OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖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驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析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，需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數(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、準確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測，降低OLTC運行的故障風險。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的市場需求分析。杭州GZAF-1000T系列電抗器振動振動值得推薦

在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態(tài)時，要充分考慮 OLTC 運行環(huán)境對信號的影響。OLTC 通常在復雜的電磁環(huán)境和溫度變化條件下運行，這些環(huán)境因素可能會對其振動信號產(chǎn)生干擾。例如，高溫環(huán)境可能會導致變壓器油的粘度發(fā)生變化，從而影響脈沖沖擊力的傳遞特性，使振動信號的幅值和頻率發(fā)生改變。此外，電磁干擾也可能會在振動信號中引入噪聲，影響信號的準確性。因此，在采用 AFV 信號分析法時，需要采取相應的抗干擾措施，如濾波處理、屏蔽技術等，確保采集到的振動信號能夠真實反映 OLTC 的運行狀態(tài)，提高故障診斷的準確性。杭州GZAF-1000T系列變壓器振動系統(tǒng)組件杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術系統(tǒng)的安全性設計。

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，可掃碼讀取設備在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備，讀取設備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)各時頻信號互相關系數(shù)、能量分布曲線特征參量（互相關系數(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。

變壓器運行時，電流通過繞組時產(chǎn)生的電動力引起繞組振動，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方，繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外，考慮到鐵芯振動的非線性特性，聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數(shù)倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后，聲紋振動信號頻譜分布將發(fā)生改變，產(chǎn)生諧波分量。因此，信號分量可以作為區(qū)別繞組故障與鐵芯故障的重要依據(jù)，采用聲紋振動監(jiān)測法可實現(xiàn)繞組及鐵芯在線運行狀態(tài)下的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的市場推廣策略。

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(chǎn)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(xiàn)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(nèi)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(tǒng)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)測技術的技術突破點。推薦振動好選擇

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信號包絡分析

為提高在線監(jiān)測的準確度，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動電機電流的信號，然而大量的數(shù)據(jù)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(xù)分析與處理。傳統(tǒng)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(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)引入互相關系數(shù)的計算。當實時采集的與正常狀態(tài)的信號包絡互相關系數(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。 杭州GZAF-1000T系列電抗器振動振動值得推薦