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技术的客户反馈分析。什么是振动监测中心
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。杭州振动监测收费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定制化解决方案。
在运用 AFV 信号分析法对 OLTC 进行状态判断时,要充分认识到 OLTC 故障类型与振动特性之间的紧密联系。OLTC 内部的故障,无论是触头问题还是弹簧弹性下降,都会通过振动信号表现出来。以触头磨损为例,随着磨损程度的加深,触头间的接触面积减小,接触电阻增大,在分 / 合过程中产生的冲击力也会相应改变,从而导致 OLTC 振动信号的幅值和频率发生变化。通过对 AFV 信号的长期监测和分析,建立起故障类型与振动特征之间的对应关系,我们就能在 OLTC 出现故障的早期及时发现并进行处理,提高电力系统的可靠性。
OLTC的振动信号主要通过两种路径传播:一是通过静触头的机械连接直接传递至变压器外壳;二是通过变压器油的声波传导。这两种路径的信号特征有所不同,静触头传递的信号通常包含高频成分(如触头撞击),而油中传播的信号则以中低频为主(如机械共振)。AFV信号分析法需结合多传感器布置,以捕捉不同频段的振动信息,从而提高故障诊断的准确性。例如,触头接触不良会导致高频振动能量增加,而弹簧弹性下降则可能引起低频振动幅值的变化。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。
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。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成功案例分享。特高压振动背景
GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关特点、参数和配置。什么是振动监测中心
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。什么是振动监测中心