電流信號(hào)分析法驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流信號(hào)的出現(xiàn)與消失可作為驅(qū)動(dòng)電機(jī)運(yùn)行與停止的標(biāo)志，因此可選擇電流信號(hào)持續(xù)時(shí)間作為OLTC動(dòng)作的持續(xù)時(shí)間，此數(shù)據(jù)也是機(jī)械狀態(tài)診斷的重要特征量，開關(guān)動(dòng)作若出現(xiàn)持續(xù)時(shí)間過短或過長(zhǎng)的現(xiàn)象，則表明切換過程中可能出現(xiàn)某種異常。彈簧儲(chǔ)能過程是OLTC切換過程中諸多重要事件之一，當(dāng)儲(chǔ)能彈簧儲(chǔ)能過程中存在機(jī)械卡澀或彈簧性能改變等現(xiàn)象，必然伴隨著電機(jī)驅(qū)動(dòng)力矩的變化，使驅(qū)動(dòng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速發(fā)生變化，從而使驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流發(fā)生變化。因此，通過監(jiān)測(cè)驅(qū)動(dòng)電動(dòng)機(jī)電流信號(hào)就可以了解OLTC驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)的工作情況，以及部件的磨損、卡澀、潤(rùn)滑、同步性等情況，用以判斷OLTC儲(chǔ)能彈簧性能改變或儲(chǔ)能過程中是否存在卡澀等故障。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的用戶培訓(xùn)支持。具備振動(dòng)服務(wù)至上

在運(yùn)用 AFV 信號(hào)分析法判斷 OLTC 狀態(tài)時(shí)，要注重對(duì) OLTC 切換過程中信號(hào)變化的研究。OLTC 切換瞬間，內(nèi)部主要機(jī)構(gòu)部件的運(yùn)動(dòng)撞擊和摩擦產(chǎn)生強(qiáng)烈的脈沖沖擊力，這些沖擊力迅速通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，引發(fā)箱壁的振動(dòng)。AFV 傳感器在這個(gè)過程中捕捉到的振動(dòng)信號(hào)，包含了 OLTC 切換時(shí)間、觸頭狀態(tài)等重要信息。例如，當(dāng) OLTC 的切換時(shí)間變長(zhǎng)時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的持續(xù)時(shí)間也會(huì)相應(yīng)增加，信號(hào)的起始和結(jié)束特征也會(huì)發(fā)生變化。通過對(duì)這些信號(hào)變化的細(xì)致分析，我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的工作狀態(tài)是否正常，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患。杭州國(guó)洲電力振動(dòng)聲紋產(chǎn)品參數(shù)GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的高靈敏度檢測(cè)和早期隱患捕捉。

AFV信號(hào)分析法在觸頭磨損診斷中的應(yīng)用。觸頭磨損是OLTC的常見故障之一，長(zhǎng)期分合操作會(huì)導(dǎo)致觸頭表面的材料消耗、凹凸不平，進(jìn)而影響接觸電阻和機(jī)械穩(wěn)定性。AFV信號(hào)分析法通過監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征（如峰值、上升時(shí)間）和頻域特征（如高頻能量分布），可以量化觸頭磨損程度。實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)觸頭磨損嚴(yán)重時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的脈沖寬度會(huì)增大，且高頻成分（>5kHz）的幅值***升高。通過建立觸頭磨損與振動(dòng)特征的對(duì)應(yīng)關(guān)系，可實(shí)現(xiàn)觸頭壽命預(yù)測(cè)以及更換周期優(yōu)化。

AFV 信號(hào)分析法的關(guān)鍵在于通過對(duì) OLTC 振動(dòng)信號(hào)的監(jiān)測(cè)和分析，獲取其狀態(tài)數(shù)據(jù)和工作模式。OLTC 切換時(shí)，內(nèi)部主要機(jī)構(gòu)部件的運(yùn)動(dòng)撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，在箱壁上形成振動(dòng)響應(yīng)。這些振動(dòng)響應(yīng)包含了 OLTC 內(nèi)部多種激勵(lì)現(xiàn)象的信息，如觸頭的分 / 合狀態(tài)、彈簧的彈性等。AFV 傳感器采集這些振動(dòng)信號(hào)，并運(yùn)用專業(yè)的分析方法提取其中的特征參數(shù)。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)觸頭磨損故障時(shí)，特征參數(shù)中的某些指標(biāo)，如振動(dòng)信號(hào)的峰峰值、有效值等會(huì)發(fā)生明顯變化。通過對(duì)這些變化的判斷，我們可以準(zhǔn)確診斷出 OLTC 的故障狀態(tài)，為設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的智能評(píng)估和故障預(yù)警。

4.2.2具備實(shí)物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)及趨勢(shì)。通過掃碼或RFID識(shí)別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務(wù)器，向服務(wù)器請(qǐng)求該設(shè)備的詳細(xì)信息，以及詳細(xì)的運(yùn)行狀態(tài)，測(cè)試信息等。4.2.3根據(jù)各時(shí)頻信號(hào)互相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量（互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號(hào)能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)判斷變壓器運(yùn)行狀態(tài)及機(jī)械故障類型。

4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測(cè)、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測(cè)狀態(tài)量，進(jìn)行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)警機(jī)制，多參量融合分析不僅提高了識(shí)別故障的準(zhǔn)確性，而且還能**降低因單個(gè)參量判別故障帶來(lái)的誤報(bào)。例如，對(duì)于變壓器疑似問題地診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動(dòng)信號(hào)、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測(cè)到變壓器地聲紋振動(dòng)頻譜時(shí)，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動(dòng)去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號(hào)，如果發(fā)現(xiàn)在某段時(shí)期確實(shí)有大電流沖擊，可給出預(yù)警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州國(guó)洲電力科技有限公司的企業(yè)發(fā)展歷程與技術(shù)創(chuàng)新成果。智能化振動(dòng)系列

杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)功能的多場(chǎng)景適用性。具備振動(dòng)服務(wù)至上

GZAFV-01T子系統(tǒng)的原理◆監(jiān)測(cè)原理OLTC在切換的過程中伴隨著機(jī)械振動(dòng)，在線監(jiān)測(cè)技術(shù)主要利用AFV和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)分析法綜合對(duì)OLTC狀態(tài)進(jìn)行診斷。根據(jù)AFV信號(hào)波譜的異常分析其狀態(tài)，結(jié)合驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流分析技術(shù)，監(jiān)測(cè)能夠覆蓋檔位聯(lián)接、時(shí)間序列、控制繼電器、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、制動(dòng)器、潤(rùn)滑、線性、電弧、過熱和焦炭、電氣節(jié)點(diǎn)磨損、過渡阻抗等11個(gè)項(xiàng)目。較傳統(tǒng)停電檢修方式，在線監(jiān)測(cè)法針對(duì)的故障類型更加***，而且在帶電運(yùn)行時(shí)也能夠迅速有效反映OLTC運(yùn)行狀態(tài)。具備振動(dòng)服務(wù)至上