運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態，需要關注 OLTC 振動信號的多維度特征。OLTC 切換時產生的振動信號，其頻率、幅值、相位等特征都與設備的運行狀態密切相關。例如，當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，振動信號的頻率分布會發生變化，高頻成分會增多；幅值也會隨著磨損程度的加深而增大。同時，信號的相位可能會發生偏移，這反映了內部機械結構的相對位置變化。通過對這些多維度特征的綜合分析，我們可以更加準確地判斷 OLTC 的故障類型和狀態，為設備的維修和保養提供更***的信息，確保電力系統的可靠運行。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的環保效益分析。監測振動監測等級

4.1.9智能分析功能：軟件內置典型故障特征的數據庫，可與監測數據進行比對，通過信號波形、時間長度和幅值等特征值，診斷分析故障類型；也可添加新監測數據，方便后期橫向、縱向比較；可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存，便于對該廠家、型號的變壓器監測數據曲線進行比對分析。4.1.10具有報表分析功能，自動計算并保存重合度、動作時間、能量分布、電流最大值、電流平均值、繞組及鐵芯振動峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數等特征參量，并生成分析報表。4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動信號及驅動電機電流信號，完成OLTC信號包絡、ATF圖譜等分析，完成繞組及鐵芯振動信號頻譜分析及參數計算，根據傳輸層要求統一通訊接口及數據結構，根據平臺層及應用層要求上傳分析結果。智能振動功能杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的市場需求分析。

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。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便監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。GZAFV-01系統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、準確的狀態診斷和早期隱患監測，降低OLTC運行的故障風險。

◆可在不同的監測結果之間進行比較區分正常與異常?！艟哂袝r間觸發和電流觸發功能，可手動選擇信號觸發方式?！艟哂蠥FV和電流信號歷史數據變化趨勢曲線功能。◆具有閾值超限告警功能，軟件自動分析信號增長趨勢，實現自動閾值告警，也可手動設置閾值告警的限值，支持短信閾值告警。◆系統軟件內置各種故障的特征數據庫，可與監測的數據進行比對，通過波形形狀、時間長度和幅值，診斷分析出故障類型；也可將新測得的數據作為診斷卡的一部份，方便后期與同一開關作縱向比對分析?！艟哂袌蟊矸治龉δ埽嚎舍槍Σ煌j曲線能夠進行動作曲線的重合度、抖動度、延遲/制動時間、高/低頻振動最大值、電流最大值/平均值等參數計算并生成分析報表?！艨伸`活選擇圖譜各點的幅值數據并顯示，便于分析圖譜的變化特征?！艟哂袠藴蕡D譜庫功能，系統軟件可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存，便于對該廠家、型號的OLTC數據曲線作橫向比對分析?！魴C械特性監測包括：檔位、動作次數、振動狀態、電機電流、動作時間等。◆對監測數據進行融合分析與評價，判斷OLTC運行狀態，閾值告警輸出。杭州國洲電力科技有限公司相關振動監測的報告。

AFV 信號分析法的關鍵在于準確監測 OLTC 的 AFV 信號，從而獲取其狀態數據和工作模式。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的核主要團隊介紹與技術研發實力。監測振動參數

GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的智能評估和故障預警。監測振動監測等級

變壓器運行時，電流通過繞組時產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致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方，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整數倍的高次諧波。當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生改變，產生諧波分量。因此，信號分量可以作為區別繞組故障與鐵芯故障的重要依據，采用聲紋振動監測法可實現繞組及鐵芯在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。監測振動監測等級