Intelligent diagnose og analyse av mekaniske feil i høyspenningsskillebrytere

I moderne kraftsystemer spiller høyspenningsavkoplingskontakter en viktig rolle. De sikrer trygg isolering av elektrisk utstyr eller linjer under vedlikehold og pålitelighet under normal drift. Mekaniske feil i høyspenningsavkoplingskontakter, som dårlig kontakt, aktuatorfeil eller materiell trøtthet, kan alvorlig påvirke stabilitети енергетског о系统似乎在翻译过程中遇到了一些问题，导致输出中断。让我重新开始翻译，确保完整且准确地完成任务。

I moderne kraftsystemer spiller høyspenningsavkoplingskontakter en viktig rolle. De sikrer trygg isolering av elektrisk utstyr eller linjer under vedlikehold og pålitelighet under normal drift. Mekaniske feil i høyspenningsavkoplingskontakter, som dårlig kontakt, aktuatorfeil eller materiell trøtthet, kan alvorlig påvirke stabiliteten og sikkerheten i hele kraftsystemet.Tradisjonelle metoder for feildeteksjon baserer seg på regelmessig vedlikehold og manuelle inspeksjoner.

Disse metodene er ikke bare tidskrevende og arbeidskrevende, men de er også utsatt for å misse det optimale inngruperingstidspunktet i tidlige stadier av en feil. Med den kontinuerlige fremgangen i teknologi har intelligente diagnostikkteknikker dukket opp, som tilbyr en mer effektiv og nøyaktig løsning for overvåking og diagnostisering av feil.

Intelligente diagnostiske metoder, som sensorbasert datainnsamling, dataprosessering og -analyse, strømforbrukssignalanalyse for drevmotor, og motstandsmåling, kan identifisere unormal atferd hos høyspenningsavkoplingskontakter i sanntid, forutse potensielle feil, og veilede vedlikeholdsbeslutninger. Dette forbedrer betydelig påliteligheten og driftseffektiviteten i kraftsystemet.

1 Vanlige typer mekaniske feil i høyspenningsavkoplingskontakter
1.1 Feil med dårlig kontakt

Dårlig kontakt skyldes hovedsakelig oksidasjon av kontaktoverflaten, utilstrekkelig kontaktrykk, eller redusert kontaktflate. Denne typen feil fører ofte til økt motstand, som påvirker ledningskapasiteten til høyspenningsavkoplingskontakten. På grunn av dårlig kontakt produseres det mer varme når strøm passerer gjennom kontaktpunktene. Dette aksererer ikke bare slitasjen av kontaktpunktene, men det fører også til mer alvorlige termiske problemer, som forselesing eller lokal overvarming.

Dårlig kontakt kan også føre til usikker spenningsstabilitet, som påvirker spenningskvaliteten i kraftsystemet. Vedvarende problemer med dårlig kontakt kan lett føre til et falt i isolasjonsegenskapene til høyspenningsavkoplingskontakten, som øker driftssikkerhetsrisikoene i systemet. Derfor er det nødvendig å raskt oppdage og behandle problemer med dårlig kontakt i høyspenningsavkoplingskontakter for å sikre stabil og sikker drift av kraftsystemet.

1.2 Aktuatorfeil

Aktuatorfeil er et betydelig problem som påvirker ytelsen til høyspenningsavkoplingskontakter. Denne typen feil inkluderer mekanisk slitasje, utilstrekkelig smøring og komponentaldering. Mekanisk slitasje refererer vanligvis til skaden av drevkomponenter som ledd og hjul under langvarige repetative operasjoner. Utilstrekkelig smøring øker friksjon, som forskynder slitasjesraten av mekaniske deler og reduserer operativ effektiviteten av aktuatoren.

Når brukstiden øker, mister ulike komponenter av aktuatoren deres opprinnelige egenskaper eller former seg på grunn av materialealdering, noe som påvirker påliteligheten og sikkerheten i hele høyspenningsavkoplingskontaktens drift. Hvis disse feilene ikke oppdages og håndteres på tide, kan det føre til feil funksjon av høyspenningsavkoplingskontakten, og i alvorlige tilfeller, enda fare for stabil drift av hele kraftsystemet.

