Diagnostic et analyse intelligente des pannes mécaniques dans les interrupteurs à haute tension

Dans les systèmes électriques modernes, les interrupteurs à haute tension jouent un rôle crucial. Ils assurent l'isolement sûr des équipements ou lignes électriques lors de la maintenance et la fiabilité pendant le fonctionnement normal. Les pannes mécaniques des interrupteurs à haute tension, telles que le mauvais contact, la panne de l'actionneur ou la fatigue des composants structurels, peuvent严重影响了整个电力系统的稳定性和安全性。传统的故障检测方法依赖于定期维护和人工检查。

Ces méthodes sont non seulement chronophages et laborieuses, mais aussi susceptibles de manquer le moment optimal d'intervention au stade précoce d'une panne. Avec l'avancement continu de la technologie, des techniques de diagnostic intelligentes sont apparues, offrant une solution plus efficace et précise pour la surveillance et le diagnostic des pannes.

Les méthodes de diagnostic intelligentes, telles que la collecte de données basée sur des capteurs, le traitement et l'analyse des données, l'analyse du signal de courant du moteur d'entraînement et la mesure de la déformation résistive, peuvent identifier en temps réel les comportements anormaux des interrupteurs à haute tension, prédire les pannes potentielles et guider les décisions de maintenance. Cela améliore considérablement la fiabilité et l'efficacité opérationnelle du système électrique.

1 Types courants de pannes mécaniques des interrupteurs à haute tension
1.1 Panne de mauvais contact

Le mauvais contact est principalement causé par l'oxydation de la surface de contact, une pression de contact insuffisante ou une réduction de la surface de contact. Ce type de panne entraîne généralement une augmentation de la résistance, affectant la conductivité de l'interrupteur à haute tension. En raison du mauvais contact, plus de chaleur est générée lorsque le courant passe par les points de contact. Cela accélère non seulement l'usure des points de contact, mais provoque également des problèmes thermiques plus graves, tels que la soudure ou le surchauffe localisée.

Le mauvais contact peut également causer une instabilité de tension, affectant la qualité de tension du système électrique. Des problèmes de mauvais contact persistants peuvent facilement conduire à une diminution des performances d'isolation de l'interrupteur à haute tension, augmentant les risques de sécurité opérationnelle du système. Par conséquent, détecter et traiter rapidement les problèmes de mauvais contact dans les interrupteurs à haute tension est essentiel pour assurer le fonctionnement stable et sûr du système électrique.

1.2 Panne de l'actionneur

La panne de l'actionneur est un problème important qui affecte les performances des interrupteurs à haute tension. Ce type de panne comprend l'usure mécanique, le lubrifiant insuffisant et le vieillissement des composants. L'usure mécanique se réfère généralement aux dommages subis par les composants de commande, tels que les roulements et les engrenages, sous l'effet de longues opérations répétitives. Un lubrifiant insuffisant augmente la friction, accélérant le taux d'usure des pièces mécaniques et réduisant l'efficacité opérationnelle de l'actionneur.

Avec le temps, divers composants de l'actionneur perdent leurs propriétés originales ou se déforment en raison du vieillissement des matériaux, affectant ainsi la fiabilité et la sécurité du fonctionnement de l'interrupteur à haute tension. Si ces pannes ne sont pas détectées et corrigées à temps, elles peuvent entraîner un fonctionnement incorrect de l'interrupteur à haute tension, et dans les cas graves, même mettre en danger le fonctionnement stable de l'ensemble du système électrique.

1.3 Fatigue et défaillance des composants structurels

Les défaillances dues à la fatigue et aux dommages des composants structurels se produisent généralement sous l'influence de contraintes mécaniques à long terme et de facteurs environnementaux. Les composants structurels tels que les piliers, les tiges de liaison et les roulements subissent progressivement une fatigue matérielle sous l'effet de contraintes mécaniques à long terme, en particulier lors d'opérations fréquentes d'ouverture et de fermeture. Au fil du temps, ces contraintes s'accumulent dans le matériau, conduisant à la formation et à la propagation de micro-fissures, qui finissent par se transformer en dommages mécaniques significatifs.

De plus, des facteurs environnementaux tels que les variations de température, l'humidité et les milieux corrosifs peuvent accélérer le taux de fatigue des composants structurels, affectant leurs propriétés mécaniques et leur durée de vie. Les défaillances dues à la fatigue et aux dommages des composants structurels n'affectent pas seulement le fonctionnement normal des interrupteurs à haute tension, mais posent également une menace à la stabilité globale du système électrique.

