Oorsig van foutdiagnosemetodes vir hoogspannings AC-skringbreekers
1. Watter karakteristieke parameters het die spoelstroomwaaier in hoëspanningskruisverbinders se bedieningstoestelle? Hoe word hierdie karakteristieke parameters uit die oorspronklike spoelstroomsignaal onttrek?
Antwoord: Die karakteristieke parameters van die spoelstroomwaaier in hoëspanningskruisverbinders se bedieningstoestelle kan die volgende insluit:
Stabilasiepiekstroom: Die maksimum stabilasiestroomwaarde in die elektromagnetiese spoelwaaier, wat die posisie verteenwoordig waar die elektromagnetiese kern beweeg en kortliks by sy grenspunt bly.
Duur: Die duur van die elektromagnetiese spoelstroomwaaier, wat tipies van 'n dozyn tot meer as honderd millisekondes reik.
Opstygtyd voor kernaktivering: Die tyd wat nodig is vir die stroomwaaier om van nul na die eerste piekstroom te styg.
Afvaltyd: Die tyd wat nodig is vir die stroomwaaier om van die eerste piekstroom terug na die tweede dal te val. Dit stem ooreen met die tyd wanneer die armatuurplunger begin beweeg, die uitslaanmechanisme raak, en dit na die elektromagnetiese armatuur se grenspunt dryf.
Waaivorm: Die algemene vorm van die waaier, soos enkelimpuls, meervoudige impulse, of periodieke waaier.
Frequentie: As die waaier periodiek is, is sy frequentie 'n belangrike parameter.
Om hierdie karakteristieke parameters uit die oorspronklike spoelstroomsignaal te onttrek, word die volgende stappe tipies vereis:
Monstername: Gebruik geskikte monsternameapparatuur met 'n voldoende monsternemingkoers om die spoelstroom kontinu te monster en die sein na digitale vorm om te skakel.
Filtering: Filter die gemonsterde data om hoëfrekwensie-gedruis te verwyder vir beter identifikasie van waaiekenmerke.
Piekdeteksie: Vind die maksimumwaarde uit die gefilterde sein om die piekstroom te bepaal.
Duurbepaling: Bereken die duur deur die tydpunte te vind waar die waaier begin en eindig by nulstroom.
Opstygtyd en afvaltydmeting: Bereken die opstygtyd en afvaltyd deur die tydpunte vanaf nulstroom tot piekstroom en van piekstroom terug na nulstroom, onderskeidelik, te vind.
Vormanalise: Gebruik wiskundige metodes of waaipassingstegnieke om die waaivorm te analiseer.
Frequentie-analise: As die waaier periodiek is, gebruik Fourier-transformasie of outokorrelasiefunksie om die frequentie te beraam.
Hierdie stappe vereis tipies seinverwerking en data-analise-instrumente (soos MATLAB, Python se NumPy en SciPy biblioteke, ens.). Die onttrekkings van hierdie karakteristieke parameters help om die prestasie van hoëspanningskruisverbinders se bedieningstoestelle te moniteer en te analiseer. Let daarop dat geskikte veiligheidsmaatreëls moet geneem word wanneer met hoëspanningsstrome gewerk word om ongevallelektriese skok of ander gevaars te voorkom.
2. Watter algoritmes kan gebruik word om karakteristieke parameters soos piek- en dalamplitudes en hul ooreenkomstige tydpunte uit spoelstroomwaaiers te onttrek? Noem hulle spesifiek.
Antwoord: Om karakteristieke parameters soos piek- en dalamplitudes en hul ooreenkomstige tydpunte uit spoelstroomwaaiers te onttrek, kan verskeie seinverwerking- en analise-algoritmes gebruik word. Waaiverdeling en segment-bystand-vergelyking kan gebruik word om karakteristieke parameters te verkry. Die volgende is sommige algemeen gebruikte algoritmes en metodes:
Piekdeteksiealgoritmes: Hierdie algoritmes kan pieke in waaie detekteer, insluitend maksimumpieke en minimumdale. Algemene algoritmes sluit in die drempelmetode, glijvenstermetode, gradiëntgebaseerde metodes, ens.
