变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中，由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁，可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。
OLTC切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号，信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，从而使驱动电机电流发生变化。因此，可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析，可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。 杭州国洲电力科技有限公司有哪些声学指纹振动监测产品？振动声纹监测设备
OLTC是在励磁状态下，通过改变绕组分接位置实现电网的有载调压，起到稳定负载电压、调节无功潮流、增加电网灵活度等重要作用。它是调压变压器中***的可动部件、关键部件之一。国际大电网委员会(GIGRE)等国内外统计结果表明（下图1所示），OLTC故障占变压器总体故障的30%以上，各类故障影响变压器及整个电网的安全稳定运行，严重时更会导致大面积停电、电气火灾等事故。OLTC的故障模式有多种，具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》，2020年度需完成382台换流变OLTC隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施OLTC在线监测与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义，也是今后的发展方向。GZAF-1000T系列电抗器振动振动销售方法GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统售后服务。
GIS具有占地面积小、可靠性高、安全性强、运行维护工作量很小等优点，因而被大量使用在重要负荷、枢纽变电站中。但由于其采用全封闭结构，一旦发生故障，影响范围大并且难以准确定位及快速抢修，将会带来严重的经济损失。随着GIS设备逐步在特高压输电网络推广应用，设备故障所造成的影响将进一步加大。近年来，国家电网公司状态检修工作不断深化，对设备可靠性的要求不断提高，及时、有效发现GIS设备内部潜伏性缺陷，保证GIS设备安全稳定运行、合理安排检修周期成为状态检修模式下的当务之急。
(7)振动相关性(MPC)：振动相关性分析用一个特征量MPC表示各个测点之间的振动相关程度，该参量用于表示100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值，其计算公式为：MPC=e1i=1mei正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，基频信号能量比应较大；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，基频信号能量比变小。3.2GIS及开关柜中断路器的监测3.2.1技术背景断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投入或切除相应的线路或电气设备，以确保系统安全运行。杭州国洲电力科技有限公司变压器/电抗器振动声学指纹监测技术方案。
主要意义如下：6.1采用带电监测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；6.2减少了人员进站检查的运维成本；6.3监测方式与设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点；6.4采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法，并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量，提高在线监测的准确度。6.5内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库，可真实反应设备运行状态，有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型；6.6符合智慧变电站建设原则，本系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动及融合其它信号，完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果。国洲电力振动监测系统概念。GZAF-1000T系列变压器振动
GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统概述。振动声纹监测设备
3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、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，进而分析分接开关的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便技术人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确的判断开关状态。变压器声纹振动监测与诊断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对比等多种核芯算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测与诊断，降低变压器运行的故障风险。振动声纹监测设备
