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電弧故障的AFV信號(hào)診斷方法。OLTC在切換過(guò)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(guò)監(jiān)測(cè)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(cè)方法（如油色譜分析、紅外測(cè)溫）相比，AFV信號(hào)分析法具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、靈敏度高、無(wú)需停電等優(yōu)勢(shì)。油色譜分析雖能檢測(cè)絕緣劣化，但無(wú)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(jiǎn)便，通常只需在變壓器外殼布置少量測(cè)點(diǎn)即可實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，非常適合智能電網(wǎng)中的在線狀態(tài)評(píng)估。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)系統(tǒng)的智能化設(shè)計(jì)。推薦振動(dòng)服務(wù)至上

AFV 信號(hào)分析法為 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供了一種精細(xì)的技術(shù)手段。OLTC 在運(yùn)行過(guò)程中，內(nèi)部機(jī)械部件的運(yùn)動(dòng)撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，通過(guò)變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有獨(dú)特特征的振動(dòng)信號(hào)。AFV 傳感器能夠高精度地采集這些信號(hào)，并通過(guò)先進(jìn)的信號(hào)處理算法進(jìn)行分析。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)彈簧彈性下降的故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的低頻部分會(huì)出現(xiàn)特定的變化，如頻率降低、幅值增大。通過(guò)對(duì)這些信號(hào)特征的識(shí)別和分析，我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的故障狀態(tài)，及時(shí)采取維修措施，避免因故障導(dǎo)致的電力系統(tǒng)不穩(wěn)定。杭州GZAF-1000S系列高壓開關(guān)振動(dòng)維修電話杭州國(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。

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(guò)掃碼或RFID識(shí)別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過(guò)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。

能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動(dòng)信號(hào)多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號(hào)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(hào)能量，可獲得信號(hào)能量分布曲線。比對(duì)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(dòng)信號(hào)能量分布曲線比對(duì)。

時(shí)頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量分布矩陣，同時(shí)反映原始信號(hào)時(shí)域、頻域特性及能量分布。將信號(hào)時(shí)頻分布矩陣分為6個(gè)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(duì)。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻能量矩陣。 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)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測(cè)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(guò)監(jiān)測(cè)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(guò)對(duì)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。GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的數(shù)據(jù)可視化和遠(yuǎn)程監(jiān)控。GIS振動(dòng)聲紋價(jià)格查詢

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。推薦振動(dòng)服務(wù)至上

信號(hào)包絡(luò)分析

為提高在線監(jiān)測(cè)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(jiǎn)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(duì)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(duì)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(duì)，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。 推薦振動(dòng)服務(wù)至上