লোড সুইচের স্টাক ফল্ট সনাক্তকরণের একটি নতুন পদ্ধতি

গত কয়েক বছর ধরে ডিস্ট্রিবিউশন অটোমেশন উন্নতির সাথে সাথে লোড সুইচগুলো ডিস্ট্রিবিউশন লাইনে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে। তবে যান্ত্রিক ব্যর্থতা-প্ররোচিত দুর্ঘটনাগুলো বৃদ্ধি পেয়েছে, যা লাইন পরিচালনা ও রক্ষণাবেক্ষণকে বোঝাই করেছে।

সুইচের দোষের প্রধান কারণ হল খারাপ যান্ত্রিক পরফরম্যান্স। অনেক পণ্ডিত বড় মাপের সুইচগিয়ার পরিচালনার উপর গবেষণা করেছেন, যেমন কয়েল বিদ্যুৎ প্রবাহ পর্যবেক্ষণ, ভ্রান্তি সংকেত বিশ্লেষণ, সুইচ পথ পরীক্ষা, অতিপাতি দোষ শনাক্ত এবং অবজ্ঞাত তাপমাপ। মোটর-বিদ্যুৎ-ভিত্তিক সুইচের অবস্থা শনাক্ত করা সার্কিট ব্রেকার এবং ডিসকানেক্টরের জন্য কাজ করে, কিন্তু লোড-সুইচ ড্রাইভ-মেকানিজমের দোষের জন্য কম প্রয়োগ করা হয়।

ক্ষেত্রে পরিচালিত লোড সুইচের গবেষণা দেখায় যে শক্তি-সঞ্চয় মোটর বিদ্যুৎ প্রবাহ সংকেত সুইচের অবস্থা প্রতিফলিত করে। ড্রাইভ-মেকানিজমে যান্ত্রিক সমস্যা (উদাহরণস্বরূপ, স্প্রিং জ্যামিং, রাস্তা, গিয়ার জ্যামিং) বিদ্যুৎ প্রবাহ সংকেত প্যারামিটার (আয়তন, সময়, স্থানীয় পিক) পরিবর্তন করে। উপকূলীয় অঞ্চলের সাধারণ শক্তি-সঞ্চয় মোটর রাস্তা-জ্যামিং এর উপর দৃষ্টি নিয়ে, এই প্রবন্ধ দোষ বৈশিষ্ট্য উত্থাপন এবং শনাক্ত পদ্ধতি গবেষণা করে। পদক্ষেপ: ১) মোটর বিদ্যুৎ প্রবাহের বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ, তরঙ্গ চিত্রকে ৪ পর্যায়ে বিভক্ত করা এবং প্রতিটি পর্যায় মূল্যায়ন করা। ২) ভিন্ন ভিন্ন শর্তে বিদ্যুৎ প্রবাহ তরঙ্গ জন্য ডাটা-অ্যাকুয়ারিং ডিভাইস ডিজাইন করা। ৩) রেকর্ডিং-শুরু অ্যালগরিদম, বৈশিষ্ট্য উত্থাপন এবং দোষ-শনাক্ত পদ্ধতি প্রস্তাব করা। ৪) পরীক্ষা দ্বারা প্রমাণিত করা।

১ শক্তি-সঞ্চয় মোটর বিদ্যুৎ প্রবাহের বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ

লোড সুইচগুলো সাধারণত স্প্রিং চাপ সঞ্চয়ের জন্য ডিসি মোটর ব্যবহার করে। মোটর পরিচালনার সময়, রোটর-আউটপুট টর্ক এবং গতি স্টেটর-সার্কিট বিদ্যুৎ প্রবাহের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত। শান্ট-উত্তেজিত ডিসি মোটরের তামিল টর্ক এবং ভোল্টেজ সমীকরণগুলো নিম্নরূপ:

সমীকরণ (১)-এ, T তামিল টর্ক প্রতিনিধিত্ব করে; n ঘূর্ণন গতি প্রতিনিধিত্ব করে; Ia আর্মেচার বিদ্যুৎ প্রবাহ প্রতিনিধিত্ব করে; Ra আর্মেচার সার্কিট রেজিস্টেন্স, যা একটি ধ্রুবক; Ea স্প্রিং উৎপাদিত ইলেকট্রোমোটিভ বল প্রতিনিধিত্ব করে; U টার্মিনাল ভোল্টেজ; ΔU কন্টাক্ট ভোল্টেজ ড্রপ, যা একটি ধ্রুবক; ϕ চৌম্বক ফ্লাক্স; Ce ইলেকট্রোমোটিভ বল ধ্রুবক; এবং CT টর্ক সহগ। সমীকরণ (১) অনুযায়ী, আমরা নিম্নলিখিত প্রাপ্ত করতে পারি:

