利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態監測，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，實現對 OLTC 的智能化監測和管理。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國際合作案例。國洲電力振動聲紋監測試驗

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。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確性。例如，觸頭接觸不良會導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。高壓電纜振動聲紋監測重要性杭州國洲電力科技有限公司有哪些聲學指紋振動監測產品？

OLTC 的安全穩定運行對電力系統至關重要，AFV 信號分析法是保障其運行的有力手段。OLTC 切換時，內部機械部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，形成振動信號。這些信號中蘊含著 OLTC 的機械狀態信息，如觸頭的接觸情況、彈簧的彈性等。通過 AFV 傳感器對這些信號的監測和分析，我們可以實時了解 OLTC 的運行狀態。當 OLTC 出現故障時，如觸頭接觸不良或彈簧彈性下降，振動信號會呈現出特定的變化模式。利用這些模式，我們可以快速準確地診斷出故障類型，采取相應的維修措施，確保 OLTC 的正常運行，保障電力系統的安全穩定。

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。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)專業設計和性能優化。

變壓器/電抗器（下文皆用“變壓器”簡稱）在電力系統中起到電壓變換、電能分配等重要作用，其安全穩定運行對確保供電可靠性具有重要意義。有載分接開關（下文皆用OLTC簡稱）、繞組及鐵芯是變壓器的重要組成部分，三者故障率總和占變壓器整體故障70%左右，而傳統預防性試驗有試驗周期長、影響變壓器正常運行、耗費人力物力等缺點。開展基于聲學指紋的狀態監測，可在在線狀態下及時發現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的潛在故障，并及時預警，從而延長變壓器使用壽命，提高電網運行的可靠性。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的售后支持體系。GZPD-4D系列振動聲紋工作原理

杭州國洲電力科技有限公司的企業愿景與使命。國洲電力振動聲紋監測試驗

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。 國洲電力振動聲紋監測試驗