Diagnosi e analisi intelligente dei guasti meccanici negli interruttori isolanti ad alta tensione
Nei moderni sistemi elettrici, gli interruttori di disconnessione ad alta tensione svolgono un ruolo cruciale. Essi assicurano l'isolamento sicuro delle attrezzature o linee elettriche durante la manutenzione e la affidabilità durante il normale funzionamento. I guasti meccanici degli interruttori di disconnessione ad alta tensione, come contatti cattivi, guasti dell'attuatore o fatica dei componenti strutturali, possono avere un impatto significativo sulla stabilità e la sicurezza dell'intero sistema elettrico.I metodi tradizionali di rilevazione dei guasti si basano sulla manutenzione regolare e sulle ispezioni manuali.
Questi metodi non solo sono consumatori di tempo e intensivi in termini di lavoro, ma sono anche propensi a perdere il momento ottimale per intervenire nelle fasi iniziali di un guasto. Con il continuo progresso della tecnologia, sono emerse tecniche di diagnostica intelligente, offrendo una soluzione più efficiente e accurata per il monitoraggio e la diagnosi dei guasti.
I metodi di diagnostica intelligente, come la raccolta dei dati tramite sensori, l'elaborazione e l'analisi dei dati, l'analisi del segnale di corrente dell'attuatore e la misura della deformazione resistiva, possono identificare comportamenti anomali degli interruttori di disconnessione ad alta tensione in tempo reale, prevedere potenziali guasti e guidare le decisioni di manutenzione. Questo aumenta significativamente l'affidabilità ed l'efficienza operativa del sistema elettrico.
1 Tipi Comuni di Guasti Meccanici negli Interruttori di Disconnessione ad Alta Tensione
1.1 Guasto per Contatto Cattivo
Il contatto cattivo è principalmente causato dall'ossidazione della superficie di contatto, da una pressione di contatto insufficiente o da una riduzione dell'area di contatto. Questo tipo di guasto di solito porta a un aumento della resistenza, influendo sulla conduttività dell'interruttore di disconnessione ad alta tensione. A causa del contatto cattivo, viene generato più calore quando la corrente passa attraverso i punti di contatto. Questo non solo accelera l'usura dei punti di contatto, ma causa anche problemi termici più gravi, come guasti di saldatura o sovraccarichi locali.
Il contatto cattivo può anche causare instabilità di tensione, influendo sulla qualità della tensione del sistema elettrico. Problemi di contatto cattivo persistenti possono facilmente portare a un declino delle prestazioni isolanti dell'interruttore di disconnessione ad alta tensione, aumentando i rischi di sicurezza operativa del sistema. Pertanto, rilevare e affrontare tempestivamente i problemi di contatto cattivo negli interruttori di disconnessione ad alta tensione è essenziale per garantire il funzionamento stabile e sicuro del sistema elettrico.
1.2 Guasto dell'Attuatore
Il guasto dell'attuatore è un problema significativo che influenza le prestazioni degli interruttori di disconnessione ad alta tensione. Questo tipo di guasto comprende l'usura meccanica, la lubrificazione insufficiente e l'invecchiamento dei componenti. L'usura meccanica si riferisce tipicamente al danno dei componenti di guida come cuscinetti e ingranaggi a causa di operazioni ripetitive a lungo termine. La lubrificazione insufficiente aumenta l'attrito, accelerando il tasso di usura delle parti meccaniche e riducendo l'efficienza operativa dell'attuatore.
Con l'aumentare del tempo di servizio, vari componenti dell'attuatore perdono le loro proprietà originali o subiscono deformazioni a causa dell'invecchiamento del materiale, influendo così sull'affidabilità e la sicurezza dell'operazione dell'intero interruttore di disconnessione ad alta tensione. Se questi guasti non vengono rilevati e affrontati in modo tempestivo, possono portare a un funzionamento errato dell'interruttore di disconnessione ad alta tensione e, in casi gravi, persino a mettere a repentaglio il funzionamento stabile dell'intero sistema elettrico.
1.3 Guasti per Fatica e Danni ai Componenti Strutturali
I guasti per fatica e danni ai componenti strutturali solitamente si verificano sotto l'influenza dello stress meccanico a lungo termine e dei fattori ambientali. I componenti strutturali come pilastri, leve e cuscinetti gradualmente subiscono fatica del materiale a causa dello stress meccanico prolungato, specialmente durante operazioni frequenti di apertura e chiusura. Nel tempo, questi stress si accumulano all'interno del materiale, portando alla formazione e alla propagazione di microcrepe, che infine si sviluppano in danni meccanici significativi.
