OLTC的振動信號主要通過兩種路徑傳播：一是通過靜觸頭的機械連接直接傳遞至變壓器外殼；二是通過變壓器油的聲波傳導(dǎo)。這兩種路徑的信號特征有所不同，靜觸頭傳遞的信號通常包含高頻成分（如觸頭撞擊），而油中傳播的信號則以中低頻為主（如機械共振）。AFV信號分析法需結(jié)合多傳感器布置，以捕捉不同頻段的振動信息，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。例如，觸頭接觸不良會導(dǎo)致高頻振動能量增加，而彈簧彈性下降則可能引起低頻振動幅值的變化。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的研發(fā)背景與創(chuàng)新點。杭州GZPD-4D系列振動聲紋監(jiān)測技術(shù)說明

4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。通過掃碼或RFID識別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務(wù)器，向服務(wù)器請求該設(shè)備的詳細(xì)信息，以及詳細(xì)的運行狀態(tài)，測試信息等。4.2.3根據(jù)各時頻信號互相關(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、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習(xí)算法，自動判斷變壓器運行狀態(tài)及機械故障類型。

4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(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)警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準(zhǔn)確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預(yù)警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州智能化振動銷售價格杭州國洲電力科技有限公司的核主要團隊介紹與技術(shù)研發(fā)實力。

能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細(xì)分量，計算各層詳細(xì)分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態(tài)，并提取互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區(qū)間，計算各區(qū)間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動信號時頻能量矩陣。

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測提供了一種精細(xì)的技術(shù)手段。OLTC 在運行過程中，內(nèi)部機械部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有獨特特征的振動信號。AFV 傳感器能夠高精度地采集這些信號，并通過先進(jìn)的信號處理算法進(jìn)行分析。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)彈簧彈性下降的故障時，振動信號的低頻部分會出現(xiàn)特定的變化，如頻率降低、幅值增大。通過對這些信號特征的識別和分析，我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障狀態(tài)，及時采取維修措施，避免因故障導(dǎo)致的電力系統(tǒng)不穩(wěn)定。杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)愿景與使命。

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用，能夠有效提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。OLTC 作為電力系統(tǒng)中的重要設(shè)備，其運行狀態(tài)直接影響到電力的傳輸和分配。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)故障時，如觸頭接觸不良可能導(dǎo)致電弧產(chǎn)生，進(jìn)而引發(fā)設(shè)備損壞和電力中斷。AFV 傳感器通過實時監(jiān)測 OLTC 的振動信號，能夠及時發(fā)現(xiàn)這些潛在故障。一旦檢測到異常信號，系統(tǒng)可以迅速發(fā)出警報，并通過對信號的分析確定故障類型和位置，為維修人員提供準(zhǔn)確的信息，縮短維修時間，減少電力系統(tǒng)的停電時間，保障電力供應(yīng)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的評價和維護建議。專注于振動

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)系統(tǒng)的模塊化設(shè)計。杭州GZPD-4D系列振動聲紋監(jiān)測技術(shù)說明

OLTC動作時，典型聲紋振動和驅(qū)動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內(nèi)典型信號區(qū)間，可有效判斷OLTC驅(qū)動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關(guān)動作、驅(qū)動電機制動等動作順序，進(jìn)而分析OLTC的運行狀態(tài)。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態(tài)需要豐富的實踐經(jīng)驗，為方便監(jiān)測人員快速完成診斷任務(wù)，需通過多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測，降低OLTC運行的故障風(fēng)險。杭州GZPD-4D系列振動聲紋監(jiān)測技術(shù)說明