সমীকরণ (২) অনুযায়ী, যখন লোড বিদ্যুৎ প্রবাহ কম, তখন আর্মেচার প্রতিক্রিয়ার ডিম্যাগনাইজিং প্রভাব নগণ্য, তাই চৌম্বক ফ্লাক্স ধ্রুবক হিসেবে বিবেচিত হয়, এবং তামিল টর্ক লোড বিদ্যুৎ প্রবাহের সমানুপাতিক। যখন লোড বিদ্যুৎ প্রবাহ বৃদ্ধি পায়, তখন টর্ক বৃদ্ধি পায় কিন্তু ঘূর্ণন গতি হ্রাস পায়। তবে, উচ্চ লোড বিদ্যুৎ প্রবাহের থেকে ডিম্যাগনাইজিং প্রভাব চৌম্বক ফ্লাক্স হ্রাস করে, যা গতি বৃদ্ধি করে। এই বিপরীত প্রভাবগুলো সাধারণত শান্ট-উত্তেজিত মোটরের গতি হ্রাস করে। চিত্র ১ একটি ডিসি শক্তি-সঞ্চয় মোটরের পরিচালনার সাধারণ বিদ্যুৎ প্রবাহ তরঙ্গ প্রদর্শন করে, যা ৪ পর্যায়ে বিভক্ত।চিত্র ১ একটি ডিসি শক্তি-সঞ্চয় মোটরের পরিচালনার সাধারণ বিদ্যুৎ প্রবাহ তরঙ্গ প্রদর্শন করে, যা ৪ পর্যায়ে বিভক্ত।

পর্যায় ১ (t₀)–(t₁): মোটর স্টার্ট-আপ পর্যায়

t₀ সময়ে, লোড সুইচ ডিস্ট্রিবিউশন টার্মিনাল ইউনিট থেকে একটি বন্ধ সিগনাল পায়, যা কন্ট্রোল মোটরকে লোড সহ স্টার্ট করে। মোটর বিদ্যুৎ প্রবাহ t_st সময়ে স্টার্ট-আপ পিকে উঠে যায়, তারপর দ্রুত হ্রাস পেয়ে স্থিতিশীল পরিচালনায় প্রবেশ করে।

পর্যায় ২ (t₁)–(t₂): মোটর স্থিতিশীল পরিচালনা পর্যায়

মোটর ট্রান্সমিশন গিয়ারকে আইডল করে চালায়। এই পর্যায়ে, মোটর হালকা লোডের অধীনে স্থিতিশীলভাবে পরিচালিত হয়, মোটর বিদ্যুৎ প্রবাহ আয়তন Ia।

পর্যায় ৩ (t₂)–(t₄): স্প্রিং শক্তি-সঞ্চয় পর্যায়

যখন স্প্রিং শক্তি সঞ্চয় করে, তখন মোটরের আউটপুট টর্ক ধীরে ধীরে বৃদ্ধি পায়, t₃ সময়ে সর্বোচ্চ পর্যায়ে পৌঁছায়; এই সময়ে, মোটর বিদ্যুৎ প্রবাহও পর্যায়ের সর্বোচ্চ Im পর্যায়ে পৌঁছায়। তারপর, মোটরের আউটপুট টর্ক ধীরে ধীরে হ্রাস পায়।

পর্যায় ৪ (t₄)–(t₅): মোটর বিদ্যুৎ প্রবাহ বিচ্ছেদ পর্যায়

t₄ সময়ে, স্প্রিং লিমিট সুইচে পৌঁছায়, মোটরের পাওয়ার কাটা পড়ে। মোটর বিদ্যুৎ প্রবাহ দ্রুত হ্রাস পেয়ে t₅ সময়ে 0 পর্যায়ে পৌঁছায়, এবং মোটর পরিচালনা বন্ধ হয়।

২ শক্তি-সঞ্চয় মোটর জ্যামিং দোষ নির্ণয়
২.১ দোষ সিমুলেশন & ডাটা অ্যাকুয়ারিং

একটি জ্যামিং দোষ পরীক্ষা একটি ইলেকট্রিক্যাল ইকুইপমেন্ট ফ্যাক্টরির লোড সুইচে সিমুলেট করা হয় (চিত্র ২(a) এ দেখানো হল)। সুইচটি ডিসঅ্যাসেম্বল করার পর, মোটরের স্থিতিশীল পরিচালনা এবং স্প্রিং শক্তি-সঞ্চয় পর্যায়ে, একটি রকার রিভার্স লকড-রোটার বল প্রয়োগ করে গিয়ার/স্প্রিং জ্যামিং সিমুলেট করা হয়। একটি কাস্টম বিদ্যুৎ প্রবাহ অ্যাকুয়ারিং ডিভাইস (চিত্র ২(b)) ARM STM32F103 চিপ ব্যবহার করে HSTS016L Hall বিদ্যুৎ প্রবাহ ট্রান্সফরমার (DC ইনপুট: 0–30A) থেকে সংকেত সংগ্রহ করে। যেহেতু খোলা সিগনাল লক্ষ্য বিদ্যুৎ প্রবাহ তরঙ্গ বিহীন, এই গবেষণা বন্ধ বিদ্যুৎ প্রবাহ সিগনালে ফোকাস করে।