2 Méthodes de diagnostic intelligent pour les pannes mécaniques des interrupteurs à haute tension
2.1 Capteurs et collecte de données

Les capteurs jouent un rôle vital dans le diagnostic de pannes mécaniques des interrupteurs à haute tension. Ils sont principalement responsables de la capture des paramètres physiques clés pendant le fonctionnement de l'équipement, tels que les vibrations, les sons, la température et le courant. Pour les interrupteurs à haute tension, les principaux capteurs utilisés comprennent les capteurs de vibration, les capteurs d'émission acoustique, et les capteurs de courant et de tension.

Les capteurs de vibration sont utilisés pour détecter la fréquence et l'amplitude des vibrations générées par les composants de l'équipement pendant son fonctionnement. En analysant les données de vibration, il est possible de prédire l'usure de l'équipement et les pannes existantes. Généralement, la fréquence de vibration d'un interrupteur à haute tension fonctionnant normalement devrait être dans la plage standard (généralement, le seuil est fixé à plus de 10 fois la fréquence de fonctionnement). Si elle dépasse cette plage, cela peut indiquer une anomalie. Un schéma d'un capteur de vibration est montré à la Figure 1.

Les capteurs d'émission acoustique captent le son basé sur les ondes sonores à haute fréquence générées par des défauts de matériau ou structure. Pendant le fonctionnement d'un interrupteur à haute tension, si des fissures ou des desserrages se produisent, les capteurs d'émission acoustique peuvent capturer immédiatement les fluctuations sonores causées par ces petites déformations ou ruptures. Le principe d'un capteur d'émission acoustique est montré à la Figure 2.

Les capteurs de courant et de tension surveillent principalement les changements de niveau de courant et de tension passant à travers l'interrupteur à haute tension. Des lectures anormales de courant ou de tension provenant de ces capteurs indiquent généralement des problèmes de connexion électrique ou de fonctionnalité.

1 - Trou de vis; 2 - Fondation; 3 - Cristaux piézoélectriques; 4 - Amplificateur électronique; 5 - Connecteur de terminaison

En termes de collecte de données, la tâche principale consiste à convertir les données collectées par les capteurs en informations utilisables. Un système de collecte de données se compose généralement des trois aspects suivants :

• Unité d'acquisition de données (DAU). La DAU est principalement responsable de la réception des signaux analogiques provenant de divers capteurs et de la conversion de ces signaux analogiques en signaux numériques. La DAU assure que les données sont collectées à un taux approprié (généralement avec un temps de réponse de l'ordre du milliseconde) et avec une certaine précision (généralement atteignant 16 bits ou plus) pour répondre aux exigences de traitement ultérieures.

• Transmission de données. Les données collectées sont transmises à un serveur de traitement central via un réseau de communication stable. Cette étape repose souvent sur des technologies de communication sans fil telles que le Wi-Fi ou les réseaux 4G/5G, ce qui peut encore augmenter la vitesse et l'efficacité de la transmission de données et réduire la complexité et le coût du câblage.

• Stockage et gestion des données. Après une transmission de données réussie, un stockage et une gestion efficaces des données doivent être effectués sur un serveur ou dans le cloud pour établir une base de données plus complète. Le stockage de données doit prendre en charge un accès rapide et une analyse de données à grande échelle, nécessitant donc des bases de données à haute performance pour réaliser des requêtes et des récupérations de données. Un schéma de l'établissement d'une base de données est montré à la Figure 3.

Grâce aux capteurs et à la collecte de données, la surveillance en temps réel de l'état de fonctionnement et des indicateurs de performance de l'équipement peut détecter rapidement les défauts potentiels, fournissant une base nécessaire pour le diagnostic intelligent des pannes mécaniques, prévenir l'apparition de pannes et assurer le fonctionnement stable du système électrique.

2.2 Traitement et analyse des données
2.2.1 Analyse temps-fréquence

L'analyse temps-fréquence est une méthode de traitement de données efficace qui peut transformer les signaux du domaine temporel vers le domaine fréquentiel, révélant ainsi les caractéristiques internes et les tendances de changement des signaux. Les méthodes d'analyse temps-fréquence couramment utilisées incluent la Transformée de Fourier à court terme (STFT), la transformée en ondelettes et la distribution de Wigner-Ville.

