Intelligente Diagnose en Analise van Meganiese Foute in Hoogspanningskeuses

In moderne kragstelsels speel hoëspanningskoppelvrye skakele 'n belangrike rol. Hulle verseker die veilige isolasie van elektriese toerusting of lynne tydens instandhouding en betroubaarheid tydens normale operasie. Mekaniese foute by hoëspanningskoppelvrye skakele, soos swak kontak, bedienerfoute, of strukturele komponentvermoeidheid, kan ernstig die stabiliteit en veiligheid van die hele kragstelsel beïnvloed.Tradisionele foutopsporingsmetodes is afhanklik van gereelde instandhouding en handmatige inspeksies.

Hierdie metodes is nie net tydrowend en arbeidsintensief nie, maar ook geneig om die optimale ingrypingstyd in die vroeë stadia van 'n fout te mis. Met die voortdurende vooruitgang van tegnologie het intelligente diagnostiese tegnieke ontstaan, wat 'n meer effektiewe en akkurate oplossing vir foutemonitoring en -diagnose bied.

Intelligente diagnostiese metodes, soos sensorgebaseerde data-insameling, data-verwerking en -analise, aandrywingsmoontoksigte-analise, en weerstandspanningsmeting, kan ongewone gedrag van hoëspanningskoppelvrye skakele in real-time identifiseer, potensiële foute voorspel, en instandhoudingsbesluite leiding gee. Dit verhoog die betroubaarheid en operasionele doeltreffendheid van die kragstelsel aansienlik.

1 Algemene Tipes Mekaniese Foute by Hoëspanningskoppelvrye Skakele
1.1 Swak Kontakfout

Swak kontak word hoofsaaklik veroorsaak deur oksidering van die kontakoppervlak, onvoldoende kontakdruk, of 'n verminderde kontakarea. Hierdie tipe fout lei gewoonlik tot 'n toename in weerstand, wat die geleidbaarheid van die hoëspanningskoppelvrye skakela beïnvloed. As gevolg van swak kontak word meer warmte gegenereer wanneer stroom deur die kontakpunte vloei. Dit versnel nie net die slijtage van die kontakpunte nie, maar veroorsaak ook meer ernstige termiese probleme, soos lasfaal of plaaslike oormaatlike warmte.

Swak kontak kan ook spanningsonstabilliteit veroorsaak, wat die spanningskwaliteit van die kragstelsel beïnvloed. Persistente swak-kontakprobleme kan maklik lei tot 'n agteruitgang in die isolasievermoë van die hoëspanningskoppelvrye skakela, wat die operasionele veiligheidsrisiko's van die stelsel verhoog. Daarom is dit noodsaaklik om swak-kontakprobleme by hoëspanningskoppelvrye skakele spoedig op te spoor en behoorlik aan te spreek om die stabiele en veilige operasie van die kragstelsel te verseker.

1.2 Bedienerfout

Bedienerfout is 'n belangrike kwessie wat die prestasie van hoëspanningskoppelvrye skakele beïnvloed. Hierdie tipe fout sluit mekaniese slijtage, onvoldoende smeer, en komponentveroudering in. Mekaniese slijtage verwys gewoonlik na die skade van bestuurkomponente soos lagers en tandrader onder langdurige herhalende operasies. Onvoldoende smeer verhoog wrywing, wat die slijtagespoed van mekaniese dele versnel en die operasionele doeltreffendheid van die bediener verminder.

Naarmate die dienstyd verbyga, verloor verskeie komponente van die bediener hul oorspronklike eienskappe of vervorm as gevolg van materiaalveroudering, wat die betroubaarheid en veiligheid van die hele hoëspanningskoppelvrye skakela-operasie beïnvloed. Indien hierdie foute nie tyds opgespoor en aangespreek word nie, kan dit lei tot onjuiste operasie van die hoëspanningskoppelvrye skakela, en in ernstige gevalle selfs die stabiele operasie van die hele kragstelsel bedreig.

1.3 Strukturele Komponentvermoeidheid en Skade

Strukturele komponentvermoeidheid en skade foute kom gewoonlik voor onder die invloed van langdurige mekaniese spanning en omgewingsfaktore. Strukturele komponente soos pille, verbindingsbalks, en lagers ervaar geleidelik materiaalvermoeidheid onder die werking van langdurige mekaniese spanning, veral tydens frekwente oop- en toe-operasies. Oor tyd neem hierdie spanninge binne die materiaal toe, wat lei tot die generering en verspreiding van mikrospleetjies, wat uiteindelik ontwikkel tot betekenisvolle mekaniese skade.

