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。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便監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。GZAFV-01系統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、準確的狀態診斷和早期隱患監測，降低OLTC運行的故障風險。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的用戶界面優化。電氣設備振動監測參數公式

AFV信號分析法AFV信號分析法是采用AFV傳感器監測AFV信號，獲得OLTC的狀態數據和工作模式，從而對其狀態進行判斷的方法。OLTC在切換時，其內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦都會產生脈沖沖擊力，該信號會通過靜觸頭或變壓器油傳到變壓器箱壁上。傳到變壓器外殼上的振動是內部多種激勵現象的響應，包含著大量的設備機械狀態數據。OLTC的故障類型與其振動特性的變化存在著緊密關系，通過對AFV信號的監測和診斷，即可判斷出OLTC切換時間的變化、觸頭接觸不良、觸頭磨損、彈簧彈性下降和電弧等故障，從而可以診斷出OLTC處于正常狀態或是故障狀態。觸頭在分/合的切換過程中，由于伴隨著機械、化學、頭材料消耗，造成觸頭凹凸不平和變形，從而引起觸頭壓力接觸電阻和開矩參數的變化，使得OLTC的振動特征也隨之改變。電抗器振動監測公司GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的數據可視化和遠程監控。

GZAFV-01T子系統采用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，可以對OLTC的AFV和驅動電機電流的信號幅值大小進行監測和閾值報警，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。◆利用AFV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。◆可將任意兩次監測的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度。◆具有能量譜分析功能，能自動識別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。

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。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態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個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的主要特性解析。

OLTC 的正常運行對電力系統的穩定性至關重要，而 AFV 信號分析法是保障其穩定運行的重要工具。OLTC 在切換過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦會產生復雜的振動信號，這些信號蘊含著豐富的設備健康信息。通過 AFV 傳感器監測這些信號，我們可以實時了解 OLTC 的工作狀態。例如，當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，其振動信號的阻尼特性會發生改變，信號的衰減速度與正常狀態不同。借助 AFV 信號分析法，我們能夠準確捕捉到這些細微變化，及時發現故障隱患，采取針對性的維修措施，確保 OLTC 始終處于良好的運行狀態。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的市場推廣策略。特高壓GIS振動監測報警器

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在 OLTC 的運行過程中，AFV 信號分析法發揮著至關重要的作用。OLTC 切換瞬間，內部復雜的機械動作所產生的脈沖沖擊力，會引發一系列振動傳遞現象。從內部機構到變壓器油，再到變壓器箱壁，每一個環節都承載著信號的傳遞與轉換。通過對 AFV 信號的深入監測，我們能夠洞察 OLTC 切換時間的微妙變化。若切換時間超出正常范圍，可能意味著內部機械結構出現磨損或卡頓，這將嚴重影響 OLTC 的正常工作，而 AFV 信號分析法能夠及時發現此類隱患，為設備維護提供有力支持。電氣設備振動監測參數公式