电流信号分析法驱动电机电流信号的出现与消失可作为驱动电机运行与停止的标志,因此可选择电流信号持续时间作为OLTC动作的持续时间,此数据也是机械状态诊断的重要特征量,开关动作若出现持续时间过短或过长的现象,则表明切换过程中可能出现某种异常。弹簧储能过程是OLTC切换过程中诸多重要事件之一,当储能弹簧储能过程中存在机械卡涩或弹簧性能改变等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,使驱动电机的转速发生变化,从而使驱动电机电流发生变化。因此,通过监测驱动电动机电流信号就可以了解OLTC驱动机构的工作情况,以及部件的磨损、卡涩、润滑、同步性等情况,用以判断OLTC储能弹簧性能改变或储能过程中是否存在卡涩等故障。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。杭州电抗器振动声学指纹维护说明
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用,能够有效提高电力系统的运行可靠性。OLTC 在运行过程中,触头的分 / 合操作频繁,容易出现各种故障。当触头出现凹凸不平和变形时,其压力接触电阻和开矩参数会发生变化,进而导致 OLTC 的振动特征发生改变。AFV 传感器能够实时监测这些振动特征的变化,一旦发现异常,就可以及时发出警报。通过对 AFV 信号的深入分析,我们可以准确判断 OLTC 的故障类型,为设备的维修和更换提供依据,减少因 OLTC 故障导致的电力系统停电时间,提高供电质量。变压器振动声纹监测异常杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的全流程支持。
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。
在运用 AFV 信号分析法对 OLTC 进行状态判断时,要充分认识到 OLTC 故障类型与振动特性之间的紧密联系。OLTC 内部的故障,无论是触头问题还是弹簧弹性下降,都会通过振动信号表现出来。以触头磨损为例,随着磨损程度的加深,触头间的接触面积减小,接触电阻增大,在分 / 合过程中产生的冲击力也会相应改变,从而导致 OLTC 振动信号的幅值和频率发生变化。通过对 AFV 信号的长期监测和分析,建立起故障类型与振动特征之间的对应关系,我们就能在 OLTC 出现故障的早期及时发现并进行处理,提高电力系统的可靠性。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的可扩展性。
OLTC故障模式:传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操控机构失灵造成的拒动和滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。机械故障是OLTC的主要故障类型,它可损坏OLTC和变压器,影响电力系统的正常安全运行并造成严重后果。因此对OLTC带电运行中的机械性能进行在线监测,可预知故障可能性和判别故障类型,对电力系统安全运行具有重要的现实意义。
变压器故障中有40%的事故是由于OLTC故障引起的。目前对OLTC状态监测采用的是停电检修的方式,根据一定的状态检修周期,对OLTC进行大规模的部件检查、清洗和更换,但是停电检修存在着以下很明显的缺陷:◆必须中断供电,影响同户用电,造成一定的经济损失。◆在状态检修周期间隔阶段,OLTC的故障不易发现,引起供电事故的可能性大。◆传统停电检修方式对OLTC工作顺序发生变化的故障无法监测,如切换开关等部件的动作顺序和时间配合是否正确,以及切换过程是否存在卡塞和触头切换不到位等。 GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术说明。杭州电抗器振动声学指纹维护说明
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ZAFV-01T子系统采用小型化设计,集成式架构,单元内综合电机电流及AFV的信号监测功能,可监测OLTC的完整动作过程和振动状况;可外接电流传感器(CT卡钳式),获取电机电流信号。装置提供RS485接口,对外通信和传送监测数据。GZAFV-01T子系统包括数据服务器,通信模块、AFV、电流传感器,数据采集模块,供电模块。通过吸附在变压器外壁上的3个AFV传感器获取AFV信号和1个电流传感器获取驱动电机电流信号,经现场的IED通过4G/5G无线传送模块传送至平台层数据服务器进行存储,通过操控及监测数据分析软件进行在线监测及诊断分析。杭州电抗器振动声学指纹维护说明