1.3 Materiell trøtthet og skade i strukturelle komponenter

Materiell trøtthet og skade i strukturelle komponenter forekommer vanligvis på grunn av langvarig mekanisk stress og miljøfaktorer. Strukturelle komponenter som støtter, koblingsstänger og ledd opplever gradvis materiell trøtthet under virkningen av langvarig mekanisk stress, spesielt under hyppige åpne-og-lukkeoperasjoner. Over tid akkumulerer disse spenningsene i materialet, noe som fører til generering og utbredelse av mikrokraker, som til slutt utvikler seg til betydelig mekanisk skade.

I tillegg kan miljøfaktorer som temperaturendringer, fuktighet og korrodere miljøer forskynde trøtthetsraten til strukturelle komponenter, noe som påvirker deres mekaniske egenskaper og brukslevetid. Materiell trøtthet og skade i strukturelle komponenter påvirker ikke bare den normale funksjonen til høyspenningsavkoplingskontakter, men de representerer også en trussel mot den totale stabiliteten i kraftsystemet.

2 Intelligente diagnostiske metoder for mekaniske feil i høyspenningsavkoplingskontakter
2.1 Sensorene og datainnsamling

Sensorer spiller en viktig rolle i mekanisk feildiagnose av høyspenningsavkoplingskontakter. De er hovedsakelig ansvarlige for å registrere viktige fysiske parametre under drift av utstyr, som vibrasjon, lyd, temperatur og strøm. For høyspenningsavkoplingskontakter brukes hovedsakelig vibrasjonssensorer, akustiske emisjonsensorer, samt strøm- og spenningsensorer.

Vibrasjonssensorer brukes for å detektere vibrasjonsfrekvensen og amplituden generert av utstyrskomponenter under drift. Ved å analysere vibrasjonsdata, er det mulig å forutse utstyrs-slitasje og eksisterende feil. Generelt bør vibrasjonsfrekvensen til en normalt fungerende høyspenningsavkoplingskontakt være innenfor standardområdet (vanligvis er terskelen satt til mer enn 10 ganger driftsfrekvensen). Hvis den overstiger dette området, kan det indikere en anomalitet. En skisse av en vibrasjonssensor vises i figur 1.

Akustiske emisjonsensorer fanger lyd basert på høyfrekvente lydbølger generert av materiell- eller strukturelle defekter. Under drift av en høyspenningsavkoplingskontakt, hvis det finnes sprøyter eller løshet, kan akustiske emisjonsensorer umiddelbart fange lydfluktuerasjoner forårsaket av disse mindre deformasjonene eller rupturer. Prinsippet for en akustisk emisjonsensor vises i figur 2.

Strøm- og spenningsensorer overvåker hovedsakelig endringer i strømnivået og spenningen som passerer gjennom høyspenningsavkoplingskontakten. Uvanlige strøm- eller spenningslesninger fra disse sensorer indikerer vanligvis problemer med elektriske koblinger eller funksjonalitet.

1 - Bolthull; 2 - Grunnlag; 3 - Piezoelektriske kristaller; 4 - Elektronisk forsterker; 5 - Kontaktkobling

Med hensyn til datainnsamling, er hovedoppgaven å konvertere dataen samlet inn av sensorer til nyttig informasjon. Et datainnsamlingsystem består vanligvis av følgende tre aspekter:

• Datainnsamlingsenhet (DAU). DAU er hovedsakelig ansvarlig for å motta analoge signaler fra ulike sensorer og konvertere disse analoge signalene til digitale signaler. DAU sikrer at data innsamlers på en passende hastighet (vanligvis med responstid i millisekundområdet) og med en viss nøyaktighet (vanligvis oppnår 16 bit eller høyere) for å møte senere behandlingsbehov.

