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振动声学指纹在线监测技术的行业影响力。专注振动生产企业
GZAFV-01系统的功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析。4.1.2具有时间触发和电流触发功能,可手动选择信号触发方式。4.1.3可将任意两次测量的图谱进行相似度分析,并自动计算图谱的重合度。4.1.4具有先进的能量谱分析功能,并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率。4.1.5独有的信号处理功能,生成声纹振动信号ATF图谱(系我公司***软著权的《变压器有载分解开关及绕组振动测试软件V1.0》中的**核心算法),更直观、更便捷分析OLTC及绕组和铁芯的运行状态。4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量,实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能:实时分析信号发展趋势,实现阈值超限自动告警,支持短信发送告警信息。专注振动生产企业GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统基本功能。
能量分布曲线
基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。
时频能量分布矩阵(ATF图谱)
获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵,同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间,计算各区间平均值作为特征参量,用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。
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。 GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关特点、参数和配置。
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。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背景。GZAF-1000S系列高压开关振动报价表
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利用 AFV 信号分析法对 OLTC 进行状态监测,需要建立完善的信号分析体系。OLTC 在运行过程中产生的振动信号是复杂的,受到多种因素的影响。我们需要通过对大量正常和故障状态下的 OLTC 振动信号进行采集和分析,建立起故障类型与信号特征之间的数据库。例如,针对触头接触不良、触头磨损、弹簧弹性下降等不同故障类型,分别确定其对应的振动信号特征模式。在实际监测中,将采集到的 OLTC 振动信号与数据库中的模式进行比对,通过模式识别技术准确判断 OLTC 的故障类型和状态,实现对 OLTC 的智能化监测和管理。专注振动生产企业