運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態(tài)，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(tài)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(fā)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(fā)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(tài)，為設備的維修和保養(yǎng)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(jiān)測功能的主要特性解析。杭州振動哪家好
GZAFV-01T子系統的原理◆監(jiān)測原理OLTC在切換的過程中伴隨著機械振動，在線監(jiān)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(tài)進行診斷。根據AFV信號波譜的異常分析其狀態(tài)，結合驅動電機電流分析技術，監(jiān)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(jié)點磨損、過渡阻抗等11個項目。較傳統停電檢修方式，在線監(jiān)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(tài)。斷路器振動聲紋監(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)測技術的客戶反饋分析。
GZAFV-01T子系統采用AFV和驅動電機電流的信號采集和分析技術，能***地把握OLTC的機械性能狀態(tài)，可以對OLTC的AFV和驅動電機電流的信號幅值大小進行監(jiān)測和閾值報警，對AFV和驅動電機電流的信號進行分析。具體功能如下：◆適用于所有類型的OLTC故障診斷?！衾肁FV傳感器和電流傳感器獲取OLTC切換動作過程中產生AFV和驅動電機電流的信號，并通過分析軟件進行診斷評價?！裟軐碗s的信號轉換成易于特征識別的包絡曲線?！舄氂械男盘柼幚砉δ埽蓪、Y、Z的聲紋振動信號生產ATF圖，更直觀，更便捷分析OLTC故障類型?！艨蓪⑷我鈨纱伪O(jiān)測的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度?！艟哂心芰孔V分析功能，能自動識別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。
電流信號分析法驅動電機電流信號的出現與消失可作為驅動電機運行與停止的標志，因此可選擇電流信號持續(xù)時間作為OLTC動作的持續(xù)時間，此數據也是機械狀態(tài)診斷的重要特征量，開關動作若出現持續(xù)時間過短或過長的現象，則表明切換過程中可能出現某種異常。彈簧儲能過程是OLTC切換過程中諸多重要事件之一，當儲能彈簧儲能過程中存在機械卡澀或彈簧性能改變等現象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，使驅動電機的轉速發(fā)生變化，從而使驅動電機電流發(fā)生變化。因此，通過監(jiān)測驅動電動機電流信號就可以了解OLTC驅動機構的工作情況，以及部件的磨損、卡澀、潤滑、同步性等情況，用以判斷OLTC儲能彈簧性能改變或儲能過程中是否存在卡澀等故障。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測功能的實時數據分析能力。
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(wěn)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(jiān)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(jiān)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(jiān)測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監(jiān)測。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測功能的用戶界面優(yōu)化。杭州變壓器振動聲紋監(jiān)測系統軟件界面
GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統相關標準。杭州振動哪家好
AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測提供了一種精細的技術手段。OLTC 在運行過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有獨特特征的振動信號。AFV 傳感器能夠高精度地采集這些信號，并通過先進的信號處理算法進行分析。當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，振動信號的低頻部分會出現特定的變化，如頻率降低、幅值增大。通過對這些信號特征的識別和分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障狀態(tài)，及時采取維修措施，避免因故障導致的電力系統不穩(wěn)定。杭州振動哪家好
