Uchunguzi na Tathmini ya Kiwango cha Kimaendeleo ya Matatizo ya Mifumo ya Viutoni Visivyo wazi

Katika mifumo ya umeme za kisasa, vifaa vya kutumia kiwango cha juu vinaweza kusaidia sana. Vifaa hivi vinahakikisha usalama wa kupunguza mipaka ya zana au mitengo wakati wa huduma na ukubwa katika ufanisi wa kazi. Matatizo yanayofanikiwa kutokana na vifaa vya kutumia kiwango cha juu kama vile ukosefu wa malipo, matatizo ya kivyanzo, au utafutaji wa vipengele viwili, vinaweza kuathiri usalama na ustawi wa mifumo yote ya umeme.Mfumo wa kutambua matatizo wa zamani unategemea huduma mara kwa mara na utambuzi wa mkono.

Mfumo huu unahitaji muda na nguvu, lakini pia una uwezo wa kupoteza muda bora wa kutambua matatizo. Kwa mapema, teknolojia inaendelea kukua, na sasa tumeona teknolojia za kufanyiwa kwa akili zinazotumika kutambua na kutathmini matatizo kwa urahisi na uwazi zaidi.

Nyingineko za kutambua matatizo kwa akili, kama vile kutambua data kutoka kwa sensor, kutathmini data, kutambua ishara za umeme kutoka kwa motori, na kutathmini upasuaji wa mizizi, zinaweza kutambua tabia si sahihi za vifaa vya kutumia kiwango cha juu, kupanga matatizo yanayoweza kutokea, na kusaidia maamuzi ya huduma. Hii linaweza kuongeza ukubwa na ufanisi wa mifumo ya umeme.

1 Aina za Matatizo Yanayofanikiwa
1.1 Ukombozi Usiofaa

Ukombozi usiofaa unatumika kwa sababu za oxidation ya sura ya kombozi, upungufu wa pressure ya kombozi, au kupunguza mtaani wa kombozi. Aina hii ya matatizo huongeza resistance, ikiongeza mzunguko wa umeme. Kwa sababu ya ukombozi usiofaa, joto zaidi linalotoka wakati umeme unapopita kwenye namba za kombozi. Hii linongeza uzalishaji wa heat, kusababisha wear za kombozi, na matatizo ya thermal effects kama vile welding failure au local overheating.

Ukombozi usiofaa pia unaweza kuongeza voltage instability, ikiongeza ubora wa voltage wa mifumo ya umeme. Matatizo ya ukombozi usiofaa yanaweza kuongeza hatari za safety ya mifumo. Kwa hiyo, kutambua na kutibu vizuri matatizo ya ukombozi usiofaa ni muhimu kwa ustawi wa mifumo.

1.2 Matatizo ya Actuator

Matatizo ya actuator ni muhimu sana kwa ufanyikazi wa vifaa vya kutumia kiwango cha juu. Aina hii inajumuisha wear ya kimekano, upungufu wa mafuta, na aging ya vipengele. Wear ya kimekano huonekana kama damage ya vipengele vya kudrive kama vile bearings na gears. Upungufu wa mafuta hunongeza friction, kunongeza wear rate na kupunguza ufanisi wa actuator.

Kwa muda, vipengele vyote vya actuator vinaweza kupoteza properties zao asilia au kubadilika kwa sababu ya aging, kuanzia kuharibu ustawi wa kazi. Ikiwa hayo matatizo hayatambuliwa na kutibiwa kwa haraka, inaweza kuongeza matatizo kwa mifumo yote.

1.3 Matatizo ya Fatigue na Damage za Vipengele Viwili

Matatizo ya fatigue na damage ya vipengele viwili huonekana kwa sababu ya stress ya muda mrefu na environmental factors. Vipengele kama vile pillars, connecting rods, na bearings hupata fatigue kwa muda mrefu, hasa wakati operations za opening na closing. Stress hizi hupunguza strength ya materials, kuanzia kujenga na kusambaza micro-cracks, ambayo huchukua muda kuwa significant mechanical damage.

Pia, environmental factors kama temperature changes, humidity, na corrosive environments hunaongeza rate ya fatigue, kuanzia kuharibu ustawi wa vipengele viwili. Matatizo haya yanaweza kuongeza matatizo kwa mifumo yote.

