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。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。杭州振动产品参数

变压器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后,声纹振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据,采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。杭州GIS振动声纹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。

在运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 状态时,要充分考虑 OLTC 运行环境对信号的影响。OLTC 通常在复杂的电磁环境和温度变化条件下运行,这些环境因素可能会对其振动信号产生干扰。例如,高温环境可能会导致变压器油的粘度发生变化,从而影响脉冲冲击力的传递特性,使振动信号的幅值和频率发生改变。此外,电磁干扰也可能会在振动信号中引入噪声,影响信号的准确性。因此,在采用 AFV 信号分析法时,需要采取相应的抗干扰措施,如滤波处理、屏蔽技术等,确保采集到的振动信号能够真实反映 OLTC 的运行状态,提高故障诊断的准确性。
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。 杭州国洲电力科技有限公司的企业荣誉与资质认证。

在 OLTC 的状态监测领域,AFV 信号分析法具有独特的优势。OLTC 切换时,内部机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力,通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁,形成具有特定频率和幅值特征的振动信号。这些信号如同设备运行状态的 “密码”,通过 AFV 传感器采集并运用专业的信号处理算法进行分析,我们可以解读出 OLTC 的工作模式和状态数据。例如,当 OLTC 出现电弧故障时,其振动信号会呈现出高频、高幅值的特征,与正常运行状态下的信号有明显区别。利用 AFV 信号分析法,我们能够快速准确地判断出 OLTC 的故障类型,为设备的维护和管理提供科学依据。杭州国洲电力科技有限公司振动监测相关产品有哪些?杭州GZAF-1000S系列高压开关振动生产厂家
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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。杭州振动产品参数
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