AFV 信號(hào)分析法在 OLTC 狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，能夠有效提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性。OLTC 在運(yùn)行過(guò)程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，容易出現(xiàn)各種故障。當(dāng)觸頭出現(xiàn)凹凸不平和變形時(shí)，其壓力接觸電阻和開矩參數(shù)會(huì)發(fā)生變化，進(jìn)而導(dǎo)致 OLTC 的振動(dòng)特征發(fā)生改變。AFV 傳感器能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)這些振動(dòng)特征的變化，一旦發(fā)現(xiàn)異常，就可以及時(shí)發(fā)出警報(bào)。通過(guò)對(duì) AFV 信號(hào)的深入分析，我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障類型，為設(shè)備的維修和更換提供依據(jù)，減少因 OLTC 故障導(dǎo)致的電力系統(tǒng)停電時(shí)間，提高供電質(zhì)量。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。在線振動(dòng)監(jiān)測(cè)修理

利用 AFV 信號(hào)分析法對(duì) OLTC 進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，需要建立完善的信號(hào)分析體系。OLTC 在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)是復(fù)雜的，受到多種因素的影響。我們需要通過(guò)對(duì)大量正常和故障狀態(tài)下的 OLTC 振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集和分析，建立起故障類型與信號(hào)特征之間的數(shù)據(jù)庫(kù)。例如，針對(duì)觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降等不同故障類型，分別確定其對(duì)應(yīng)的振動(dòng)信號(hào)特征模式。在實(shí)際監(jiān)測(cè)中，將采集到的 OLTC 振動(dòng)信號(hào)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的模式進(jìn)行比對(duì)，通過(guò)模式識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障類型和狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì) OLTC 的智能化監(jiān)測(cè)和管理。高壓開關(guān)振動(dòng)監(jiān)測(cè)化學(xué)變化杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)服務(wù)的售后支持體系。

變壓器在生產(chǎn)、運(yùn)輸、安裝過(guò)程中或在短路電流作用下，均會(huì)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(duì)變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)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(jī)械損傷等，以上故障類型均可能導(dǎo)致繞組變形。傳統(tǒng)的繞組變形監(jiān)測(cè)方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應(yīng)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(cè)。鐵芯典型故障包括壓鐵松動(dòng)、接地不良、夾件松動(dòng)或損傷，常用監(jiān)測(cè)方法包括絕緣電阻測(cè)試及接地電流監(jiān)測(cè)。

AFV 信號(hào)分析法作為一種監(jiān)測(cè) OLTC 狀態(tài)的有效手段，其**在于利用 AFV 傳感器精細(xì)捕捉信號(hào)。OLTC 切換時(shí)，內(nèi)部主要機(jī)構(gòu)部件因運(yùn)動(dòng)撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，是信號(hào)的重要來(lái)源。這些沖擊力通過(guò)靜觸頭或變壓器油傳導(dǎo)至變壓器箱壁，在箱壁上形成的振動(dòng)，實(shí)則蘊(yùn)含著豐富的設(shè)備機(jī)械狀態(tài)信息。例如，當(dāng) OLTC 正常工作時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)具有特定的頻率和幅值范圍，一旦出現(xiàn)故障，如觸頭接觸不良，振動(dòng)信號(hào)的特征便會(huì)發(fā)生***變化，通過(guò) AFV 傳感器監(jiān)測(cè)這些變化，就能為判斷 OLTC 的狀態(tài)提供關(guān)鍵依據(jù)。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。

變壓器振動(dòng)主要包括OLTC切換時(shí)的瞬態(tài)振動(dòng)、電流通過(guò)繞組時(shí)電動(dòng)力引起的繞組振動(dòng)、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導(dǎo)致鐵芯振動(dòng)、以及冷卻裝置工作時(shí)的振動(dòng)。其中，由冷卻系統(tǒng)引起的基本振動(dòng)頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內(nèi)容。變壓器內(nèi)部的聲紋振動(dòng)信號(hào)通過(guò)絕緣油、支撐單元、加強(qiáng)筋結(jié)構(gòu)等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動(dòng)傳感器測(cè)得。

OLTC切換過(guò)程中，分接選擇器動(dòng)作、切換開關(guān)動(dòng)作、動(dòng)靜觸頭碰撞等機(jī)械動(dòng)作產(chǎn)生聲紋振動(dòng)信號(hào)，信號(hào)包含觸頭分合狀態(tài)、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息，可反映OLTC結(jié)構(gòu)磨損、卡滯、松動(dòng)、變形等故障。切換過(guò)程中若儲(chǔ)能彈簧性能發(fā)生改變或儲(chǔ)能過(guò)程中存在機(jī)構(gòu)卡塞等現(xiàn)象，必然伴隨著電機(jī)驅(qū)動(dòng)力矩的變化，從而使驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流發(fā)生變化。因此，可通過(guò)監(jiān)測(cè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流信號(hào)與聲紋振動(dòng)信號(hào)的結(jié)合分析，可更加有效的評(píng)價(jià)OLTC在線運(yùn)行狀態(tài)下的健康態(tài)勢(shì)評(píng)價(jià)與故障類型診斷。 杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的環(huán)保效益分析。無(wú)線振動(dòng)檢測(cè)生產(chǎn)廠商

杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)服務(wù)的客戶成功案例。在線振動(dòng)監(jiān)測(cè)修理

4.2.2具備實(shí)物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)及趨勢(shì)。通過(guò)掃碼或RFID識(shí)別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過(guò)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(qǐng)求該設(shè)備的詳細(xì)信息，以及詳細(xì)的運(yùn)行狀態(tài)，測(cè)試信息等。4.2.3根據(jù)各時(shí)頻信號(hào)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(hào)能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)判斷變壓器運(yùn)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(cè)、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測(cè)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(shí)別故障的準(zhǔn)確性，而且還能**降低因單個(gè)參量判別故障帶來(lái)的誤報(bào)。例如，對(duì)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(dòng)信號(hào)、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測(cè)到變壓器地聲紋振動(dòng)頻譜時(shí)，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動(dòng)去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號(hào)，如果發(fā)現(xiàn)在某段時(shí)期確實(shí)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。 在線振動(dòng)監(jiān)測(cè)修理