Nulpuntdeteksiealgoritmes: Hierdie algoritmes kan oorgangs in waaie van positief na negatief of van negatief na positief detekteer, tipies saam met piek- en dal-deteksie gebruik.
Fourier-transformasie: Kan die spoelstroomwaaier na die frekwensiedomein omskakel, piek- en dal-inligting in die frekwensiedomein onttrek, en dan deur inverse transformasie terug na die tyddomein kaart om tydinligting te verkry.
Integrering- en differensiasiealgoritmes: Integrering kan gebruik word om waaiamplitude te beraam, terwyl differensiasie gebruik kan word om die helling van pieke en dale te beraam, en dus hul tydpunte af te lei.
Waaipassing: Deur waaimodelle soos Gauss-modelle, S-krommes, ens. te pas, om die posisies en amplitudes van pieke en dale te beraam. Aanpassing van teoretiese parameters van elektromagniete om spoelstroomwaaie te genereer wat kontinu na werklike meetdata nader, waardoor waaikenmerke van werklike spoelstromee van teoretiese parameters verkry word.
Vensteranalise: Verdeel die waaier in klein vensters en onttrek karakteristieke parameters binne elke venster om veranderinge in pieke en dale te vang.
Afwysinggebaseerde metodes: Bereken die afwysing van die waaier om die posisies van pieke en dale te vind; punte waar die afwysing nul word, is ekstremumpunte.
Hierdie algoritmes kan afsonderlik of in kombinasie gebruik word, met die spesifieke keuse wat afhang van die aard van die golfvorm en die vereistes van die spesifieke toepassing. In praktiese toepassings word gewoonlik domeinkennis en data-analise-instrumente gekombineer om akkurate uittreksels van karakteristieke parameters uit spoelstroomgolfvorms te verseker.
3. Watter karakteristieke parameters het die trillingsversnellingsteken van hoëspanningskringbreekers se bedieningsmekanisme tydens oop- en toebediening? Hoe om hierdie karakteristieke parameters uit die gemeetde meganiese trillingstekens van hoëspanningskringbreekers uit te trek?
Antwoord: Die trillingsversnellingsteken van hoëspanningskringbreekers se bedieningsmekanisme tydens oop- en toebediening mag baie karakteristieke parameters bevat wat belangrike inligting oor mekanisme-prestasie en -toestand gee. Die volgende is moontlike karakteristieke parameters en metodes om hulle uit te trek:
Piekversnelling: Die maksimum versnellingswaarde in die trillingsteken, gewoonlik uitgedruk in g-eenhede (gravitasieversnelling).
Duur: Die duur van die trillinggebeurtenis, gewoonlik in millisecondes of sekondes.
Frequentiekomponente: Deur Fourier-transformasie of vinnige Fourier-transformasie (FFT) en ander spektrale analise-metodes, kan frequentiekomponente in die trillingsteken uitgetrek word om die voorkoms van enige frequentiekomponente te identifiseer.
Trillingsamplitude: Die amplitude van die trillingsteken, wat as die afstand van piek tot nul uitgedruk kan word.
Piek-na-piek waarde: Die trillingsamplitude van 'n volledige siklus in die trillingsteken, gewoonlik gebruik om periodieke trillinge te identifiseer.
Aantal pulse: Vir multi-puls trillinge, kan die aantal pulse binne 'n gegewe tydperk bereken word.
Vorm van versnellingsteken: Die teken van die trilling kan gebruik word om die begin, einde en duur van trilling te analiseer.
Hoogfrequentiekomponente: Identifiseer hoogfrequentie trillingkomponente, wat moontlik onstabiele of beskadigde mekanismes aan dui.
