GZAFV-01T子系统采用AFV和驱动电机电流的信号采集和分析技术，能***地把握OLTC的机械性能状态，可以对OLTC的AFV和驱动电机电流的信号幅值大小进行监测和阈值报警，对AFV和驱动电机电流的信号进行分析。具体功能如下：◆适用于所有类型的OLTC故障诊断。◆利用AFV传感器和电流传感器获取OLTC切换动作过程中产生AFV和驱动电机电流的信号，并通过分析软件进行诊断评价。◆能将复杂的信号转换成易于特征识别的包络曲线。◆独有的信号处理功能，可将X、Y、Z的声纹振动信号生产ATF图，更直观，更便捷分析OLTC故障类型。◆可将任意两次监测的图谱进行相似度分析，并自动计算图谱的重合度。◆具有能量谱分析功能，能自动识别能量谱比较大的高低频能量的频率。杭州国洲电力科技有限公司相关的振动设备。杭州推荐振动

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推荐咨询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标准化实施路径。

其中，l**信号递归图中斜对角线的长度，P(l)**对角线长度为l的对角线的条数，Im**斜对角线的最小长度。DET值是一个介于0和I之间的数，对于正常运行的GIS而言，其机械结构确定性很高，其DET值接近1。(6)能量相似度(EDR):能量相似度分析用于衡量不同负载条件下各个监测点的振动能量相似性,振动能量分布特性的改变能够反映GIS内部机械结构的变化，其定义的公式如下：EDR=1Mi=1Mvi-μ×100%其中，vi为各频率信号归一化能量，μ为能量平均值。能量相似度分析通过对比测量信号的能量与目标能量差异来判断GIS振动是否异常。当某个测点的EDR值突然变大，这意味着该测点附近的机械结构可能出现异常。

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。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统结构。

在 OLTC 的状态监测领域，AFV 信号分析法具有独特的优势。OLTC 切换时，内部机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁，形成具有特定频率和幅值特征的振动信号。这些信号如同设备运行状态的 “密码”，通过 AFV 传感器采集并运用专业的信号处理算法进行分析，我们可以解读出 OLTC 的工作模式和状态数据。例如，当 OLTC 出现电弧故障时，其振动信号会呈现出高频、高幅值的特征，与正常运行状态下的信号有明显区别。利用 AFV 信号分析法，我们能够快速准确地判断出 OLTC 的故障类型，为设备的维护和管理提供科学依据。杭州国洲电力科技有限公司的振动监测标准。杭州智能化振动声学指纹成效与意义

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GIS在运行过程中除了机械故障会导致异常振动外，放电性故障（如绝缘子内部缺陷、螺丝松动悬浮电位放电、毛刺前列放电及金属微粒放电等）也会导致声纹振动信号的产生。因此，通过深入研究GIS外壳声纹振动信号的特点，分析其信号特征，可发现GIS机械性故障及放电性故障，具有监测***、监测结果互相补充的特点。开展基于声纹振动的状态监测，可在在线状态下及时发现开关设备的潜在故障，并及时预警，从而延长设备使用寿命，提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动的监测为主，结合电流、位移等其他状态量，开发故障诊断算法并提取相关特征参量，研制完成的监测系统适用于开关设备的带电监测、在线监测（长期固定式、短期移动式）及疑似故障诊断。杭州推荐振动

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