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变压器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下，均会使绕组及铁芯压紧程度降低，绕组及铁芯故障分别约占变压器整体故障的36%和4%，对变压器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等，以上故障类型均可能导致绕组变形。传统的绕组变形监测方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*适用于离线或停电监测。铁芯典型故障包括压铁松动、接地不良、夹件松动或损伤，常用监测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。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成功案例分享。在线振动监测推荐货源

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。无线振动监测需求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研发背景与创新点。

变压器/电抗器（下文皆用“变压器”简称）在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关（下文皆用OLTC简称）、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分，三者故障率总和占变压器整体故障70%左右，而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。

◆可在不同的监测结果之间进行比较区分正常与异常。◆具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式。◆具有AFV和电流信号历史数据变化趋势曲线功能。◆具有阈值超限告警功能，软件自动分析信号增长趋势，实现自动阈值告警，也可手动设置阈值告警的限值，支持短信阈值告警。◆系统软件内置各种故障的特征数据库，可与监测的数据进行比对，通过波形形状、时间长度和幅值，诊断分析出故障类型；也可将新测得的数据作为诊断卡的一部份，方便后期与同一开关作纵向比对分析。◆具有报表分析功能：可针对不同包络曲线能够进行动作曲线的重合度、抖动度、延迟/制动时间、高/低频振动最大值、电流最大值/平均值等参数计算并生成分析报表。◆可灵活选择图谱各点的幅值数据并显示，便于分析图谱的变化特征。◆具有标准图谱库功能，系统软件可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存，便于对该厂家、型号的OLTC数据曲线作横向比对分析。◆机械特性监测包括：档位、动作次数、振动状态、电机电流、动作时间等。◆对监测数据进行融合分析与评价，判断OLTC运行状态，阈值告警输出。GZAFV-01型声纹振动监测系统的概述。

AFV信号分析法是一种基于振动信号监测的OLTC（有载分接开关）状态诊断技术。其**原理是利用AFV（Acoustic Frequency Vibration）传感器采集变压器箱壁上的振动信号，通过分析信号的时域、频域特征，判断OLTC的运行状态。OLTC在切换过程中，内部机构（如触头、弹簧、传动装置）的运动会产生机械冲击和摩擦振动，这些振动信号通过静触头或变压器油传递至箱壁。由于不同故障（如触头磨损、弹簧老化、电弧放电）会导致振动特征的变化，因此AFV信号分析法能够有效识别OLTC的早期故障，为预防性维护提供依据。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市场需求分析。在线振动监测推荐货源

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利用 AFV 信号分析法监测 OLTC 状态时，需深入理解信号的产生与传播机制。OLTC 切换时，内部机构部件的运动撞击和摩擦是产生 AFV 信号的根源。这些脉冲冲击力通过变压器油这一介质，以振动波的形式传递到变压器箱壁。箱壁上的振动响应包含了 OLTC 内部多种激励现象的信息，就如同一个信息宝库。我们通过 AFV 传感器采集这些振动信号，并运用专业的分析算法，能够从中提取出与 OLTC 故障类型相关的特征参数。例如，当弹簧弹性下降时，振动信号的低频部分会出现特定的变化模式，依据这些模式，我们就能准确诊断出 OLTC 的故障类型，提前进行维修，避免故障扩大。在线振动监测推荐货源