Intelligentne diagnostika ja analüüs kõrgharilike lülitehnika mehaaniliste vigaude puhul

Moderna võrgudel mängivad kõrgepingelistest lüliti sulgudes oluline roll. Need tagavad elektriseadmete või joonte turvalise eralduse hooldustegevuste ajal ja tõendivad tavalise tööaja jooksul usaldusväärsust. Kõrgepingelistest lüliti sulgude mehaanilised läbikukkumised, nagu näiteks nõrg kontakt, aktuatori läbikukkumine või konstruktsioonielementide väsamine, võivad tõsiselt mõjutada kogu võrgu stabiilsust ja ohutust.Traditsioonilised veateavitamismeetodid põhinevad regulaarsetel hooldustöödel ja käsitöölisele kontrollil.

Need meetodid on mitte ainult aega- ja tööintensiivsed, vaid ka eelistavad sageli parima sekkumisaja möödumist vea varases staadiumis. Tehnoloogia pideva edasiminekuga on ilmnenud tehislikud diagnostikameetodid, mis pakuvad tõhusamat ja täpsemat lahendust veade jälgimiseks ja diagnoosimiseks.

Tehislikud diagnostikameetodid, nagu andmekogumine andurite abil, andmete töötlemine ja analüüs, juhtmotori voolusignaali analüüs ja vastupindlike deformatsioonide mõõtmine, võivad reaalajas tuvastada kõrgepingelistest lüliti sulgude ebatavalisi käitumisi, ennustada potentsiaalseid veasid ja juhida hooldusotsuseid. See suurendab oluliselt võrgu usaldusväärsust ja toimimistõhusust.

1 Tavalised kõrgepingelistest lüliti sulgude mehaanilised läbikukkumised
1.1 Nõrk kontakt

Nõrg kontakt on peamiselt tingitud kontaktipinna oksideerumisest, puuduliku kontaktiriskusest või vähendunud kontaktialalt. Selline vea tüüp tavaliselt viib vastupidavuse tõusuuni, millel on mõju kõrgepingelistest lüliti sulgu conduktiivsusele. Nõrga kontaktil korral tekib voolu läbides kontaktipunktides rohkem soojust. See ei ainult kiirenda kontaktipunktide sõrmust, vaid tekitab ka raskemaid soojuseefekte, nagu liimimine või kohalik ülemsoojenemine.

Nõrg kontakt võib ka põhjustada pingevaheldusi, millel on mõju võrgu pingekvaliteedile. Püsivad nõrgkontaktide probleemid võivad lihtsalt viia kõrgepingelistest lüliti sulgu isolatsioonijuhtivuse languse, suurendades süsteemi tööohutuse riski. Seetõttu on oluline nõrgkontaktide probleeme kõrgepingelistest lüliti sulgudes kiiresti tuvastada ja õigesti lahendada, et tagada võrgu stabiilne ja ohutu töö.

1.2 Aktuatori läbikukkumine

Aktuatori läbikukkumine on oluline küsimus, mis mõjutab kõrgepingelistest lüliti sulgude tööd. Sellise vea tüüb hõlmab mehaanilist sõrmust, puudulikku vedela ja osade vananemist. Mehaaniline sõrmus viitab sellele, et pikas perspektiivis korduval kasutamisel kahanevad nurgaandijad ja rattad. Puudulik vedelus suurendab haaret, kiirendades mehaaniliste osade sõrmust ja vähendades aktuatori tööefektiivsust.

Kui teenistusaeg suureneb, kaotavad aktuatori erinevad osad oma algseid omadusi või muutuvad materjali vananemise tõttu, millel on mõju kogu kõrgepingelistest lüliti sulgu töö usaldusväärsusele ja ohutusele. Kui need läbikukkumised ei ole kiiresti tuvastatud ja lahendatud, võib see viia kõrgepingelistest lüliti sulgu valeks tööks, ja tõsisemates juhtudel isegi ohustada kogu võrgu stabiilset tööd.

1.3 Konstruktsioonielementide väsamine ja kahjustused

Konstruktsioonielementide väsamine ja kahjustused toimuvad tavaliselt pikaajalise mehaanilise raske ja keskkonnafaktorite mõju all. Konstruktsioonielementide, nagu tulbad, ühendvarrid ja nurgaandijad, materjal väsab pikaajalise mehaanilise raske tõttu, eriti sagedaste avamise ja sulgemise operatsioonide ajal. Aja jooksul kumunevad need raskeained materjalis, mille tulemuseks on mikropragude tekkeni ja levikut, mis lõpuks areneda võivad olulistesse mehaanilistesse kahjustustesse.

