OLTC動作時,典型聲紋振動和驅(qū)動電機(jī)電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內(nèi)典型信號區(qū)間,可有效判斷OLTC驅(qū)動電機(jī)啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關(guān)動作、驅(qū)動電機(jī)制動等動作順序,進(jìn)而分析OLTC的運行狀態(tài)。然而,以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態(tài)需要豐富的實踐經(jīng)驗,為方便監(jiān)測人員快速完成診斷任務(wù),需通過多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法,實現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測,降低OLTC運行的故障風(fēng)險。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的未來發(fā)展趨勢。高壓開關(guān)振動聲紋監(jiān)測系統(tǒng)組件
信號包絡(luò)分析
為提高在線監(jiān)測的準(zhǔn)確度,GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機(jī)通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅(qū)動電機(jī)電流的信號,然而大量的數(shù)據(jù)不利于快速、準(zhǔn)確存儲與分析。因而采用包絡(luò)分析,簡化并反映原始信號特征,便于后續(xù)分析與處理。傳統(tǒng)希爾伯特變換進(jìn)行包絡(luò)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(jié)合的信號包絡(luò)分析。聲紋振動和電流的信號包絡(luò)分析
信號包絡(luò)重合度比對分析
信號包絡(luò)分析后可快速實現(xiàn)歷史信號重合度比對分析,更直觀地判斷OLTC運行狀態(tài)。為量化信號重合度比對,GZAFV-01系統(tǒng)引入互相關(guān)系數(shù)的計算。當(dāng)實時采集的與正常狀態(tài)的信號包絡(luò)互相關(guān)系數(shù):◆接近1時,OLTC接近正常運行狀態(tài)。◆接近0時,OLTC可能存在故障。 智能化振動聲學(xué)指紋的技術(shù)說明GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)技術(shù)說明。
電流信號分析法驅(qū)動電機(jī)電流信號的出現(xiàn)與消失可作為驅(qū)動電機(jī)運行與停止的標(biāo)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(shù)據(jù)也是機(jī)械狀態(tài)診斷的重要特征量,開關(guān)動作若出現(xiàn)持續(xù)時間過短或過長的現(xiàn)象,則表明切換過程中可能出現(xiàn)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(dāng)儲能彈簧儲能過程中存在機(jī)械卡澀或彈簧性能改變等現(xiàn)象,必然伴隨著電機(jī)驅(qū)動力矩的變化,使驅(qū)動電機(jī)的轉(zhuǎn)速發(fā)生變化,從而使驅(qū)動電機(jī)電流發(fā)生變化。因此,通過監(jiān)測驅(qū)動電動機(jī)電流信號就可以了解OLTC驅(qū)動機(jī)構(gòu)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。
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(luò)(4G/5G/WIFI)傳輸給云端服務(wù)器,向服務(wù)器請求該設(shè)備的詳細(xì)信息,以及詳細(xì)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(xué)習(xí)算法,自動判斷變壓器運行狀態(tài)及機(jī)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(jìn)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(yù)警機(jī)制,多參量融合分析不僅提高了識別故障的準(zhǔn)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(fù)荷、損耗、繞組機(jī)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(yù)警:變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測功能的用戶界面優(yōu)化。
AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態(tài)評估提供了一種科學(xué)、有效的方法。OLTC 在長期運行過程中,內(nèi)部觸頭和其他部件會逐漸出現(xiàn)磨損、老化等問題,這些問題會導(dǎo)致 OLTC 的性能下降,甚至引發(fā)故障。當(dāng)觸頭磨損嚴(yán)重時,其接觸電阻增大,在分 / 合過程中會產(chǎn)生更多的熱量和電弧,進(jìn)而影響 OLTC 的振動特性。AFV 傳感器通過監(jiān)測 OLTC 的振動信號,能夠及時發(fā)現(xiàn)這些變化。通過對信號的分析,我們可以評估 OLTC 的健康狀況,預(yù)測其剩余使用壽命,為設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)提供重要依據(jù),提高電力系統(tǒng)的運行經(jīng)濟(jì)性和可靠性。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。杭州GZAF-1000T系列變壓器/電抗器振動供應(yīng)
GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)的概述。高壓開關(guān)振動聲紋監(jiān)測系統(tǒng)組件
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(jī)構(gòu)是OLTC切換動力的關(guān)鍵部件,其彈性下降會導(dǎo)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(tài)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(fā)二次振動(如機(jī)構(gòu)回彈),這些特征均可通過AFV信號的小波變換或包絡(luò)分析進(jìn)行提取。高壓開關(guān)振動聲紋監(jiān)測系統(tǒng)組件