AFV 信號分析法的關(guān)鍵在于通過對 OLTC 振動信號的監(jiān)測和分析,獲取其狀態(tài)數(shù)據(jù)和工作模式。OLTC 切換時,內(nèi)部主要機構(gòu)部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力,通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁,在箱壁上形成振動響應(yīng)。這些振動響應(yīng)包含了 OLTC 內(nèi)部多種激勵現(xiàn)象的信息,如觸頭的分 / 合狀態(tài)、彈簧的彈性等。AFV 傳感器采集這些振動信號,并運用專業(yè)的分析方法提取其中的特征參數(shù)。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)觸頭磨損故障時,特征參數(shù)中的某些指標(biāo),如振動信號的峰峰值、有效值等會發(fā)生明顯變化。通過對這些變化的判斷,我們可以準(zhǔn)確診斷出 OLTC 的故障狀態(tài),為設(shè)備的運行維護提供科學(xué)依據(jù)。杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)愿景與使命。杭州具備振動聲學(xué)指紋監(jiān)測技術(shù)安裝
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/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅(qū)動電機電流的信號,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)?!艚咏?時,OLTC可能存在故障。 智慧化功能振動聲學(xué)指紋監(jiān)測技術(shù)安裝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)的科研合作背景。
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(xué)習(xí)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(yù)警機制,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。
變壓器/電抗器(下文皆用“變壓器”簡稱)在電力系統(tǒng)中起到電壓變換、電能分配等重要作用,其安全穩(wěn)定運行對確保供電可靠性具有重要意義。有載分接開關(guān)(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(tǒng)預(yù)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(xué)指紋的狀態(tài)監(jiān)測,可在在線狀態(tài)下及時發(fā)現(xiàn)變壓器OLTC、繞組及鐵芯的潛在故障,并及時預(yù)警,從而延長變壓器使用壽命,提高電網(wǎng)運行的可靠性。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)的客戶反饋分析。
在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域,AFV 信號分析法具有獨特的優(yōu)勢。OLTC 切換時,內(nèi)部機構(gòu)部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)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,形成具有特定頻率和幅值特征的振動信號。這些信號如同設(shè)備運行狀態(tài)的 “密碼”,通過 AFV 傳感器采集并運用專業(yè)的信號處理算法進行分析,我們可以解讀出 OLTC 的工作模式和狀態(tài)數(shù)據(jù)。例如,當(dāng) OLTC 出現(xiàn)電弧故障時,其振動信號會呈現(xiàn)出高頻、高幅值的特征,與正常運行狀態(tài)下的信號有明顯區(qū)別。利用 AFV 信號分析法,我們能夠快速準(zhǔn)確地判斷出 OLTC 的故障類型,為設(shè)備的維護和管理提供科學(xué)依據(jù)。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)的環(huán)保效益分析。國洲電力科技有限公司振動推薦貨源
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。杭州具備振動聲學(xué)指紋監(jiān)測技術(shù)安裝
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(dāng)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(dǎo)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。杭州具備振動聲學(xué)指紋監(jiān)測技術(shù)安裝