Diagnòstic i anàlisi intel·ligents de les faltes mecàniques en els interruptors d'isolació de tensió alta
En els sistemes elèctrics moderns, els interruptors de desconnectació d'alta tensió tenen un paper crucial. Aquests garanteixen l'aïllament segur dels equips o línies elèctriques durant la manteniment i la fiabilitat durant l'operació normal. Les fallades mecàniques dels interruptors de desconnectació d'alta tensió, com un contacte deficient, fallada de l'actuador o fatiga dels components estructurals, poden afectar greument la estabilitat i seguretat de tot el sistema elèctric.Els mètodes tradicionals de detecció de fallades es basen en la manteniment regular i les inspeccions manuals.
Aquests mètodes no només són consumidors de temps i intensius en treball, sinó que també són propensos a perdre el moment òptim d'intervenció en les primeres etapes d'una fallada. Amb el continu progrés tecnològic, han aparegut tècniques de diagnòstic intel·ligent, oferint una solució més eficient i precisa per al monitoratge i diagnòstic de fallades.
Els mètodes de diagnòstic intel·ligent, com la recopilació de dades basada en sensors, el processament i anàlisi de dades, l'anàlisi de senyals de corrent del motor d'accionament i la mesura de deformació resistiva, poden identificar comportaments anòmals dels interruptors de desconnectació d'alta tensió en temps real, preveure possibles fallades i orientar les decisions de manteniment. Això augmenta significativament la fiabilitat i eficiència operativa del sistema elèctric.
1 Tipus Comuns de Fallades Mecàniques en Interruptors de Desconnectació d'Alta Tensió
1.1 Fallada de Contacte Deficient
El contacte deficient es produeix principalment per oxidació de la superfície de contacte, pressió de contacte insuficient o àrea de contacte reduïda. Aquest tipus de fallada sol conduir a un increment de la resistència, afectant la conductivitat de l'interruptor de desconnectació d'alta tensió. Degut al contacte deficient, es genera més calor quan la corrent passa pels punts de contacte. Això no només acelera l'esglaonament dels punts de contacte, sinó que també provoca problemes més seriosos relacionats amb l'efecte tèrmic, com la fallada de soldadura o sobrecalentament local.
El contacte deficient també pot causar inestabilitat de tensió, afectant la qualitat de tensió del sistema elèctric. Problemes persistents de contacte deficient poden portar fàcilment a un declivi en el rendiment d'aislament de l'interruptor de desconnectació d'alta tensió, augmentant els riscos de seguretat operativa del sistema. Per tant, detectar i abordar prontament els problemes de contacte deficient en els interruptors de desconnectació d'alta tensió és essencial per assegurar l'operació estable i segura del sistema elèctric.
1.2 Fallada de l'Actuador
La fallada de l'actuador és un problema important que afecta el rendiment dels interruptors de desconnectació d'alta tensió. Aquest tipus de fallada inclou desgast mecànic, lubrificació insuficient i envejeciment de components. El desgast mecànic típicament es refereix al deteriorament de components d'acció, com rodaments i engranatges, sota operacions repetitives a llarg termini. La lubrificació insuficient augmenta la fricció, accelerant la taxa de desgast de les parts mecàniques i reduint l'eficiència operativa de l'actuador.
Amb el temps, diversos components de l'actuador perden les seves propietats originals o es deformen degut a l'envejeciment del material, afactant la fiabilitat i seguretat de l'operació de tot l'interruptor de desconnectació d'alta tensió. Si aquestes fallades no es detecten i aborden a temps, poden conduir a una operació incorrecta de l'interruptor de desconnectació d'alta tensió, i en casos extrems, fins i tot posar en perill la operació estable de tot el sistema elèctric.
1.3 Fallada per Fatiga i Dany de Components Estructurals
Les fallades per fatiga i dany de components estructurals solen ocorrer sota l'influència de tensions mecàniques a llarg termini i factors ambientals. Components estructurals com pilars, varilles de connexió i rodaments experimenten gradualment fatiga del material sota l'acció de tensions mecàniques a llarg termini, especialment durant operacions freqüents d'obertura i tancament. Amb el temps, aquestes tensions s'acumulen dins el material, conduint a la generació i propagació de microfissures, que finalment es desenvolupen en danys mecànics significatius.
