การวินิจฉัยและวิเคราะห์อัจฉริยะของความผิดพลาดทางกลไกในสวิตช์ตัดไฟแรงดันสูง
ในระบบไฟฟ้าสมัยใหม่ สวิตช์ตัดไฟแรงสูงมีบทบาทสำคัญในการรับประกันความปลอดภัยในการแยกอุปกรณ์ไฟฟ้าหรือสายไฟระหว่างการบำรุงรักษาและการทำงานที่เชื่อถือได้ในระหว่างการทำงานปกติ การชำรุดของสวิตช์ตัดไฟแรงสูง เช่น การติดต่อไม่ดี การทำงานของกระบอกสูบล้มเหลว หรือการเหนื่อยล้าของส่วนประกอบโครงสร้าง สามารถส่งผลต่อเสถียรภาพและความปลอดภัยของระบบไฟฟ้าทั้งหมดอย่างมากวิธีตรวจจับข้อผิดพลาดแบบดั้งเดิมพึ่งพาการบำรุงรักษาเป็นประจำและการตรวจสอบด้วยมือ
วิธีการเหล่านี้ไม่เพียงแต่ใช้เวลาและแรงงานมากเท่านั้น แต่ยังมีโอกาสพลาดเวลาแทรกแซงที่เหมาะสมในระยะเริ่มต้นของการเกิดข้อผิดพลาดด้วย ด้วยการพัฒนาทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง วิธีการวินิจฉัยอัจฉริยะได้ปรากฏขึ้น นำเสนอวิธีการแก้ไขที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้นสำหรับการตรวจสอบและวินิจฉัยข้อผิดพลาด
วิธีการวินิจฉัยอัจฉริยะ เช่น การรวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์สัญญาณกระแสไฟฟ้าของมอเตอร์ขับเคลื่อน และการวัดความต้านทานจากการยืดหยุ่น สามารถระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติของสวิตช์ตัดไฟแรงสูงได้ในเวลาจริง ทำนายข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น และแนะนำการตัดสินใจในการบำรุงรักษา ซึ่งส่งเสริมความเชื่อถือได้และประสิทธิภาพในการดำเนินงานของระบบไฟฟ้าอย่างมาก
1 ประเภทของข้อผิดพลาดทางกลไกที่พบบ่อยในสวิตช์ตัดไฟแรงสูง
1.1 ข้อผิดพลาดจากการติดต่อไม่ดี
การติดต่อไม่ดีเกิดขึ้นหลักๆ จากการออกซิไดซ์ของพื้นผิวติดต่อ แรงกดติดต่อไม่เพียงพอ หรือพื้นที่ติดต่อลดลง ประเภทของข้อผิดพลาดนี้มักนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของความต้านทาน ส่งผลกระทบต่อความสามารถในการนำไฟฟ้าของสวิตช์ตัดไฟแรงสูง เนื่องจากการติดต่อไม่ดี ความร้อนที่สร้างขึ้นเมื่อกระแสไฟฟ้าผ่านจุดติดต่อจะเพิ่มขึ้น ซึ่งไม่เพียงแต่ทำให้การสึกหรอของจุดติดต่อเร็วขึ้นเท่านั้น แต่ยังทำให้เกิดปัญหาจากความร้อนที่ร้ายแรงมากขึ้น เช่น การเชื่อมติดหรือความร้อนสูงเฉพาะที่
การติดต่อไม่ดียังสามารถทำให้แรงดันไฟฟ้าไม่เสถียร ส่งผลกระทบต่อคุณภาพของแรงดันไฟฟ้าในระบบไฟฟ้า หากมีปัญหาการติดต่อไม่ดีอย่างต่อเนื่อง จะทำให้สมรรถนะการป้องกันไฟฟ้าของสวิตช์ตัดไฟแรงสูงลดลง เพิ่มความเสี่ยงต่อความปลอดภัยในการทำงานของระบบ ดังนั้น การตรวจจับและแก้ไขปัญหาการติดต่อไม่ดีของสวิตช์ตัดไฟแรงสูงอย่างทันท่วงทีจึงจำเป็นสำหรับการรับประกันการทำงานที่เสถียรและปลอดภัยของระบบไฟฟ้า
