利用 AFV 信号分析法监测 OLTC 状态时,需深入理解信号的产生与传播机制。OLTC 切换时,内部机构部件的运动撞击和摩擦是产生 AFV 信号的根源。这些脉冲冲击力通过变压器油这一介质,以振动波的形式传递到变压器箱壁。箱壁上的振动响应包含了 OLTC 内部多种激励现象的信息,就如同一个信息宝库。我们通过 AFV 传感器采集这些振动信号,并运用专业的分析算法,能够从中提取出与 OLTC 故障类型相关的特征参数。例如,当弹簧弹性下降时,振动信号的低频部分会出现特定的变化模式,依据这些模式,我们就能准确诊断出 OLTC 的故障类型,提前进行维修,避免故障扩大。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环保效益分析。杭州GIS振动声纹市场价格
变压器/电抗器(下文皆用“变压器”简称)在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用,其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关(下文皆用OLTC简称)、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分,三者故障率总和占变压器整体故障70%左右,而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测,可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障,并及时预警,从而延长变压器使用寿命,提高电网运行的可靠性。杭州GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动哪里买声学指纹振动监测产品有哪些?
变压器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后,声纹振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据,采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。
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。 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背景。
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相关的振动设备。杭州便携式一体机振动商家
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运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态,需要关注 OLTC 在切换时的每一个细节。OLTC 切换时,内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力,是 AFV 信号的主要来源。这些冲击力通过变压器油传递到变压器箱壁,在箱壁上引起的振动响应是多种激励现象的综合体现。我们通过对 AFV 信号的精确监测和深入分析,能够获取 OLTC 的详细状态信息。比如,当 OLTC 出现触头开矩参数异常时,其振动信号的相位和频率会发生特定变化,利用这些变化特征,我们可以准确诊断出 OLTC 的故障类型,及时进行修复,避免因 OLTC 故障引发电力系统事故。杭州GIS振动声纹市场价格