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AFV信号分析法在触头磨损诊断中的应用。触头磨损是OLTC的常见故障之一,长期分合操作会导致触头表面的材料消耗、凹凸不平,进而影响接触电阻和机械稳定性。AFV信号分析法通过监测振动信号的时域特征(如峰值、上升时间)和频域特征(如高频能量分布),可以量化触头磨损程度。实验表明,当触头磨损严重时,振动信号的脉冲宽度会增大,且高频成分(>5kHz)的幅值***升高。通过建立触头磨损与振动特征的对应关系,可实现触头寿命预测以及更换周期优化。GZAFV-01型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。研发振动监测故障诊断
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。浙江电抗器振动监测必要性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科研合作背景。
4.2.2具备实物ID管理功能,提供OLTC、绕组及铁芯运行状态信息链接入口,可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备,读取设备ID信息,通过站内网络(4G/5G/WIFI)传输给云端服务器,向服务器请求该设备的详细信息,以及详细的运行状态,测试信息等。4.2.3根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量(互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF图谱特征参量(六等分区间均值)、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量,采用深度学习算法,自动判断变压器运行状态及机械故障类型。
4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量,进行数据的多参量融合分析,形成基于多源数据的故障预警机制,多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性,而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如,对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析,在监测到变压器地声纹振动频谱时,GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号,如果发现在某段时期确实有大电流冲击,可给出预警:变压器可能存在绕组变形地异常。
弹簧弹性下降的AFV信号特征识别。弹簧弹性下降的AFV信号特征识别弹簧机构是OLTC切换动力的关键部件,其弹性下降会导致切换时间延长或动作不到位。AFV信号分析法通过分析振动信号的时频特性,可以识别弹簧老化问题。例如,正常状态下,OLTC切换时的振动信号具有清晰的周期性冲击特征;而弹簧弹性不足时,冲击信号的间隔时间会延长,且幅值降低。此外,弹簧故障还可能引发二次振动(如机构回弹),这些特征均可通过AFV信号的小波变换或包络分析进行提取。杭州国洲电力科技有限公司的企业文化与社会责任。
ZAFV-01T子系统采用小型化设计,集成式架构,单元内综合电机电流及AFV的信号监测功能,可监测OLTC的完整动作过程和振动状况;可外接电流传感器(CT卡钳式),获取电机电流信号。装置提供RS485接口,对外通信和传送监测数据。GZAFV-01T子系统包括数据服务器,通信模块、AFV、电流传感器,数据采集模块,供电模块。通过吸附在变压器外壁上的3个AFV传感器获取AFV信号和1个电流传感器获取驱动电机电流信号,经现场的IED通过4G/5G无线传送模块传送至平台层数据服务器进行存储,通过操控及监测数据分析软件进行在线监测及诊断分析。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。高压振动监测厂家地址
GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关标准。研发振动监测故障诊断
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。研发振动监测故障诊断
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