运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态，需要关注 OLTC 在切换时的每一个细节。OLTC 切换时，内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，是 AFV 信号的主要来源。这些冲击力通过变压器油传递到变压器箱壁，在箱壁上引起的振动响应是多种激励现象的综合体现。我们通过对 AFV 信号的精确监测和深入分析，能够获取 OLTC 的详细状态信息。比如，当 OLTC 出现触头开矩参数异常时，其振动信号的相位和频率会发生特定变化，利用这些变化特征，我们可以准确诊断出 OLTC 的故障类型，及时进行修复，避免因 OLTC 故障引发电力系统事故。杭州国洲电力科技有限公司的企业简介与主要技术优势。断路器振动监测故障
在运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 状态时，要注重对 OLTC 切换过程中信号变化的研究。OLTC 切换瞬间，内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生强烈的脉冲冲击力，这些冲击力迅速通过变压器油和静触头传递到变压器箱壁，引发箱壁的振动。AFV 传感器在这个过程中捕捉到的振动信号，包含了 OLTC 切换时间、触头状态等重要信息。例如，当 OLTC 的切换时间变长时，振动信号的持续时间也会相应增加，信号的起始和结束特征也会发生变化。通过对这些信号变化的细致分析，我们可以准确判断 OLTC 的工作状态是否正常，及时发现潜在的故障隐患。进口振动监测系统杭州国洲电力科技有限公司的企业发展历程与技术创新成果。
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。
◆可在不同的监测结果之间进行比较区分正常与异常。◆具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式。◆具有AFV和电流信号历史数据变化趋势曲线功能。◆具有阈值超限告警功能，软件自动分析信号增长趋势，实现自动阈值告警，也可手动设置阈值告警的限值，支持短信阈值告警。◆系统软件内置各种故障的特征数据库，可与监测的数据进行比对，通过波形形状、时间长度和幅值，诊断分析出故障类型；也可将新测得的数据作为诊断卡的一部份，方便后期与同一开关作纵向比对分析。◆具有报表分析功能：可针对不同包络曲线能够进行动作曲线的重合度、抖动度、延迟/制动时间、高/低频振动最大值、电流最大值/平均值等参数计算并生成分析报表。◆可灵活选择图谱各点的幅值数据并显示，便于分析图谱的变化特征。◆具有标准图谱库功能，系统软件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OLTC数据曲线作横向比对分析。◆机械特性监测包括：档位、动作次数、振动状态、电机电流、动作时间等。◆对监测数据进行融合分析与评价，判断OLTC运行状态，阈值告警输出。GZAFV-01型声纹振动监测系统的概述。
变压器/电抗器（下文皆用“变压器”简称）在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关（下文皆用OLTC简称）、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分，三者故障率总和占变压器整体故障70%左右，而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。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推广策略。特高压GIS振动监测水平
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用户培训支持。断路器振动监测故障
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。断路器振动监测故障
