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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。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技术突破点。GZPD-234系列振动声学指纹维护说明
GZAFV-01系统的功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析。4.1.2具有时间触发和电流触发功能,可手动选择信号触发方式。4.1.3可将任意两次测量的图谱进行相似度分析,并自动计算图谱的重合度。4.1.4具有先进的能量谱分析功能,并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率。4.1.5独有的信号处理功能,生成声纹振动信号ATF图谱(系我公司***软著权的《变压器有载分解开关及绕组振动测试软件V1.0》中的**核心算法),更直观、更便捷分析OLTC及绕组和铁芯的运行状态。4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量,实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能:实时分析信号发展趋势,实现阈值超限自动告警,支持短信发送告警信息。GZPD-04系列振动声学指纹推荐杭州国洲电力科技有限公司的企业文化与社会责任。
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。
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用,基于对其内部物理过程的深入理解。OLTC 内部触头在分 / 合过程中,不仅会受到机械应力的作用,还会受到电气因素的影响,如电弧的产生。这些因素会导致触头材料的消耗和变形,进而改变 OLTC 的振动特性。当触头出现接触不良时,电弧产生的频率和能量会增加,引起的振动信号也会更加复杂。AFV 传感器能够准确捕捉到这些信号变化,通过对信号的分析处理,我们可以判断 OLTC 的故障类型和严重程度,为设备的维护和管理提供科学指导,提高电力系统的运行效率。声学指纹振动监测系统是什么?
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。 声纹振动监测具体知识介绍。智能化振动要多少钱
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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。GZPD-234系列振动声学指纹维护说明
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