AFV 信號分析法基于對 OLTC 振動特性的研究來判斷其狀態。OLTC 內部觸頭在頻繁的分 / 合切換過程中，由于機械應力、化學腐蝕以及觸頭材料的消耗，不可避免地會出現凹凸不平和變形的情況。這種變化直接導致觸頭壓力、接觸電阻和開矩參數發生改變，進而使得 OLTC 的振動特征產生明顯變化。比如，觸頭磨損嚴重時，振動信號的高頻成分會增加，信號的穩定性變差。通過 AFV 傳感器持續監測這些振動特征的改變，我們就可以準確判斷 OLTC 是否處于故障狀態，及時采取相應措施，保障電力系統的穩定運行。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成功案例分享。無線振動監測實操

彈簧彈性下降的AFV信號特征識別。彈簧彈性下降的AFV信號特征識別彈簧機構是OLTC切換動力的關鍵部件，其彈性下降會導致切換時間延長或動作不到位。AFV信號分析法通過分析振動信號的時頻特性，可以識別彈簧老化問題。例如，正常狀態下，OLTC切換時的振動信號具有清晰的周期性沖擊特征；而彈簧彈性不足時，沖擊信號的間隔時間會延長，且幅值降低。此外，彈簧故障還可能引發二次振動（如機構回彈），這些特征均可通過AFV信號的小波變換或包絡分析進行提取。浙江高壓開關振動監測靠譜嗎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行業合作案例。

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用，能夠有效提高電力系統的可靠性和穩定性。OLTC 作為電力系統中的重要設備，其運行狀態直接影響到電力的傳輸和分配。當 OLTC 出現故障時，如觸頭接觸不良可能導致電弧產生，進而引發設備損壞和電力中斷。AFV 傳感器通過實時監測 OLTC 的振動信號，能夠及時發現這些潛在故障。一旦檢測到異常信號，系統可以迅速發出警報，并通過對信號的分析確定故障類型和位置，為維修人員提供準確的信息，縮短維修時間，減少電力系統的停電時間，保障電力供應的連續性和穩定性。

利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態監測，需要深入理解 OLTC 故障類型與振動特性之間的內在聯系。OLTC 內部的各種故障，如觸頭問題、彈簧彈性下降等，都會對其振動特性產生影響。以彈簧彈性下降為例，彈簧作為 OLTC 內部的重要部件，其彈性下降會導致機械結構的動力學特性發生改變，在切換時產生的脈沖沖擊力也會相應變化，從而使 OLTC 的振動信號發生改變。通過 AFV 傳感器對這些振動信號的長期監測和分析，我們可以建立起故障類型與振動特征之間的對應關系，實現對 OLTC 故障的早期預警和準確診斷。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技術突破點。

◆可在不同的監測結果之間進行比較區分正常與異常。◆具有時間觸發和電流觸發功能，可手動選擇信號觸發方式。◆具有AFV和電流信號歷史數據變化趨勢曲線功能。◆具有閾值超限告警功能，軟件自動分析信號增長趨勢，實現自動閾值告警，也可手動設置閾值告警的限值，支持短信閾值告警。◆系統軟件內置各種故障的特征數據庫，可與監測的數據進行比對，通過波形形狀、時間長度和幅值，診斷分析出故障類型；也可將新測得的數據作為診斷卡的一部份，方便后期與同一開關作縱向比對分析。◆具有報表分析功能：可針對不同包絡曲線能夠進行動作曲線的重合度、抖動度、延遲/制動時間、高/低頻振動最大值、電流最大值/平均值等參數計算并生成分析報表。◆可靈活選擇圖譜各點的幅值數據并顯示，便于分析圖譜的變化特征。◆具有標準圖譜庫功能，系統軟件可將同一廠家同一型號的正常監測數據導入保存，便于對該廠家、型號的OLTC數據曲線作橫向比對分析。◆機械特性監測包括：檔位、動作次數、振動狀態、電機電流、動作時間等。◆對監測數據進行融合分析與評價，判斷OLTC運行狀態，閾值告警輸出。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未來發展趨勢。浙江特高壓振動監測故障診斷

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電弧故障的AFV信號診斷方法。OLTC在切換過程中可能產生電弧，尤其是在觸頭接觸不良或絕緣劣化的情況下。電弧不僅會加速觸頭燒蝕，還會產生高頻電磁噪聲和機械振動。AFV信號分析法通過監測振動信號中的高頻突發成分（如10kHz以上的瞬態脈沖），可以判斷電弧發生的強度和頻率。此外，電弧振動信號通常具有非平穩特性，需結合短時傅里葉變換（STFT）或希爾伯特-黃變換（HHT）進行時頻分析，以提高診斷靈敏度。與傳統檢測方法（如油色譜分析、紅外測溫）相比，AFV信號分析法具有實時性強、靈敏度高、無需停電等優勢。油色譜分析雖能檢測絕緣劣化，但無法直接反映機械故障；而AFV信號可直接捕捉OLTC的機械狀態變化。此外，AFV傳感器安裝簡便，通常只需在變壓器外殼布置少量測點即可實現長期監測，非常適合智能電網中的在線狀態評估。無線振動監測實操