AFV信号分析法是一种基于振动信号监测的OLTC(有载分接开关)状态诊断技术。其**原理是利用AFV(Acoustic Frequency Vibration)传感器采集变压器箱壁上的振动信号,通过分析信号的时域、频域特征,判断OLTC的运行状态。OLTC在切换过程中,内部机构(如触头、弹簧、传动装置)的运动会产生机械冲击和摩擦振动,这些振动信号通过静触头或变压器油传递至箱壁。由于不同故障(如触头磨损、弹簧老化、电弧放电)会导致振动特征的变化,因此AFV信号分析法能够有效识别OLTC的早期故障,为预防性维护提供依据。GZAFV-01型声纹振动监测与诊断系统 。智能化振动性价比
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。 杭州国洲电力振动系统产品有哪些杭州国洲电力科技有限公司的企业简介与主要技术优势。
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。
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。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合作案例。
AFV 信号分析法的关键在于通过对 OLTC 振动信号的监测和分析,获取其状态数据和工作模式。OLTC 切换时,内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力,通过变压器油传递到变压器箱壁,在箱壁上形成振动响应。这些振动响应包含了 OLTC 内部多种激励现象的信息,如触头的分 / 合状态、弹簧的弹性等。AFV 传感器采集这些振动信号,并运用专业的分析方法提取其中的特征参数。当 OLTC 出现触头磨损故障时,特征参数中的某些指标,如振动信号的峰峰值、有效值等会发生明显变化。通过对这些变化的判断,我们可以准确诊断出 OLTC 的故障状态,为设备的运行维护提供科学依据。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术方案。杭州高压电缆振动声纹监测概述
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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。智能化振动性价比