在 OLTC 的运行过程中，AFV 信号分析法发挥着至关重要的作用。OLTC 切换瞬间，内部复杂的机械动作所产生的脉冲冲击力，会引发一系列振动传递现象。从内部机构到变压器油，再到变压器箱壁，每一个环节都承载着信号的传递与转换。通过对 AFV 信号的深入监测，我们能够洞察 OLTC 切换时间的微妙变化。若切换时间超出正常范围，可能意味着内部机械结构出现磨损或卡顿，这将严重影响 OLTC 的正常工作，而 AFV 信号分析法能够及时发现此类隐患，为设备维护提供有力支持。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的市场需求分析。特高压振动监测算法

在运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 状态时，要充分考虑 OLTC 运行环境对信号的影响。OLTC 通常在复杂的电磁环境和温度变化条件下运行，这些环境因素可能会对其振动信号产生干扰。例如，高温环境可能会导致变压器油的粘度发生变化，从而影响脉冲冲击力的传递特性，使振动信号的幅值和频率发生改变。此外，电磁干扰也可能会在振动信号中引入噪声，影响信号的准确性。因此，在采用 AFV 信号分析法时，需要采取相应的抗干扰措施，如滤波处理、屏蔽技术等，确保采集到的振动信号能够真实反映 OLTC 的运行状态，提高故障诊断的准确性。电力振动监测产品杭州国洲电力科技有限公司相关的振动设备。

AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，能够有效提高电力系统的可靠性和稳定性。OLTC 作为电力系统中的重要设备，其运行状态直接影响到电力的传输和分配。当 OLTC 出现故障时，如触头接触不良可能导致电弧产生，进而引发设备损坏和电力中断。AFV 传感器通过实时监测 OLTC 的振动信号，能够及时发现这些潜在故障。一旦检测到异常信号，系统可以迅速发出警报，并通过对信号的分析确定故障类型和位置，为维修人员提供准确的信息，缩短维修时间，减少电力系统的停电时间，保障电力供应的连续性和稳定性。

电弧故障的AFV信号诊断方法。OLTC在切换过程中可能产生电弧，尤其是在触头接触不良或绝缘劣化的情况下。电弧不仅会加速触头烧蚀，还会产生高频电磁噪声和机械振动。AFV信号分析法通过监测振动信号中的高频突发成分（如10kHz以上的瞬态脉冲），可以判断电弧发生的强度和频率。此外，电弧振动信号通常具有非平稳特性，需结合短时傅里叶变换（STFT）或希尔伯特-黄变换（HHT）进行时频分析，以提高诊断灵敏度。与传统检测方法（如油色谱分析、红外测温）相比，AFV信号分析法具有实时性强、灵敏度高、无需停电等优势。油色谱分析虽能检测绝缘劣化，但无法直接反映机械故障；而AFV信号可直接捕捉OLTC的机械状态变化。此外，AFV传感器安装简便，通常只需在变压器外壳布置少量测点即可实现长期监测，非常适合智能电网中的在线状态评估。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。

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。 GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关特点、参数和配置。在线振动监测企业

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OLTC 的安全稳定运行对电力系统至关重要，AFV 信号分析法是保障其运行的有力手段。OLTC 切换时，内部机械部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，通过变压器油传递到变压器箱壁，形成振动信号。这些信号中蕴含着 OLTC 的机械状态信息，如触头的接触情况、弹簧的弹性等。通过 AFV 传感器对这些信号的监测和分析，我们可以实时了解 OLTC 的运行状态。当 OLTC 出现故障时，如触头接触不良或弹簧弹性下降，振动信号会呈现出特定的变化模式。利用这些模式，我们可以快速准确地诊断出故障类型，采取相应的维修措施，确保 OLTC 的正常运行，保障电力系统的安全稳定。特高压振动监测算法