A més, factors ambientals com canvis de temperatura, humitat i entorns corrosius poden accelerar la taxa de fatiga dels components estructurals, afectant les seves propietats mecàniques i la vida útil. Les fallades per fatiga i dany de components estructurals no només afecten la funció normal dels interruptors de desconnectació d'alta tensió, sinó que també representen una amenaça per la estabilitat general del sistema elèctric.
2 Mètodes de Diagnòstic Intel·ligent per a Fallades Mecàniques en Interruptors de Desconnectació d'Alta Tensió
2.1 Sensors i Recopilació de Dades
Els sensors juguen un paper vital en el diagnòstic de fallades mecàniques en interruptors de desconnectació d'alta tensió. Són principalment responsables de captar paràmetres físics clau durant l'operació de l'equip, com vibracions, so, temperatura i corrent. Per als interruptors de desconnectació d'alta tensió, els sensors principals utilitzats inclouen sensors de vibració, sensors d'emissió acústica i sensors de corrent i tensió.
Els sensors de vibració s'utilitzen per detectar la freqüència i l'amplitud de vibració generada pels components de l'equip durant l'operació. Analitzant les dades de vibració, és possible preveure el desgast de l'equip i les fallades existents. Generalment, la freqüència de vibració d'un interruptor de desconnectació d'alta tensió en funcionament normal hauria de estar dins el rang estàndard (normalment, el llindar es fixa a més de 10 vegades la freqüència d'operació). Si supera aquest rang, pot indicar una anomalia. Un diagrama esquemàtic d'un sensor de vibració es mostra a la Figura 1.
Els sensors d'emissió acústica capturen so basant-se en ones sonores d'alta freqüència generades per defectes de material o estructural. Durant l'operació d'un interruptor de desconnectació d'alta tensió, si hi ha creixalls o alliberaments, els sensors d'emissió acústica poden captar promptament les fluctuacions de so causades per aquestes petites deformacions o ruptures. El principi d'un sensor d'emissió acústica es mostra a la Figura 2.
Els sensors de corrent i tensió monitoritzen principalment els canvis en els nivells de corrent i tensió que passen a través de l'interruptor de desconnectació d'alta tensió. Lectures anòmals de corrent o tensió d'aquests sensors solen indicar problemes amb les connexions elèctriques o la funcionalitat.
1 - Forats de bolts; 2 - Fundament; 3 - Cristalls piezoelèctrics; 4 - Amplificador electrònic; 5 - Connectors terminal
En termes de recopilació de dades, la tasca principal és convertir les dades recopilades pels sensors en informació utilitzable. Un sistema de recopilació de dades sol constar de les següents tres aspects:
Unitat d'Adquisició de Dades (UAD). L'UAD és principalment responsable de rebre senyals analògics de diversos sensors i convertir aquests senyals analògics en senyals digitals. L'UAD assegura que les dades s'agafin a una velocitat adequada (normalment amb un temps de resposta en el rang de milisegons) i amb una certa precisió (normalment arribant a 16 bits o més) per complir els requisits de processament posterior.
Transmissió de Dades. Les dades recopilades es transmeten a un servidor central de processament a través d'una xarxa de comunicació estable. Aquest pas sovint depèn de tecnologies de comunicació sense fil com Wi-Fi o xarxes 4G/5G, que poden augmentar encara més la velocitat i eficiència de la transmissió de dades i reduir la complexitat i cost de cablagat.
Emmagatzematge i Gestió de Dades. Després de la transmissió exitosa de dades, cal portar a terme un emmagatzematge i gestió de dades efectiu en un servidor o a la nube per establir una base de dades més completa. L'emmagatzematge de dades necessita suportar accés ràpid i anàlisi de dades a gran escala, per tant, són necessaris bases de dades de alt rendiment per aconseguir consultes i recuperació de dades. Un diagrama esquemàtic de l'establiment d'una base de dades es mostra a la Figura 3.
A través de sensors i recopilació de dades, el monitoratge en temps real de l'estat operatiu i els indicadors de rendiment de l'equip pot detectar prontament possibles defectes, proporcionant una base necessària per al diagnòstic intel·ligent de fallades mecàniques, prevenir l'ocurrència de fallades i assegurar l'operació estable del sistema elèctric.
2.2 Processament i Anàlisi de Dades
2.2.1 Anàlisi Temporal-Frequencial
L'anàlisi temporal-frequencial és un mètode eficient de processament de dades que pot transformar senyals del domini temporal al domini freqüencial, revelant així les característiques internes i les tendències de canvi dels senyals. Els mètodes d'anàlisi temporal-frequencial més utilitzats inclouen la Transformada Ràpida de Fourier (TRF), la transformada wavelet i la distribució Wigner-Ville.
