變壓器運行時,，電流通過繞組時產(chǎn)生的電動力引起繞組振動，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導(dǎo)致鐵芯振動。由于繞組導(dǎo)體所受電動力正比于負(fù)載電流的平方，繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz,。由于變壓器中磁感應(yīng)強度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz,。另外,，考慮到鐵芯振動的非線性特性，聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數(shù)倍的高次諧波,。當(dāng)變壓器的繞組變形或鐵芯故障后,，聲紋振動信號頻譜分布將發(fā)生改變，產(chǎn)生諧波分量,。因此,，信號分量可以作為區(qū)別繞組故障與鐵芯故障的重要依據(jù)，采用聲紋振動監(jiān)測法可實現(xiàn)繞組及鐵芯在線運行狀態(tài)下的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷,。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的市場推廣策略,。浙江振動監(jiān)測識別

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測提供了一種精細(xì)的技術(shù)手段。OLTC 在運行過程中，內(nèi)部機械部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力,，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁,，形成具有獨特特征的振動信號。AFV 傳感器能夠高精度地采集這些信號,，并通過先進的信號處理算法進行分析,。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)彈簧彈性下降的故障時，振動信號的低頻部分會出現(xiàn)特定的變化,，如頻率降低,、幅值增大。通過對這些信號特征的識別和分析,，我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障狀態(tài),，及時采取維修措施，避免因故障導(dǎo)致的電力系統(tǒng)不穩(wěn)定,。特高壓振動監(jiān)測實驗杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的環(huán)保效益分析,。

電流信號分析法驅(qū)動電機電流信號的出現(xiàn)與消失可作為驅(qū)動電機運行與停止的標(biāo)志，因此可選擇電流信號持續(xù)時間作為OLTC動作的持續(xù)時間,，此數(shù)據(jù)也是機械狀態(tài)診斷的重要特征量,，開關(guān)動作若出現(xiàn)持續(xù)時間過短或過長的現(xiàn)象，則表明切換過程中可能出現(xiàn)某種異常,。彈簧儲能過程是OLTC切換過程中諸多重要事件之一,，當(dāng)儲能彈簧儲能過程中存在機械卡澀或彈簧性能改變等現(xiàn)象，必然伴隨著電機驅(qū)動力矩的變化,，使驅(qū)動電機的轉(zhuǎn)速發(fā)生變化,，從而使驅(qū)動電機電流發(fā)生變化。因此,，通過監(jiān)測驅(qū)動電動機電流信號就可以了解OLTC驅(qū)動機構(gòu)的工作情況,，以及部件的磨損、卡澀,、潤滑,、同步性等情況，用以判斷OLTC儲能彈簧性能改變或儲能過程中是否存在卡澀等故障,。

OLTC的振動信號主要通過兩種路徑傳播：一是通過靜觸頭的機械連接直接傳遞至變壓器外殼,；二是通過變壓器油的聲波傳導(dǎo)。這兩種路徑的信號特征有所不同,，靜觸頭傳遞的信號通常包含高頻成分（如觸頭撞擊）,，而油中傳播的信號則以中低頻為主（如機械共振）。AFV信號分析法需結(jié)合多傳感器布置,，以捕捉不同頻段的振動信息,，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性,。例如，觸頭接觸不良會導(dǎo)致高頻振動能量增加,，而彈簧彈性下降則可能引起低頻振動幅值的變化,。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測服務(wù)的快速響應(yīng)機制。

在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態(tài)時,，要注重對 OLTC 切換過程中信號變化的研究。OLTC 切換瞬間,，內(nèi)部主要機構(gòu)部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生強烈的脈沖沖擊力,，這些沖擊力迅速通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，引發(fā)箱壁的振動,。AFV 傳感器在這個過程中捕捉到的振動信號,，包含了 OLTC 切換時間、觸頭狀態(tài)等重要信息,。例如,，當(dāng) OLTC 的切換時間變長時，振動信號的持續(xù)時間也會相應(yīng)增加,，信號的起始和結(jié)束特征也會發(fā)生變化,。通過對這些信號變化的細(xì)致分析，我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的工作狀態(tài)是否正常,，及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患,。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的用戶培訓(xùn)支持。智能振動測試終端

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的技術(shù)突破點,。浙江振動監(jiān)測識別

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(xì)分量，計算各層詳細(xì)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(guān)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,。 浙江振動監(jiān)測識別