3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便技术人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确的判断开关状态。变压器声纹振动监测与诊断系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种核芯算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测与诊断，降低变压器运行的故障风险。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。GIS振动监测符号
GZAFV-01T子系统的原理◆监测原理OLTC在切换的过程中伴随着机械振动，在线监测技术主要利用AFV和驱动电机电流的信号分析法综合对OLTC状态进行诊断。根据AFV信号波谱的异常分析其状态，结合驱动电机电流分析技术，监测能够覆盖档位联接、时间序列、控制继电器、驱动电机、制动器、润滑、线性、电弧、过热和焦炭、电气节点磨损、过渡阻抗等11个项目。较传统停电检修方式，在线监测法针对的故障类型更加***，而且在带电运行时也能够迅速有效反映OLTC运行状态。电气设备振动监测工程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。
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。
变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中，由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁，可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。
OLTC切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号，信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，从而使驱动电机电流发生变化。因此，可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析，可更加有效的评价OLTC在线运行状态下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功能的主要特性解析。
二、相关标准1、GB/T4208外壳防护等级（IP代码）；2、GB/T10230.1分接开关第1部分：性能要求和试验方法；3、GB/T10230.2分接开关第2部分：应用导则；4、DL/T265变压器有载分接开关现场试验导则；5、DL/T574变压器分接开关运行维修导则；6、DL/T846.8-2017高电压测试设备通用技术条件第8部分：有载分接开关测试仪；7、DL/T860变电站通信网络和系统；8、DL/T1430变电设备在线监测与诊断系统技术导则；9、DL/T1432.1变电设备在线监测与诊断装置检验规范第1部分：通用检验规范；10、DL/T1538电力变压器用真空有载分接开关使用导则；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。在线声纹振动监测示意图
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智能化设计。GIS振动监测符号
GZAFV-01系统的功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析。4.1.2具有时间触发和电流触发功能，可手动选择信号触发方式。4.1.3可将任意两次测量的图谱进行相似度分析，并自动计算图谱的重合度。4.1.4具有先进的能量谱分析功能，并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率。4.1.5独有的信号处理功能，生成声纹振动信号ATF图谱（系我公司***软著权的《变压器有载分解开关及绕组振动测试软件V1.0》中的**核心算法），更直观、更便捷分析OLTC及绕组和铁芯的运行状态。4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量，实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能：实时分析信号发展趋势，实现阈值超限自动告警，支持短信发送告警信息。GIS振动监测符号
