弹簧弹性下降的AFV信号特征识别。弹簧弹性下降的AFV信号特征识别弹簧机构是OLTC切换动力的关键部件，其弹性下降会导致切换时间延长或动作不到位。AFV信号分析法通过分析振动信号的时频特性，可以识别弹簧老化问题。例如，正常状态下，OLTC切换时的振动信号具有清晰的周期性冲击特征；而弹簧弹性不足时，冲击信号的间隔时间会延长，且幅值降低。此外，弹簧故障还可能引发二次振动（如机构回弹），这些特征均可通过AFV信号的小波变换或包络分析进行提取。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合作案例。杭州GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动原理
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。高压振动监测品牌排行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。
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，能够有效提高电力系统的可靠性和稳定性。OLTC 作为电力系统中的重要设备，其运行状态直接影响到电力的传输和分配。当 OLTC 出现故障时，如触头接触不良可能导致电弧产生，进而引发设备损坏和电力中断。AFV 传感器通过实时监测 OLTC 的振动信号，能够及时发现这些潜在故障。一旦检测到异常信号，系统可以迅速发出警报，并通过对信号的分析确定故障类型和位置，为维修人员提供准确的信息，缩短维修时间，减少电力系统的停电时间，保障电力供应的连续性和稳定性。
GZAFV-01系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站等)，实现大型变压器全振动在线监测与故障诊断，有效地提高设备运行可靠性。同时，我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商（上海华明的遵义长征厂区、德国MR等）、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作，不断丰富各型号变压器的声纹振动信号样本数据库。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。
OLTC是在励磁状态下，通过改变绕组分接位置实现电网的有载调压，起到稳定负载电压、调节无功潮流、增加电网灵活度等重要作用。它是调压变压器中***的可动部件、关键部件之一。国际大电网委员会(GIGRE)等国内外统计结果表明（下图1所示），OLTC故障占变压器总体故障的30%以上，各类故障影响变压器及整个电网的安全稳定运行，严重时更会导致大面积停电、电气火灾等事故。OLTC的故障模式有多种，具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》，2020年度需完成382台换流变OLTC隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施OLTC在线监测与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义，也是今后的发展方向。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实际应用价值。智能振动监测作业
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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GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动原理