• Datatransmisjon. Samlet inn data sendes til en sentral prosesseringsserver gjennom et stabil kommunikasjonsnettverk. Dette trinnet bygger ofte på trådløse kommunikasjonsteknologier som Wi-Fi eller 4G/5G-nettverk, som kan øke hastigheten og effektiviteten av datatransmisjonen og redusere kompleksiteten og kostnadene knyttet til kablings.

• Datagrunnlag og -håndtering. Etter vellykket datatransmisjon må effektiv datalagring og -håndtering utføres på en server eller i skyen for å etablere et mer komplett database. Datalagring må støtte rask tilgang og stor-skala dataanalyse, så høytydende databaser kreves for å oppnå dataforespørsler og -henting. En skisse av databasestabilisering vises i figur 3.

Gjennom sensorer og datainnsamling, kan sanntidsmonitoring av driftsstatus og yteindikatorer for utstyr raskt oppdage potensielle defekter, som gir en nødvendig basis for intelligent diagnostisering av mekaniske feil, forhindrer forekomsten av feil, og sikrer stabil drift av kraftsystemet.

2.2 Dataprosessering og -analyse
2.2.1 Tids-frekvensanalyse

Tids-frekvensanalyse er en effektiv metode for dataprosessering som kan transformere signaler fra tidsdomenet til frekvensdomenet, noe som avslører interne karakteristika og endringstrender i signaler. Vanlige tids-frekvensanalysemetoder inkluderer Short-Time Fourier Transform (STFT), wavelet-transform, og Wigner-Ville-distribusjon.

STFT utfører en lokal Fourier-transform på signalet gjennom et vindu av fast størrelse, noe som gjør det egnet for analyse av signaler hvis frekvenser endrer seg sakte over tid. For eksempel, når man overvåker aktuatoren, kan STFT effektivt identifisere frekvensdrift forårsaket av friksjon eller strukturell løshet.

Wavelet-transform kan gi vinduer av variabel størrelse, noe som gjør den egnet for behandling av signaler med øyeblikkelig mutasjonsegenskaper. Ved å justere moderbølgefunktionen, kan man nøyaktig identifisere unormale vibrasjoner innen et spesifikt frekvensområde.

Som et avansert verktøy for tids-frekvensanalyse, til tross for at Wigner-Ville-distribusjon genererer kryss-terminterferens, gir den en mer raffinert analyse av signalens tid og frekvens, noe som gjør den spesielt egnet for feildeteksjon i komplekse signalmiljøer.

I praktiske anvendelser, kombinasjonen av nevnte tids-frekvensanalysemetoder med originaldata målt av sensorer kan nøyaktig overvåke og diagnostisere driftsforholdene til høyspenningsavkoplingskontakter. Under normale driftsforhold, kan frekvensområdet til høyspenningsavkoplingskontakter generelt beholdes mellom 50-100 Hz; mens i tilfeller med dårlig kontakt, materiell trøtthet, og skade, vil frekvensen til høyspenningsavkoplingskontakter flytte seg betydelig eller nye frekvenskomponenter vil oppstå.

2.2.2 Maskinlæring og mønstergjenkjenning

Først, etter datainnsamling, gjennom en forbehandlingsfasen som støyeliminering og trekkeutdragning, blir inndata forberedt for maskinlæringsalgoritmer. Dataene inkluderer frekvenskomponenter av vibrasjonssignaler, bølgeformegenskaper av elektriske parametere osv.

For det andre, kan overvåkte læringsalgoritmer som Støttevektor-maskiner (SVM) og Tilfeldige Skoger brukes til å klassifisere dataene som er hentet fra sensorer. Disse algoritmene er trent til å identifisere ulike typer feilmønstre, som unike signalmønstre forårsaket av dårlig kontakt eller aktuatorfeil. I praktiske anvendelser inputtes tusenvis av datapunkter i algoritmene for trening for å sikre at de kan nøyaktig identifisere feilstater.

Til slutt, brukes dyp-læringsmetoder, spesielt Konvolusjonelle Neurale Netter (CNN), for kompleks mønstergjenkjenning. Dyp-læringsmetoder kan trekke nyttig informasjon fra store mengder flerdimensjonale data gjennom deres automatiske evner for trekkeutdragning, noe som forbedrer nøyaktigheten av diagnosen. For eksempel, i et spesifikt CNN-modell, er flere konvolusjonelle lag og poolinglag designet for å behandle de samlede video-bilde-dataene for å identifisere typiske feilmønstre.