Daarbenewens kan omgewingsfaktore soos temperatuurverandering, vochtigheid, en korrosiewe omgewings die vermoeidheidskoers van strukturele komponente versnel, wat hul mekaniese eienskappe en leeftyd beïnvloed. Strukturele komponentvermoeidheid en skade foute beïnvloed nie net die normale funksie van hoëspanningskoppelvrye skakele nie, maar stel ook 'n bedreiging vir die algehele stabiliteit van die kragstelsel.

2 Intelligente Diagnosemetodes vir Mekaniese Foute by Hoëspanningskoppelvrye Skakele
2.1 Sensore en Data-insameling

Sensore speel 'n lewensbelangrike rol in die mekaniese foutdiagnose van hoëspanningskoppelvrye skakele. Hulle is hoofsaaklik verantwoordelik vir die indwinning van sleutelfisiese parameters tydens toerustingoperasie, soos trilling, klank, temperatuur, en stroom. Vir hoëspanningskoppelvrye skakele word die hoof sensore gebruik insluitend trillingsensore, akoestiese emissiesensore, en stroom- en spantingsensore.

Trillingsensore word gebruik om die trillingsfrekwensie en amplituud wat deur toerustingkomponente tydens operasie gegenereer word, te meet. Deur trillingsdata te analiseer, is dit moontlik om toerustingversletting en bestaande foute te voorspel. Gewoonlik moet die trillingsfrekwensie van 'n normaal opererende hoëspanningskoppelvrye skakela binne die standaardreeks (gewoonlik is die drempelwaarde ingestel op meer as 10 keer die operasie-frekwensie) wees. As dit hierdie reeks oorskry, kan dit 'n anomalie dui. 'n Schematiese diagram van 'n trillingsensor word in Figuur 1 getoon.

Akoestiese emissiesensore vang klank op gebaseer op hoëfrekwensieklankgolwe wat deur materiaal- of strukturele defekte gegenereer word. Tydens die operasie van 'n hoëspanningskoppelvrye skakela, as daar spleetjies of losheid is, kan akoestiese emissiesensore die klankfluktuasies wat deur hierdie klein deformasies of breuke veroorsaak word, spoedig vang. Die beginsel van 'n akoestiese emissiesensor word in Figuur 2 getoon.

Stroom- en spantingsensore moniteer hoofsaaklik veranderinge in die stroom- en spantingsvlakke wat deur die hoëspanningskoppelvrye skakela vloei. Abnormale stroom- of spantingsleesings van hierdie sensore dui gewoonlik op probleme met elektriese verbinding of funksionaliteit.

1 - Bolt holes; 2 - Foundation;3 - Piezoelectric crystals;4 - Electronic Amplifier;5 - Terminal Connector

In terme van data-insameling, is die hooftaak om die data wat deur sensore ingewin word, om te skakel na bruikbare inligting. 'n Data-insamelingsisteem bestaan gewoonlik uit die volgende drie aspekte:

• Data-aquistasie Eenheid (DAU). Die DAU is hoofsaaklik verantwoordelik vir die ontvang van analoge signale van verskillende sensore en die omskakeling van hierdie analoge signale na digitale signale. Die DAU verseker dat data teen 'n gepaste tempo (gewoonlik met 'n reaksietyd in die millisekondereeks) en met 'n sekere presisie (gewoonlik bereik 16 bits of hoër) ingewin word, om aan die volgende verwerkingsvereistes te voldoen.

• Data-oversending. Die ingewinde data word deur 'n stabiele kommunikasienetwerk na 'n sentrale verwerkingsbediener oorgedra. Hierdie stap hang dikwels af van draadlose kommunikasietegnologieë soos Wi-Fi of 4G/5G-netwerke, wat die spoed en doeltreffendheid van data-oversending kan verhoog en die kompleksiteit en koste van bedraading kan verminder.

• Data-opberging en -bestuur. Na suksesvolle data-oversending moet effektiewe data-opberging en -bestuur op 'n bediener of in die wolk uitgevoer word, om 'n meer volledige databasis te vestig. Data-opberging moet vinnige toegang en grootskale data-analise ondersteun, dus hoëprestasiedatabasisse is nodig om data-navraag en -opsoek te bewerkstellig. 'n Schematiese diagram van databasisvestiging word in Figuur 3 getoon.

Deur sensore en data-insameling kan die operasie-status en prestasie-indikatore van toerusting in real-time gemonitor word, wat potensiële defekte vinnig kan opspoor, 'n noodsaaklike basis vir intelligente diagnose van mekaniese foute bied, die voorkoming van foute verseker, en die stabiele operasie van die kragstelsel verseker.

2.2 Data-verwerking en -analise
2.2.1 Tyd-frekwensie Analise

Tyd-frekwensie analise is 'n doeltreffende data-verwerkingsmetode wat signalen van die tydgebied na die frekwensiegebied kan transformeer, daardoor die interne kenmerke en veranderingspatrone van signalen onthul. Gewoonlik gebruikte tyd-frekwensie analise metodes sluit Korte-Tyd Fourier Transform (STFT), golfvormtransform, en Wigner-Ville-verdeling in.

