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研发背景与创新点。振动研究
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。国洲电力振动监测报警器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。
运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态，需要关注 OLTC 振动信号的多维度特征。OLTC 切换时产生的振动信号，其频率、幅值、相位等特征都与设备的运行状态密切相关。例如，当 OLTC 出现触头磨损故障时，振动信号的频率分布会发生变化，高频成分会增多；幅值也会随着磨损程度的加深而增大。同时，信号的相位可能会发生偏移，这反映了内部机械结构的相对位置变化。通过对这些多维度特征的综合分析，我们可以更加准确地判断 OLTC 的故障类型和状态，为设备的维修和保养提供更***的信息，确保电力系统的可靠运行。
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客户成功案例。
OLTC 的安全稳定运行对电力系统至关重要，AFV 信号分析法是保障其运行的有力手段。OLTC 切换时，内部机械部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，通过变压器油传递到变压器箱壁，形成振动信号。这些信号中蕴含着 OLTC 的机械状态信息，如触头的接触情况、弹簧的弹性等。通过 AFV 传感器对这些信号的监测和分析，我们可以实时了解 OLTC 的运行状态。当 OLTC 出现故障时，如触头接触不良或弹簧弹性下降，振动信号会呈现出特定的变化模式。利用这些模式，我们可以快速准确地诊断出故障类型，采取相应的维修措施，确保 OLTC 的正常运行，保障电力系统的安全稳定。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。浙江电气设备振动监测发展前景
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AFV 信号分析法为 OLTC 的状态评估提供了一种科学、有效的方法。OLTC 在长期运行过程中，内部触头和其他部件会逐渐出现磨损、老化等问题，这些问题会导致 OLTC 的性能下降，甚至引发故障。当触头磨损严重时，其接触电阻增大，在分 / 合过程中会产生更多的热量和电弧，进而影响 OLTC 的振动特性。AFV 传感器通过监测 OLTC 的振动信号，能够及时发现这些变化。通过对信号的分析，我们可以评估 OLTC 的健康状况，预测其剩余使用寿命，为设备的预防性维护提供重要依据，提高电力系统的运行经济性和可靠性。振动研究
