度變化條件下運行，這些環(huán)境因素可能會對其振動信號產生干擾。例如,，高溫環(huán)境可能會導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，使振動信號的幅值和頻率發(fā)生改變,。此外,，電磁干擾也可能會在振動信號中引入噪聲，影響信號的準確性,。因此,，在采用 AFV 信號分析法時，需要采取相應的抗干擾措施,，如濾波處理,、屏蔽技術等，確保采集到的振動信號能夠真實反映 OLTC 的運行狀態(tài),，提高故障診斷的準確性,。國洲電力振動監(jiān)測安裝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。

利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態(tài)監(jiān)測,，需要建立完善的信號分析體系,。OLTC 在運行過程中產生的振動信號是復雜的，受到多種因素的影響,。我們需要通過對大量正常和故障狀態(tài)下的 OLTC 振動信號進行采集和分析,，建立起故障類型與信號特征之間的數據庫。例如,，針對觸頭接觸不良,、觸頭磨損、彈簧彈性下降等不同故障類型,，分別確定其對應的振動信號特征模式,。在實際監(jiān)測中，將采集到的 OLTC 振動信號與數據庫中的模式進行比對,，通過模式識別技術準確判斷 OLTC 的故障類型和狀態(tài),，實現對 OLTC 的智能化監(jiān)測和管理。

變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態(tài)振動,、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動,、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動,。其中,，由冷卻系統(tǒng)引起的基本振動頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內容,。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油,、支撐單元,、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得,。

OLTC切換過程中,，分接選擇器動作、切換開關動作,、動靜觸頭碰撞等機械動作產生聲紋振動信號,，信號包含觸頭分合狀態(tài)、三相觸頭是否同期,、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息,，可反映OLTC結構磨損、卡滯,、松動,、變形等故障,。切換過程中若儲能彈簧性能發(fā)生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象,，必然伴隨著電機驅動力矩的變化,，從而使驅動電機電流發(fā)生變化,。因此,，可通過監(jiān)測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析,，可更加有效的評價OLTC在線運行狀態(tài)下的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷,。 GZAFV-01型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)相關標準,。

信號包絡分析

為提高在線監(jiān)測的準確度,，GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號,，然而大量的數據不利于快速,、準確存儲與分析。因而采用包絡分析,，簡化并反映原始信號特征,，便于后續(xù)分析與處理,。傳統(tǒng)希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足,、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析,。聲紋振動和電流的信號包絡分析

信號包絡重合度比對分析

信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析,，更直觀地判斷OLTC運行狀態(tài),。為量化信號重合度比對,，GZAFV-01系統(tǒng)引入互相關系數的計算,。當實時采集的與正常狀態(tài)的信號包絡互相關系數：◆接近1時,，OLTC接近正常運行狀態(tài)?！艚咏?時,，OLTC可能存在故障,。 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,。智能振動監(jiān)測的意義

GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)概述,。電抗器振動用途

OLTC動作時,，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示,。通過分解時域內典型信號區(qū)間,，可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開,、分接選擇器閉合,、切換開關動作,、驅動電機制動等動作順序,，進而分析OLTC的運行狀態(tài),。然而,，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態(tài)需要豐富的實踐經驗,，為方便監(jiān)測人員快速完成診斷任務,，需通過多種算法更直觀,、準確地判斷OLTC狀態(tài),。GZAFV-01系統(tǒng)結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析,、基于互相關系數的重合度分析,、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析,、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實現OLTC***,、有效,、準確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測,，降低OLTC運行的故障風險,。電抗器振動用途