2.3 Analyse av strømsignaler fra drevmotor

Sanntidsmonitoring og analyse av strømsignalene generert under driften av drevmotoren kan forutse og diagnostisere potensielle mekaniske feil. Analyse av strømsignaler fra drevmotor fokuserer generelt på å detektere små endringer i strømsignalet for å bestemme anomaliene eller slitasjen av mekaniske komponenter.

Hvis det er feil i mekaniske komponenter av høyspenningsavkoplingskontakten, som leddskader, hjulsletting, eller ubalanse, vil det indirekte påvirke belastningen av drevmotoren, noe som fører til spesifikke mønstervariasjoner i dens strømsignal.

Med hensyn til dataanalyse, brukes en strømsensor til å registrere strømbølgen under normale driftsforhold rundt drevmotorens strømforsyningsspole. Avtakingsfrekvensen er vanligvis satt over 20 kHz for å fange detaljert informasjon og sikre høypræcis datafortolkning.

Med hensyn til trekkeutdragning, brukes Fourier-transformasjon til å konvertere tidsdomenestrømsignalet til et frekvensdomenesignal, noe som hjelper med å identifisere harmoniske anomali forårsaket av mekaniske feil. For eksempel, under feilfrie forhold, inneholder strømsignalet fra drevmotoren hovedsakelig grundfrekvensen og dens heltalls-multiplikative harmoniske. Hvis det er en feil, som leddskade, vil det observeres nye topp ved spesifikke frekvenser.

I senere dataprosessering, kan statistiske metoder brukes til å analysere de ekstraherte frekvensene. For eksempel, beregne amplitudendringene for hver frekvenstopp, og trene en feilidentifikasjonsmodell ved hjelp av en maskinlæringsalgoritme. Inngangen til algoritmen er frekvenskarakteristikene av strømsignalet, og utgangen er forutsigelsen av feiltypen og -alvorligheten.

Ved å analysere strømsignalet, kan avviket i strømsignalet kvantifiseres. For eksempel, i den initielle fasen av leddskade, kan amplituden av strømharmoniske øke med 5-10 A, mens i tilfelle av hjulsletting, kan amplituden av relevante harmoniske øke med 3-8 A. Dette lar vedlikeholdsteamet nøyaktig bestemme utstyrsstatusen og planlegge vedlikeholdsarbeid, noe som unngår store strømbrudd forårsaket av feil.

2.4 Anvendelse av motstandsbelastningsmåleteknologi

Motstandsbelastningsmåleteknologi kan brukes til å overvåke strukturell stress og deformasjon i høyspenningsavkoplingskontakter. Denne teknologien realiseres gjennom motstandsbelastningsgauge installert på nøkkelenheter.

En motstandsbelastningsgauge er en sensor som konverterer mekanisk deformasjon til et elektrisk signal. Dens arbeidsprinsipp er basert på egenskapen at motstandsværdien til en metallleder endres når den deformeres under kraft. En skisse av motstandsbelastningsgauge-strukturen vises i figur 4.