2 Nyingineko za Kutambua Matatizo Ya Mekanikali Za Vifaa Vya Kutumia Kiwango Cha Juu
2.1 Sensors na Data Collection

Sensors ni muhimu sana kwa kutambua matatizo ya mekanikali. Wanaweza kutumika kwa kutambua parameters kama vile vibrations, sound, temperature, na current. Kwa vifaa vya kutumia kiwango cha juu, sensors zenye umuhimu ni vibration sensors, acoustic emission sensors, na current and voltage sensors.

Vibration sensors hutumika kutambua frequency na amplitude ya vibrations. Kwa kutambua data hii, inaweza kutambua wear na matatizo. Mara nyingi, frequency ya vifaa vya kutumia kiwango cha juu vilivyovimba kwa kutosha inapaswa kuwa ndani ya range (kawaida, threshold inasetwa zaidi ya mara 10 ya operating frequency). Ikiwa inapita range hii, inaweza kuonyesha anomaly. Schematic diagram ya vibration sensor inaonekana Figure 1.

Acoustic emission sensors hupiga sound kutokana na high-frequency sound waves kutokana na defects. Wakati vifaa vya kutumia kiwango cha juu vinavimba, ikiwa kuna cracks au looseness, acoustic emission sensors zinaweza kupiga sound fluctuations zinazotokana na deformations au ruptures.

Current and voltage sensors humpiga changes za current na voltage. Readings si sahihi kutokana na sensors hizi zinaweza kuonyesha matatizo ya electrical connections au functionality.

1 - Bolt holes; 2 - Foundation;3 - Piezoelectric crystals;4 - Electronic Amplifier;5 - Terminal Connector

Kwa data collection, kazi inaweza kuwa kubadilisha data kutoka kwa sensors hadi information yenye umuhimu. Mfumo wa data collection unaweza kuwa na:

• Data Acquisition Unit (DAU). DAU unaweza kutumika kwa kutambua analog signals kutoka kwa sensors na kubadilisha analog signals hadi digital signals. DAU huchukua data kwa rate nzuri na precision ili kufanya processing.

• Data Transmission. Data collected itapatikana kwenye central processing server kwa kutumia communication network. Hii inaweza kutumia Wi-Fi au 4G/5G networks, kusaidia speed na efficiency ya transmission na kupunguza wiring costs.

• Data Storage and Management. Baada ya transmission, data inastore kwenye server au cloud kwa database. Database inaweza kutumika kwa fast access na large-scale data analysis, kusaidia query na retrieval.

Kwa kutumia sensors na data collection, monitoring ya real-time inaweza kutambua matatizo na kusaidia intelligent diagnosis, kusaidia ustawi wa mifumo.

2.2 Data Processing and Analysis
2.2.1 Time - Frequency Analysis

Time - frequency analysis ni njia nzuri ya kutathmini data, inaweza kutransform signals kutoka time domain hadi frequency domain, kusaidia kutambua characteristics na trends za signals. Nyingineko za kutathmini zinaweza kutumia Short - Time Fourier Transform (STFT), wavelet transform, na Wigner - Ville distribution.

STFT huchukua signal kwa window size fixed, inaweza kutambua signals ambazo frequencies zinabadilika pole pole. Kwa example, STFT inaweza kutambua frequency drifts kutokana na friction au structural looseness.

Wavelet transform inaweza kutumia windows of variable size, inaweza kutambua signals ambazo instantaneous mutation. Kwa kutumia mother wavelet function, inaweza kutambua abnormal vibrations.

Wigner - Ville distribution, ingawa inaweza kuongeza cross-term interference, inaweza kutambua signals zaidi. Inaweza kutumika kwa fault detection.

Kwa kutumia time - frequency analysis methods na data kutoka kwa sensors, inaweza kutambua na kutathmini conditions za vifaa vya kutumia kiwango cha juu. Kwa normal operations, frequency range inaweza kuwa 50 - 100 Hz; ikiwa kuna matatizo, frequency inaweza kubadilika.

2.2.2 Machine Learning and Pattern Recognition

Kwanza, baada ya data collection, kwa kutumia pre-processing stage kama noise elimination na feature extraction, input data inaweza kutayari machine-learning algorithms. Data inaweza kuwa frequency components, waveform characteristics, na zaidi.

