◆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。GZAFV-01型聲紋振動監測系統的基本功能。無線振動監測功能特點

運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態，需要關注 OLTC 在切換時的每一個細節。OLTC 切換時，內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，是 AFV 信號的主要來源。這些沖擊力通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，在箱壁上引起的振動響應是多種激勵現象的綜合體現。我們通過對 AFV 信號的精確監測和深入分析，能夠獲取 OLTC 的詳細狀態信息。比如，當 OLTC 出現觸頭開矩參數異常時，其振動信號的相位和頻率會發生特定變化，利用這些變化特征，我們可以準確診斷出 OLTC 的故障類型，及時進行修復，避免因 OLTC 故障引發電力系統事故。變壓器振動監測廠家GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統相關標準。

4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態信息鏈接入口，可掃碼讀取設備在線監測歷史數據及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備，讀取設備ID信息，通過站內網絡（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務器，向服務器請求該設備的詳細信息，以及詳細的運行狀態，測試信息等。4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量，進行數據的多參量融合分析，形成基于多源數據的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發現在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器可能存在繞組變形地異常。

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。 GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統基本功能。

AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態監測提供了一種精細、高效的途徑。OLTC 在運行過程中，觸頭的分 / 合操作頻繁，這對其內部結構的穩定性提出了極高要求。觸頭的任何異常變化，如接觸不良、磨損加劇等，都會在 AFV 信號中留下痕跡。當觸頭接觸不良時，電流通過時會產生不穩定的電弧，這不僅會導致觸頭進一步損壞，還會使 OLTC 的振動特性發生***改變。AFV 傳感器能夠敏銳捕捉到這些信號變化，經過數據分析處理，我們可以清晰地判斷出 OLTC 的故障狀態，為設備的安全運行保駕護航。杭州國洲電力科技有限公司的企業發展歷程與技術創新成果。變壓器振動監測廠家

GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)監測和綜合分析。無線振動監測功能特點

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。無線振動監測功能特點