1.2 ข้อผิดพลาดของกระบอกสูบ
ข้อผิดพลาดของกระบอกสูบเป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของสวิตช์ตัดไฟแรงสูง ประเภทของข้อผิดพลาดนี้ครอบคลุมการสึกหรอทางกลไก การหล่อลื่นไม่เพียงพอ และการเสื่อมสภาพของส่วนประกอบ การสึกหรอทางกลไกโดยทั่วไปหมายถึงความเสียหายของส่วนประกอบที่ขับเคลื่อน เช่น แบริ่งและเกียร์ภายใต้การทำงานที่ซ้ำๆ ในระยะยาว การหล่อลื่นไม่เพียงพอจะเพิ่มแรงเสียดทาน ทำให้อัตราการสึกหรอของส่วนประกอบกลไกรวดเร็วขึ้น และลดประสิทธิภาพในการทำงานของกระบอกสูบ
เมื่อเวลาผ่านไป ส่วนประกอบต่างๆ ของกระบอกสูบจะสูญเสียคุณสมบัติเดิมหรือเปลี่ยนรูปร่างเนื่องจากการเสื่อมสภาพของวัสดุ ซึ่งส่งผลกระทบต่อความเชื่อถือได้และความปลอดภัยในการทำงานของสวิตช์ตัดไฟแรงสูงทั้งหมด หากข้อผิดพลาดเหล่านี้ไม่ได้รับการตรวจจับและแก้ไขทันท่วงที อาจนำไปสู่การทำงานที่ผิดพลาดของสวิตช์ตัดไฟแรงสูง และในกรณีที่ร้ายแรง อาจเป็นอันตรายต่อการดำเนินงานที่เสถียรของระบบไฟฟ้าทั้งหมด
1.3 ข้อผิดพลาดจากการเหนื่อยล้าและเสียหายของส่วนประกอบโครงสร้าง
ข้อผิดพลาดจากการเหนื่อยล้าและเสียหายของส่วนประกอบโครงสร้างมักเกิดขึ้นภายใต้อิทธิพลของความเครียดทางกลไกในระยะยาวและปัจจัยสิ่งแวดล้อม ส่วนประกอบโครงสร้าง เช่น ต้นเสา แกนเชื่อมต่อ และแบริ่ง จะประสบกับการเหนื่อยล้าของวัสดุภายใต้ความเครียดทางกลไกในระยะยาว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระหว่างการเปิด-ปิดอย่างบ่อยครั้ง ตามกาลเวลา ความเครียดนี้จะสะสมภายในวัสดุ นำไปสู่การเกิดและการขยายตัวของรอยแตกขนาดเล็ก ซึ่งสุดท้ายจะพัฒนาเป็นความเสียหายทางกลไกที่สำคัญ
นอกจากนี้ ปัจจัยสิ่งแวดล้อม เช่น การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ ความชื้น และสภาพแวดล้อมที่กัดกร่อน สามารถเร่งอัตราการเหนื่อยล้าของส่วนประกอบโครงสร้าง ส่งผลกระทบต่อสมบัติทางกลไกและอายุการใช้งาน ข้อผิดพลาดจากการเหนื่อยล้าและเสียหายของส่วนประกอบโครงสร้างไม่เพียงแต่ส่งผลกระทบต่อการทำงานปกติของสวิตช์ตัดไฟแรงสูงเท่านั้น แต่ยังเป็นภัยคุกคามต่อเสถียรภาพโดยรวมของระบบไฟฟ้า
2 วิธีการวินิจฉัยอัจฉริยะสำหรับข้อผิดพลาดทางกลไกของสวิตช์ตัดไฟแรงสูง
2.1 เซ็นเซอร์และการรวบรวมข้อมูล
เซ็นเซอร์มีบทบาทสำคัญในการวินิจฉัยข้อผิดพลาดทางกลไกของสวิตช์ตัดไฟแรงสูง พวกเขาเป็นผู้รับผิดชอบในการจับค่าพารามิเตอร์ทางกายภาพที่สำคัญในระหว่างการทำงานของอุปกรณ์ เช่น การสั่นสะเทือน เสียง อุณหภูมิ และกระแสไฟฟ้า สำหรับสวิตช์ตัดไฟแรงสูง เซ็นเซอร์หลักที่ใช้รวมถึงเซ็นเซอร์สั่นสะเทือน เซ็นเซอร์การปล่อยเสียง และเซ็นเซอร์กระแสไฟฟ้าและแรงดันไฟฟ้า
