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。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安全性设计。研发振动监测软件

运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态，需要关注 OLTC 在切换时的每一个细节。OLTC 切换时，内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，是 AFV 信号的主要来源。这些冲击力通过变压器油传递到变压器箱壁，在箱壁上引起的振动响应是多种激励现象的综合体现。我们通过对 AFV 信号的精确监测和深入分析，能够获取 OLTC 的详细状态信息。比如，当 OLTC 出现触头开矩参数异常时，其振动信号的相位和频率会发生特定变化，利用这些变化特征，我们可以准确诊断出 OLTC 的故障类型，及时进行修复，避免因 OLTC 故障引发电力系统事故。断路器振动监测哪家好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行业影响力。

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。

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。杭州国洲电力科技有限公司的核主要团队介绍与技术研发实力。

电流信号分析法驱动电机电流信号的出现与消失可作为驱动电机运行与停止的标志，因此可选择电流信号持续时间作为OLTC动作的持续时间，此数据也是机械状态诊断的重要特征量，开关动作若出现持续时间过短或过长的现象，则表明切换过程中可能出现某种异常。弹簧储能过程是OLTC切换过程中诸多重要事件之一，当储能弹簧储能过程中存在机械卡涩或弹簧性能改变等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，使驱动电机的转速发生变化，从而使驱动电机电流发生变化。因此，通过监测驱动电动机电流信号就可以了解OLTC驱动机构的工作情况，以及部件的磨损、卡涩、润滑、同步性等情况，用以判断OLTC储能弹簧性能改变或储能过程中是否存在卡涩等故障。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的多场景适用性。杭州智慧化功能振动欢迎来电

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AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种精细、高效的途径。OLTC 在运行过程中，触头的分 / 合操作频繁，这对其内部结构的稳定性提出了极高要求。触头的任何异常变化，如接触不良、磨损加剧等，都会在 AFV 信号中留下痕迹。当触头接触不良时，电流通过时会产生不稳定的电弧，这不仅会导致触头进一步损坏，还会使 OLTC 的振动特性发生***改变。AFV 传感器能够敏锐捕捉到这些信号变化，经过数据分析处理，我们可以清晰地判断出 OLTC 的故障状态，为设备的安全运行保驾护航。研发振动监测软件