GZAFV-01T子系统的原理◆监测原理OLTC在切换的过程中伴随着机械振动,在线监测技术主要利用AFV和驱动电机电流的信号分析法综合对OLTC状态进行诊断。根据AFV信号波谱的异常分析其状态,结合驱动电机电流分析技术,监测能够覆盖档位联接、时间序列、控制继电器、驱动电机、制动器、润滑、线性、电弧、过热和焦炭、电气节点磨损、过渡阻抗等11个项目。较传统停电检修方式,在线监测法针对的故障类型更加***,而且在带电运行时也能够迅速有效反映OLTC运行状态。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术说明。高压开关振动监测软件功能
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。特高压GIS振动监测需要什么条件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。
在 OLTC 的状态监测领域,AFV 信号分析法具有独特的优势。OLTC 切换时,内部机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力,通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁,形成具有特定频率和幅值特征的振动信号。这些信号如同设备运行状态的 “密码”,通过 AFV 传感器采集并运用专业的信号处理算法进行分析,我们可以解读出 OLTC 的工作模式和状态数据。例如,当 OLTC 出现电弧故障时,其振动信号会呈现出高频、高幅值的特征,与正常运行状态下的信号有明显区别。利用 AFV 信号分析法,我们能够快速准确地判断出 OLTC 的故障类型,为设备的维护和管理提供科学依据。
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用,基于对其内部故障与振动特性关系的深入研究。OLTC 内部触头在长期使用过程中,由于机械磨损和电气腐蚀,会出现接触电阻增大、触头压力不均匀等问题。这些问题会导致 OLTC 在切换时产生的脉冲冲击力发生变化,进而影响其振动特征。例如,当触头接触电阻增大时,切换瞬间产生的电弧能量增加,引起的振动信号幅值也会相应增大。通过 AFV 传感器对这些振动信号的监测和分析,我们可以准确判断 OLTC 是否存在触头相关故障,为设备的可靠运行提供有力保障。GZAFV-01型声纹振动监测系统(变压器、电抗器)的实时监测和分析的结合。
OLTC是在励磁状态下,通过改变绕组分接位置实现电网的有载调压,起到稳定负载电压、调节无功潮流、增加电网灵活度等重要作用。它是调压变压器中***的可动部件、关键部件之一。国际大电网委员会(GIGRE)等国内外统计结果表明(下图1所示),OLTC故障占变压器总体故障的30%以上,各类故障影响变压器及整个电网的安全稳定运行,严重时更会导致大面积停电、电气火灾等事故。OLTC的故障模式有多种,具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》,2020年度需完成382台换流变OLTC隐患整改,加快消除故障隐患。因此,实施OLTC在线监测与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义,也是今后的发展方向。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统功能特点。智能振动监测文献
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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。高压开关振动监测软件功能