เซ็นเซอร์สั่นสะเทือนใช้ในการตรวจจับความถี่และขนาดของการสั่นสะเทือนที่เกิดขึ้นโดยส่วนประกอบของอุปกรณ์ในระหว่างการทำงาน ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลการสั่นสะเทือน สามารถทำนายการสึกหรอและข้อผิดพลาดที่มีอยู่ได้ ทั่วไปแล้ว ความถี่การสั่นสะเทือนของสวิตช์ตัดไฟแรงสูงที่ทำงานปกติควรอยู่ในช่วงมาตรฐาน (โดยทั่วไป ค่าเกณฑ์จะตั้งไว้ที่มากกว่า 10 เท่าของความถี่การดำเนินงาน) หากเกินช่วงนี้ อาจบ่งบอกถึงความผิดปกติ แผนภาพแสดงเซ็นเซอร์สั่นสะเทือนแสดงในรูปที่ 1
เซ็นเซอร์การปล่อยเสียงจับเสียงบนพื้นฐานของคลื่นเสียงความถี่สูงที่เกิดจากข้อบกพร่องของวัสดุหรือโครงสร้าง ในระหว่างการทำงานของสวิตช์ตัดไฟแรงสูง หากมีรอยแตกหรือการคลายตัว เซ็นเซอร์การปล่อยเสียงสามารถจับการเปลี่ยนแปลงของเสียงที่เกิดจากความผิดปกติเล็กๆ น้อยๆ หรือการแตกหักได้ทันท่วงที หลักการของเซ็นเซอร์การปล่อยเสียงแสดงในรูปที่ 2
เซ็นเซอร์กระแสไฟฟ้าและแรงดันไฟฟ้าเป็นหลักในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของระดับกระแสไฟฟ้าและแรงดันไฟฟ้าที่ผ่านสวิตช์ตัดไฟแรงสูง การอ่านค่ากระแสไฟฟ้าหรือแรงดันไฟฟ้าที่ผิดปกติจากเซ็นเซอร์เหล่านี้มักบ่งบอกถึงปัญหาในการเชื่อมต่อไฟฟ้าหรือการทำงาน
1 - รูน๊อต; 2 - ฐาน; 3 - ผลึก压电晶体; 4 - 电子放大器; 5 - 接线端子
ในด้านการรวบรวมข้อมูล งานหลักคือการแปลงข้อมูลที่รวบรวมโดยเซ็นเซอร์ให้เป็นข้อมูลที่ใช้งานได้ ระบบรวบรวมข้อมูลโดยทั่วไปประกอบด้วยด้านต่อไปนี้:
หน่วยรวบรวมข้อมูล (DAU) หน่วย DAU มีหน้าที่รับสัญญาณอนาล็อกจากเซ็นเซอร์ต่างๆ และแปลงสัญญาณอนาล็อกเหล่านี้เป็นสัญญาณดิจิทัล หน่วย DAU รับรองว่าข้อมูลถูกรวบรวมด้วยอัตราที่เหมาะสม (โดยทั่วไปมีเวลาตอบสนองอยู่ในช่วงมิลลิวินาที) และมีความละเอียดบางอย่าง (โดยทั่วไปอยู่ที่ 16 บิตหรือสูงกว่า) เพื่อให้ตรงตามความต้องการในการประมวลผลต่อไป
การส่งข้อมูล ข้อมูลที่รวบรวมจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ประมวลผลกลางผ่านเครือข่ายสื่อสารที่มั่นคง ขั้นตอนนี้มักพึ่งพาเทคโนโลยีการสื่อสารไร้สาย เช่น Wi-Fi หรือเครือข่าย 4G/5G ซึ่งสามารถเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพในการส่งข้อมูล และลดความซับซ้อนและต้นทุนในการวางสาย
การจัดเก็บและจัดการข้อมูล หลังจากส่งข้อมูลสำเร็จ ต้องทำการจัดเก็บและจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพบนเซิร์ฟเวอร์หรือในคลาวด์เพื่อสร้างฐานข้อมูลที่ครบถ้วน การจัดเก็บข้อมูลต้องรองรับการเข้าถึงอย่างรวดเร็วและการวิเคราะห์ข้อมูลในปริมาณใหญ่ ดังนั้นจึงต้องการฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูงเพื่อให้สามารถค้นหาและค้นหารายการข้อมูลได้ แผนภาพแสดงการสร้างฐานข้อมูลแสดงในรูปที่ 3
