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。GZAFV-01型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。国产振动监测故障报警
在运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 状态时，要充分考虑 OLTC 运行环境对信号的影响。OLTC 通常在复杂的电磁环境和温度变化条件下运行，这些环境因素可能会对其振动信号产生干扰。例如，高温环境可能会导致变压器油的粘度发生变化，从而影响脉冲冲击力的传递特性，使振动信号的幅值和频率发生改变。此外，电磁干扰也可能会在振动信号中引入噪声，影响信号的准确性。因此，在采用 AFV 信号分析法时，需要采取相应的抗干扰措施，如滤波处理、屏蔽技术等，确保采集到的振动信号能够真实反映 OLTC 的运行状态，提高故障诊断的准确性。国产振动监测故障报警杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的模块化设计。
4.2.2具备实物ID管理功能，提供OLTC、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。4.2.3根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器运行状态及机械故障类型。
4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据的多参量融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制，多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性，而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器地声纹振动频谱时，GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器可能存在绕组变形地异常。
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。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市场需求分析。
电弧故障的AFV信号诊断方法。OLTC在切换过程中可能产生电弧，尤其是在触头接触不良或绝缘劣化的情况下。电弧不仅会加速触头烧蚀，还会产生高频电磁噪声和机械振动。AFV信号分析法通过监测振动信号中的高频突发成分（如10kHz以上的瞬态脉冲），可以判断电弧发生的强度和频率。此外，电弧振动信号通常具有非平稳特性，需结合短时傅里叶变换（STFT）或希尔伯特-黄变换（HHT）进行时频分析，以提高诊断灵敏度。与传统检测方法（如油色谱分析、红外测温）相比，AFV信号分析法具有实时性强、灵敏度高、无需停电等优势。油色谱分析虽能检测绝缘劣化，但无法直接反映机械故障；而AFV信号可直接捕捉OLTC的机械状态变化。此外，AFV传感器安装简便，通常只需在变压器外壳布置少量测点即可实现长期监测，非常适合智能电网中的在线状态评估。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客户反馈分析。电气设备振动监测品牌
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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。国产振动监测故障报警