La TRF realitza una transformada de Fourier local del senyal a través d'una finestra de mida fixa, fent-la apta per analitzar senyals cuyas freqüències canvien lentament amb el temps. Per exemple, en monitoritzar l'actuador, la TRF pot identificar eficientment les derivações de freqüència causades per la fricció o l'alliberament estructural.
La transformada wavelet pot proporcionar finestres de mida variable, fent-la apta per processar senyals amb característiques de mutació instantània. Ajustant la funció madre wavelet, es pot aconseguir una identificació precisa de les vibracions anòmalas dins d'una banda de freqüència específica.
Com a eina avançada d'anàlisi temporal-frequencial, la distribució Wigner-Ville, malgrat generar interferència de termes creuats, ofereix una anàlisi més refinada del temps i la freqüència del senyal, fent-la particularment apta per a la detecció de fallades en entorns de senyal complex.
En aplicacions pràctiques, combinant els mètodes d'anàlisi temporal-frequencial mencionats amb les dades originals mesurades pels sensors, es pot monitoritzar i diagnosticar amb precisió les condicions d'operació dels interruptors de desconnectació d'alta tensió. En condicions normals d'operació, el rang de freqüència dels interruptors de desconnectació d'alta tensió es pot mantenir generalment entre 50-100 Hz; mentre que en cas de contacte deficient, fatiga de components estructurals i fallades de dany, la freqüència dels interruptors de desconnectació d'alta tensió es desplaçarà significativament o aparèixeran nous components de freqüència.
2.2.2 Aprenentatge Automàtic i Reconeixement de Patrons
Primer, després de la recopilació de dades, a través d'una etapa de pre-processament com l'eliminació de soroll i l'extracció de caràcters, es prepara la dada d'entrada per als algoritmes d'aprenentatge automàtic. La dada inclou components de freqüència dels senyals de vibració, caràcters de forma dels paràmetres elèctrics, etc.
Segon, es poden utilitzar algoritmes d'aprenentatge supervisat com màquines de vectors de suport (SVM) i Boscos Aleatoris per classificar les dades obtingudes dels sensors. Aquests algoritmes s'entrenen per identificar diferents tipus de patrons de fallada, com els patrons de senyal únics causats pel contacte deficient o les fallades de l'actuador. En aplicacions pràctiques, milers de punts de dada es fan servir per entrenar els algoritmes per assegurar que puguin identificar amb precisió els estats de fallada.
Finalment, es fan servir tècniques d'aprenentatge profun, especialment Xarxes Neuronals Convolucionals (CNN), per al reconeixement de patrons complexos. Les tècniques d'aprenentatge profund poden extreure informació útil de dades multidimensionals a gran escala a través de les seves capacitats d'aprenentatge automàtic de caràcters, millorant la precisió del diagnòstic. Per exemple, en un model CNN específic, es dissenyen diverses capes convolucionals i de pooling per processar les dades d'imatge de vídeo recopilades per identificar caràcters de fallada típics.
2.3 Anàlisi del Senyal de Corrent del Motor d'Accionament
El monitoratge i anàlisi en temps real dels senyals de corrent generats durant l'operació del motor d'accionament pot preveure i diagnosticar possibles fallades mecàniques. L'anàlisi del senyal de corrent del motor d'accionament sol centrar-se en detectar petits canvis en el senyal de corrent per determinar les anomalies o el desgast dels components mecànics.
Si hi ha fallades en els components mecànics de l'interruptor de desconnectació d'alta tensió, com el dany del rodaments, el desgast de l'engranatge o el desequilibri, això afectarà indirectament la càrrega del motor d'accionament, causant així variacions específiques en el seu senyal de corrent.
En termes d'anàlisi de dades, es fa servir un sensor de corrent per registrar la forma d'ona de corrent en condicions d'operació normal al voltant de la bobina d'alimentació del motor. La freqüència d'mostreig sol ser fixada per sobre de 20 kHz per captar informació detallada i assegurar un anàlisi de dades de alta precisió.
En termes d'extracció de caràcters, es fa servir la transformada de Fourier per convertir el senyal de corrent en el domini temporal a un senyal en el domini freqüencial, el que ajuda a identificar les anòmalies harmòniques causades per fallades mecàniques. Per exemple, en condicions sense fallades, el senyal de corrent del motor d'accionament principalment conté la freqüència fonamental i les seves harmòniques enteres. Si hi ha una fallada, com el dany del rodaments, es veuran noves cimes en freqüències específiques.
