利用 AFV 信号分析法监测 OLTC 状态时，需深入理解信号的产生与传播机制。OLTC 切换时，内部机构部件的运动撞击和摩擦是产生 AFV 信号的根源。这些脉冲冲击力通过变压器油这一介质，以振动波的形式传递到变压器箱壁。箱壁上的振动响应包含了 OLTC 内部多种激励现象的信息，就如同一个信息宝库。我们通过 AFV 传感器采集这些振动信号，并运用专业的分析算法，能够从中提取出与 OLTC 故障类型相关的特征参数。例如，当弹簧弹性下降时，振动信号的低频部分会出现特定的变化模式，依据这些模式，我们就能准确诊断出 OLTC 的故障类型，提前进行维修，避免故障扩大。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成功案例分享。特色服务振动厂家
利用 AFV 信号分析法对 OLTC 进行状态监测，需要建立完善的信号分析体系。OLTC 在运行过程中产生的振动信号是复杂的，受到多种因素的影响。我们需要通过对大量正常和故障状态下的 OLTC 振动信号进行采集和分析，建立起故障类型与信号特征之间的数据库。例如，针对触头接触不良、触头磨损、弹簧弹性下降等不同故障类型，分别确定其对应的振动信号特征模式。在实际监测中，将采集到的 OLTC 振动信号与数据库中的模式进行比对，通过模式识别技术准确判断 OLTC 的故障类型和状态，实现对 OLTC 的智能化监测和管理。研发振动声纹监测解决方案GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关特点、参数和配置。
GIS具有占地面积小、可靠性高、安全性强、运行维护工作量很小等优点，因而被大量使用在重要负荷、枢纽变电站中。但由于其采用全封闭结构，一旦发生故障，影响范围大并且难以准确定位及快速抢修，将会带来严重的经济损失。随着GIS设备逐步在特高压输电网络推广应用，设备故障所造成的影响将进一步加大。近年来，国家电网公司状态检修工作不断深化，对设备可靠性的要求不断提高，及时、有效发现GIS设备内部潜伏性缺陷，保证GIS设备安全稳定运行、合理安排检修周期成为状态检修模式下的当务之急。
AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种精细的技术手段。OLTC 在运行过程中，内部机械部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁，形成具有独特特征的振动信号。AFV 传感器能够高精度地采集这些信号，并通过先进的信号处理算法进行分析。当 OLTC 出现弹簧弹性下降的故障时，振动信号的低频部分会出现特定的变化，如频率降低、幅值增大。通过对这些信号特征的识别和分析，我们可以准确判断 OLTC 的故障状态，及时采取维修措施，避免因故障导致的电力系统不稳定。声学指纹振动监测产品有哪些？
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，基于对其内部故障与振动特性关系的深入研究。OLTC 内部触头在长期使用过程中，由于机械磨损和电气腐蚀，会出现接触电阻增大、触头压力不均匀等问题。这些问题会导致 OLTC 在切换时产生的脉冲冲击力发生变化，进而影响其振动特征。例如，当触头接触电阻增大时，切换瞬间产生的电弧能量增加，引起的振动信号幅值也会相应增大。通过 AFV 传感器对这些振动信号的监测和分析，我们可以准确判断 OLTC 是否存在触头相关故障，为设备的可靠运行提供有力保障。GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)监测和综合分析。GIS振动答疑解惑
GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)的数据可视化和远程监控。特色服务振动厂家
信号包络分析
为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析
信号包络重合度比对分析
信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 特色服务振动厂家
