运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态，需要关注 OLTC 在切换时的每一个细节。OLTC 切换时，内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，是 AFV 信号的主要来源。这些冲击力通过变压器油传递到变压器箱壁，在箱壁上引起的振动响应是多种激励现象的综合体现。我们通过对 AFV 信号的精确监测和深入分析，能够获取 OLTC 的详细状态信息。比如，当 OLTC 出现触头开矩参数异常时，其振动信号的相位和频率会发生特定变化，利用这些变化特征，我们可以准确诊断出 OLTC 的故障类型，及时进行修复，避免因 OLTC 故障引发电力系统事故。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的未来发展趋势。智能振动设备
AFV 信号分析法作为一种监测 OLTC 状态的有效手段，其**在于利用 AFV 传感器精细捕捉信号。OLTC 切换时，内部主要机构部件因运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，是信号的重要来源。这些冲击力通过静触头或变压器油传导至变压器箱壁，在箱壁上形成的振动，实则蕴含着丰富的设备机械状态信息。例如，当 OLTC 正常工作时，其振动信号具有特定的频率和幅值范围，一旦出现故障，如触头接触不良，振动信号的特征便会发生***变化，通过 AFV 传感器监测这些变化，就能为判断 OLTC 的状态提供关键依据。智能振动方案杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的定制化解决方案。
3.2.3云平台服务器各项监测的数据经现场的数据采集装置通过4G/5G无线传输模组（或电力光纤专网）传送至云服务器进行存储及深度计算，远端通过浏览器登录云服务器可随时随的查看系统监测与诊断内容，对变压器进行运行状态的监测与诊断分析。云平台系统结构图如下图7所示，采用B/S结构（浏览器/服务器模式），提供本系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务，便于管理。3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。
AFV信号分析法是一种基于振动信号监测的OLTC（有载分接开关）状态诊断技术。其**原理是利用AFV（Acoustic Frequency Vibration）传感器采集变压器箱壁上的振动信号，通过分析信号的时域、频域特征，判断OLTC的运行状态。OLTC在切换过程中，内部机构（如触头、弹簧、传动装置）的运动会产生机械冲击和摩擦振动，这些振动信号通过静触头或变压器油传递至箱壁。由于不同故障（如触头磨损、弹簧老化、电弧放电）会导致振动特征的变化，因此AFV信号分析法能够有效识别OLTC的早期故障，为预防性维护提供依据。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的客户反馈分析。
OLTC 的正常运行对电力系统的稳定性至关重要，而 AFV 信号分析法是保障其稳定运行的重要工具。OLTC 在切换过程中，内部机械部件的运动撞击和摩擦会产生复杂的振动信号，这些信号蕴含着丰富的设备健康信息。通过 AFV 传感器监测这些信号，我们可以实时了解 OLTC 的工作状态。例如，当 OLTC 出现弹簧弹性下降的故障时，其振动信号的阻尼特性会发生改变，信号的衰减速度与正常状态不同。借助 AFV 信号分析法，我们能够准确捕捉到这些细微变化，及时发现故障隐患，采取针对性的维修措施，确保 OLTC 始终处于良好的运行状态。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统功能特点。特高压GIS振动声纹检测报告
GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统基本功能。智能振动设备
3.1.2功能特点Ø采用加速度传感器监测GIS本体振动信号，监测主机/IED具备多个传感测点连续实时或周期性自动监测功能；Ø具备诊断分析功能，监测主机/IED可向综合分析单元传送标准化数据、分析结果和预警信息，并接收下传控制命令；Ø具有比对分析功能，可将测量数据与标准信号、历史测量信号进行比对分析；Ø具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出1年以上数据；Ø具备振动信号时域波形展示、频谱分析(基频为100Hz)功能，可自动提取峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量，作为GIS运行状态分析参量，且用户可定义设置报警阈值。下页图3为正常状态与异常状态时，GIS本体的振动信号的时域波形及频域谱图。智能振动设备
