振动基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列,
振动企业商机

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。GZAFV-01型声纹振动监测系统(变压器、电抗器)的实时监测和分析的结合。国洲电力振动声学指纹监测技术

国洲电力振动声学指纹监测技术,振动

◆可在不同的监测结果之间进行比较区分正常与异常。◆具有时间触发和电流触发功能,可手动选择信号触发方式。◆具有AFV和电流信号历史数据变化趋势曲线功能。◆具有阈值超限告警功能,软件自动分析信号增长趋势,实现自动阈值告警,也可手动设置阈值告警的限值,支持短信阈值告警。◆系统软件内置各种故障的特征数据库,可与监测的数据进行比对,通过波形形状、时间长度和幅值,诊断分析出故障类型;也可将新测得的数据作为诊断卡的一部份,方便后期与同一开关作纵向比对分析。◆具有报表分析功能:可针对不同包络曲线能够进行动作曲线的重合度、抖动度、延迟/制动时间、高/低频振动最大值、电流最大值/平均值等参数计算并生成分析报表。◆可灵活选择图谱各点的幅值数据并显示,便于分析图谱的变化特征。◆具有标准图谱库功能,系统软件可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存,便于对该厂家、型号的OLTC数据曲线作横向比对分析。◆机械特性监测包括:档位、动作次数、振动状态、电机电流、动作时间等。◆对监测数据进行融合分析与评价,判断OLTC运行状态,阈值告警输出。高压开关振动声纹产品有哪些杭州国洲电力科技有限公司的企业发展历程与技术创新成果。

国洲电力振动声学指纹监测技术,振动

OLTC动作时,典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序,进而分析OLTC的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验,为方便监测人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法,实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测,降低OLTC运行的故障风险。

OLTC 的正常运行对电力系统的稳定性至关重要,而 AFV 信号分析法是保障其稳定运行的重要工具。OLTC 在切换过程中,内部机械部件的运动撞击和摩擦会产生复杂的振动信号,这些信号蕴含着丰富的设备健康信息。通过 AFV 传感器监测这些信号,我们可以实时了解 OLTC 的工作状态。例如,当 OLTC 出现弹簧弹性下降的故障时,其振动信号的阻尼特性会发生改变,信号的衰减速度与正常状态不同。借助 AFV 信号分析法,我们能够准确捕捉到这些细微变化,及时发现故障隐患,采取针对性的维修措施,确保 OLTC 始终处于良好的运行状态。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实际应用价值。

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在 OLTC 的状态监测领域,AFV 信号分析法具有独特的优势。OLTC 切换时,内部机构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,形成具有特定频率和幅值特征的振动信号。这些信号如同设备运行状态的 “密码”,通过 AFV 传感器采集并运用专业的信号处理算法进行分析,我们可以解读出 OLTC 的工作模式和状态数据。例如,当 OLTC 出现电弧故障时,其振动信号会呈现出高频、高幅值的特征,与正常运行状态下的信号有明显区别。利用 AFV 信号分析法,我们能够快速准确地判断出 OLTC 的故障类型,为设备的维护和管理提供科学依据。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统传感器。便携式振动型振动声纹市场报价

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。国洲电力振动声学指纹监测技术

能量分布曲线

基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

时频能量分布矩阵(ATF图谱)

获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵,同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间,计算各区间平均值作为特征参量,用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 国洲电力振动声学指纹监测技术

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