Lisaks kiirendavad keskkonnafaktorid, nagu temperatuuri muutused, niiskus ja korrosiivne keskkond, konstruktsioonielementide väsanemist, millel on mõju nende mehaanilistele omadustele ja kasutusaegule. Konstruktsioonielementide väsamine ja kahjustused mõjutavad mitte ainult kõrgepingelistest lüliti sulgude normaalist funktsiooni, vaid ohustavad ka kogu võrgu stabiilsust.

2 Tehislikud diagnostikameetodid kõrgepingelistest lüliti sulgude mehaaniliste läbikukkumiste tuvastamiseks
2.1 Andurid ja andmekogumine

Andurid mängivad olulist rolli kõrgepingelistest lüliti sulgude mehaanilistes vigade diagnostikas. Nad vastutavad peamiselt seadme tööaja võtmiseks, nagu vibratsioon, heli, temperatuur ja vool. Kõrgepingelistest lüliti sulgude puhul kasutatakse peamiselt vibratsioonandureid, akustilise emissiooniga andureid ja voolu- ja pingeanzureid.

Vibratsioonandurid kasutatakse seadme komponentide poolt tööaja generiteeritud vibratsioonisageduse ja -amplituudi tuvastamiseks. Vibratsioonandmete analüüsimine võimaldab ennustada seadme sõrmust ja olemasolevaid vigu. Tavaliselt peaks kõrgepingelistest lüliti sulgu normaalsel tööajal saadud vibratsioonisagedus olema standardi piires (tavaliselt on piir alates 10 korda tööajalises sageduses). Kui see ületab seda piiri, võib see viidata ebatavalisse käitumisse. Vibratsioonanduri skeem on näidatud Joonis 1.

Akustilise emissiooniga andurid tuvastavad heli, mis on põhjustatud materjali või konstruktsioonide defektide poolt tekitatud kõrghelirääkimiste alusel. Kui kõrgepingelistest lüliti sulgu töötab, ja seal on prägid või lööke, akustilise emissiooniga andurid võivad kiiresti tuvastada neid väikeseid deformatsioone või purunemisi põhjustatud helihelitusi. Akustilise emissiooniga anduri printsiip on näidatud Joonis 2.

Voolu- ja pingeanurid jälgivad peamiselt voolu- ja pingutaseme muutusi, mis läbib kõrgepingelistest lüliti sulgu. Ebatavalised voolu- või pinguanuritest saadud lugemised tõstab tavaliselt probleeme elektriliste ühenduste või funktsionaalsusega.

1 - Püskide auked; 2 - Alus; 3 - Piezoelakeerikud; 4 - Elektroniline tugevdamine; 5 - Terminalühendus

Andmekogumise seisukohalt on peamiseks ülesandeks andurite poolt kogutud andmete teisendamine kasutatavaks informatsiooniks. Andmekogumissüsteem koosneb tavaliselt järgmistest kolmest aspektist:

• Andmekogumise üksus (DAU). DAU vastutab peamiselt erinevatest anduritest saadud analoogsignaalide vastuvõtmise eest ja nende analoogsignaalide teisendamiseks digitaalsignaalideks. DAU tagab, et andmed kogutaks sobivasse temporaalsesse resolutsiooni (tavaliselt millisekundite järjekorras) ja kindla täpsusega (tavaliselt 16 biti või kõrgem), et rahuldada järgnevaid töötlusnõuded.

• Andmete edastamine. Kogutud andmed edastatakse keskpunkti töötlusservile stabiilse sidevõrgu kaudu. Selle samm sõltub tavaliselt sidetehnoloogiate, nagu Wi-Fi või 4G/5G võrgu, kasutamisest, mis võivad veelgi suurendada andmete edastamise kiirust ja efektiivsust ning vähendada laiendite kompleksust ja kuluaega.

• Andmete säilitamine ja haldamine. Pärast andmete edastamist tuleb andmeid serveris või pilves efektiivselt säilitada ja hallata, et luua täiuslikum andmebaas. Andmete säilitamine peab toetama kiiret ligipääsu ja suur-skaala andmeanalüüsi, nii et on vaja kõrgejulgestuslikke andmebaase, et saavutada andmeuuringuid ja otsinguid. Andmebaasi loomise skeem on näidatud Joonis 3.

Andurite ja andmekogumise kaudu saab reaalajas jälgida seadme töötingimusi ja performantsindikaatoreid, mis võimaldab kiiresti tuvastada potentsiaalseid defekte, pakkudes vajalikku alust kõrgepingelistest lüliti sulgude mehaaniliste vigade tehislikule diagnoosimiseks, vältides vigade tekkimist ja tagades võrgu stabiilset tööd.

2.2 Andmete töötlemine ja analüüs
2.2.1 Ajapikkusanalüüs

Ajapikkusanalüüs on tõhus andmetöötlusmeetod, mis suudab signaalid ajapiirkonnast sageduspiirkonda teisendada, paljastades signaalide sisevälja ja muutumistrende. Tavaliselt kasutatavad ajapikkusanalüüside meetodid hõlmavad Lühiajaga Fourier-teisendust (STFT), lainikuteisendust ja Wigner-Ville'i jaotust.

