研發(fā)的振動維修電話

在 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測領域，AFV 信號分析法具有獨特的優(yōu)勢。OLTC 切換時，內(nèi)部機構(gòu)部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有特定頻率和幅值特征的振動信號。這些信號如同設備運行狀態(tài)的 “密碼”，通過 AFV 傳感器采集并運用專業(yè)的信號處理算法進行分析，我們可以解讀出 OLTC 的工作模式和狀態(tài)數(shù)據(jù)。例如，當 OLTC 出現(xiàn)電弧故障時，其振動信號會呈現(xiàn)出高頻、高幅值的特征，與正常運行狀態(tài)下的信號有明顯區(qū)別。利用 AFV 信號分析法，我們能夠快速準確地判斷出 OLTC 的故障類型，為設備的維護和管理提供科學依據(jù)。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)技術(shù)方案。研發(fā)的振動維修電話

變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態(tài)振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動。其中，由冷卻系統(tǒng)引起的基本振動頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內(nèi)容。變壓器內(nèi)部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結(jié)構(gòu)等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。

OLTC切換過程中，分接選擇器動作、切換開關(guān)動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產(chǎn)生聲紋振動信號，信號包含觸頭分合狀態(tài)、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息，可反映OLTC結(jié)構(gòu)磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發(fā)生改變或儲能過程中存在機構(gòu)卡塞等現(xiàn)象，必然伴隨著電機驅(qū)動力矩的變化，從而使驅(qū)動電機電流發(fā)生變化。因此，可通過監(jiān)測驅(qū)動電機電流信號與聲紋振動信號的結(jié)合分析，可更加有效的評價OLTC在線運行狀態(tài)下的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷。 杭州國洲電力振動系統(tǒng)原理GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（變壓器、電抗器)的數(shù)據(jù)可視化和遠程監(jiān)控。

OLTC 的安全穩(wěn)定運行對電力系統(tǒng)至關(guān)重要，AFV 信號分析法是保障其運行的有力手段。OLTC 切換時，內(nèi)部機械部件的運動撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，形成振動信號。這些信號中蘊含著 OLTC 的機械狀態(tài)信息，如觸頭的接觸情況、彈簧的彈性等。通過 AFV 傳感器對這些信號的監(jiān)測和分析，我們可以實時了解 OLTC 的運行狀態(tài)。當 OLTC 出現(xiàn)故障時，如觸頭接觸不良或彈簧彈性下降，振動信號會呈現(xiàn)出特定的變化模式。利用這些模式，我們可以快速準確地診斷出故障類型，采取相應的維修措施，確保 OLTC 的正常運行，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。

運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態(tài)，需要關(guān)注 OLTC 振動信號的多維度特征。OLTC 切換時產(chǎn)生的振動信號，其頻率、幅值、相位等特征都與設備的運行狀態(tài)密切相關(guān)。例如，當 OLTC 出現(xiàn)觸頭磨損故障時，振動信號的頻率分布會發(fā)生變化，高頻成分會增多；幅值也會隨著磨損程度的加深而增大。同時，信號的相位可能會發(fā)生偏移，這反映了內(nèi)部機械結(jié)構(gòu)的相對位置變化。通過對這些多維度特征的綜合分析，我們可以更加準確地判斷 OLTC 的故障類型和狀態(tài)，為設備的維修和保養(yǎng)提供更***的信息，確保電力系統(tǒng)的可靠運行。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測服務的快速響應機制。

4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設備在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備，讀取設備ID信息，通過站內(nèi)網(wǎng)絡（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務器，向服務器請求該設備的詳細信息，以及詳細的運行狀態(tài)，測試信息等。4.2.3根據(jù)各時頻信號互相關(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、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態(tài)及機械故障類型。

4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)量，進行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結(jié)合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)。杭州高壓電纜振動聲紋監(jiān)測技術(shù)說明

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測功能的多場景適用性。研發(fā)的振動維修電話

變壓器運行時，電流通過繞組時產(chǎn)生的電動力引起繞組振動，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方，繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外，考慮到鐵芯振動的非線性特性，聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數(shù)倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后，聲紋振動信號頻譜分布將發(fā)生改變，產(chǎn)生諧波分量。因此，信號分量可以作為區(qū)別繞組故障與鐵芯故障的重要依據(jù)，采用聲紋振動監(jiān)測法可實現(xiàn)繞組及鐵芯在線運行狀態(tài)下的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷。研發(fā)的振動維修電話