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功能的主要特性解析。国产振动参考价格
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。 高压开关振动声纹价格GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统声纹振动监测与诊断技术的应用意义。
能量分布曲线
基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。
时频能量分布矩阵(ATF图谱)
获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。
利用 AFV 信号分析法对 OLTC 进行状态监测，需要深入理解 OLTC 故障类型与振动特性之间的内在联系。OLTC 内部的各种故障，如触头问题、弹簧弹性下降等，都会对其振动特性产生影响。以弹簧弹性下降为例，弹簧作为 OLTC 内部的重要部件，其弹性下降会导致机械结构的动力学特性发生改变，在切换时产生的脉冲冲击力也会相应变化，从而使 OLTC 的振动信号发生改变。通过 AFV 传感器对这些振动信号的长期监测和分析，我们可以建立起故障类型与振动特征之间的对应关系，实现对 OLTC 故障的早期预警和准确诊断。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的多功能集成。
11、DL/T1540油浸式交流电抗器（变压器）运行振动测量方法；12、DLT1694.2高压测试仪器及设备校准规范第2部分：电力变压器分接开关测试仪；13、DL/T1805电力变压器用有载分接开关选用导则；14、DL/T1051电力技术监督导则；15、DL/T1054高压电气设备绝缘技术监督规程；16、DL/T11771000kV交流输变电设备技术监督导则；17、Q/GDW383智能变电站技术导则；18、Q/GDWZ410高压设备智能化技术导则；19、Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范；20、Q/GDW561输变电设备状态监测与诊断系统技术导则；21、Q/GDW739输变电设备状态监测与诊断主站系统变电设备在线监测与诊断I1接口网络通信规范；22、Q/GDW1168-2013输变电设备状态检修试验规程；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市场推广策略。名优振动监测系统内容
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AFV 信号分析法为 OLTC 的状态评估提供了一种科学、有效的方法。OLTC 在长期运行过程中，内部触头和其他部件会逐渐出现磨损、老化等问题，这些问题会导致 OLTC 的性能下降，甚至引发故障。当触头磨损严重时，其接触电阻增大，在分 / 合过程中会产生更多的热量和电弧，进而影响 OLTC 的振动特性。AFV 传感器通过监测 OLTC 的振动信号，能够及时发现这些变化。通过对信号的分析，我们可以评估 OLTC 的健康状况，预测其剩余使用寿命，为设备的预防性维护提供重要依据，提高电力系统的运行经济性和可靠性。国产振动参考价格