STFT teostab signaali lokaliseeritud Fourier-teisendust fikseeritud suurusega aknal, mis sobib signaalide analüüsimiseks, mille sagedused muutuvad aja jooksul aeglasti. Näiteks aktuatori jälgimisel saab STFT efektiivselt tuvastada haaret või konstruktsioonilise lööke põhjustatud sagedusdrifti.

Lainikuteisendus pakub muutuvate suurusega aknasid, mis sobivad signaalide töötlemiseks, millel on hetkelised mutatsioonide omadused. Emalainikufunktsiooni kohandamise kaudu saab täpsete sagedusriba ebatavaliste vibratsioonide identifitseerimist saavutada.

Kui edasijõuline ajapikkusanalüüside tööriist, Wigner-Ville'i jaotus, kuigi genereerib ristiümbritsevat interferentsi, pakub signaali aja ja sageduse täpsemat analüüsi, mis on eriti sobilik keeruliste signaalide keskkonna veateavitamiseks.

Praktikas, kombinatsioon eelnimetatud ajapikkusanalüüside meetodite ja andurite poolt mõõdetud algandmete kaudu, võimaldab täpset jälgimist ja diagnoosimist kõrgepingelistest lüliti sulgude töötingimuste kohta. Normaalsel tööajal saab kõrgepingelistest lüliti sulgu sageduspiirkondi üldiselt hoida 50-100 Hz; kuid nõrgkontaktide, konstruktsioonielementide väsanemise ja kahjustuste korral kõrgepingelistest lüliti sulgu sagedus kõrvalekalduvad oluliselt või uued sageduskomponendid ilmuvad.

2.2.2 Masinõppe ja musterituvastuse kasutamine

Esiteks, andmekogumise järel, läbi ettevalmistusprotsessi, nagu müra eemaldamine ja omaduste väljavõtmine, valmistatakse masinõppealgoritmidele sisendandmeid. Andmed hõlmavad vibratsioonisignaalide sageduskomponente, elektriliste parameetrite lainekujulisi omadusi jne.

Teiseks, saab kasutada järeltoetavaid õppealgoritme, nagu Tugivektorite masin (SVM) ja Suvaline mets, sensorite poolt saadud andmete klassifitseerimiseks. Need algoritmid on treeningutud, et tuvastada erinevaid veamustrisid, nagu nõrgkontaktide või aktuatori läbikukkumiste unikaalsed signaalimustrid. Praktikas sisestatakse algoritmidesse tuhandeid andmepunkte treeninguks, et tagada, et nad saavad täpselt tuvastada veaolukordi.

Viimasena, kasutatakse sügavõppe tehnikaid, eriti konvolutsioonineuronne võrkud (CNN), keeruliste mustrite tuvastamiseks. Sügavõppe tehnikad suudavad automaatse omaduste õppe võimega võtta kasutusele kasutatava informatsiooni suur-skaala mitmemõõtmeliste andmetest, parandades diagnostika täpsust. Näiteks, konkreetses CNN mudelis on disainitud mitmeid konvolutsioonikihte ja ümbergruppimiskihte, et töödelda kogutud videopiltide andmeid, et tuvastada tipilised veamustrid.

2.3 Juhtmotoriga voolusignaali analüüs

Juhtmotoriga voolusignaalide reaalaja jälgimine ja analüüs võivad ennustada ja diagnoosida potentsiaalset mehaanilist läbikukkumist. Juhtmotoriga voolusignaali analüüsi põhihäda on väikeste muutuste detekteerimine voolusignaalis, et määrata mehaaniliste osade ebatavalised käitumine või sõrmus.

Kui kõrgepingelistest lüliti sulgu mehaanilistes osades on vigu, nagu nurgaandija kahjustus, rattade sõrmus või ebavõrdne, see mõjutab kaudselt juhtmotori koormust, mille tulemuseks on tema voolusignaali spetsiifilised muutused.

Andmeanalüüsi seisukohalt kasutatakse voolusensorit, et salvestada voolu lainekuju juhtmotoriga ümber elektri kütusejoont normaalsel tööajal. Võetav sagedus on tavaliselt seatud üle 20 kHz, et saada detailset infot ja tagada kõrge täpsusega andmete analüüs.

Omaduste väljavõtmise seisukohalt kasutatakse Fourier-teisendust, et teisendada ajaalane voolusignaal sagedusalasse, mis aitab tuvastada harmonilisi anomaliaid, mille põhjustab mehaanilised läbikukkumised. Näiteks, vigade puudumisel sisaldab juhtmotoriga voolusignaal peamiselt algsed sagedused ja nende täisarvulised harmooniad. Kui esineb vigu, nagu nurgaandija kahjustus, saab märkata uusi tihepunkte spetsiifilistes sagedustes.

