彈簧彈性下降的AFV信號特征識別。彈簧彈性下降的AFV信號特征識別彈簧機構是OLTC切換動力的關鍵部件，其彈性下降會導致切換時間延長或動作不到位。AFV信號分析法通過分析振動信號的時頻特性，可以識別彈簧老化問題。例如，正常狀態下，OLTC切換時的振動信號具有清晰的周期性沖擊特征；而彈簧彈性不足時，沖擊信號的間隔時間會延長，且幅值降低。此外，彈簧故障還可能引發二次振動（如機構回彈），這些特征均可通過AFV信號的小波變換或包絡分析進行提取。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統相關標準。研發振動監測結果

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。特高壓振動監測規定杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的用戶界面優化。

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。

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。GZAFV-01型聲紋振動監測與診斷系統 。

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。 杭州國洲電力科技有限公司的企業愿景與使命。研發振動監測結果

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研發背景與創新點。研發振動監測結果

GZAFV-01T子系統的原理◆監測原理OLTC在切換的過程中伴隨著機械振動，在線監測技術主要利用AFV和驅動電機電流的信號分析法綜合對OLTC狀態進行診斷。根據AFV信號波譜的異常分析其狀態，結合驅動電機電流分析技術，監測能夠覆蓋檔位聯接、時間序列、控制繼電器、驅動電機、制動器、潤滑、線性、電弧、過熱和焦炭、電氣節點磨損、過渡阻抗等11個項目。較傳統停電檢修方式，在線監測法針對的故障類型更加***，而且在帶電運行時也能夠迅速有效反映OLTC運行狀態。研發振動監測結果