研发振动声纹监测系统

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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业应用前景。研发振动声纹监测系统

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。有载开关声纹振动销售价格GZAFV-01型声纹振动监测与诊断系统 。

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。

OLTC 的正常运行对电力系统的稳定性至关重要，而 AFV 信号分析法是保障其稳定运行的重要工具。OLTC 在切换过程中，内部机械部件的运动撞击和摩擦会产生复杂的振动信号，这些信号蕴含着丰富的设备健康信息。通过 AFV 传感器监测这些信号，我们可以实时了解 OLTC 的工作状态。例如，当 OLTC 出现弹簧弹性下降的故障时，其振动信号的阻尼特性会发生改变，信号的衰减速度与正常状态不同。借助 AFV 信号分析法，我们能够准确捕捉到这些细微变化，及时发现故障隐患，采取针对性的维修措施，确保 OLTC 始终处于良好的运行状态。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节能效益分析。

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。杭州国洲电力科技有限公司相关振动监测的报告。专注振动方案

声学指纹振动监测产品有哪些？研发振动声纹监测系统

OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。研发振动声纹监测系统