Интеллектуальная диагностика и анализ механических отказов в высоковольтных разъединителях

В современных энергетических системах высоковольтные разъединители играют ключевую роль. Они обеспечивают безопасную изоляцию электрического оборудования или линий во время технического обслуживания и надежность в нормальных условиях эксплуатации. Механические неисправности высоковольтных разъединителей, такие как плохой контакт, отказ привода или усталость конструктивных элементов, могут серьезно повлиять на стабильность и безопасность всей энергетической системы.Традиционные методы обнаружения неисправностей основаны на регулярном техническом обслуживании и ручных осмотрах.

Эти методы не только затратны по времени и трудоемки, но также склонны к пропуску оптимального времени вмешательства на ранних стадиях неисправности. С постоянным прогрессом технологии появились интеллектуальные диагностические методы, предлагающие более эффективное и точное решение для мониторинга и диагностики неисправностей.

Интеллектуальные диагностические методы, такие как сбор данных с помощью датчиков, обработка и анализ данных, анализ сигналов тока двигателя-привода и измерение резистивной деформации, могут в реальном времени выявлять аномальное поведение высоковольтных разъединителей, прогнозировать потенциальные неисправности и направлять решения по техническому обслуживанию. Это значительно повышает надежность и операционную эффективность энергетической системы.

1. Общие типы механических неисправностей высоковольтных разъединителей
1.1 Неисправности плохого контакта

Плохой контакт обычно вызван окислением контактной поверхности, недостаточным давлением контакта или уменьшением площади контакта. Этот тип неисправности обычно приводит к увеличению сопротивления, что влияет на проводимость высоковольтного разъединителя. Из-за плохого контакта при прохождении тока через точки контакта выделяется больше тепла. Это не только ускоряет износ точек контакта, но и вызывает более серьезные термические проблемы, такие как сварка или местный перегрев.

Плохой контакт также может вызвать нестабильность напряжения, что влияет на качество напряжения в энергетической системе. Постоянные проблемы с плохим контактом могут легко привести к снижению изоляционных характеристик высоковольтного разъединителя, увеличивая риски безопасности системы. Поэтому своевременное обнаружение и правильное устранение проблем с плохим контактом в высоковольтных разъединителях является необходимым для обеспечения стабильной и безопасной работы энергетической системы.

1.2 Отказ привода

Отказ привода является значительной проблемой, влияющей на производительность высоковольтных разъединителей. Этот тип неисправности включает механический износ, недостаточную смазку и старение компонентов. Механический износ обычно относится к повреждению приводных компонентов, таких как подшипники и шестерни, при длительных повторяющихся операциях. Недостаточная смазка увеличивает трение, ускоряя износ механических частей и снижая рабочую эффективность привода.

С увеличением срока службы различные компоненты привода теряют свои первоначальные свойства или деформируются из-за старения материала, что влияет на надежность и безопасность всей операции высоковольтного разъединителя. Если эти неисправности не будут своевременно обнаружены и устранены, это может привести к неправильной работе высоковольтного разъединителя, а в серьезных случаях даже угрожать стабильной работе всей энергетической системы.

1.3 Усталость и повреждение конструктивных элементов

Усталость и повреждение конструктивных элементов обычно происходят под влиянием длительных механических нагрузок и факторов окружающей среды. Конструктивные элементы, такие как стойки, соединительные стержни и подшипники, постепенно испытывают усталость материала под воздействием длительных механических нагрузок, особенно при частых операциях открытия и закрытия. Со временем эти нагрузки накапливаются в материале, вызывая образование и распространение микротрещин, которые в конечном итоге приводят к значительному механическому повреждению.

Кроме того, факторы окружающей среды, такие как изменения температуры, влажность и коррозионные условия, могут ускорить процесс усталости конструктивных элементов, влияя на их механические свойства и срок службы. Усталость и повреждение конструктивных элементов не только влияют на нормальную функцию высоковольтных разъединителей, но и представляют угрозу для общей стабильности энергетической системы.

2. Интеллектуальные методы диагностики механических неисправностей высоковольтных разъединителей
2.1 Датчики и сбор данных

