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变压器振动背景

来源:杭州国洲电力科技有限公司 发布时间:2025年04月19日

◆可在不同的监测结果之间进行比较区分正常与异常。◆具有时间触发和电流触发功能,可手动选择信号触发方式。◆具有AFV和电流信号历史数据变化趋势曲线功能。◆具有阈值超限告警功能,软件自动分析信号增长趋势,实现自动阈值告警,也可手动设置阈值告警的限值,支持短信阈值告警。◆系统软件内置各种故障的特征数据库,可与监测的数据进行比对,通过波形形状、时间长度和幅值,诊断分析出故障类型;也可将新测得的数据作为诊断卡的一部份,方便后期与同一开关作纵向比对分析。◆具有报表分析功能:可针对不同包络曲线能够进行动作曲线的重合度、抖动度、延迟/制动时间、高/低频振动最大值、电流最大值/平均值等参数计算并生成分析报表。◆可灵活选择图谱各点的幅值数据并显示,便于分析图谱的变化特征。◆具有标准图谱库功能,系统软件可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存,便于对该厂家、型号的OLTC数据曲线作横向比对分析。◆机械特性监测包括:档位、动作次数、振动状态、电机电流、动作时间等。◆对监测数据进行融合分析与评价,判断OLTC运行状态,阈值告警输出。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统功能特点。变压器振动背景

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AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用,基于对其内部故障与振动特性关系的深入研究。OLTC 内部触头在长期使用过程中,由于机械磨损和电气腐蚀,会出现接触电阻增大、触头压力不均匀等问题。这些问题会导致 OLTC 在切换时产生的脉冲冲击力发生变化,进而影响其振动特征。例如,当触头接触电阻增大时,切换瞬间产生的电弧能量增加,引起的振动信号幅值也会相应增大。通过 AFV 传感器对这些振动信号的监测和分析,我们可以准确判断 OLTC 是否存在触头相关故障,为设备的可靠运行提供有力保障。GZPD-234系列振动声纹厂家报价GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。

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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。

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振动声学指纹在线监测功能的故障诊断能力。

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AFV信号分析法AFV信号分析法是采用AFV传感器监测AFV信号,获得OLTC的状态数据和工作模式,从而对其状态进行判断的方法。OLTC在切换时,其内部主要机构部件的运动撞击和摩擦都会产生脉冲冲击力,该信号会通过静触头或变压器油传到变压器箱壁上。传到变压器外壳上的振动是内部多种激励现象的响应,包含着大量的设备机械状态数据。OLTC的故障类型与其振动特性的变化存在着紧密关系,通过对AFV信号的监测和诊断,即可判断出OLTC切换时间的变化、触头接触不良、触头磨损、弹簧弹性下降和电弧等故障,从而可以诊断出OLTC处于正常状态或是故障状态。触头在分/合的切换过程中,由于伴随着机械、化学、头材料消耗,造成触头凹凸不平和变形,从而引起触头压力接触电阻和开矩参数的变化,使得OLTC的振动特征也随之改变。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高精度与可靠性。杭州智能化振动声学指纹监测技术售后服务

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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。变压器振动背景

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杭州国洲电力科技有限公司

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