信号包络分析
为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析
信号包络重合度比对分析
信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的客户满意度调查。研发的振动欢迎咨询
AFV 信号分析法的关键在于准确监测 OLTC 的 AFV 信号，从而获取其状态数据和工作模式。OLTC 切换时产生的脉冲冲击力，如同设备运行状态的 “信使”，通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁，形成具有特定特征的振动信号。我们利用 AFV 传感器对这些信号进行采集和分析，能够获取 OLTC 的切换时间、触头状态等重要信息。当 OLTC 出现触头磨损故障时，其振动信号的频谱会发生明显变化，某些特定频率的幅值会增大。通过对这些信号特征的识别和分析，我们可以迅速判断出 OLTC 的故障类型，为设备的维护和检修提供明确方向。电抗器振动声纹监测试验杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的标准化实施路径。
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，基于对其内部物理过程的深入理解。OLTC 内部触头在分 / 合过程中，不*会受到机械应力的作用，还会受到电气因素的影响，如电弧的产生。这些因素会导致触头材料的消耗和变形，进而改变 OLTC 的振动特性。当触头出现接触不良时，电弧产生的频率和能量会增加，引起的振动信号也会更加复杂。AFV 传感器能够准确捕捉到这些信号变化，通过对信号的分析处理，我们可以判断 OLTC 的故障类型和严重程度，为设备的维护和管理提供科学指导，提高电力系统的运行效率。
GZAFV-01系统的功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析。4.1.2具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式。4.1.3可将任意两次测量的图谱进行相似度分析，并自动计算图谱的重合度。4.1.4具有先进的能量谱分析功能，并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率。4.1.5独有的信号处理功能，生成声纹振动信号ATF图谱（系我公司***软著权的《变压器有载分解开关及绕组振动测试软件V1.0》中的**核心算法），更直观、更便捷分析OLTC及绕组和铁芯的运行状态。4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量，实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能：实时分析信号发展趋势，实现阈值超限自动告警，支持短信发送告警信息。声学指纹振动监测产品有哪些？
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，能够有效提高电力系统的运行可靠性。OLTC 在运行过程中，触头的分 / 合操作频繁，容易出现各种故障。当触头出现凹凸不平和变形时，其压力接触电阻和开矩参数会发生变化，进而导致 OLTC 的振动特征发生改变。AFV 传感器能够实时监测这些振动特征的变化，一旦发现异常，就可以及时发出警报。通过对 AFV 信号的深入分析，我们可以准确判断 OLTC 的故障类型，为设备的维修和更换提供依据，减少因 OLTC 故障导致的电力系统停电时间，提高供电质量。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的可扩展性。杭州GZPD-04系列振动声纹监测系统原理
GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术说明。研发的振动欢迎咨询
OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。研发的振动欢迎咨询