ผ่านเซ็นเซอร์และการรวบรวมข้อมูล การตรวจสอบสถานะการดำเนินงานและตัวชี้วัดประสิทธิภาพของอุปกรณ์แบบเรียลไทม์สามารถตรวจจับข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นได้ทันท่วงที ให้พื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการวินิจฉัยข้อผิดพลาดทางกลไกแบบอัจฉริยะ ป้องกันการเกิดข้อผิดพลาด และรับประกันการดำเนินงานที่เสถียรของระบบไฟฟ้า
2.2 การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล
2.2.1 การวิเคราะห์เวลา-ความถี่
การวิเคราะห์เวลา-ความถี่เป็นวิธีการประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ สามารถแปลงสัญญาณจากโดเมนเวลาเป็นโดเมนความถี่ ทำให้เผยให้เห็นลักษณะภายในและความเปลี่ยนแปลงของสัญญาณ วิธีการวิเคราะห์เวลา-ความถี่ที่ใช้กันทั่วไปได้แก่ Short-Time Fourier Transform (STFT) วิธีการแปลง Wavelet และการกระจาย Wigner-Ville
STFT ทำการแปลง傅里叶变换通过固定大小的窗口对信号进行局部傅里叶变换，适用于频率随时间缓慢变化的信号分析。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，适合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，Wigner-Ville 分布尽管会产生交叉项干扰，但提供了对信号时间和频率的更精细分析，特别适用于复杂信号环境中的故障检测。 在实际应用中，将上述时频分析方法与传感器测量的原始数据结合使用，可以准确地监测和诊断高压隔离开关的工作状态。在正常工作条件下，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 机器学习和模式识别** 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，为机器学习算法准备输入数据。这些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从传感器获得的数据进行分类。这些算法经过训练，能够识别不同类型的故障模式，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，数千个数据点被输入到算法中进行训练，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，在一个特定的 CNN 模型中，设计了几个卷积层和池化层来处理收集的视频图像数据，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集中在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，如轴承损坏、齿轮磨损或不平衡，这将间接影响驱动电机的负载，从而导致其电流信号中出现特定模式的变化。 在数据分析方面，使用电流传感器记录电机电源线圈周围的正常工作条件下的电流波形。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，如轴承故障，将在特定频率处观察到新的峰值。 在后续的数据处理中，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。 通过对电流信号的分析，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变化的特性。电阻应变片的结构示意图如图 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最容易受力和疲劳的位置，如触臂和旋转轴。 完成电阻应变片的选择和安装后，需要通过电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的电阻变化，并将其转换为电压信号进行读取。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。 测量到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。 **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。