Järgmise andmetöötluse seisukohalt saab kasutada statistilisi meetodeid, et analüüsida väljavõetud sagedusi. Näiteks, arvutatakse iga sageduspunkti amplituudimuutused, ja treenitakse vigade identifitseerimise mudel masinõppe algoritmi abil. Algoritmi sisend on voolusignaali sagedusomadused, ja väljund on vea tüübi ja raskuse ennustus.

Voolusignaali analüüsimise kaudu saab kvantificerida voolusignaali ebatavalisi käitumisi. Näiteks, nurgaandija kahjustuse algfaasis võib voolu harmoonika amplituud tõusta 5-10 A, samas kui rattade sõrmuse korral võib relevantne harmoonika amplituud tõusta 3-8 A. See võimaldab hooldusmeeskonnal täpselt määrata seadme staatust ja planeerida hooldustöid, vältides suur-skaala elektrivoolu katkestusi, mille põhjustab vigade.

2.4 Vastupindlike deformatsioonide mõõtmise tehnoloogia rakendamine

Vastupindlike deformatsioonide mõõtmise tehnoloogia saab kasutada kõrgepingelistest lüliti sulgude struktuurse stressi ja deformatsiooni jälgimiseks. See tehnoloogia realiseeritakse vastupindlike deformatsioonide andurite paigaldamise kaudu olulistel komponentidel.

Vastupindlike deformatsioonide andur on andur, mis teisendab mehaanilisi deformatsioone elektrilise signaalina. Selle töötamise põhimõte põhineb metalli juhtiva materjali vastupindade muutumisel, kui see on deformeeritud jõu all. Vastupindlike deformatsioonide anduri struktuuri skeem on näidatud Joonis 4.

Valites vastupindlike deformatsioonide andureid, saab valida kõrge täpsusega metalli folii vastupindlike deformatsioonide andureid. Need andurid on hea lineaarsete omadustega ja stabiilse temperatuuriga vastusega, ja need on tavaliselt paigaldatud kõrgepingelistest lüliti sulgude kõige stressituimate ja väsanemise ohtlike positsioonidele, nagu kontaktkäte ja pöörlemis teljel.

Pärast vastupindlike deformatsioonide andurite valikut ja paigaldamist, nõutakse, et need andurid ühendataks andmekogumissüsteemiga juhtmete kaudu. Andmekogumissüsteem vastutab vastupindade muutuste salvestamise eest, mis edastatakse vastupindlike deformatsioonide anduritest, ja teisendab need voltagesignaalina lugemiseks. Andmekogumissüsteem peab olema kiire sampinguga ja kõrge resolutsiooniga, et tagada, et see suudab koguda kõrgepingelistest lüliti sulgu tööaja jooksul tekkinud kiireid deformatsioonide muutusi. Kasutatav samping on tavaliselt kilohertzides, ja resolutsioon on millivolti tasemel.

Sobiv tarkvara kasutatakse kogutud voltagesignaalide töötlemiseks. Esiteks, filtreeritakse mahuka võimaliku müra, ja siis matemaatilisi algoritme, nagu Kiire Fourier-teisendus (FFT), kasutatakse signaali spektri analüüsimiseks ja deformatsioonide andmete väljavõtmiseks. Deformatsioonide andmed saavad teisendada, et saada vastav komponendi tegelik stressi olek.

Mõõdetud deformatsioonide andmed võrreldakse kõrgepingelistest lüliti sulgude eelnevalt loodud stressimudeliga, et hindada seadme praegust tervislikku staatust. Kui jälgitav stress ületab projekteerimise limiidi, andmekogumissüsteem edastab automaatselt hoiatussignaali, et teavitada operatsioonide ja hoolduse personali kontrolli või hooldustööde vajalikkusest.

3 Järeldus

See artikkel on sügavuti uurinud kõrgepingelistest lüliti sulgude tavalisi mehaanilisi läbikukkumisi ja nende tehislikke diagnostikameetodeid. Kõrgepingelistest lüliti sulgude mehaaniliste läbikukkumiste tehislike diagnostikameetodite kasutamine suurendab mitte ainult seadmete töö usaldusväärsust, vaid ka oluliselt vähendab hoolduskulusid ja optimeerib hooldusotsuste protsessi.

Teadus- ja tehnoloogia edasiminekuga ja andmeanalüüsi tehnoloogia järjest suuremat kogemust, on vaja suurendada teadmiste investeerimist, et parandada kõrgepingelistest lüliti sulgude mehaaniliste läbikukkumiste tehislikku diagnostikat, pakkudes tugevat toetust võrgu stabiilsele tööle.