La STFT effectue une transformation de Fourier locale sur le signal à travers une fenêtre de taille fixe, la rendant adaptée à l'analyse des signaux dont les fréquences changent lentement au cours du temps. Par exemple, lors de la surveillance de l'actionneur, la STFT peut identifier efficacement les dérives de fréquence causées par la friction ou le desserrage structurel.

La transformée en ondelettes peut fournir des fenêtres de taille variable, la rendant adaptée au traitement des signaux présentant des caractéristiques de mutation instantanée. En ajustant la fonction mère d'ondelette, une identification précise des vibrations anormales dans une bande de fréquence spécifique peut être réalisée.

En tant qu'outil d'analyse temps-fréquence avancé, la distribution de Wigner-Ville, malgré la génération d'interférences croisées, offre une analyse plus fine du temps et de la fréquence du signal, la rendant particulièrement adaptée à la détection de pannes dans des environnements de signaux complexes.

Dans les applications pratiques, en combinant les méthodes d'analyse temps-fréquence mentionnées ci-dessus avec les données mesurées par les capteurs, il est possible de surveiller et diagnostiquer précisément les conditions de fonctionnement des interrupteurs à haute tension. Dans des conditions de fonctionnement normales, la plage de fréquence des interrupteurs à haute tension peut généralement être maintenue entre 50 et 100 Hz ; tandis qu'en cas de mauvais contact, de fatigue des composants structurels et de défaillances, la fréquence des interrupteurs à haute tension va se décaler de manière significative ou de nouvelles composantes fréquentielles apparaîtront.

2.2.2 Apprentissage automatique et reconnaissance de formes

Premièrement, après la collecte de données, par une phase de prétraitement telle que l'élimination du bruit et l'extraction de caractéristiques, les données d'entrée sont préparées pour les algorithmes d'apprentissage automatique. Les données incluent les composantes fréquentielles des signaux de vibration, les caractéristiques de forme des paramètres électriques, etc.

Deuxièmement, des algorithmes d'apprentissage supervisé tels que les Machines à Vecteurs de Support (SVM) et les Forêts Aléatoires peuvent être utilisés pour classer les données obtenues à partir des capteurs. Ces algorithmes sont formés pour identifier différents types de motifs de panne, tels que les motifs de signal uniques causés par un mauvais contact ou des pannes d'actionneur. Dans les applications pratiques, des milliers de points de données sont introduits dans les algorithmes pour l'entraînement afin de s'assurer qu'ils peuvent identifier avec précision les états de panne.

Enfin, des techniques d'apprentissage profond, en particulier les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN), sont utilisées pour la reconnaissance de formes complexes. Les techniques d'apprentissage profond peuvent extraire des informations utiles à partir de grandes quantités de données multidimensionnelles grâce à leurs capacités d'apprentissage automatique de caractéristiques, améliorant la précision du diagnostic. Par exemple, dans un modèle CNN spécifique, plusieurs couches de convolution et de regroupement sont conçues pour traiter les données d'image vidéo collectées afin d'identifier les caractéristiques typiques de pannes.

2.3 Analyse du signal de courant du moteur d'entraînement

La surveillance et l'analyse en temps réel des signaux de courant générés pendant le fonctionnement du moteur d'entraînement peuvent prédire et diagnostiquer les pannes mécaniques potentielles. L'analyse du signal de courant du moteur d'entraînement se concentre généralement sur la détection de petits changements dans le signal de courant pour déterminer les anomalies ou l'usure des composants mécaniques.

Si des pannes se produisent dans les composants mécaniques de l'interrupteur à haute tension, tels que l'endommagement des roulements, l'usure des engrenages ou le déséquilibre, cela affectera indirectement la charge du moteur d'entraînement, provoquant ainsi des variations spécifiques dans son signal de courant.

En termes d'analyse de données, un capteur de courant est utilisé pour enregistrer la forme d'onde du courant dans des conditions de fonctionnement normales autour de la bobine d'alimentation du moteur. La fréquence d'échantillonnage est généralement réglée au-dessus de 20 kHz pour capturer des informations détaillées et assurer une analyse de données de haute précision.

En termes d'extraction de caractéristiques, la transformée de Fourier est utilisée pour convertir le signal de courant du domaine temporel au domaine fréquentiel, ce qui aide à identifier les anomalies harmoniques causées par les pannes mécaniques. Par exemple, dans des conditions sans panne, le signal de courant du moteur d'entraînement contient principalement la fréquence fondamentale et ses harmoniques entières. En cas de panne, comme l'endommagement des roulements, de nouveaux pics seront observés à des fréquences spécifiques.

