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杭州具備振動(dòng)服務(wù)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-04-16

運(yùn)用 AFV 信號(hào)分析法判斷 OLTC 的狀態(tài),需要關(guān)注 OLTC 在切換時(shí)的每一個(gè)細(xì)節(jié)。OLTC 切換時(shí),內(nèi)部主要機(jī)構(gòu)部件的運(yùn)動(dòng)撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力,是 AFV 信號(hào)的主要來(lái)源。這些沖擊力通過(guò)變壓器油傳遞到變壓器箱壁,在箱壁上引起的振動(dòng)響應(yīng)是多種激勵(lì)現(xiàn)象的綜合體現(xiàn)。我們通過(guò)對(duì) AFV 信號(hào)的精確監(jiān)測(cè)和深入分析,能夠獲取 OLTC 的詳細(xì)狀態(tài)信息。比如,當(dāng) OLTC 出現(xiàn)觸頭開(kāi)矩參數(shù)異常時(shí),其振動(dòng)信號(hào)的相位和頻率會(huì)發(fā)生特定變化,利用這些變化特征,我們可以準(zhǔn)確診斷出 OLTC 的故障類(lèi)型,及時(shí)進(jìn)行修復(fù),避免因 OLTC 故障引發(fā)電力系統(tǒng)事故。聲學(xué)指紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)軟件介紹。杭州具備振動(dòng)服務(wù)

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OLTC 的安全穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)電力系統(tǒng)至關(guān)重要,AFV 信號(hào)分析法是保障其運(yùn)行的有力手段。OLTC 切換時(shí),內(nèi)部機(jī)械部件的運(yùn)動(dòng)撞擊和摩擦產(chǎn)生的脈沖沖擊力,通過(guò)變壓器油傳遞到變壓器箱壁,形成振動(dòng)信號(hào)。這些信號(hào)中蘊(yùn)含著 OLTC 的機(jī)械狀態(tài)信息,如觸頭的接觸情況、彈簧的彈性等。通過(guò) AFV 傳感器對(duì)這些信號(hào)的監(jiān)測(cè)和分析,我們可以實(shí)時(shí)了解 OLTC 的運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)故障時(shí),如觸頭接觸不良或彈簧彈性下降,振動(dòng)信號(hào)會(huì)呈現(xiàn)出特定的變化模式。利用這些模式,我們可以快速準(zhǔn)確地診斷出故障類(lèi)型,采取相應(yīng)的維修措施,確保 OLTC 的正常運(yùn)行,保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。振動(dòng)聲學(xué)指紋用途杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的國(guó)際合作案例。

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能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動(dòng)信號(hào)多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號(hào)經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細(xì)分量,計(jì)算各層詳細(xì)分量信號(hào)能量,可獲得信號(hào)能量分布曲線。比對(duì)正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線,可判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài),并提取互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動(dòng)信號(hào)能量分布曲線比對(duì)。

時(shí)頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量分布矩陣,同時(shí)反映原始信號(hào)時(shí)域、頻域特性及能量分布。將信號(hào)時(shí)頻分布矩陣分為6個(gè)區(qū)間,計(jì)算各區(qū)間平均值作為特征參量,用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對(duì)。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻能量矩陣。

AFV 信號(hào)分析法的關(guān)鍵在于準(zhǔn)確監(jiān)測(cè) OLTC 的 AFV 信號(hào),從而獲取其狀態(tài)數(shù)據(jù)和工作模式。OLTC 切換時(shí)產(chǎn)生的脈沖沖擊力,如同設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的 “信使”,通過(guò)變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁,形成具有特定特征的振動(dòng)信號(hào)。我們利用 AFV 傳感器對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行采集和分析,能夠獲取 OLTC 的切換時(shí)間、觸頭狀態(tài)等重要信息。當(dāng) OLTC 出現(xiàn)觸頭磨損故障時(shí),其振動(dòng)信號(hào)的頻譜會(huì)發(fā)生明顯變化,某些特定頻率的幅值會(huì)增大。通過(guò)對(duì)這些信號(hào)特征的識(shí)別和分析,我們可以迅速判斷出 OLTC 的故障類(lèi)型,為設(shè)備的維護(hù)和檢修提供明確方向。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的成功案例分享。

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OLTC動(dòng)作時(shí),典型聲紋振動(dòng)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)如下圖3.4所示。通過(guò)分解時(shí)域內(nèi)典型信號(hào)區(qū)間,可有效判斷OLTC驅(qū)動(dòng)電機(jī)啟動(dòng)、分接選擇器斷開(kāi)、分接選擇器閉合、切換開(kāi)關(guān)動(dòng)作、驅(qū)動(dòng)電機(jī)制動(dòng)等動(dòng)作順序,進(jìn)而分析OLTC的運(yùn)行狀態(tài)。然而,以上通過(guò)典型信號(hào)分析判斷OLTC的運(yùn)行狀態(tài)需要豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),為方便監(jiān)測(cè)人員快速完成診斷任務(wù),需通過(guò)多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)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(shí)頻分布矩陣的信號(hào)比對(duì)等多種核心算法,實(shí)現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測(cè),降低OLTC運(yùn)行的故障風(fēng)險(xiǎn)。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的行業(yè)影響力。杭州手持式多功能振動(dòng)聲紋監(jiān)測(cè)概述

GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(變壓器、電抗器)的高靈敏度檢測(cè)和早期隱患捕捉。杭州具備振動(dòng)服務(wù)

在運(yùn)用 AFV 信號(hào)分析法判斷 OLTC 狀態(tài)時(shí),要充分考慮 OLTC 運(yùn)行環(huán)境對(duì)信號(hào)的影響。OLTC 通常在復(fù)雜的電磁環(huán)境和溫度變化條件下運(yùn)行,這些環(huán)境因素可能會(huì)對(duì)其振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生干擾。例如,高溫環(huán)境可能會(huì)導(dǎo)致變壓器油的粘度發(fā)生變化,從而影響脈沖沖擊力的傳遞特性,使振動(dòng)信號(hào)的幅值和頻率發(fā)生改變。此外,電磁干擾也可能會(huì)在振動(dòng)信號(hào)中引入噪聲,影響信號(hào)的準(zhǔn)確性。因此,在采用 AFV 信號(hào)分析法時(shí),需要采取相應(yīng)的抗干擾措施,如濾波處理、屏蔽技術(shù)等,確保采集到的振動(dòng)信號(hào)能夠真實(shí)反映 OLTC 的運(yùn)行狀態(tài),提高故障診斷的準(zhǔn)確性。杭州具備振動(dòng)服務(wù)

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