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杭州国洲电力科技有限公司振动故障

来源: 发布时间:2025年04月15日

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。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的主要特性解析。杭州国洲电力科技有限公司振动故障

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GZAFV-01系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站等),实现大型变压器全振动在线监测与故障诊断,有效地提高设备运行可靠性。同时,我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商(上海华明的遵义长征厂区、德国MR等)、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作,不断丰富各型号变压器的声纹振动信号样本数据库。国洲电力振动声学指纹监测技术杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的用户界面优化。

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在运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 状态时,要注重对 OLTC 切换过程中信号变化的研究。OLTC 切换瞬间,内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生强烈的脉冲冲击力,这些冲击力迅速通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁,引发箱壁的振动。AFV 传感器在这个过程中捕捉到的振动信号,包含了 OLTC 切换时间、触头状态等重要信息。例如,当 OLTC 的切换时间变长时,振动信号的持续时间也会相应增加,信号的起始和结束特征也会发生变化。通过对这些信号变化的细致分析,我们可以准确判断 OLTC 的工作状态是否正常,及时发现潜在的故障隐患。

弹簧弹性下降的AFV信号特征识别。弹簧弹性下降的AFV信号特征识别弹簧机构是OLTC切换动力的关键部件,其弹性下降会导致切换时间延长或动作不到位。AFV信号分析法通过分析振动信号的时频特性,可以识别弹簧老化问题。例如,正常状态下,OLTC切换时的振动信号具有清晰的周期性冲击特征;而弹簧弹性不足时,冲击信号的间隔时间会延长,且幅值降低。此外,弹簧故障还可能引发二次振动(如机构回弹),这些特征均可通过AFV信号的小波变换或包络分析进行提取。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。

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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系统的智能化设计。研制振动声纹技术产品功能

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。杭州国洲电力科技有限公司振动故障

4.2.2具备实物ID管理功能,提供OLTC、绕组及铁芯运行状态信息链接入口,可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备,读取设备ID信息,通过站内网络(4G/5G/WIFI)传输给云端服务器,向服务器请求该设备的详细信息,以及详细的运行状态,测试信息等。4.2.3根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量(互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF图谱特征参量(六等分区间均值)、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量,采用深度学习算法,自动判断变压器运行状态及机械故障类型。

4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量,进行数据的多参量融合分析,形成基于多源数据的故障预警机制,多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性,而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如,对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析,在监测到变压器地声纹振动频谱时,GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号,如果发现在某段时期确实有大电流冲击,可给出预警:变压器可能存在绕组变形地异常。 杭州国洲电力科技有限公司振动故障