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政策支持背景。在线振动监测规范
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。国产振动监测实验室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。
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-01T子系统的原理◆监测原理OLTC在切换的过程中伴随着机械振动，在线监测技术主要利用AFV和驱动电机电流的信号分析法综合对OLTC状态进行诊断。根据AFV信号波谱的异常分析其状态，结合驱动电机电流分析技术，监测能够覆盖档位联接、时间序列、控制继电器、驱动电机、制动器、润滑、线性、电弧、过热和焦炭、电气节点磨损、过渡阻抗等11个项目。较传统停电检修方式，在线监测法针对的故障类型更加***，而且在带电运行时也能够迅速有效反映OLTC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经济效益分析。
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。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售后支持体系。特高压GIS振动监测接地箱
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AFV信号分析法在触头磨损诊断中的应用。触头磨损是OLTC的常见故障之一，长期分合操作会导致触头表面的材料消耗、凹凸不平，进而影响接触电阻和机械稳定性。AFV信号分析法通过监测振动信号的时域特征（如峰值、上升时间）和频域特征（如高频能量分布），可以量化触头磨损程度。实验表明，当触头磨损严重时，振动信号的脉冲宽度会增大，且高频成分（>5kHz）的幅值***升高。通过建立触头磨损与振动特征的对应关系，可实现触头寿命预测以及更换周期优化。在线振动监测规范
