运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态，需要关注 OLTC 在切换时的每一个细节。OLTC 切换时，内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，是 AFV 信号的主要来源。这些冲击力通过变压器油传递到变压器箱壁，在箱壁上引起的振动响应是多种激励现象的综合体现。我们通过对 AFV 信号的精确监测和深入分析，能够获取 OLTC 的详细状态信息。比如，当 OLTC 出现触头开矩参数异常时，其振动信号的相位和频率会发生特定变化，利用这些变化特征，我们可以准确诊断出 OLTC 的故障类型，及时进行修复，避免因 OLTC 故障引发电力系统事故。杭州国洲电力科技有限公司的企业文化与社会责任。杭州振动监测排查法
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，基于对其内部物理过程的深入理解。OLTC 内部触头在分 / 合过程中，不仅会受到机械应力的作用，还会受到电气因素的影响，如电弧的产生。这些因素会导致触头材料的消耗和变形，进而改变 OLTC 的振动特性。当触头出现接触不良时，电弧产生的频率和能量会增加，引起的振动信号也会更加复杂。AFV 传感器能够准确捕捉到这些信号变化，通过对信号的分析处理，我们可以判断 OLTC 的故障类型和严重程度，为设备的维护和管理提供科学指导，提高电力系统的运行效率。杭州振动监测项目GZAFV-01型声纹振动监测与诊断系统 。
AFV 信号分析法的关键在于通过对 OLTC 振动信号的监测和分析，获取其状态数据和工作模式。OLTC 切换时，内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力，通过变压器油传递到变压器箱壁，在箱壁上形成振动响应。这些振动响应包含了 OLTC 内部多种激励现象的信息，如触头的分 / 合状态、弹簧的弹性等。AFV 传感器采集这些振动信号，并运用专业的分析方法提取其中的特征参数。当 OLTC 出现触头磨损故障时，特征参数中的某些指标，如振动信号的峰峰值、有效值等会发生明显变化。通过对这些变化的判断，我们可以准确诊断出 OLTC 的故障状态，为设备的运行维护提供科学依据。
变压器运行时，电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动，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。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后，声纹振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。因此，信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据，采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。GZAFV-01型声纹振动监测系统（变压器、电抗器)的评价和维护建议。
ZAFV-01T子系统采用小型化设计，集成式架构，单元内综合电机电流及AFV的信号监测功能，可监测OLTC的完整动作过程和振动状况；可外接电流传感器（CT卡钳式），获取电机电流信号。装置提供RS485接口，对外通信和传送监测数据。GZAFV-01T子系统包括数据服务器，通信模块、AFV、电流传感器，数据采集模块，供电模块。通过吸附在变压器外壁上的3个AFV传感器获取AFV信号和1个电流传感器获取驱动电机电流信号，经现场的IED通过4G/5G无线传送模块传送至平台层数据服务器进行存储，通过操控及监测数据分析软件进行在线监测及诊断分析。GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关标准。杭州电气设备振动监测故障诊断
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AFV 信号分析法为 OLTC 的状态评估提供了一种科学、有效的方法。OLTC 在长期运行过程中，内部触头和其他部件会逐渐出现磨损、老化等问题，这些问题会导致 OLTC 的性能下降，甚至引发故障。当触头磨损严重时，其接触电阻增大，在分 / 合过程中会产生更多的热量和电弧，进而影响 OLTC 的振动特性。AFV 传感器通过监测 OLTC 的振动信号，能够及时发现这些变化。通过对信号的分析，我们可以评估 OLTC 的健康状况，预测其剩余使用寿命，为设备的预防性维护提供重要依据，提高电力系统的运行经济性和可靠性。杭州振动监测排查法
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