AFV 信号分析法基于对 OLTC 振动特性的研究来判断其状态。OLTC 内部触头在频繁的分 / 合切换过程中，由于机械应力、化学腐蚀以及触头材料的消耗，不可避免地会出现凹凸不平和变形的情况。这种变化直接导致触头压力、接触电阻和开矩参数发生改变，进而使得 OLTC 的振动特征产生明显变化。比如，触头磨损严重时，振动信号的高频成分会增加，信号的稳定性变差。通过 AFV 传感器持续监测这些振动特征的改变，我们就可以准确判断 OLTC 是否处于故障状态，及时采取相应措施，保障电力系统的稳定运行。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的全流程支持。浙江变压器振动监测故障

信号包络分析

为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析

信号包络重合度比对分析

信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 特高压振动监测文章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未来发展趋势。

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。

利用 AFV 信号分析法监测 OLTC 状态时，需深入理解信号的产生与传播机制。OLTC 切换时，内部机构部件的运动撞击和摩擦是产生 AFV 信号的根源。这些脉冲冲击力通过变压器油这一介质，以振动波的形式传递到变压器箱壁。箱壁上的振动响应包含了 OLTC 内部多种激励现象的信息，就如同一个信息宝库。我们通过 AFV 传感器采集这些振动信号，并运用专业的分析算法，能够从中提取出与 OLTC 故障类型相关的特征参数。例如，当弹簧弹性下降时，振动信号的低频部分会出现特定的变化模式，依据这些模式，我们就能准确诊断出 OLTC 的故障类型，提前进行维修，避免故障扩大。GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)监测和综合分析。

在 OLTC 的状态监测中，AFV 信号分析法具有重要的应用价值。OLTC 内部触头在频繁的分 / 合操作中，由于机械磨损和电气腐蚀，容易出现各种问题，如触头凹凸不平、变形等。这些问题会导致触头压力接触电阻和开矩参数发生变化，进而使 OLTC 的振动特征发生改变。AFV 传感器通过监测这些振动特征的变化，能够及时发现 OLTC 的潜在故障。例如，当触头接触电阻增大时，振动信号的幅值会在特定频率段出现明显变化。通过对这些变化的分析，我们可以准确判断 OLTC 的故障类型，为设备的维护和检修提供有力支持。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的售后支持体系。特高压振动监测文章

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政策支持背景。浙江变压器振动监测故障

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。浙江变压器振动监测故障