AFV信號分析法在觸頭磨損診斷中的應用。觸頭磨損是OLTC的常見故障之一，長期分合操作會導致觸頭表面的材料消耗、凹凸不平，進而影響接觸電阻和機械穩(wěn)定性。AFV信號分析法通過監(jiān)測振動信號的時域特征（如峰值、上升時間）和頻域特征（如高頻能量分布），可以量化觸頭磨損程度。實驗表明，當觸頭磨損嚴重時，振動信號的脈沖寬度會增大，且高頻成分（>5kHz）的幅值***升高。通過建立觸頭磨損與振動特征的對應關(guān)系，可實現(xiàn)觸頭壽命預測以及更換周期優(yōu)化。杭州國洲電力科技有限公司的核主要團隊介紹與技術(shù)研發(fā)實力。杭州GZPD-4D系列振動聲紋操作

4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。通過掃碼或RFID識別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過站內(nèi)網(wǎng)絡（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務器，向服務器請求該設(shè)備的詳細信息，以及詳細的運行狀態(tài)，測試信息等。4.2.3根據(jù)各時頻信號互相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量（互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態(tài)及機械故障類型。

4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)量，進行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結(jié)合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 高壓開關(guān)振動聲紋監(jiān)測圖片杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測功能的主要特性解析。

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層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，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。

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測提供了一種精細、高效的途徑。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，這對其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性提出了極高要求。觸頭的任何異常變化，如接觸不良、磨損加劇等，都會在 AFV 信號中留下痕跡。當觸頭接觸不良時，電流通過時會產(chǎn)生不穩(wěn)定的電弧，這不僅會導致觸頭進一步損壞，還會使 OLTC 的振動特性發(fā)生***改變。AFV 傳感器能夠敏銳捕捉到這些信號變化，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析處理，我們可以清晰地判斷出 OLTC 的故障狀態(tài)，為設(shè)備的安全運行保駕護航。什么是聲學指紋振動監(jiān)測？

OLTC 的正常運行對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性至關(guān)重要，而 AFV 信號分析法是保障其穩(wěn)定運行的重要工具。OLTC 在切換過程中，內(nèi)部機械部件的運動撞擊和摩擦會產(chǎn)生復雜的振動信號，這些信號蘊含著豐富的設(shè)備健康信息。通過 AFV 傳感器監(jiān)測這些信號，我們可以實時了解 OLTC 的工作狀態(tài)。例如，當 OLTC 出現(xiàn)彈簧彈性下降的故障時，其振動信號的阻尼特性會發(fā)生改變，信號的衰減速度與正常狀態(tài)不同。借助 AFV 信號分析法，我們能夠準確捕捉到這些細微變化，及時發(fā)現(xiàn)故障隱患，采取針對性的維修措施，確保 OLTC 始終處于良好的運行狀態(tài)。GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的評價和維護建議。國洲電力振動聲紋報價

GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)的概述。杭州GZPD-4D系列振動聲紋操作

在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測中，AFV 信號分析法具有重要的應用價值。OLTC 內(nèi)部觸頭在頻繁的分 / 合操作中，由于機械磨損和電氣腐蝕，容易出現(xiàn)各種問題，如觸頭凹凸不平、變形等。這些問題會導致觸頭壓力接觸電阻和開矩參數(shù)發(fā)生變化，進而使 OLTC 的振動特征發(fā)生改變。AFV 傳感器通過監(jiān)測這些振動特征的變化，能夠及時發(fā)現(xiàn) OLTC 的潛在故障。例如，當觸頭接觸電阻增大時，振動信號的幅值會在特定頻率段出現(xiàn)明顯變化。通過對這些變化的分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障類型，為設(shè)備的維護和檢修提供有力支持。杭州GZPD-4D系列振動聲紋操作