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声学指纹在线监测技术系统的模块化设计。高压开关振动声学指纹定义
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用,基于对其内部物理过程的深入理解。OLTC 内部触头在分 / 合过程中,不仅会受到机械应力的作用,还会受到电气因素的影响,如电弧的产生。这些因素会导致触头材料的消耗和变形,进而改变 OLTC 的振动特性。当触头出现接触不良时,电弧产生的频率和能量会增加,引起的振动信号也会更加复杂。AFV 传感器能够准确捕捉到这些信号变化,通过对信号的分析处理,我们可以判断 OLTC 的故障类型和严重程度,为设备的维护和管理提供科学指导,提高电力系统的运行效率。声纹振动参考价格杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的全流程支持。
AFV信号分析法AFV信号分析法是采用AFV传感器监测AFV信号,获得OLTC的状态数据和工作模式,从而对其状态进行判断的方法。OLTC在切换时,其内部主要机构部件的运动撞击和摩擦都会产生脉冲冲击力,该信号会通过静触头或变压器油传到变压器箱壁上。传到变压器外壳上的振动是内部多种激励现象的响应,包含着大量的设备机械状态数据。OLTC的故障类型与其振动特性的变化存在着紧密关系,通过对AFV信号的监测和诊断,即可判断出OLTC切换时间的变化、触头接触不良、触头磨损、弹簧弹性下降和电弧等故障,从而可以诊断出OLTC处于正常状态或是故障状态。触头在分/合的切换过程中,由于伴随着机械、化学、头材料消耗,造成触头凹凸不平和变形,从而引起触头压力接触电阻和开矩参数的变化,使得OLTC的振动特征也随之改变。
GZAFV-01T子系统采用AFV和驱动电机电流的信号采集和分析技术,能***地把握OLTC的机械性能状态,可以对OLTC的AFV和驱动电机电流的信号幅值大小进行监测和阈值报警,对AFV和驱动电机电流的信号进行分析。具体功能如下:◆适用于所有类型的OLTC故障诊断。◆利用AFV传感器和电流传感器获取OLTC切换动作过程中产生AFV和驱动电机电流的信号,并通过分析软件进行诊断评价。◆能将复杂的信号转换成易于特征识别的包络曲线。◆独有的信号处理功能,可将X、Y、Z的声纹振动信号生产ATF图,更直观,更便捷分析OLTC故障类型。◆可将任意两次监测的图谱进行相似度分析,并自动计算图谱的重合度。◆具有能量谱分析功能,能自动识别能量谱比较大的高低频能量的频率。杭州国洲电力科技有限公司有哪些声学指纹振动监测产品?
AFV 信号分析法的关键在于准确监测 OLTC 的 AFV 信号,从而获取其状态数据和工作模式。OLTC 切换时产生的脉冲冲击力,如同设备运行状态的 “信使”,通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁,形成具有特定特征的振动信号。我们利用 AFV 传感器对这些信号进行采集和分析,能够获取 OLTC 的切换时间、触头状态等重要信息。当 OLTC 出现触头磨损故障时,其振动信号的频谱会发生明显变化,某些特定频率的幅值会增大。通过对这些信号特征的识别和分析,我们可以迅速判断出 OLTC 的故障类型,为设备的维护和检修提供明确方向。杭州国洲电力科技有限公司的核主要团队介绍与技术研发实力。特高压GIS振动声纹监测类型
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4.1.9智能分析功能:软件内置典型故障特征的数据库,可与监测数据进行比对,通过信号波形、时间长度和幅值等特征值,诊断分析故障类型;也可添加新监测数据,方便后期横向、纵向比较;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、型号的变压器监测数据曲线进行比对分析。4.1.10具有报表分析功能,自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量,并生成分析报表。4.2智慧化功能4.2.1具备边缘计算能力,就地采集并处理声纹振动信号及驱动电机电流信号,完成OLTC信号包络、ATF图谱等分析,完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算,根据传输层要求统一通讯接口及数据结构,根据平台层及应用层要求上传分析结果。高压开关振动声学指纹定义