STFT voer 'n plaaslike Fourier-transform op die sein deur 'n venster van vaste grootte uit, wat dit geskik maak vir die analise van signalen waarvan die frekwensies stadig oor tyd verander. Byvoorbeeld, wanneer die bediener gemonitor word, kan STFT effektief frekwensiedrifte veroorsaak deur wrywing of strukturele losheid identifiseer.

Die golfvormtransform kan vensters van veranderlike grootte verskaf, wat dit geskik maak vir die verwerking van signalen met instantane mutasiekenmerke. Deur die moeder-golfvormfunksie aan te pas, kan abnormale trillinge binne 'n spesifieke frekwensieband presies geïdentifiseer word.

As 'n gevorderde tyd-frekwensie analise instrument, bied die Wigner-Ville-verdeling, ondanks die generering van kruisterming, 'n meer verfynde analise van die seintyd en -frekwensie, wat dit spesifiek geskik maak vir foutopsporing in komplekse seinomgewings.

In praktiese toepassings, kan die bovermelde tyd-frekwensie analise metodes gekombineer word met die oorspronklike data gemeet deur sensore, om akkuraat te monitor en te diagnose die operasie-toestand van hoëspanningskoppelvrye skakele. Onder normale operasie-toestande kan die frekwensiereeks van hoëspanningskoppelvrye skakele gewoonlik tussen 50 - 100 Hz gehandhaaf word; terwyl in die geval van swak kontak, strukturele komponentvermoeidheid, en skade foute, die frekwensie van hoëspanningskoppelvrye skakele aansienlik sal skuif of nuwe frekwensiekomponente sal verskyn.

2.2.2 Masjienleer en Patroonherkenning

Eerstens, nadat data ingewin is, word dit deur 'n voorbereidings stadium soos ruisverwydering en kenmerk-uittrekking voorberei vir masjienleeralgoritmes. Die data sluit frekwensiekomponente van trillingsignale, golfvormkenmerke van elektriese parameters, ens. in.

Tweedens, kan opgeleide leer-algoritmes soos Ondersteunende Vektormasjines (SVM) en Willekeurige Bosse gebruik word om die data verkry van sensore te klassifiseer. Hierdie algoritmes word getrain om verskillende tipes foutpatrone, soos die unieke seinpatrone veroorsaak deur swak kontak of bedienerfoute, te identifiseer. In praktiese toepassings word duisende datapunte in die algoritmes ingevoer vir training om verseker te maak dat hulle fouttoestande akkuraat kan identifiseer.

Laastens, word diep-leertechnieke, veral Konvolusionele Neurale Netwerke (CNN), gebruik vir komplekse patroonherkenning. Diep-leertechnieke kan nuttige inligting uit grootskale multi-dimensionele data uittrek deur hul outomatiese kenmerk-leringvermoë, wat die akkuraatheid van diagnose verbeter. Byvoorbeeld, in 'n spesifieke CNN-model, word verskeie konvolusielae en poolinglae ontwerp om die ingewinde video-beelddata te verwerk om tipiese foutkenmerke te identifiseer.

2.3 Aandrywingsmoontoksigte-analise

Real-time monitoring en analise van die stroomsignalen wat tydens die operasie van die aandrywingsmoontoksigte gegenereer word, kan potensiële mekaniese foute voorspel en diagnose. Aandrywingsmoontoksigte-analise fokus gewoonlik op die opsporing van klein veranderinge in die stroomsienal om die anomalieë of slijtage van mekaniese komponente te bepaal.

Indien daar foute in die mekaniese komponente van die hoëspanningskoppelvrye skakela is, soos lagerbeskadiging, tandradversletting, of onevenwigtigheid, sal dit indirek die belasting van die aandrywingsmoontoksigte beïnvloed, wat spesifieke patroonvariasies in sy stroomsienal veroorsaak.

In terme van data-analise, word 'n stroomsensor gebruik om die stroomgolfvorm onder normale operasie-toestande om die moontoksigte-stroomkring te rekord. Die steekproefnemingfrekwensie word gewoonlik bo 20 kHz ingestel om gedetailleerde inligting te vang en hoëpresisie data-ontleed te verseker.

In terme van kenmerk-uittrekking, word die Fourier-transform gebruik om die tydgebied stroomsienal om te skakel na 'n frekwensiegebied sienal, wat help om harmoniese anomalieë veroorsaak deur mekaniese foute te identifiseer. Byvoorbeeld, onder foutvrye toestande, bevat die aandrywingsmoontoksigte stroomsienal hoofsaaklik die grondfrekwensie en sy heelgetal-multiples harmoniese. As daar 'n fout is, soos lagerbeskadiging, sal nuwe pieke by spesifieke frekwensies waargeneem word.

