彈簧彈性下降的AFV信號特征識別。彈簧彈性下降的AFV信號特征識別彈簧機構是OLTC切換動力的關鍵部件，其彈性下降會導致切換時間延長或動作不到位。AFV信號分析法通過分析振動信號的時頻特性，可以識別彈簧老化問題。例如，正常狀態下，OLTC切換時的振動信號具有清晰的周期性沖擊特征；而彈簧彈性不足時，沖擊信號的間隔時間會延長，且幅值降低。此外，彈簧故障還可能引發二次振動（如機構回彈），這些特征均可通過AFV信號的小波變換或包絡分析進行提取。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統傳感器。專注于振動系統功能特點

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種精細的技術手段。OLTC 在運行過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，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，并通過先進的信號處理算法進行分析。當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，振動信號的低頻部分會出現特定的變化，如頻率降低、幅值增大。通過對這些信號特征的識別和分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障狀態，及時采取維修措施，避免因故障導致的電力系統不穩定。專注于振動系統功能特點杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的主要特性解析。

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 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用，基于對其內部物理過程的深入理解。OLTC 內部觸頭在分 / 合過程中，不僅會受到機械應力的作用，還會受到電氣因素的影響，如電弧的產生。這些因素會導致觸頭材料的消耗和變形，進而改變 OLTC 的振動特性。當觸頭出現接觸不良時，電弧產生的頻率和能量會增加，引起的振動信號也會更加復雜。AFV 傳感器能夠準確捕捉到這些信號變化，通過對信號的分析處理，我們可以判斷 OLTC 的故障類型和嚴重程度，為設備的維護和管理提供科學指導，提高電力系統的運行效率。GZAFV-01型聲紋振動監測系統的相關標準。

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。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確性。例如，觸頭接觸不良會導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。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的評價和維護建議。杭州GZPD-234系列振動聲紋報價

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在 OLTC 的狀態監測中，AFV 信號分析法具有重要的應用價值。OLTC 內部觸頭在頻繁的分 / 合操作中，由于機械磨損和電氣腐蝕，容易出現各種問題，如觸頭凹凸不平、變形等。這些問題會導致觸頭壓力接觸電阻和開矩參數發生變化，進而使 OLTC 的振動特征發生改變。AFV 傳感器通過監測這些振動特征的變化，能夠及時發現 OLTC 的潛在故障。例如，當觸頭接觸電阻增大時，振動信號的幅值會在特定頻率段出現明顯變化。通過對這些變化的分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障類型，為設備的維護和檢修提供有力支持。專注于振動系統功能特點