能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的市場推廣策略。特高壓振動監測方法

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用，基于對其內部物理過程的深入理解。OLTC 內部觸頭在分 / 合過程中，不僅會受到機械應力的作用，還會受到電氣因素的影響，如電弧的產生。這些因素會導致觸頭材料的消耗和變形，進而改變 OLTC 的振動特性。當觸頭出現接觸不良時，電弧產生的頻率和能量會增加，引起的振動信號也會更加復雜。AFV 傳感器能夠準確捕捉到這些信號變化，通過對信號的分析處理，我們可以判斷 OLTC 的故障類型和嚴重程度，為設備的維護和管理提供科學指導，提高電力系統的運行效率。高壓振動監測功能特點杭州國洲電力科技有限公司的振動監測標準。

◆可在不同的監測結果之間進行比較區分正常與異常。◆具有時間觸發和電流觸發功能，可手動選擇信號觸發方式。◆具有AFV和電流信號歷史數據變化趨勢曲線功能。◆具有閾值超限告警功能，軟件自動分析信號增長趨勢，實現自動閾值告警，也可手動設置閾值告警的限值，支持短信閾值告警。◆系統軟件內置各種故障的特征數據庫，可與監測的數據進行比對，通過波形形狀、時間長度和幅值，診斷分析出故障類型；也可將新測得的數據作為診斷卡的一部份，方便后期與同一開關作縱向比對分析。◆具有報表分析功能：可針對不同包絡曲線能夠進行動作曲線的重合度、抖動度、延遲/制動時間、高/低頻振動最大值、電流最大值/平均值等參數計算并生成分析報表。◆可靈活選擇圖譜各點的幅值數據并顯示，便于分析圖譜的變化特征。◆具有標準圖譜庫功能，系統軟件可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存，便于對該廠家、型號的OLTC數據曲線作橫向比對分析。◆機械特性監測包括：檔位、動作次數、振動狀態、電機電流、動作時間等。◆對監測數據進行融合分析與評價，判斷OLTC運行狀態，閾值告警輸出。

綜上所述，采用聲紋振動法監測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態，適用于帶電監測/在線監測，與變壓器無電氣連接而不影響正常運行，有安裝方便、安全、可靠等優點。我公司結合多年技術預研儲備及現場技術服務經驗，成功研制出GZAFV-01型聲紋監測系統，既有固定安裝的長期在線監測式，也有便攜式的帶電監測系統及可移動的在線重癥監護式。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器、驅動電機電流傳感器、數據采集裝置（在線監測式：IED，便攜/手持式：主機；下文皆用IED/主機簡稱）、云服務器、通訊單元及供電單元構成；操控及監測數據分析軟件結合包絡分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時域信號頻譜分析等多種算法，并提取故障診斷特征參量，在線狀態下實現變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態勢評價與故障類型診斷。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的未來發展趨勢。

電弧故障的AFV信號診斷方法。OLTC在切換過程中可能產生電弧，尤其是在觸頭接觸不良或絕緣劣化的情況下。電弧不僅會加速觸頭燒蝕，還會產生高頻電磁噪聲和機械振動。AFV信號分析法通過監測振動信號中的高頻突發成分（如10kHz以上的瞬態脈沖），可以判斷電弧發生的強度和頻率。此外，電弧振動信號通常具有非平穩特性，需結合短時傅里葉變換（STFT）或希爾伯特-黃變換（HHT）進行時頻分析，以提高診斷靈敏度。與傳統檢測方法（如油色譜分析、紅外測溫）相比，AFV信號分析法具有實時性強、靈敏度高、無需停電等優勢。油色譜分析雖能檢測絕緣劣化，但無法直接反映機械故障；而AFV信號可直接捕捉OLTC的機械狀態變化。此外，AFV傳感器安裝簡便，通常只需在變壓器外殼布置少量測點即可實現長期監測，非常適合智能電網中的在線狀態評估。GZAFV-01型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統相關標準。特高壓GIS振動監測傳感器

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多功能集成。特高壓振動監測方法

OLTC 的正常運行對電力系統的穩定性至關重要，而 AFV 信號分析法是保障其穩定運行的重要工具。OLTC 在切換過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦會產生復雜的振動信號，這些信號蘊含著豐富的設備健康信息。通過 AFV 傳感器監測這些信號，我們可以實時了解 OLTC 的工作狀態。例如，當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，其振動信號的阻尼特性會發生改變，信號的衰減速度與正常狀態不同。借助 AFV 信號分析法，我們能夠準確捕捉到這些細微變化，及時發現故障隱患，采取針對性的維修措施，確保 OLTC 始終處于良好的運行狀態。特高壓振動監測方法