變壓器運行時，電流通過繞組時產生的電動力引起繞組振動，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方，繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外，考慮到鐵芯振動的非線性特性，聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后，聲紋振動信號頻譜分布將發生改變，產生諧波分量。因此，信號分量可以作為區別繞組故障與鐵芯故障的重要依據，采用聲紋振動監測法可實現繞組及鐵芯在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的市場推廣策略。浙江振動監測識別

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種精細的技術手段。OLTC 在運行過程中，內部機械部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，形成具有獨特特征的振動信號。AFV 傳感器能夠高精度地采集這些信號，并通過先進的信號處理算法進行分析。當 OLTC 出現彈簧彈性下降的故障時，振動信號的低頻部分會出現特定的變化，如頻率降低、幅值增大。通過對這些信號特征的識別和分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障狀態，及時采取維修措施，避免因故障導致的電力系統不穩定。特高壓振動監測實驗杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的環保效益分析。

電流信號分析法驅動電機電流信號的出現與消失可作為驅動電機運行與停止的標志，因此可選擇電流信號持續時間作為OLTC動作的持續時間，此數據也是機械狀態診斷的重要特征量，開關動作若出現持續時間過短或過長的現象，則表明切換過程中可能出現某種異常。彈簧儲能過程是OLTC切換過程中諸多重要事件之一，當儲能彈簧儲能過程中存在機械卡澀或彈簧性能改變等現象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，使驅動電機的轉速發生變化，從而使驅動電機電流發生變化。因此，通過監測驅動電動機電流信號就可以了解OLTC驅動機構的工作情況，以及部件的磨損、卡澀、潤滑、同步性等情況，用以判斷OLTC儲能彈簧性能改變或儲能過程中是否存在卡澀等故障。

OLTC的振動信號主要通過兩種路徑傳播：一是通過靜觸頭的機械連接直接傳遞至變壓器外殼；二是通過變壓器油的聲波傳導。這兩種路徑的信號特征有所不同，靜觸頭傳遞的信號通常包含高頻成分（如觸頭撞擊），而油中傳播的信號則以中低頻為主（如機械共振）。AFV信號分析法需結合多傳感器布置，以捕捉不同頻段的振動信息，從而提高故障診斷的準確性。例如，觸頭接觸不良會導致高頻振動能量增加，而彈簧彈性下降則可能引起低頻振動幅值的變化。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的快速響應機制。

在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態時，要注重對 OLTC 切換過程中信號變化的研究。OLTC 切換瞬間，內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生強烈的脈沖沖擊力，這些沖擊力迅速通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁，引發箱壁的振動。AFV 傳感器在這個過程中捕捉到的振動信號，包含了 OLTC 切換時間、觸頭狀態等重要信息。例如，當 OLTC 的切換時間變長時，振動信號的持續時間也會相應增加，信號的起始和結束特征也會發生變化。通過對這些信號變化的細致分析，我們可以準確判斷 OLTC 的工作狀態是否正常，及時發現潛在的故障隱患。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的用戶培訓支持。智能振動測試終端

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的技術突破點。浙江振動監測識別

能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 浙江振動監測識別