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。声学指纹振动监测系统是什么？杭州振动声学指纹的概述
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。专注于振动技术简介杭州国洲电力科技有限公司相关振动监测的报告。
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，基于对其内部故障与振动特性关系的深入研究。OLTC 内部触头在长期使用过程中，由于机械磨损和电气腐蚀，会出现接触电阻增大、触头压力不均匀等问题。这些问题会导致 OLTC 在切换时产生的脉冲冲击力发生变化，进而影响其振动特征。例如，当触头接触电阻增大时，切换瞬间产生的电弧能量增加，引起的振动信号幅值也会相应增大。通过 AFV 传感器对这些振动信号的监测和分析，我们可以准确判断 OLTC 是否存在触头相关故障，为设备的可靠运行提供有力保障。
信号包络分析
为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析
信号包络重合度比对分析
信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)的智能评估和故障预警。
在 OLTC 的运行过程中，AFV 信号分析法发挥着至关重要的作用。OLTC 切换瞬间，内部复杂的机械动作所产生的脉冲冲击力，会引发一系列振动传递现象。从内部机构到变压器油，再到变压器箱壁，每一个环节都承载着信号的传递与转换。通过对 AFV 信号的深入监测，我们能够洞察 OLTC 切换时间的微妙变化。若切换时间超出正常范围，可能意味着内部机械结构出现磨损或卡顿，这将严重影响 OLTC 的正常工作，而 AFV 信号分析法能够及时发现此类隐患，为设备维护提供有力支持。GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)的数据可视化和远程监控。GIS振动声学指纹推荐
GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统基本功能。杭州振动声学指纹的概述
综上所述，采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态，适用于带电监测/在线监测，与变压器无电气连接而不影响正常运行，有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验，成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测式，也有便携式的带电监测系统及可移动的在线重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置（在线监测式：IED，便携/手持式：主机；下文皆用IED/主机简称）、云服务器、通讯单元及供电单元构成；操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号频谱分析等多种算法，并提取故障诊断特征参量，在线状态下实现变压器OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。杭州振动声学指纹的概述
