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的技术突破点。特高压振动监测作用
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。特高压GIS振动监测结构图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政策支持背景。
OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC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OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。
综上所述，采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态，适用于带电监测/在线监测，与变压器无电气连接而不影响正常运行，有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验，成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测式，也有便携式的带电监测系统及可移动的在线重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置（在线监测式：IED，便携/手持式：主机；下文皆用IED/主机简称）、云服务器、通讯单元及供电单元构成；操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号频谱分析等多种算法，并提取故障诊断特征参量，在线状态下实现变压器OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的节能效益分析。
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。杭州国洲电力科技有限公司的核主要团队介绍与技术研发实力。无线振动监测技术应用
GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)监测和综合分析。特高压振动监测作用
电弧故障的AFV信号诊断方法。OLTC在切换过程中可能产生电弧，尤其是在触头接触不良或绝缘劣化的情况下。电弧不仅会加速触头烧蚀，还会产生高频电磁噪声和机械振动。AFV信号分析法通过监测振动信号中的高频突发成分（如10kHz以上的瞬态脉冲），可以判断电弧发生的强度和频率。此外，电弧振动信号通常具有非平稳特性，需结合短时傅里叶变换（STFT）或希尔伯特-黄变换（HHT）进行时频分析，以提高诊断灵敏度。与传统检测方法（如油色谱分析、红外测温）相比，AFV信号分析法具有实时性强、灵敏度高、无需停电等优势。油色谱分析虽能检测绝缘劣化，但无法直接反映机械故障；而AFV信号可直接捕捉OLTC的机械状态变化。此外，AFV传感器安装简便，通常只需在变压器外壳布置少量测点即可实现长期监测，非常适合智能电网中的在线状态评估。特高压振动监测作用
