變壓器在生產(chǎn)、運(yùn)輸、安裝過程中或在短路電流作用下，均會(huì)使繞組及鐵芯壓緊程度降低，繞組及鐵芯故障分別約占變壓器整體故障的36%和4%，對變壓器抗短路電流沖擊能力及安全穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)生巨大威脅。繞組故障主要包括絕緣老化、受潮、匝間或繞組間短路、斷路及機(jī)械損傷等，以上故障類型均可能導(dǎo)致繞組變形。傳統(tǒng)的繞組變形監(jiān)測方法有低壓脈沖法(LVI)、頻率響應(yīng)分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*適用于離線或停電監(jiān)測。鐵芯典型故障包括壓鐵松動(dòng)、接地不良、夾件松動(dòng)或損傷，常用監(jiān)測方法包括絕緣電阻測試及接地電流監(jiān)測。GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的智能評估和故障預(yù)警。高壓開關(guān)振動(dòng)監(jiān)測說明書

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)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。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)器請求該設(shè)備的詳細(xì)信息，以及詳細(xì)的運(yùn)行狀態(tài)，測試信息等。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、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(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)參量判別故障帶來的誤報(bào)。例如，對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。 智能化振動(dòng)監(jiān)測方法杭州國洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測中，AFV 信號(hào)分析法具有重要的應(yīng)用價(jià)值。OLTC 內(nèi)部觸頭在頻繁的分 / 合操作中，由于機(jī)械磨損和電氣腐蝕，容易出現(xiàn)各種問題，如觸頭凹凸不平、變形等。這些問題會(huì)導(dǎo)致觸頭壓力接觸電阻和開矩參數(shù)發(fā)生變化，進(jìn)而使 OLTC 的振動(dòng)特征發(fā)生改變。AFV 傳感器通過監(jiān)測這些振動(dòng)特征的變化，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn) OLTC 的潛在故障。例如，當(dāng)觸頭接觸電阻增大時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)在特定頻率段出現(xiàn)明顯變化。通過對這些變化的分析，我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障類型，為設(shè)備的維護(hù)和檢修提供有力支持。

信號(hào)包絡(luò)分析

為提高在線監(jiān)測的準(zhǔn)確度，GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機(jī)通常采用高采樣率獲取聲紋振動(dòng)及驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)，然而大量的數(shù)據(jù)不利于快速、準(zhǔn)確存儲(chǔ)與分析。因而采用包絡(luò)分析，簡化并反映原始信號(hào)特征，便于后續(xù)分析與處理。傳統(tǒng)希爾伯特變換進(jìn)行包絡(luò)分析時(shí)存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結(jié)合的信號(hào)包絡(luò)分析。聲紋振動(dòng)和電流的信號(hào)包絡(luò)分析

信號(hào)包絡(luò)重合度比對分析

信號(hào)包絡(luò)分析后可快速實(shí)現(xiàn)歷史信號(hào)重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài)。為量化信號(hào)重合度比對，GZAFV-01系統(tǒng)引入互相關(guān)系數(shù)的計(jì)算。當(dāng)實(shí)時(shí)采集的與正常狀態(tài)的信號(hào)包絡(luò)互相關(guān)系數(shù)：◆接近1時(shí)，OLTC接近正常運(yùn)行狀態(tài)?！艚咏?時(shí)，OLTC可能存在故障。 杭州國洲電力科技有限公司相關(guān)振動(dòng)監(jiān)測的報(bào)告。

電弧故障的AFV信號(hào)診斷方法。OLTC在切換過程中可能產(chǎn)生電弧，尤其是在觸頭接觸不良或絕緣劣化的情況下。電弧不僅會(huì)加速觸頭燒蝕，還會(huì)產(chǎn)生高頻電磁噪聲和機(jī)械振動(dòng)。AFV信號(hào)分析法通過監(jiān)測振動(dòng)信號(hào)中的高頻突發(fā)成分（如10kHz以上的瞬態(tài)脈沖），可以判斷電弧發(fā)生的強(qiáng)度和頻率。此外，電弧振動(dòng)信號(hào)通常具有非平穩(wěn)特性，需結(jié)合短時(shí)傅里葉變換（STFT）或希爾伯特-黃變換（HHT）進(jìn)行時(shí)頻分析，以提高診斷靈敏度。與傳統(tǒng)檢測方法（如油色譜分析、紅外測溫）相比，AFV信號(hào)分析法具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、靈敏度高、無需停電等優(yōu)勢。油色譜分析雖能檢測絕緣劣化，但無法直接反映機(jī)械故障；而AFV信號(hào)可直接捕捉OLTC的機(jī)械狀態(tài)變化。此外，AFV傳感器安裝簡便，通常只需在變壓器外殼布置少量測點(diǎn)即可實(shí)現(xiàn)長期監(jiān)測，非常適合智能電網(wǎng)中的在線狀態(tài)評估。GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。電抗器振動(dòng)聲學(xué)指紋功能特點(diǎn)

杭州國洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測服務(wù)的客戶滿意度調(diào)查。高壓開關(guān)振動(dòng)監(jiān)測說明書

GZAFV-01T子系統(tǒng)采用AFV和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)采集和分析技術(shù)，能***地把握OLTC的機(jī)械性能狀態(tài)，可以對OLTC的AFV和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)幅值大小進(jìn)行監(jiān)測和閾值報(bào)警，對AFV和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)進(jìn)行分析。具體功能如下：◆適用于所有類型的OLTC故障診斷?！衾肁FV傳感器和電流傳感器獲取OLTC切換動(dòng)作過程中產(chǎn)生AFV和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)，并通過分析軟件進(jìn)行診斷評價(jià)。◆能將復(fù)雜的信號(hào)轉(zhuǎn)換成易于特征識(shí)別的包絡(luò)曲線。◆獨(dú)有的信號(hào)處理功能，可將X、Y、Z的聲紋振動(dòng)信號(hào)生產(chǎn)ATF圖，更直觀，更便捷分析OLTC故障類型?！艨蓪⑷我鈨纱伪O(jiān)測的圖譜進(jìn)行相似度分析，并自動(dòng)計(jì)算圖譜的重合度?！艟哂心芰孔V分析功能，能自動(dòng)識(shí)別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。高壓開關(guān)振動(dòng)監(jiān)測說明書