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。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售后支持体系。智能振动监测厂家电话
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。智能振动监测厂家电话GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关特点、参数和配置。
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。
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。杭州国洲电力科技有限公司的企业文化与社会责任。
运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态,需要关注 OLTC 振动信号的多维度特征。OLTC 切换时产生的振动信号,其频率、幅值、相位等特征都与设备的运行状态密切相关。例如,当 OLTC 出现触头磨损故障时,振动信号的频率分布会发生变化,高频成分会增多;幅值也会随着磨损程度的加深而增大。同时,信号的相位可能会发生偏移,这反映了内部机械结构的相对位置变化。通过对这些多维度特征的综合分析,我们可以更加准确地判断 OLTC 的故障类型和状态,为设备的维修和保养提供更***的信息,确保电力系统的可靠运行。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实际应用价值。智能振动监测厂家电话
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多场景适用性。智能振动监测厂家电话
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用,基于对其内部物理过程的深入理解。OLTC 内部触头在分 / 合过程中,不仅会受到机械应力的作用,还会受到电气因素的影响,如电弧的产生。这些因素会导致触头材料的消耗和变形,进而改变 OLTC 的振动特性。当触头出现接触不良时,电弧产生的频率和能量会增加,引起的振动信号也会更加复杂。AFV 传感器能够准确捕捉到这些信号变化,通过对信号的分析处理,我们可以判断 OLTC 的故障类型和严重程度,为设备的维护和管理提供科学指导,提高电力系统的运行效率。智能振动监测厂家电话