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便携式振动型振动声纹检测硬件使用

来源: 发布时间:2025年04月15日

OLTC的振动信号主要通过两种路径传播:一是通过静触头的机械连接直接传递至变压器外壳;二是通过变压器油的声波传导。这两种路径的信号特征有所不同,静触头传递的信号通常包含高频成分(如触头撞击),而油中传播的信号则以中低频为主(如机械共振)。AFV信号分析法需结合多传感器布置,以捕捉不同频段的振动信息,从而提高故障诊断的准确性。例如,触头接触不良会导致高频振动能量增加,而弹簧弹性下降则可能引起低频振动幅值的变化。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多功能集成。便携式振动型振动声纹检测硬件使用

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◆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。推荐振动服务GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关特点、参数和配置。

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电流信号分析法驱动电机电流信号的出现与消失可作为驱动电机运行与停止的标志,因此可选择电流信号持续时间作为OLTC动作的持续时间,此数据也是机械状态诊断的重要特征量,开关动作若出现持续时间过短或过长的现象,则表明切换过程中可能出现某种异常。弹簧储能过程是OLTC切换过程中诸多重要事件之一,当储能弹簧储能过程中存在机械卡涩或弹簧性能改变等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,使驱动电机的转速发生变化,从而使驱动电机电流发生变化。因此,通过监测驱动电动机电流信号就可以了解OLTC驱动机构的工作情况,以及部件的磨损、卡涩、润滑、同步性等情况,用以判断OLTC储能弹簧性能改变或储能过程中是否存在卡涩等故障。

变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、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、以及冷却装置工作时的振动。其中,由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz,不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁,可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。

OLTC切换过程中,分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号,信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息,可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,从而使驱动电机电流发生变化。因此,可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析,可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。 GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统原理。

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综上所述,采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态,适用于带电监测/在线监测,与变压器无电气连接而不影响正常运行,有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验,成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统,既有固定安装的长期在线监测式,也有便携式的带电监测系统及可移动的在线重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置(在线监测式:IED,便携/手持式:主机;下文皆用IED/主机简称)、云服务器、通讯单元及供电单元构成;操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号频谱分析等多种算法,并提取故障诊断特征参量,在线状态下实现变压器OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统概述。推荐振动大概费用

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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。便携式振动型振动声纹检测硬件使用