AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態評估提供了一種科學、有效的方法。OLTC 在長期運行過程中，內部觸頭和其他部件會逐漸出現磨損、老化等問題，這些問題會導致 OLTC 的性能下降，甚至引發故障。當觸頭磨損嚴重時，其接觸電阻增大，在分 / 合過程中會產生更多的熱量和電弧，進而影響 OLTC 的振動特性。AFV 傳感器通過監測 OLTC 的振動信號，能夠及時發現這些變化。通過對信號的分析，我們可以評估 OLTC 的健康狀況，預測其剩余使用壽命，為設備的預防性維護提供重要依據，提高電力系統的運行經濟性和可靠性。聲紋振動監測具體知識介紹。振動聲紋怎么樣

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用，基于對其內部故障與振動特性關系的深入研究。OLTC 內部觸頭在長期使用過程中，由于機械磨損和電氣腐蝕，會出現接觸電阻增大、觸頭壓力不均勻等問題。這些問題會導致 OLTC 在切換時產生的脈沖沖擊力發生變化，進而影響其振動特征。例如，當觸頭接觸電阻增大時，切換瞬間產生的電弧能量增加，引起的振動信號幅值也會相應增大。通過 AFV 傳感器對這些振動信號的監測和分析，我們可以準確判斷 OLTC 是否存在觸頭相關故障，為設備的可靠運行提供有力保障。服務的振動哪家好GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統基本功能。

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果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態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個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種精細、高效的途徑。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，這對其內部結構的穩定性提出了極高要求。觸頭的任何異常變化，如接觸不良、磨損加劇等，都會在 AFV 信號中留下痕跡。當觸頭接觸不良時，電流通過時會產生不穩定的電弧，這不僅會導致觸頭進一步損壞，還會使 OLTC 的振動特性發生***改變。AFV 傳感器能夠敏銳捕捉到這些信號變化，經過數據分析處理，我們可以清晰地判斷出 OLTC 的故障狀態，為設備的安全運行保駕護航。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的經濟效益分析。

變壓器在生產、運輸、安裝過程中或在短路電流作用下，均會使繞組及鐵芯壓緊程度降低，繞組及鐵芯故障分別約占變壓器整體故障的36%和4%，對變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩定運行產生巨大威脅。繞組故障主要包括絕緣老化、受潮、匝間或繞組間短路、斷路及機械損傷等，以上故障類型均可能導致繞組變形。傳統的繞組變形監測方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*適用于離線或停電監測。鐵芯典型故障包括壓鐵松動、接地不良、夾件松動或損傷，常用監測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監測。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的成功案例分享。手持式多功能振動聲學指紋

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信號包絡分析

為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析

信號包絡重合度比對分析

信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關系數：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態。◆接近0時，OLTC可能存在故障。 振動聲紋怎么樣