運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態，需要關注 OLTC 在切換時的每一個細節。OLTC 切換時，內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，是 AFV 信號的主要來源。這些沖擊力通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，在箱壁上引起的振動響應是多種激勵現象的綜合體現。我們通過對 AFV 信號的精確監測和深入分析，能夠獲取 OLTC 的詳細狀態信息。比如，當 OLTC 出現觸頭開矩參數異常時，其振動信號的相位和頻率會發生特定變化，利用這些變化特征，我們可以準確診斷出 OLTC 的故障類型，及時進行修復，避免因 OLTC 故障引發電力系統事故。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。電抗器振動監測工期

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態評估提供了一種科學、有效的方法。OLTC 在長期運行過程中，內部觸頭和其他部件會逐漸出現磨損、老化等問題，這些問題會導致 OLTC 的性能下降，甚至引發故障。當觸頭磨損嚴重時，其接觸電阻增大，在分 / 合過程中會產生更多的熱量和電弧，進而影響 OLTC 的振動特性。AFV 傳感器通過監測 OLTC 的振動信號，能夠及時發現這些變化。通過對信號的分析，我們可以評估 OLTC 的健康狀況，預測其剩余使用壽命，為設備的預防性維護提供重要依據，提高電力系統的運行經濟性和可靠性。進口振動監測信號傳輸GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)監測和綜合分析。

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。

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種精細、高效的途徑。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，這對其內部結構的穩定性提出了極高要求。觸頭的任何異常變化，如接觸不良、磨損加劇等，都會在 AFV 信號中留下痕跡。當觸頭接觸不良時，電流通過時會產生不穩定的電弧，這不僅會導致觸頭進一步損壞，還會使 OLTC 的振動特性發生***改變。AFV 傳感器能夠敏銳捕捉到這些信號變化，經過數據分析處理，我們可以清晰地判斷出 OLTC 的故障狀態，為設備的安全運行保駕護航。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科研合作背景。

變壓器是電力系統變電站中非常重要的電力設備，它通過有載分接開關（下文皆用OLTC簡稱）的逐級動作，實現對電網帶電運行中的調壓。OLTC是調壓變壓器中***可動的部件。依靠OLTC準確及時的動作，不僅可減少和避免電壓大幅度波動，而且可以強制分配負荷流，保障安全可靠運行，增加調度的靈活性。OLTC由選擇器、切換開關和電動機構組成，其性能包括電氣性能和機械能。電氣性能是指觸頭接觸電阻，當觸頭接觸電阻增大時，會引起觸頭過熱，甚至燒損。機械性能是指OLTC切換過程中選擇和切換開關的動作順序和時間配合，及切換過程是否存在卡塞和觸頭切換不到位等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。進口振動監測信號傳輸

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客戶滿意度調查。電抗器振動監測工期

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。電抗器振動監測工期