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-01型声纹振动监测与诊断系统 。GZAF-1000S系列高压开关振动维修电话
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。GZAF-1000S系列高压开关振动维修电话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科研支持背景。
AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种精细、高效的途径。OLTC 在运行过程中,触头的分 / 合操作频繁,这对其内部结构的稳定性提出了极高要求。触头的任何异常变化,如接触不良、磨损加剧等,都会在 AFV 信号中留下痕迹。当触头接触不良时,电流通过时会产生不稳定的电弧,这不仅会导致触头进一步损坏,还会使 OLTC 的振动特性发生***改变。AFV 传感器能够敏锐捕捉到这些信号变化,经过数据分析处理,我们可以清晰地判断出 OLTC 的故障状态,为设备的安全运行保驾护航。
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服务的快速响应机制。
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的企业愿景与使命。高压振动监测产品图片
GZAFV-01型声纹振动监测系统的概述。GZAF-1000S系列高压开关振动维修电话
4.1.9智能分析功能:软件内置典型故障特征的数据库,可与监测数据进行比对,通过信号波形、时间长度和幅值等特征值,诊断分析故障类型;也可添加新监测数据,方便后期横向、纵向比较;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、型号的变压器监测数据曲线进行比对分析。4.1.10具有报表分析功能,自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量,并生成分析报表。4.2智慧化功能4.2.1具备边缘计算能力,就地采集并处理声纹振动信号及驱动电机电流信号,完成OLTC信号包络、ATF图谱等分析,完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算,根据传输层要求统一通讯接口及数据结构,根据平台层及应用层要求上传分析结果。GZAF-1000S系列高压开关振动维修电话