AFV 信号分析法的关键在于通过对 OLTC 振动信号的监测和分析，获取其状态数据和工作模式。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，通过变压器油传递到变压器箱壁，在箱壁上形成振动响应。这些振动响应包含了 OLTC 内部多种激励现象的信息，如触头的分 / 合状态、弹簧的弹性等。AFV 传感器采集这些振动信号，并运用专业的分析方法提取其中的特征参数。当 OLTC 出现触头磨损故障时，特征参数中的某些指标，如振动信号的峰峰值、有效值等会发生明显变化。通过对这些变化的判断，我们可以准确诊断出 OLTC 的故障状态，为设备的运行维护提供科学依据。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。杭州GZPD-234系列振动声纹
4.1.9智能分析功能：软件内置典型故障特征的数据库，可与监测数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，诊断分析故障类型；也可添加新监测数据，方便后期横向、纵向比较；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、型号的变压器监测数据曲线进行比对分析。4.1.10具有报表分析功能，自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量，并生成分析报表。4.2智慧化功能4.2.1具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动信号及驱动电机电流信号，完成OLTC信号包络、ATF图谱等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果。专注于振动联系人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快速响应机制。
利用 AFV 信号分析法对 OLTC 进行状态监测，需要深入理解 OLTC 故障类型与振动特性之间的内在联系。OLTC 内部的各种故障，如触头问题、弹簧弹性下降等，都会对其振动特性产生影响。以弹簧弹性下降为例，弹簧作为 OLTC 内部的重要部件，其弹性下降会导致机械结构的动力学特性发生改变，在切换时产生的脉冲冲击力也会相应变化，从而使 OLTC 的振动信号发生改变。通过 AFV 传感器对这些振动信号的长期监测和分析，我们可以建立起故障类型与振动特征之间的对应关系，实现对 OLTC 故障的早期预警和准确诊断。
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。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。
OLTC的振动信号主要通过两种路径传播：一是通过静触头的机械连接直接传递至变压器外壳；二是通过变压器油的声波传导。这两种路径的信号特征有所不同，静触头传递的信号通常包含高频成分（如触头撞击），而油中传播的信号则以中低频为主（如机械共振）。AFV信号分析法需结合多传感器布置，以捕捉不同频段的振动信息，从而提高故障诊断的准确性。例如，触头接触不良会导致高频振动能量增加，而弹簧弹性下降则可能引起低频振动幅值的变化。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统原理。高压电缆振动声纹怎么样
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AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种精细的技术手段。OLTC 在运行过程中，内部机械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，形成具有独特特征的振动信号。AFV 传感器能够高精度地采集这些信号，并通过先进的信号处理算法进行分析。当 OLTC 出现弹簧弹性下降的故障时，振动信号的低频部分会出现特定的变化，如频率降低、幅值增大。通过对这些信号特征的识别和分析，我们可以准确判断 OLTC 的故障状态，及时采取维修措施，避免因故障导致的电力系统不稳定。杭州GZPD-234系列振动声纹