Датчики играют важную роль в механической диагностике высоковольтных разъединителей. Они主要用于捕捉设备运行期间的关键物理参数，如振动、声音、温度和电流。对于高压隔离开关，主要使用的传感器包括振动传感器、声发射传感器以及电流和电压传感器。 振动传感器用于检测设备组件在运行过程中产生的振动频率和振幅。通过分析振动数据，可以预测设备磨损和现有故障。通常，正常运行的高压隔离开关的振动频率应在标准范围内（通常阈值设置为工作频率的10倍以上）。如果超出此范围，则可能表示异常。振动传感器的示意图如图1所示。 声发射传感器基于材料或结构缺陷产生的高频声波来捕捉声音。在高压隔离开关运行过程中，如果有裂纹或松动，声发射传感器可以及时捕捉到这些微小变形或破裂引起的声音波动。声发射传感器的原理如图2所示。 电流和电压传感器主要用于监测通过高压隔离开关的电流和电压水平的变化。这些传感器的异常电流或电压读数通常表明电气连接或功能存在问题。 1 - 螺栓孔；2 - 基础；3 - 压电晶体；4 - 电子放大器；5 - 终端连接器 在数据收集方面，主要任务是将传感器收集的数据转换为可用信息。数据收集系统通常包括以下三个方面： - 数据采集单元 (DAU)。DAU 主要负责接收来自各种传感器的模拟信号，并将这些模拟信号转换为数字信号。DAU 确保以适当的速率（通常响应时间在毫秒范围内）和一定的精度（通常达到16位或更高）收集数据，以满足后续处理需求。 - 数据传输。收集的数据通过稳定的通信网络传输到中央处理服务器。这一步通常依赖于 Wi-Fi 或 4G/5G 网络等无线通信技术，可以进一步提高数据传输的速度和效率，并减少布线的复杂性和成本。 - 数据存储和管理。成功传输数据后，必须在服务器或云端进行有效的数据存储和管理，以建立更完整的数据库。数据存储需要支持快速访问和大规模数据分析，因此需要高性能数据库来实现数据查询和检索。数据库建立的示意图如图3所示。 通过传感器和数据收集，可以实时监控设备的运行状态和性能指标，及时发现潜在缺陷，为机械故障的智能诊断提供必要的依据，防止故障发生，确保电力系统的稳定运行。 **2.2 数据处理与分析** **2.2.1 时频分析** 时频分析是一种高效的数据处理方法，可以将信号从时域转换到频域，从而揭示信号的内部特征和变化趋势。常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换 (STFT)、小波变换和Wigner-Ville分布。 STFT 通过对固定大小窗口内的信号进行局部傅里叶变换，适用于分析频率随时间缓慢变化的信号。例如，在监测执行器时，STFT 可以有效识别由摩擦或结构松动引起的频率漂移。 小波变换可以提供可变大小的窗口，适用于处理具有瞬时突变特性的信号。通过调整母小波函数，可以精确识别特定频带内的异常振动。 作为先进的时频分析工具，尽管Wigner-Ville分布会产生交叉项干扰，但它提供了对信号时间和频率的更精细分析，特别适合在复杂信号环境中进行故障检测。 在实际应用中，结合上述时频分析方法和传感器测量的原始数据，可以准确地监控和诊断高压隔离开关的运行状况。在正常运行条件下，高压隔离开关的频率范围通常保持在50-100 Hz；而在接触不良、结构部件疲劳和损坏故障的情况下，高压隔离开关的频率会发生显著偏移或出现新的频率分量。 **2.2.2 机器学习与模式识别** 首先，在数据收集之后，通过噪声消除和特征提取等预处理阶段，准备输入数据供机器学习算法使用。数据包括振动信号的频率成分、电气参数的波形特征等。 其次，可以使用支持向量机 (SVM) 和随机森林等监督学习算法对传感器获取的数据进行分类。这些算法经过训练，可以识别不同类型的故障模式，例如由接触不良或执行器故障引起的独特信号模式。在实际应用中，成千上万个数据点被输入算法进行训练，以确保它们能够准确识别故障状态。 最后，深度学习技术，特别是卷积神经网络 (CNN)，用于复杂的模式识别。深度学习技术可以通过其自动特征学习能力从大规模多维数据中提取有用信息，提高诊断的准确性。例如，在特定的CNN模型中，设计了多个卷积层和池化层来处理收集到的视频图像数据，以识别典型的故障特征。 **2.3 驱动电机电流信号分析** 实时监测和分析驱动电机在运行过程中产生的电流信号，可以预测和诊断潜在的机械故障。驱动电机电流信号分析通常侧重于检测电流信号中的微小变化，以确定机械部件的异常或磨损。 如果高压隔离开关的机械部件出现故障，例如轴承损坏、齿轮磨损或不平衡，将间接影响驱动电机的负载，从而导致其电流信号出现特定模式的变化。 在数据收集方面，使用电流传感器记录电机供电线圈在正常运行条件下的电流波形。采样频率通常设置在20 kHz以上，以捕获详细信息并确保高精度的数据解析。 在特征提取方面，使用傅里叶变换将时域电流信号转换为频域信号，有助于识别由机械故障引起的谐波异常。例如，在无故障条件下，驱动电机电流信号主要包含基频及其整数倍谐波。如果存在故障，例如轴承故障，将在特定频率处观察到新的峰值。 在后续数据处理中，可以使用统计方法分析提取的频率。例如，计算每个频率点的幅度变化，并使用机器学习算法训练故障识别模型。算法的输入是电流信号的频率特征，输出是对故障类型和严重程度的预测。 通过分析电流信号，可以量化电流信号的偏差。例如，在轴承故障的初始阶段，电流谐波的幅度可能增加5-10 A，而在齿轮磨损的情况下，相关谐波的幅度可能增加3-8 A。这使得维护团队能够准确确定设备状态并计划维护工作，从而避免因故障导致的大规模停电。 **2.4 电阻应变测量技术的应用** 电阻应变测量技术可用于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发生变化的特性。电阻应变片结构的示意图如图4所示。 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受力最大且最容易疲劳的位置，例如接触臂和旋转轴。 完成电阻应变片的选择和安装后，应变片需要通过导线连接到数据收集系统。数据收集系统负责记录电阻应变片传输的电阻变化，并将其转换为电压信号进行读取。数据收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。 将测得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，数据收集系统会自动发出警告信号，提醒操作和维护人员进行检查或维护。 **3 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。