Inoltre, fattori ambientali come cambiamenti di temperatura, umidità e ambienti corrosivi possono accelerare il tasso di fatica dei componenti strutturali, influendo sulle loro proprietà meccaniche e sulla durata di vita. I guasti per fatica e danni ai componenti strutturali non solo influiscono sul funzionamento normale degli interruttori di disconnessione ad alta tensione, ma costituiscono anche una minaccia per la stabilità complessiva del sistema elettrico.
2 Metodi di Diagnosi Intelligente per i Guasti Meccanici degli Interruttori di Disconnessione ad Alta Tensione
2.1 Sensori e Raccolta dei Dati
I sensori svolgono un ruolo vitale nella diagnostica dei guasti meccanici degli interruttori di disconnessione ad alta tensione. Sono principalmente responsabili della cattura dei parametri fisici chiave durante l'operazione dell'attrezzatura, come vibrazioni, suoni, temperatura e corrente. Per gli interruttori di disconnessione ad alta tensione, i principali sensori utilizzati includono sensori di vibrazione, sensori di emissione acustica e sensori di corrente e tensione.
I sensori di vibrazione vengono utilizzati per rilevare la frequenza e l'ampiezza delle vibrazioni generate dai componenti dell'attrezzatura durante l'operazione. Analizzando i dati di vibrazione, è possibile prevedere l'usura dell'attrezzatura e i guasti esistenti. In genere, la frequenza di vibrazione di un interruttore di disconnessione ad alta tensione in funzione normale dovrebbe essere all'interno di un range standard (solitamente, la soglia è fissata a più di 10 volte la frequenza di funzionamento). Se supera questo range, può indicare un'anomalia. Uno schema di un sensore di vibrazione è mostrato nella Figura 1.
I sensori di emissione acustica catturano i suoni basandosi su onde sonore ad alta frequenza generate da difetti nel materiale o nella struttura. Durante l'operazione di un interruttore di disconnessione ad alta tensione, se ci sono crepe o allentamenti, i sensori di emissione acustica possono catturare prontamente le fluttuazioni sonore causate da queste piccole deformazioni o rotture. Il principio di un sensore di emissione acustica è mostrato nella Figura 2.
I sensori di corrente e tensione monitorano principalmente le variazioni dei livelli di corrente e tensione che passano attraverso l'interruttore di disconnessione ad alta tensione. Letture anormali di corrente o tensione da questi sensori di solito indicano problemi con le connessioni elettriche o la funzionalità.
1 - Fori per bulloni; 2 - Fondazione; 3 - Cristalli piezoelettrici; 4 - Amplificatore elettronico; 5 - Connettore terminale
Per quanto riguarda la raccolta dei dati, il compito principale è convertire i dati raccolti dai sensori in informazioni utilizzabili. Un sistema di raccolta dei dati è solitamente costituito dai seguenti tre aspetti:
Unità di Acquisizione dei Dati (DAU). La DAU è principalmente responsabile della ricezione dei segnali analogici da vari sensori e della conversione di questi segnali analogici in segnali digitali. La DAU assicura che i dati siano raccolti ad un tasso appropriato (solitamente con un tempo di risposta nell'ordine dei millisecondi) e con una certa precisione (solitamente raggiungendo 16 bit o superiori) per soddisfare i requisiti successivi di elaborazione.
Trasmissione dei Dati. I dati raccolti vengono trasmessi a un server centrale di elaborazione attraverso una rete di comunicazione stabile. Questo passaggio spesso si basa su tecnologie di comunicazione wireless come Wi-Fi o reti 4G/5G, che possono ulteriormente aumentare la velocità ed l'efficienza della trasmissione dei dati e ridurre la complessità e il costo di cablaggio.
Archiviazione e Gestione dei Dati. Dopo la trasmissione dei dati, è necessario effettuare un'archiviazione e gestione efficace dei dati su un server o nel cloud per stabilire un database più completo. L'archiviazione dei dati deve supportare l'accesso rapido e l'analisi di grandi quantità di dati, quindi sono richiesti database ad alte prestazioni per realizzare query e recupero dei dati. Uno schema di istituzione del database è mostrato nella Figura 3.
Attraverso i sensori e la raccolta dei dati, il monitoraggio in tempo reale dello stato operativo e degli indicatori di prestazione dell'attrezzatura può rilevare prontamente possibili difetti, fornendo una base necessaria per la diagnosi intelligente dei guasti meccanici, prevenendo l'insorgenza di guasti e assicurando il funzionamento stabile del sistema elettrico.
2.2 Elaborazione e Analisi dei Dati
2.2.1 Analisi Tempo-Frequenza
L'analisi tempo-frequenza è un metodo efficiente di elaborazione dei dati che può trasformare i segnali dal dominio del tempo al dominio della frequenza, rivelando così le caratteristiche interne e le tendenze di cambiamento dei segnali. I metodi di analisi tempo-frequenza comunemente utilizzati includono la Trasformata di Fourier a Breve Termine (STFT), la trasformata wavelet e la distribuzione Wigner-Ville.