In die volgende data-verwerking, kan statistiese metodes gebruik word om die uitgetrekke frekwensies te analiseer. Byvoorbeeld, bereken die amplituudveranderinge van elke frekwensiepunt, en train 'n fout-identifikasie model deur 'n masjienleeralgoritme. Die invoer van die algoritme is die frekwensiekenmerke van die stroomsienal, en die uitset is die voorspelling van die fouttipe en -graad.

Deur die stroomsienal te analiseer, kan die afwyking van die stroomsienal gekwantifiseer word. Byvoorbeeld, in die beginstadia van lagerbeskadiging, kan die amplituud van die stroomharmoniese met 5 - 10 A toeneem, terwyl in die geval van tandradversletting, die amplituud van die relevante harmoniese met 3 - 8 A toeneem. Dit stel die instandhoudingspan in staat om die toestand van die toerusting akkuraat te bepaal en instandhoudingswerk te beplan, wat grootskale kraguitval veroorsaak deur foute vermy.

2.4 Toepassing van Weerstandspanningsmetingstegnologie

Weerstandspanningsmetingstegnologie kan gebruik word om die strukturele spanning en -deformasie van hoëspanningskoppelvrye skakele te moniter. Hierdie tegnologie word deur weerstandspanningsgauges op sleutelkomponente geïnstalleer, gerealiseer.

'n Weerstandspanningsgauge is 'n sensor wat meganiese deformasie omskakel na 'n elektriese sein. Sy werkprinsipe is gebaseer op die eienskap dat die weerstandswaarde van 'n metaalgelei verander wanneer dit onder krag verfrommel word. 'n Schematiese diagram van die weerstandspanningsgauge-struktuur word in Figuur 4 getoon.

Wanneer weerstandspanningsgauges gekies word, kan hoëpresisie metaalfolieweerstandspanningsgauges gekies word. Hierdie gauges het goeie lineêre kenmerke en stabiele temperatuurreaksie, en word gewoonlik geïnstalleer by posisies waar die hoëspanningskoppelvrye skakela die meeste gestres is en die meeste vatbaar is vir vermoeidheid, soos die kontakarm en die roterende as.

Ná die keuse en installasie van die weerstandspanningsgauges, word die gauges vereis om deur drade aan die data-insamelingsisteem gekoppel te word. Die data-insamelingsisteem is verantwoordelik vir die opname van die weerstandsveranderinge wat van die weerstandspanningsgauges oorgedra word en die omskakeling daarvan na spantingsiene vir lees. Die data-insamelingsisteem moet 'n hoëspoed steekproefnemingtempo en hoë resolusie hê om verseker dat dit die vinnige spanningveranderinge wat tydens die operasie van die hoëspanningskoppelvrye skakela gegenereer word, kan vang. Die steekproefnemingtempo wat gebruik word, is gewoonlik in die kilohertzreeks, en die resolusie bereik die millivoltvlak.

Gepaste sagteware word gebruik om die ingewinde spantingsiene te verwerk. Eerstens word filtrering uitgevoer om moontlike ruisstoornisse te verwyder, en dan wiskundige algoritmes soos die Vinnige Fourier-transform (FFT) gebruik om die sein-spektrum te analiseer en spanningdata uit te trek. Die spanningdata kan omgeskakel word om die werklike spanningstoestand van die betrokke komponent te verkry.

Die gemeetde spanningdata word vergelyk met die voorafgestelde spanningmodel van die hoëspanningskoppelvrye skakela om die huidige gesondheidstoestand van die toerusting te evalueer. Wanneer die gemonitoreerde spanning die ontwerp-drempel oorskry, sal die data-insamelingsisteem outomaties 'n waarskuwingssein uitstuur om die operasie- en instandhoudingspersoneel te waarsku om inspeksies of instandhouding uit te voer.

3 Gevolgtrekking

Hierdie artikel het die algemene tipes mekaniese foute by hoëspanningskoppelvrye skakele en hul intelligente diagnosemetodes diep ondersoek. Deur intelligente diagnosemetodes vir mekaniese foute by hoëspanningskoppelvrye skakele te gebruik, kan dit nie net die betroubaarheid van toerustingoperasie verbeter nie, maar ook aansienlik die instandhoudingskoste verminder en die instandhoudingsbesluitproses optimaliseer.

Met die vooruitgang van wetenskap en tegnologie en die toenemende volwassenheid van data-analise-tegnologie, moet besigheidsmense navorsingsinvesterings verhoog om die intelligente diagnosevlak van mekaniese foute by hoëspanningskoppelvrye skakele te verbeter, en sterk ondersteuning bied vir die stabiele operasie van die kragstelsel.