Dans le traitement de données ultérieur, des méthodes statistiques peuvent être utilisées pour analyser les fréquences extraites. Par exemple, calculer les variations d'amplitude de chaque point de fréquence, et former un modèle d'identification de pannes à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique. L'entrée de l'algorithme est les caractéristiques fréquentielles du signal de courant, et la sortie est la prédiction du type et de la gravité de la panne.

En analysant le signal de courant, l'écart du signal de courant peut être quantifié. Par exemple, au stade initial de l'endommagement des roulements, l'amplitude de l'harmonique de courant peut augmenter de 5 à 10 A, tandis qu'en cas d'usure des engrenages, l'amplitude de l'harmonique concernée peut augmenter de 3 à 8 A. Cela permet à l'équipe de maintenance de déterminer avec précision l'état de l'équipement et de planifier les travaux de maintenance, évitant ainsi les coupures de courant à grande échelle causées par les pannes.

2.4 Application de la technologie de mesure de la déformation résistive

La technologie de mesure de la déformation résistive peut être utilisée pour surveiller la contrainte structurale et la déformation des interrupteurs à haute tension. Cette technologie est réalisée à travers des jauges de déformation résistive installées sur des composants clés.

Une jauge de déformation résistive est un capteur qui convertit la déformation mécanique en un signal électrique. Son principe de fonctionnement est basé sur la propriété selon laquelle la valeur de résistance d'un conducteur métallique change lorsqu'il est déformé sous l'effet d'une force. Un schéma de la structure d'une jauge de déformation résistive est montré à la Figure 4.

Lors de la sélection des jauges de déformation résistive, on peut choisir des jauges de déformation résistive en feuille de métal de haute précision. Ces jauges ont de bonnes caractéristiques linéaires et une réponse thermique stable, et sont généralement installées aux positions où l'interrupteur à haute tension est le plus sollicité et le plus sujet à la fatigue, telles que le bras de contact et l'arbre de rotation.

Après la sélection et l'installation des jauges de déformation résistive, celles-ci doivent être connectées au système de collecte de données par des fils. Le système de collecte de données est responsable de l'enregistrement des changements de résistance transmis par les jauges de déformation résistive et de leur conversion en signaux de tension pour la lecture. Le système de collecte de données doit avoir un taux d'échantillonnage élevé et une résolution élevée pour s'assurer qu'il peut capturer les changements rapides de déformation générés pendant le fonctionnement de l'interrupteur à haute tension. Le taux d'échantillonnage utilisé est généralement de l'ordre du kilohertz, et la résolution atteint le niveau millivolt.

Un logiciel approprié est utilisé pour traiter les signaux de tension collectés. Tout d'abord, un filtrage est effectué pour éliminer les interférences de bruit possibles, puis des algorithmes mathématiques tels que la Transformée de Fourier Rapide (FFT) sont utilisés pour analyser le spectre du signal et extraire les données de déformation. Les données de déformation peuvent être converties pour obtenir l'état de contrainte réelle du composant correspondant.

Les données de déformation mesurées sont comparées au modèle de contrainte préétabli de l'interrupteur à haute tension pour évaluer l'état de santé actuel de l'équipement. Lorsque la contrainte surveillée dépasse le seuil de conception, le système de collecte de données émettra automatiquement un signal d'alarme pour rappeler au personnel d'exploitation et de maintenance de procéder à des inspections ou à des travaux de maintenance.

3 Conclusion

Cet article a approfondi les types courants de pannes mécaniques des interrupteurs à haute tension et leurs méthodes de diagnostic intelligent. L'utilisation de méthodes de diagnostic intelligent pour les pannes mécaniques des interrupteurs à haute tension peut non seulement améliorer la fiabilité du fonctionnement de l'équipement, mais aussi réduire considérablement les coûts de maintenance et optimiser le processus de prise de décision en matière de maintenance.

Avec les progrès de la science et de la technologie et la maturité croissante des technologies d'analyse de données, les personnes concernées doivent augmenter les investissements dans la recherche pour améliorer le niveau de diagnostic intelligent des pannes mécaniques des interrupteurs à haute tension, fournissant un soutien solide pour le fonctionnement stable du système électrique.