OLTC動作時，典型聲紋振動和驅(qū)動電機(jī)電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內(nèi)典型信號區(qū)間，可有效判斷OLTC驅(qū)動電機(jī)啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關(guān)動作、驅(qū)動電機(jī)制動等動作順序，進(jìn)而分析OLTC的運(yùn)行狀態(tài)。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運(yùn)行狀態(tài)需要豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為方便監(jiān)測人員快速完成診斷任務(wù)，需通過多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實(shí)現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測，降低OLTC運(yùn)行的故障風(fēng)險(xiǎn)。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)聲紋振動監(jiān)測與診斷技術(shù)的應(yīng)用意義。無線振動監(jiān)測故障

在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測中，AFV 信號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 的振動特征發(fā)生改變。AFV 傳感器通過監(jiān)測這些振動特征的變化，能夠及時發(fā)現(xiàn) OLTC 的潛在故障。例如，當(dāng)觸頭接觸電阻增大時，振動信號的幅值會在特定頻率段出現(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。電抗器振動監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用前景。

在運(yùn)用 AFV 信號分析法對 OLTC 進(jìn)行狀態(tài)判斷時，要充分認(rèn)識到 OLTC 故障類型與振動特性之間的緊密聯(lián)系。OLTC 內(nèi)部的故障，無論是觸頭問題還是彈簧彈性下降，都會通過振動信號表現(xiàn)出來。以觸頭磨損為例，隨著磨損程度的加深，觸頭間的接觸面積減小，接觸電阻增大，在分 / 合過程中產(chǎn)生的沖擊力也會相應(yīng)改變，從而導(dǎo)致 OLTC 振動信號的幅值和頻率發(fā)生變化。通過對 AFV 信號的長期監(jiān)測和分析，建立起故障類型與振動特征之間的對應(yīng)關(guān)系，我們就能在 OLTC 出現(xiàn)故障的早期及時發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行處理，提高電力系統(tǒng)的可靠性。

利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，需要建立完善的信號分析體系。OLTC 在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的振動信號是復(fù)雜的，受到多種因素的影響。我們需要通過對大量正常和故障狀態(tài)下的 OLTC 振動信號進(jìn)行采集和分析，建立起故障類型與信號特征之間的數(shù)據(jù)庫。例如，針對觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降等不同故障類型，分別確定其對應(yīng)的振動信號特征模式。在實(shí)際監(jiān)測中，將采集到的 OLTC 振動信號與數(shù)據(jù)庫中的模式進(jìn)行比對，通過模式識別技術(shù)準(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障類型和狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對 OLTC 的智能化監(jiān)測和管理。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)系統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)。

彈簧彈性下降的AFV信號特征識別。彈簧彈性下降的AFV信號特征識別彈簧機(jī)構(gòu)是OLTC切換動力的關(guān)鍵部件，其彈性下降會導(dǎo)致切換時間延長或動作不到位。AFV信號分析法通過分析振動信號的時頻特性，可以識別彈簧老化問題。例如，正常狀態(tài)下，OLTC切換時的振動信號具有清晰的周期性沖擊特征；而彈簧彈性不足時，沖擊信號的間隔時間會延長，且幅值降低。此外，彈簧故障還可能引發(fā)二次振動（如機(jī)構(gòu)回彈），這些特征均可通過AFV信號的小波變換或包絡(luò)分析進(jìn)行提取。杭州國洲電力科技有限公司相關(guān)的振動設(shè)備。國洲電力振動監(jiān)測圖片

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的政策支持背景。無線振動監(jiān)測故障

能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細(xì)分量，計(jì)算各層詳細(xì)分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線，可判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài)，并提取互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區(qū)間，計(jì)算各區(qū)間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 無線振動監(jiān)測故障