AFV信號分析法AFV信號分析法是采用AFV傳感器監測AFV信號，獲得OLTC的狀態數據和工作模式，從而對其狀態進行判斷的方法。OLTC在切換時，其內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦都會產生脈沖沖擊力，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部多種激勵現象的響應，包含著大量的設備機械狀態數據。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處于正常狀態或是故障狀態。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的變化，使得OLTC的振動特征也隨之改變。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經濟效益分析。特色服務振動指紋是什么

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種全新的視角。OLTC 在運行過程中，其內部觸頭的分 / 合操作會產生一系列復雜的物理現象，這些現象都會反映在 AFV 信號中。觸頭在分 / 合過程中，由于材料的消耗和機械應力的作用，會逐漸出現凹凸不平和變形，這會導致觸頭壓力和接觸電阻發生變化，進而改變 OLTC 的振動特性。通過 AFV 傳感器對 OLTC 的振動信號進行持續監測和分析，我們可以實時掌握觸頭的狀態。一旦發現振動信號出現異常變化，就可以判斷出 OLTC 可能存在觸頭故障，及時采取措施進行處理，確保電力系統的安全穩定運行。特色服務振動前景GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統原理。

信號包絡分析

為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的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，便于后續分析與處理。傳統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。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關系數：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態。◆接近0時，OLTC可能存在故障。

變壓器在生產、運輸、安裝過程中或在短路電流作用下，均會使繞組及鐵芯壓緊程度降低，繞組及鐵芯故障分別約占變壓器整體故障的36%和4%，對變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩定運行產生巨大威脅。繞組故障主要包括絕緣老化、受潮、匝間或繞組間短路、斷路及機械損傷等，以上故障類型均可能導致繞組變形。傳統的繞組變形監測方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*適用于離線或停電監測。鐵芯典型故障包括壓鐵松動、接地不良、夾件松動或損傷，常用監測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監測。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節能效益分析。

OLTC故障模式：傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操控機構失靈造成的拒動和滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。機械故障是OLTC的主要故障類型，它可損壞OLTC和變壓器，影響電力系統的正常安全運行并造成嚴重后果。因此對OLTC帶電運行中的機械性能進行在線監測，可預知故障可能性和判別故障類型，對電力系統安全運行具有重要的現實意義。

變壓器故障中有40%的事故是由于OLTC故障引起的。目前對OLTC狀態監測采用的是停電檢修的方式，根據一定的狀態檢修周期，對OLTC進行大規模的部件檢查、清洗和更換，但是停電檢修存在著以下很明顯的缺陷：◆必須中斷供電，影響同戶用電，造成一定的經濟損失。◆在狀態檢修周期間隔階段，OLTC的故障不易發現，引起供電事故的可能性大。◆傳統停電檢修方式對OLTC工作順序發生變化的故障無法監測，如切換開關等部件的動作順序和時間配合是否正確，以及切換過程是否存在卡塞和觸頭切換不到位等。 GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統相關標準。本地振動監測文章

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各特征參量定義如下：(1)分合閘動作時間：驅動電機啟動至停止時長，根據電機電流的變化來獲取時間。(2)電機電流峰值：電流出現后的瞬態過程中，電流的***個大半波的峰值。(3)電機電流燃弧時間：電流停止末端，電流變小后又增大，直至電流歸零的持續時間。(4)電流抖動：電機在驅動連桿時，電流不穩定狀態稱為電流抖動。(5)振動高幅值關鍵特征:捕獲的一些振動幅值比較大的時間點。(6)振動脈動關鍵特征:振動信號經過小波濾波后，時域及頻域的分布特性。特色服務振動指紋是什么