杭州在线振动监测技术应用

在运用 AFV 信号分析法对 OLTC 进行状态判断时，要充分认识到 OLTC 故障类型与振动特性之间的紧密联系。OLTC 内部的故障，无论是触头问题还是弹簧弹性下降，都会通过振动信号表现出来。以触头磨损为例，随着磨损程度的加深，触头间的接触面积减小，接触电阻增大，在分 / 合过程中产生的冲击力也会相应改变，从而导致 OLTC 振动信号的幅值和频率发生变化。通过对 AFV 信号的长期监测和分析，建立起故障类型与振动特征之间的对应关系，我们就能在 OLTC 出现故障的早期及时发现并进行处理，提高电力系统的可靠性。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行业应用前景。杭州在线振动监测技术应用

变压器运行时，电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动，硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后，声纹振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。因此，信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据，采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。振动监测试验GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)监测和综合分析。

AFV 信号分析法作为一种监测 OLTC 状态的有效手段，其**在于利用 AFV 传感器精细捕捉信号。OLTC 切换时，内部主要机构部件因运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，是信号的重要来源。这些冲击力通过静触头或变压器油传导至变压器箱壁，在箱壁上形成的振动，实则蕴含着丰富的设备机械状态信息。例如，当 OLTC 正常工作时，其振动信号具有特定的频率和幅值范围，一旦出现故障，如触头接触不良，振动信号的特征便会发生***变化，通过 AFV 传感器监测这些变化，就能为判断 OLTC 的状态提供关键依据。

AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种精细的技术手段。OLTC 在运行过程中，内部机械部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁，形成具有独特特征的振动信号。AFV 传感器能够高精度地采集这些信号，并通过先进的信号处理算法进行分析。当 OLTC 出现弹簧弹性下降的故障时，振动信号的低频部分会出现特定的变化，如频率降低、幅值增大。通过对这些信号特征的识别和分析，我们可以准确判断 OLTC 的故障状态，及时采取维修措施，避免因故障导致的电力系统不稳定。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客户反馈分析。

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。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定制化解决方案。无线振动检测生产厂商

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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。杭州在线振动监测技术应用