利用 AFV 信号分析法对 OLTC 进行状态监测，需要建立完善的信号分析体系。OLTC 在运行过程中产生的振动信号是复杂的，受到多种因素的影响。我们需要通过对大量正常和故障状态下的 OLTC 振动信号进行采集和分析，建立起故障类型与信号特征之间的数据库。例如，针对触头接触不良、触头磨损、弹簧弹性下降等不同故障类型，分别确定其对应的振动信号特征模式。在实际监测中，将采集到的 OLTC 振动信号与数据库中的模式进行比对，通过模式识别技术准确判断 OLTC 的故障类型和状态，实现对 OLTC 的智能化监测和管理。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研发背景与创新点。杭州断路器振动监测型号
GZAFV-01T子系统采用AFV和驱动电机电流的信号采集和分析技术，能***地把握OLTC的机械性能状态，可以对OLTC的AFV和驱动电机电流的信号幅值大小进行监测和阈值报警，对AFV和驱动电机电流的信号进行分析。具体功能如下：◆适用于所有类型的OLTC故障诊断。◆利用AFV传感器和电流传感器获取OLTC切换动作过程中产生AFV和驱动电机电流的信号，并通过分析软件进行诊断评价。◆能将复杂的信号转换成易于特征识别的包络曲线。◆独有的信号处理功能，可将X、Y、Z的声纹振动信号生产ATF图，更直观，更便捷分析OLTC故障类型。◆可将任意两次监测的图谱进行相似度分析，并自动计算图谱的重合度。◆具有能量谱分析功能，能自动识别能量谱比较大的高低频能量的频率。特高压GIS振动监测故障报警GZAFV-01型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。
在运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 状态时，要注重对 OLTC 切换过程中信号变化的研究。OLTC 切换瞬间，内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生强烈的脉冲冲击力，这些冲击力迅速通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁，引发箱壁的振动。AFV 传感器在这个过程中捕捉到的振动信号，包含了 OLTC 切换时间、触头状态等重要信息。例如，当 OLTC 的切换时间变长时，振动信号的持续时间也会相应增加，信号的起始和结束特征也会发生变化。通过对这些信号变化的细致分析，我们可以准确判断 OLTC 的工作状态是否正常，及时发现潜在的故障隐患。
变压器/电抗器（下文皆用“变压器”简称）在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关（下文皆用OLTC简称）、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分，三者故障率总和占变压器整体故障70%左右，而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。杭州国洲电力科技有限公司的企业简介与主要技术优势。
能量分布曲线
基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。
时频能量分布矩阵(ATF图谱)
获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 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兼容性分析。振动监测多少钱
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GZAFV-01系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站等)，实现大型变压器全振动在线监测与故障诊断，有效地提高设备运行可靠性。同时，我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商（上海华明的遵义长征厂区、德国MR等）、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作，不断丰富各型号变压器的声纹振动信号样本数据库。杭州断路器振动监测型号
