在 OLTC 的運行過程中，AFV 信號分析法發揮著至關重要的作用。OLTC 切換瞬間，內部復雜的機械動作所產生的脈沖沖擊力，會引發一系列振動傳遞現象。從內部機構到變壓器油，再到變壓器箱壁，每一個環節都承載著信號的傳遞與轉換。通過對 AFV 信號的深入監測，我們能夠洞察 OLTC 切換時間的微妙變化。若切換時間超出正常范圍，可能意味著內部機械結構出現磨損或卡頓，這將嚴重影響 OLTC 的正常工作，而 AFV 信號分析法能夠及時發現此類隱患，為設備維護提供有力支持。杭州國洲電力科技有限公司的企業發展歷程與技術創新成果。高壓開關振動監測安裝

AFV信號分析法是一種基于振動信號監測的OLTC（有載分接開關）狀態診斷技術。其**原理是利用AFV（Acoustic Frequency Vibration）傳感器采集變壓器箱壁上的振動信號，通過分析信號的時域、頻域特征，判斷OLTC的運行狀態。OLTC在切換過程中，內部機構（如觸頭、彈簧、傳動裝置）的運動會產生機械沖擊和摩擦振動，這些振動信號通過靜觸頭或變壓器油傳遞至箱壁。由于不同故障（如觸頭磨損、彈簧老化、電弧放電）會導致振動特征的變化，因此AFV信號分析法能夠有效識別OLTC的早期故障，為預防性維護提供依據。高壓開關振動監測異常杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的快速響應機制。

變壓器運行時，電流通過繞組時產生的電動力引起繞組振動，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方，繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外，考慮到鐵芯振動的非線性特性，聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后，聲紋振動信號頻譜分布將發生改變，產生諧波分量。因此，信號分量可以作為區別繞組故障與鐵芯故障的重要依據，采用聲紋振動監測法可實現繞組及鐵芯在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。

在 OLTC 的狀態監測領域，AFV 信號分析法具有獨特的優勢。OLTC 切換時，內部機構部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有特定頻率和幅值特征的振動信號。這些信號如同設備運行狀態的 “密碼”，通過 AFV 傳感器采集并運用專業的信號處理算法進行分析，我們可以解讀出 OLTC 的工作模式和狀態數據。例如，當 OLTC 出現電弧故障時，其振動信號會呈現出高頻、高幅值的特征，與正常運行狀態下的信號有明顯區別。利用 AFV 信號分析法，我們能夠快速準確地判斷出 OLTC 的故障類型，為設備的維護和管理提供科學依據。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的智能化設計。

彈簧彈性下降的AFV信號特征識別。彈簧彈性下降的AFV信號特征識別彈簧機構是OLTC切換動力的關鍵部件，其彈性下降會導致切換時間延長或動作不到位。AFV信號分析法通過分析振動信號的時頻特性，可以識別彈簧老化問題。例如，正常狀態下，OLTC切換時的振動信號具有清晰的周期性沖擊特征；而彈簧彈性不足時，沖擊信號的間隔時間會延長，且幅值降低。此外，彈簧故障還可能引發二次振動（如機構回彈），這些特征均可通過AFV信號的小波變換或包絡分析進行提取。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)的數據可視化和遠程監控。杭州特高壓GIS振動監測故障

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OLTC動作時，典型聲紋振動和驅動電機電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內典型信號區間，可有效判斷OLTC驅動電機啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關動作、驅動電機制動等動作順序，進而分析OLTC的運行狀態。然而，以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態需要豐富的實踐經驗，為方便監測人員快速完成診斷任務，需通過多種算法更直觀、準確地判斷OLTC狀態。GZAFV-01系統結合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡分析、基于互相關系數的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實現OLTC***、有效、準確的狀態診斷和早期隱患監測，降低OLTC運行的故障風險。高壓開關振動監測安裝