La STFT esegue una trasformata di Fourier locale sul segnale attraverso una finestra di dimensioni fisse, rendendola adatta per l'analisi di segnali le cui frequenze cambiano lentamente nel tempo. Ad esempio, quando si monitora l'attuatore, la STFT può identificare efficacemente i drift di frequenza causati dall'attrito o dall'allentamento strutturale.
La trasformata wavelet può fornire finestre di dimensioni variabili, rendendola adatta per la elaborazione di segnali con caratteristiche di mutazione istantanea. Regolando la funzione madre wavelet, è possibile ottenere un'identificazione precisa delle vibrazioni anomale all'interno di una specifica banda di frequenza.
Come uno strumento avanzato di analisi tempo-frequenza, la distribuzione Wigner-Ville, nonostante generi interferenze crociate, offre un'analisi più raffinata del tempo e della frequenza del segnale, rendendola particolarmente adatta per la rilevazione di guasti in ambienti di segnale complessi.
Nelle applicazioni pratiche, combinando i suddetti metodi di analisi tempo-frequenza con i dati originali misurati dai sensori, è possibile monitorare e diagnosticare con precisione le condizioni operative degli interruttori di disconnessione ad alta tensione. In condizioni normali di funzionamento, la gamma di frequenza degli interruttori di disconnessione ad alta tensione può generalmente essere mantenuta tra 50-100 Hz; mentre in caso di contatto cattivo, fatica dei componenti strutturali e guasti, la frequenza degli interruttori di disconnessione ad alta tensione si sposterà significativamente o appariranno nuove componenti di frequenza.
2.2.2 Apprendimento Automatico e Riconoscimento di Modelli
Prima, dopo la raccolta dei dati, attraverso una fase di pre-elaborazione come l'eliminazione del rumore e l'estrazione delle caratteristiche, i dati di input vengono preparati per gli algoritmi di apprendimento automatico. I dati includono componenti di frequenza dei segnali di vibrazione, caratteristiche d'onda dei parametri elettrici, ecc.
Secondo, possono essere utilizzati algoritmi di apprendimento supervisionato come Support Vector Machines (SVM) e Random Forest per classificare i dati ottenuti dai sensori. Questi algoritmi vengono addestrati per identificare diversi tipi di schemi di guasto, come i pattern di segnale unici causati da contatti cattivi o guasti dell'attuatore. Nelle applicazioni pratiche, migliaia di punti di dati vengono inseriti negli algoritmi per l'addestramento per assicurare che possano identificare con precisione gli stati di guasto.
Infine, vengono utilizzate tecniche di apprendimento profondo, in particolare Reti Neurali Convoluzionali (CNN), per il riconoscimento di modelli complessi. Le tecniche di apprendimento profondo possono estrarre informazioni utili da dati multidimensionali su larga scala attraverso le loro capacità di apprendimento automatico delle caratteristiche, migliorando l'accuratezza della diagnosi. Ad esempio, in un modello CNN specifico, vengono progettati diversi strati convoluzionali e di pooling per elaborare i dati video immagini raccolti per identificare le caratteristiche tipiche dei guasti.
2.3 Analisi del Segnale di Corrente del Motore di Trascinamento
Il monitoraggio e l'analisi in tempo reale del segnale di corrente generato durante l'operazione del motore di trascinamento possono prevedere e diagnosticare potenziali guasti meccanici. L'analisi del segnale di corrente del motore di trascinamento si concentra generalmente sulla rilevazione di piccole variazioni nel segnale di corrente per determinare anomalie o usura dei componenti meccanici.
Se ci sono guasti nei componenti meccanici dell'interruttore di disconnessione ad alta tensione, come danni ai cuscinetti, usura degli ingranaggi o squilibrio, ciò influirà indirettamente sul carico del motore di trascinamento, causando pertanto variazioni specifiche nel suo segnale di corrente.
In termini di analisi dei dati, viene utilizzato un sensore di corrente per registrare la forma d'onda della corrente in condizioni operative normali intorno alla bobina di alimentazione del motore. La frequenza di campionamento è solitamente impostata sopra i 20 kHz per catturare dettagliatamente le informazioni e assicurare l'analisi dei dati ad alta precisione.
In termini di estrazione delle caratteristiche, viene utilizzata la trasformata di Fourier per convertire il segnale di corrente nel dominio del tempo in un segnale nel dominio della frequenza, il che aiuta a identificare anomalie armoniche causate da guasti meccanici. Ad esempio, in condizioni senza guasti, il segnale di corrente del motore di trascinamento contiene principalmente la frequenza fondamentale e le sue armoniche multiple intere. Se c'è un guasto, come il guasto del cuscinetto, saranno osservati nuovi picchi a specifiche frequenze.
