運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態，需要關注 OLTC 振動信號的多維度特征。OLTC 切換時產生的振動信號，其頻率、幅值、相位等特征都與設備的運行狀態密切相關。例如，當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，振動信號的頻率分布會發生變化，高頻成分會增多；幅值也會隨著磨損程度的加深而增大。同時，信號的相位可能會發生偏移，這反映了內部機械結構的相對位置變化。通過對這些多維度特征的綜合分析，我們可以更加準確地判斷 OLTC 的故障類型和狀態，為設備的維修和保養提供更***的信息，確保電力系統的可靠運行。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客戶滿意度調查。浙江研發振動監測必要性

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。GZAF-1000T系列變壓器/電抗器振動振動供應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全流程支持。

AFV信號分析法在觸頭磨損診斷中的應用。觸頭磨損是OLTC的常見故障之一，長期分合操作會導致觸頭表面的材料消耗、凹凸不平，進而影響接觸電阻和機械穩定性。AFV信號分析法通過監測振動信號的時域特征（如峰值、上升時間）和頻域特征（如高頻能量分布），可以量化觸頭磨損程度。實驗表明，當觸頭磨損嚴重時，振動信號的脈沖寬度會增大，且高頻成分（>5kHz）的幅值***升高。通過建立觸頭磨損與振動特征的對應關系，可實現觸頭壽命預測以及更換周期優化。

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用，基于對其內部物理過程的深入理解。OLTC 內部觸頭在分 / 合過程中，不僅會受到機械應力的作用，還會受到電氣因素的影響，如電弧的產生。這些因素會導致觸頭材料的消耗和變形，進而改變 OLTC 的振動特性。當觸頭出現接觸不良時，電弧產生的頻率和能量會增加，引起的振動信號也會更加復雜。AFV 傳感器能夠準確捕捉到這些信號變化，通過對信號的分析處理，我們可以判斷 OLTC 的故障類型和嚴重程度，為設備的維護和管理提供科學指導，提高電力系統的運行效率。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需求分析。

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態評估提供了一種科學、有效的方法。OLTC 在長期運行過程中，內部觸頭和其他部件會逐漸出現磨損、老化等問題，這些問題會導致 OLTC 的性能下降，甚至引發故障。當觸頭磨損嚴重時，其接觸電阻增大，在分 / 合過程中會產生更多的熱量和電弧，進而影響 OLTC 的振動特性。AFV 傳感器通過監測 OLTC 的振動信號，能夠及時發現這些變化。通過對信號的分析，我們可以評估 OLTC 的健康狀況，預測其剩余使用壽命，為設備的預防性維護提供重要依據，提高電力系統的運行經濟性和可靠性。杭州國洲電力科技有限公司的企業簡介與主要技術優勢。杭州手持式多功能振動聲紋監測功能特點

杭州國洲電力科技有限公司的核主要團隊介紹與技術研發實力。浙江研發振動監測必要性

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。 浙江研發振動監測必要性