Pili, supervised learning algorithms kama Support Vector Machines (SVM) na Random Forest zinaweza kutumika kwa kutambua data kutoka kwa sensors. Algorithms hizi zinaweza kutambua different types of fault patterns, kama vile unique signal patterns kutokana na poor contact au actuator failures. Kwa practical applications, thousands of data points zinaweza kutumika kwa training.

Tatu, deep-learning techniques, especially Convolutional Neural Networks (CNN), zinaweza kutumika kwa complex pattern recognition. Deep-learning techniques zinaweza kutambua useful information kutoka kwa large-scale multi-dimensional data, kusaidia accuracy. Kwa example, CNN model inaweza kutumika kwa video image data kwa kutambua typical fault features.

2.3 Drive Motor Current Signal Analysis

Real-time monitoring na analysis ya current signals kutokana na drive motor inaweza kutambua na predict potential mechanical failures. Analysis ya current signal zinaweza kutambua small changes kwa current signal.

Ikiwa kuna matatizo kwenye mechanical components, kama vile bearing damage, gear wear, au imbalance, itaathiri load ya drive motor, kusaidia specific pattern variations kwenye current signal.

Kwa data analysis, current sensor hupiga current waveform kwenye normal operating conditions. Sampling frequency inaweza kuwa zaidi ya 20 kHz kwa details na high-precision data parsing.

Kwa feature extraction, Fourier transform inaweza kutumika kwa kutransform time-domain current signal hadi frequency-domain signal, inaweza kutambua harmonic anomalies. Kwa example, kwenye fault-free conditions, drive motor current signal inaweza kuwa na fundamental frequency na integer-multiple harmonics. Ikiwa kuna fault, kama bearing failure, peaks mpya zitambuliwa kwenye specific frequencies.

Kwa subsequent data processing, statistical methods zinaweza kutumika kwa kutambua extracted frequencies. Kwa example, calculate amplitude changes, na train fault-identification model using machine-learning algorithm. Input ya algorithm ni frequency characteristics, na output ni prediction ya fault type na severity.

Kwa kutambua current signal, deviation ya current signal inaweza kuquantified. Kwa example, kwenye initial stage ya bearing failure, amplitude ya current harmonic inaweza kuongezeka kwa 5 - 10 A, na kwenye gear wear, amplitude ya relevant harmonic inaweza kuongezeka kwa 3 - 8 A. Hii inaweza kuonyesha status ya equipment na plan maintenance work, kusaidia kutokosa power outages.

2.4 Application of Resistance Strain Measurement Technology

Resistance strain measurement technology inaweza kutumika kwa kutambua structural stress na deformation ya vifaa vya kutumia kiwango cha juu. Hii inaweza kutumika kwa kutumia resistance strain gauges.

Resistance strain gauge ni sensor unaweza kutumika kwa kutambua mechanical deformation. Working principle yake ni kutumia property ya resistance value kutobadilika. Schematic diagram ya resistance strain gauge inaonekana Figure 4.

Kwa kutumia resistance strain gauges, high-precision metal foil resistance strain gauges zinaweza kutumika. Gauges hizi zinaweza kutumika kwenye positions zinazostress zaidi na zinazokuwa na fatigue, kama vile contact arm na rotating shaft.

Baada ya selection na installation ya resistance strain gauges, gauges zinaweza kutambua resistance changes na kutumia data collection system. Data collection system inaweza kutumia high-speed sampling rate na high resolution, kusaidia kutambua rapid strain changes. Sampling rate inaweza kuwa kilohertz, na resolution inaweza kuwa millivolt.

Software inaweza kutumika kwa kutambua collected voltage signals. Filtering inaweza kutumika kwa kutokima noise, na mathematical algorithms kama Fast Fourier Transform (FFT) zinaweza kutumika kwa kutambua signal spectrum na kutambua strain data. Strain data inaweza kutumika kwa kutambua actual stress state.

Strain data measured inaweza kutambuliwa na pre-established stress model, kusaidia kutambua health status. Ikiwa monitored stress inapita design threshold, data collection system itapiga warning signal.

3 Conclusion

Makala hii imejaribu kutambua aina za matatizo ya mekanikali ya vifaa vya kutumia kiwango cha juu na nyingineko za kutambua. Kutumia nyingineko za kutambua inaweza kuongeza reliability na reduce maintenance costs, kusaidia decision-making process.

Kwa progress ya science na teknolojia, watu wanaweza kutumia research investment kwa kutambua matatizo ya mekanikali, kusaidia stable operation ya mifumo ya umeme.