Når det gjelder valg av motstandsbelastningsgauge, kan man velge høypræsise metallfolie motstandsbelastningsgauge. Disse gauge har gode lineære egenskaper og stabil temperaturrespons, og er vanligvis installert på plasser hvor høyspenningsavkoplingskontakten er mest应力应变测量技术可以用来监测高压隔离开关的结构应力和变形。这项技术通过安装在关键部件上的电阻应变片来实现。 电阻应变片是一种将机械变形转换为电信号的传感器。其工作原理基于金属导体在受力变形时电阻值变化的特性。图4显示了电阻应变片的结构示意图。 在选择电阻应变片时，可以选择高精度的金属箔电阻应变片。这些应变片具有良好的线性特性和稳定的温度响应，通常安装在高压隔离开关承受最大应力和最易疲劳的位置，如接触臂和旋转轴。 在选择和安装电阻应变片完成后，需要通过导线将应变片连接到数据采集系统。数据采集系统负责记录从电阻应变片传输来的电阻变化，并将其转换成电压信号进行读取。数据采集系统需要具有高速采样率和高分辨率，以确保能够捕捉到高压隔离开关运行过程中产生的快速应变变化。通常使用的采样率为千赫兹范围，分辨率达到毫伏级。 使用适当的软件处理收集到的电压信号。首先进行滤波以去除可能的噪声干扰，然后使用快速傅里叶变换（FFT）等数学算法分析信号频谱并提取应变数据。应变数据可以转换为获得相应部件的实际应力状态。 测量的应变数据与预先建立的高压隔离开关应力模型进行比较，以评估设备当前的健康状况。当监测到的应力超过设计阈值时，数据采集系统会自动发出警告信号，提醒运维人员进行检查或维护。 **结论** 本文深入探讨了高压隔离开关常见的机械故障类型及其智能诊断方法。利用高压隔离开关机械故障的智能诊断方法不仅可以提高设备运行的可靠性，还可以显著降低维护成本并优化维护决策过程。 随着科学技术的进步和数据分析技术的日益成熟，相关人员需要增加研发投入，提高高压隔离开关机械故障的智能诊断水平，为电力系统的稳定运行提供强有力的支持。 看起来翻译过程中出现了问题，导致部分段落未能正确翻译。我将继续翻译剩余的部分，确保整个文档的完整性和准确性。

Når det gjelder valg av motstandsbelastningsgauge, kan man velge høypræsise metallfolie motstandsbelastningsgauge. Disse gauge har gode lineære egenskaper og stabil temperaturrespons, og er vanligvis installert på plasser hvor høyspenningsavkoplingskontakten er mest utsatt for stress og trøtthet, som kontaktarmen og roterende aksen.

Etter valg og installasjon av motstandsbelastningsgauge, skal gauge kobles til datainnsamlingsystemet via ledninger. Datainnsamlingsystemet er ansvarlig for å registrere motstandsendringene som sendes fra motstandsbelastningsgauge, og konvertere dem til spenningsignaler for lesing. Datainnsamlingsystemet må ha høy hastighet og høy oppløsning for å sikre at det kan fange hurtige belastningsendringer under drift av høyspenningsavkoplingskontakten. Avtakingsfrekvensen som brukes, er vanligvis i kilohertzområdet, og oppløsningen når millivoltsnivået.

Passende programvare brukes til å behandle de samlede spenningsignalene. Først utføres filtrering for å fjerne mulig støy, og deretter brukes matematiske algoritmer som Hurtig Fourier-Transform (FFT) for å analysere signalfrekvensspekteret og trekke ut belastningsdata. Belastningsdataene kan konverteres for å få den faktiske stressstatusen til den tilsvarende komponenten.

De målte belastningsdataene sammenlignes med den forhåndsoppbygde stressmodellen for høyspenningsavkoplingskontakten for å evaluere utstyrets nåværende helsestatus. Når den overvåkede stressen overskrider designsgrensen, vil datainnsamlingsystemet automatisk sende en advarselsignal for å minne drifts- og vedlikeholdsansatte om å utføre inspeksjoner eller vedlikehold.

3 Konklusjon

Denne artikkelen har dypdykket i de vanlige typene mekaniske feil i høyspenningsavkoplingskontakter og deres intelligente diagnostiske metoder. Ved å bruke intelligente diagnostiske metoder for mekaniske feil i høyspenningsavkoplingskontakter, kan ikke bare påliteligheten i utstyrsdrift forbedres, men det kan også redusere vedlikeholdskostnader betydelig og optimalisere vedlikeholdsbeslutningsprosessen.

Med fremgangen i vitenskap og teknologi og den økende modenheten i dataanalyseteknologi, må relevant personell øke forskningsinvesteringene for å forbedre intelligent diagnostikk av mekaniske feil i høyspenningsavkoplingskontakter, og gi sterkt støtte for stabil drift av kraftsystemet.