变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、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、以及冷却装置工作时的振动。其中,由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz,不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁,可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。
OLTC切换过程中,分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号,信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息,可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,从而使驱动电机电流发生变化。因此,可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析,可更加有效的评价OLTC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振动声学指纹在线监测功能的故障诊断能力。无线振动声纹原理
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。无线振动声纹原理GZAFV-01型声纹振动监测系统(变压器、电抗器)的数据可视化和远程监控。
在 OLTC 的运行过程中,AFV 信号分析法发挥着至关重要的作用。OLTC 切换瞬间,内部复杂的机械动作所产生的脉冲冲击力,会引发一系列振动传递现象。从内部机构到变压器油,再到变压器箱壁,每一个环节都承载着信号的传递与转换。通过对 AFV 信号的深入监测,我们能够洞察 OLTC 切换时间的微妙变化。若切换时间超出正常范围,可能意味着内部机械结构出现磨损或卡顿,这将严重影响 OLTC 的正常工作,而 AFV 信号分析法能够及时发现此类隐患,为设备维护提供有力支持。
在 OLTC 的状态监测中,AFV 信号分析法具有重要的应用价值。OLTC 内部触头在频繁的分 / 合操作中,由于机械磨损和电气腐蚀,容易出现各种问题,如触头凹凸不平、变形等。这些问题会导致触头压力接触电阻和开矩参数发生变化,进而使 OLTC 的振动特征发生改变。AFV 传感器通过监测这些振动特征的变化,能够及时发现 OLTC 的潜在故障。例如,当触头接触电阻增大时,振动信号的幅值会在特定频率段出现明显变化。通过对这些变化的分析,我们可以准确判断 OLTC 的故障类型,为设备的维护和检修提供有力支持。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。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高精度与可靠性。无线振动声纹原理
杭州国洲电力科技有限公司的企业文化与社会责任。无线振动声纹原理
电弧故障的AFV信号诊断方法。OLTC在切换过程中可能产生电弧,尤其是在触头接触不良或绝缘劣化的情况下。电弧不仅会加速触头烧蚀,还会产生高频电磁噪声和机械振动。AFV信号分析法通过监测振动信号中的高频突发成分(如10kHz以上的瞬态脉冲),可以判断电弧发生的强度和频率。此外,电弧振动信号通常具有非平稳特性,需结合短时傅里叶变换(STFT)或希尔伯特-黄变换(HHT)进行时频分析,以提高诊断灵敏度。与传统检测方法(如油色谱分析、红外测温)相比,AFV信号分析法具有实时性强、灵敏度高、无需停电等优势。油色谱分析虽能检测绝缘劣化,但无法直接反映机械故障;而AFV信号可直接捕捉OLTC的机械状态变化。此外,AFV传感器安装简便,通常只需在变压器外壳布置少量测点即可实现长期监测,非常适合智能电网中的在线状态评估。无线振动声纹原理