杭州GZPD-04系列振動聲紋報價表

GZAFV-01T子系統(tǒng)采用AFV和驅動電機電流的信號采集和分析技術，能***地把握OLTC的機械性能狀態(tài)，可以對OLTC的AFV和驅動電機電流的信號幅值大小進行監(jiān)測和閾值報警，對AFV和驅動電機電流的信號進行分析。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切換動作過程中產生AFV和驅動電機電流的信號，并通過分析軟件進行診斷評價。◆能將復雜的信號轉換成易于特征識別的包絡曲線。◆獨有的信號處理功能，可將X、Y、Z的聲紋振動信號生產ATF圖，更直觀，更便捷分析OLTC故障類型?！艨蓪⑷我鈨纱伪O(jiān)測的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度?！艟哂心芰孔V分析功能，能自動識別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。杭州國洲電力科技有限公司的核主要團隊介紹與技術研發(fā)實力。杭州GZPD-04系列振動聲紋報價表

OLTC是在勵磁狀態(tài)下，通過改變繞組分接位置實現電網的有載調壓，起到穩(wěn)定負載電壓、調節(jié)無功潮流、增加電網靈活度等重要作用。它是調壓變壓器中***的可動部件、關鍵部件之一。國際大電網委員會(GIGRE)等國內外統(tǒng)計結果表明（下圖1所示），OLTC故障占變壓器總體故障的30%以上，各類故障影響變壓器及整個電網的安全穩(wěn)定運行，嚴重時更會導致大面積停電、電氣火災等事故。OLTC的故障模式有多種，具體包括傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操作機構失靈造成的拒動或滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。根據國家電網設備部發(fā)布的《設備管理重點工作任務》，2020年度需完成382臺換流變OLTC隱患整改，加快消除故障隱患。因此，實施OLTC在線監(jiān)測與故障診斷不僅對確保變壓器及整個電網安全穩(wěn)定運行具有重要的現實意義，也是今后的發(fā)展方向。電氣設備振動監(jiān)測安裝GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的智能評估和故障預警。

在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測中，AFV 信號分析法具有重要的應用價值。OLTC 內部觸頭在頻繁的分 / 合操作中，由于機械磨損和電氣腐蝕，容易出現各種問題，如觸頭凹凸不平、變形等。這些問題會導致觸頭壓力接觸電阻和開矩參數發(fā)生變化，進而使 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 OLTC 的潛在故障。例如，當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明顯變化。通過對這些變化的分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障類型，為設備的維護和檢修提供有力支持。

在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態(tài)時，要充分考慮 OLTC 運行環(huán)境對信號的影響。OLTC 通常在復雜的電磁環(huán)境和溫度變化條件下運行，這些環(huán)境因素可能會對其振動信號產生干擾。例如，高溫環(huán)境可能會導致變壓器油的粘度發(fā)生變化，從而影響脈沖沖擊力的傳遞特性，使振動信號的幅值和頻率發(fā)生改變。此外，電磁干擾也可能會在振動信號中引入噪聲，影響信號的準確性。因此，在采用 AFV 信號分析法時，需要采取相應的抗干擾措施，如濾波處理、屏蔽技術等，確保采集到的振動信號能夠真實反映 OLTC 的運行狀態(tài)，提高故障診斷的準確性。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術系統(tǒng)的兼容性分析。

OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內典型信號區(qū)間，可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析OLTC的運行狀態(tài)。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態(tài)需要豐富的實踐經驗，為方便監(jiān)測人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數的重合度分析、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，實現OLTC***、有效、準確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測，降低OLTC運行的故障風險。杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)發(fā)展歷程與技術創(chuàng)新成果。變壓器振動監(jiān)測認證

GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)的基本功能。杭州GZPD-04系列振動聲紋報價表

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果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，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運行狀態(tài)，并提取互相關系數、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。 杭州GZPD-04系列振動聲紋報價表