En el processament de dades subseqüent, es poden utilitzar mètodes estadístics per analitzar les freqüències extraïdes. Per exemple, calcular els canvis d'amplitud de cada punt de freqüència, i entrenar un model d'identificació de fallades mitjançant un algoritme d'aprenentatge automàtic. La entrada de l'algoritme són les característiques de freqüència del senyal de corrent, i la sortida és la predicció del tipus i la severitat de la fallada.
Analitzant el senyal de corrent, es pot quantificar la desviació del senyal de corrent. Per exemple, en la fase inicial de la fallada del rodaments, l'amplitud de l'armònic de corrent pot augmentar entre 5-10 A, mentre que en el cas de desgast de l'engranatge, l'amplitud de l'armònic rellevant pot augmentar entre 3-8 A. Això permet a l'equip de manteniment determinar amb precisió l'estat de l'equip i planificar les tasques de manteniment, evitant així apagats massius de corrent causats per fallades.
2.4 Aplicació de la Tecnologia de Mesura de Deformació Resistiva
La tecnologia de mesura de deformació resistiva es pot utilitzar per monitoritzar la tensió estructural i la deformació dels interruptors de desconnectació d'alta tensió. Aquesta tecnologia es realitza mitjançant gauges de deformació resistiva instal·lats en components clau.
Un gauge de deformació resistiva és un sensor que converteix la deformació mecànica en un senyal elèctric. El seu principi de treball es basa en la propietat que el valor de resistència d'un conductor metàl·lic canvia quan es deforma sota força. Un diagrama esquemàtic de la estructura del gauge de deformació resistiva es mostra a la Figura 4.
En seleccionar gauges de deformació resistiva, es poden triar gauges de deformació resistiva de full metàl·lic de alta precisió. Aquests gauges tenen bones característiques lineals i una resposta de temperatura estable, i solen instal·lar-se en les posicions on l'interruptor de desconnectació d'alta tensió està més stressat i més propens a la fatiga, com el braç de contacte i el giravolt.
Després de completar la selecció i instal·lació dels gauges de deformació resistiva, es requereix connectar-los al sistema de recopilació de dades a través de fils. El sistema de recopilació de dades és responsable de registrar els canvis de resistència transmesos pels gauges de deformació resistiva i convertir-los en senyals de tensió per a la lectura. El sistema de recopilació de dades necessita tenir una velocitat d'mostreig alta i una resolució elevada per assegurar que pugui captar els ràpids canvis de deformació generats durant l'operació de l'interruptor de desconnectació d'alta tensió. La velocitat d'mostreig sol ser en el rang de quilohertz, i la resolució arriba al nivell de milivolts.
Es fa servir programari adequat per processar els senyals de tensió recopilats. Primer, es realitza un filtratge per eliminar possibles interfèrencies de soroll, i després s'utilitzen algoritmes matemàtics com la Transformada Ràpida de Fourier (TRF) per analitzar l'espectre del senyal i extreure dades de deformació. Les dades de deformació es poden convertir per obtenir l'estat real de tensió del component corresponent.
Les dades de deformació mesurades es comparen amb el model de tensió preestablert de l'interruptor de desconnectació d'alta tensió per avaluar l'estat actual de salut de l'equip. Quan la tensió monitoritzada supera el llindar de disseny, el sistema de recopilació de dades emitirà automàticament un senyal d'advertència per recordar al personal d'operació i manteniment que realitzin inspeccions o manteniments.
3 Conclusió
Aquest article ha explorat en profunditat els tipus comuns de fallades mecàniques dels interruptors de desconnectació d'alta tensió i els seus mètodes de diagnòstic intel·ligent. Utilitzar mètodes de diagnòstic intel·ligent per a les fallades mecàniques dels interruptors de desconnectació d'alta tensió no només pot millorar la fiabilitat de l'operació de l'equip, sinó que també pot reduir significativament els costos de manteniment i optimitzar el procés de presa de decisions de manteniment.
Amb el progrés de la ciència i la tecnologia i la maduresa creixent de les tecnologies d'anàlisi de dades, el personal pertinent necessita incrementar la inversió en recerca per millorar el nivell de diagnòstic intel·ligent de les fallades mecàniques dels interruptors de desconnectació d'alta tensió, proporcionant un fort suport per a l'operació estable del sistema elèctric.