২.২ তরঙ্গ রেকর্ডিং শুরু অ্যালগরিদম

চিত্র ১ থেকে, কার্যকর সিগনাল তরঙ্গ t₀ থেকে t₅ সময় জানালায় বিস্তৃত, ৪ পর্যায়ে বিভক্ত, বিভিন্ন বিদ্যুৎ প্রবাহ পরিবর্তন সহ। এছাড়াও, ভিন্ন ভিন্ন ড্রাইভ মোটরের মধ্যে সিগনাল আয়তনে বিশেষ পার্থক্য রয়েছে। তাই, সিগনাল তরঙ্গ রেকর্ডিং শুরুর জন্য সহজ বিদ্যুৎ প্রবাহ আয়তন থ্রেশহোল্ড ব্যবহার করা স্পষ্টভাবে অনুপযুক্ত। তাই, এই গবেষণা একটি ইউনিট সময় জানালার মধ্যে বিদ্যুৎ প্রবাহের পরিবর্তন হার K_t এবং গড় মান I_mean হিসাবে শুরুর মানদণ্ড গ্রহণ করে কার্যকর তরঙ্গ রেকর্ডিং অর্জন করে। ইউনিট সময় জানালার বিদ্যুৎ প্রবাহের পরিবর্তন হার:

প্রতিটি সময় জানালার গড় বিদ্যুৎ প্রবাহ:

সমীকরণ (৩) এবং (৪) তে, I_i বিদ্যুৎ প্রবাহ সংকেত; M হল ইউনিট সময় জানালায় নমুনা বিন্দুর সংখ্যা; Δt হল ইউনিট সময় জানালার সময় দৈর্ঘ্য, এবং এই প্রবন্ধে Δt = 0.02s; I₍₁₎ হল ইউনিট সময় জানালার প্রথম নমুনা বিন্দু।

২.৩ সময়-ডোমেইন বৈশিষ্ট্য উত্থাপন

শক্তি-সঞ্চয় মোটরের জ্যামিং দোষ শনাক্ত করার জন্য, কিছু সময়-ডোমেইন সূচক দিয়ে বক্ররেখার প্রকাশমান তথ্য উত্থাপিত হয়। কুর্টোসিস K বিদ্যুৎ প্রবাহ সংকেতের সুষমতা বর্ণনা করতে পারে; রুট মিন স্কোয়ার I_rms বিদ্যুৎ প্রবাহ সংকেতের গড় শক্তি বর্ণনা করতে পারে; স্কিউনেস sk হল পরিসংখ্যান তথ্য বিতরণের দিক এবং বিষমতার পরিমাপ; ফর্ম ফ্যাক্টর sh এবং পিক ফ্যাক্টর C বিদ্যুৎ প্রবাহ তরঙ্গের চূড়ার পরমাণুর পরিমাপ করতে ব্যবহার করা হয়।

র‍্যান্ডম ফরেস্ট (RF) শ্রেণীবিন্যাস অ্যালগরিদম বিভিন্ন ডিসিশন ট্রি সমন্বিত। এর আউটপুট শ্রেণী ব্যক্তিগত ডিসিশন-ট্রি শ্রেণীর মোড দ্বারা নির্ধারিত হয়, যা উচ্চ সঠিকতা, অস্বাভাবিক ডাটার জন্য ভাল সহনশীলতা এবং কম ওভারফিটিং ঝুঁকি বিশিষ্ট।

২.৪ র‍্যান্ডম ফরেস্ট অ্যালগরিদম

RF বুটস্ট্র্যাপ নমুনা (প্রতিস্থাপন নমুনা দিয়ে মূল ডাটাসেট থেকে n নমুনা সেট গঠন) এবং Bagging ভোটিং উপর নির্ভর করে। Bagging Bootstrap দিয়ে n ট্রেনিং সেট তৈরি করে, প্রতিটি একটি স্বাধীন দুর্বল শ্রেণীবিন্যাসকারী প্রশিক্ষণ দেয়। চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত দুর্বল-শ্রেণীবিন্যাসকারী আউটপুটের ভোটিং থেকে আসে, বেশিরভাগ ভোট ফলাফল হিসাবে গণ্য হয়।

RF CART ডিসিশন ট্রি (বাইনারি ট্রি যা মূল থেকে শীর্ষ দিকে বিভাজন করে, Gini সূচক বিভাজনের জন্য সর্বনিম্ন, সূত্র (৫)) ব্যবহার করে। লিউ মিন এবং অন্যান্যদের মতে ১০০টি ডিসিশন ট্রি শ্রেণীবিন্