Nell'elaborazione successiva dei dati, possono essere utilizzati metodi statistici per analizzare le frequenze estratte. Ad esempio, si calcola la variazione dell'ampiezza di ogni punto di frequenza e si addestra un modello di identificazione dei guasti utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico. L'input dell'algoritmo sono le caratteristiche di frequenza del segnale di corrente, e l'output è la previsione del tipo e della gravità del guasto.
Analizzando il segnale di corrente, è possibile quantificare la deviazione del segnale di corrente. Ad esempio, nella fase iniziale del guasto del cuscinetto, l'ampiezza dell'armonica di corrente può aumentare di 5-10 A, mentre nel caso di usura degli ingranaggi, l'ampiezza dell'armonica relativa può aumentare di 3-8 A. Ciò consente al team di manutenzione di determinare con precisione lo stato dell'attrezzatura e pianificare i lavori di manutenzione, evitando così interruzioni di energia su larga scala causate da guasti.
2.4 Applicazione della Tecnologia di Misurazione della Deformazione Resistiva
La tecnologia di misurazione della deformazione resistiva può essere utilizzata per monitorare lo stress strutturale e la deformazione degli interruttori di disconnessione ad alta tensione. Questa tecnologia viene realizzata attraverso gauges di deformazione resistiva installati su componenti chiave.
Un gauge di deformazione resistiva è un sensore che converte la deformazione meccanica in un segnale elettrico. Il suo principio di funzionamento si basa sulla proprietà per cui il valore di resistenza di un conduttore metallico cambia quando viene deformato sotto forza. Uno schema della struttura del gauge di deformazione resistiva è mostrato nella Figura 4.
Quando si selezionano i gauge di deformazione resistiva, si possono scegliere gauge di deformazione resistiva a nastro di metallo ad alta precisione. Questi gauge hanno caratteristiche lineari buone e una risposta termica stabile, e sono solitamente installati nelle posizioni in cui l'interruttore di disconnessione ad alta tensione è più sollecitato e più soggetto a fatica, come il braccio di contatto e l'asse rotante.
Dopo aver completato la selezione e l'installazione dei gauge di deformazione resistiva, è richiesto che i gauge siano collegati al sistema di raccolta dei dati attraverso cavi. Il sistema di raccolta dei dati è responsabile della registrazione dei cambiamenti di resistenza trasmessi dai gauge di deformazione resistiva e della loro conversione in segnali di tensione per la lettura. Il sistema di raccolta dei dati deve avere un tasso di campionamento elevato e una risoluzione elevata per assicurare che possa catturare i rapidi cambiamenti di deformazione generati durante l'operazione dell'interruttore di disconnessione ad alta tensione. Il tasso di campionamento utilizzato è solitamente nell'ordine dei kilohertz, e la risoluzione raggiunge il livello millivolt.
Viene utilizzato un software appropriato per elaborare i segnali di tensione raccolti. Prima, viene eseguita una filtrazione per rimuovere possibili interferenze di rumore, e poi vengono utilizzati algoritmi matematici come la Trasformata Rapida di Fourier (FFT) per analizzare lo spettro del segnale ed estrarre i dati di deformazione. I dati di deformazione possono essere convertiti per ottenere lo stato di stress effettivo del componente corrispondente.
I dati di deformazione misurati vengono confrontati con il modello di stress pre-stabilito dell'interruttore di disconnessione ad alta tensione per valutare lo stato di salute attuale dell'attrezzatura. Quando lo stress monitorato supera la soglia di progettazione, il sistema di raccolta dei dati emetterà automaticamente un segnale di avviso per ricordare al personale di operazione e manutenzione di eseguire ispezioni o manutenzioni.
3 Conclusione
Questo articolo ha approfondito i tipi comuni di guasti meccanici degli interruttori di disconnessione ad alta tensione e i loro metodi di diagnosi intelligente. L'utilizzo di metodi di diagnosi intelligente per i guasti meccanici degli interruttori di disconnessione ad alta tensione non solo può migliorare l'affidabilità del funzionamento dell'attrezzatura, ma può anche ridurre significativamente i costi di manutenzione e ottimizzare il processo decisionale di manutenzione.
Con il progresso della scienza e della tecnologia e la crescente maturità delle tecnologie di analisi dei dati, il personale interessato deve aumentare gli investimenti di ricerca per migliorare il livello di diagnosi intelligente dei guasti meccanici degli interruttori di disconnessione ad alta tensione, fornendo un forte supporto per il funzionamento stabile del sistema elettrico.