Om hierdie karakteristieke parameters uit te trek, word die volgende stappe tipies benodig:
Trillingstekenverwerving: Gebruik gepaste sensore (soos versnellingmeters) om trillingstekens van die bedieningsmekanisme van die hoëspanningskringbreekers te versamel.
Tekenverdigiting: Skakel die analoog trillingsteken oor na digitale vorm vir verdere analise.
Filtering en ontruismaking: Filter en ontruim die trillingsteken om ruis te verwyder en die tekenkwaliteit te verbeter.
Kenmerkuittrekking: Gebruik tekenuitwerkingsinstrumente (soos FFT) en trillingsanalise-metodes om die bogenoemde karakteristieke parameters uit te trek. Trillingstekens word met behulp van Fourier-transformasie omgevorm; tekens van verskillende frekwensies word op verskillende tye oorlê om versnellings-trillingsteke te genereer wat die werklike trillingkurwe benader, en kenmerke van werklike data van teoretiese data verkry.
Data-analise: Analiseer die uitgetrokke karakteristieke parameters om prestasieprobleme of anomalië in die mekanisme te identifiseer.
Analise van hierdie karakteristieke parameters kan gebruik word om die gesondheidstoestand van hoëspanningskringbreekers te moniteer, potensiële foute te identifiseer, en onderhoudsmaatreëls te neem om hul regte funksionering te verseker. Trillingsmonitering is tipies 'n belangrike taak in ingenieurswese wat toerustingbetroubaarheid en lewenstyl kan verbeter.
4. Watter algoritmes kan gebruik word om karakteristieke parameters uit die meganiese trillingsversnellingstekens tydens hoëspanningskringbreekoperasies uit te trek?
Antwoord: Wanneer karakteristieke parameters uit die meganiese trillingsversnellingstekens tydens hoëspanningskringbreekoperasies uitgetrek word, kan verskeie tekenuitwerkings- en analise-algoritmes gebruik word. Die volgende is sommige algemeen gebruikte algoritmes en metodes:
Piekdeteksie-algoritmes: Hierdie algoritmes kan pieke in trillingstekens detekteer, insluitend maksimum trillingsversnellingpieke. Algemene algoritmes sluit die drempelmetode, glijwindu-metode, gradiënt-gebaseerde metodes, ens. in.
Spektrale analise: Fourier-transformasie of vinnige Fourier-transformasie (FFT) kan gebruik word om die trillingsteken na die frekwensiedomein om te skakel en frequentiekomponente en amplitudewaardes van die trilling uit te trek.
Trillingsenergie: Beraam die trillingsenergie deur die kwadraat van die trillingsteken te integreer, en kry dus inligting oor die totale energie van die trilling.
Trillingsfrekwensie: Beraam die hoof frekwensiekomponente van die trilling deur spektrale analise of outokorrelasiefunksies te gebruik, om die frekwensiekenmerke van die trilling te identifiseer.
Trillingsamplitude: Kwantifiseer die grootte van die trilling deur die amplitude van die trillingsteken te bereken.
Piek-na-piek waarde: Die trillingsamplitude van 'n volledige trillingsiklus in die trillingsteken, gewoonlik gebruik om periodieke trillinge te identifiseer.
Aantal pulse: Vir multi-puls trillinge, kan die aantal pulse binne 'n gegewe tydperk bereken word.
Vorm van trillingsteken: Die teken van die trilling kan gebruik word om die begin, einde en duur van trilling te analiseer.
Piektyd: Bereken die tydpunt wanneer die trillingpiek voorkom om die tydsbeplanning van trillingsgebeure te identifiseer.
Hierdie algoritmes kan individueel of in kombinasie gebruik word, met die spesifieke keuse afhangende van die aard van die trillingsignaal en die vereistes van die spesifieke toepassing. In praktiese toepassings word gewoonlik domeinkennis en data-analise-instrumente gekombineer om akkurate uittreksels van karakteristieke parameters uit die mekaniese trillingversnellingssignalen van hoogspanningskringafbreekers te verseker, om die prestasie en gesondheidstoestand van die toerusting te moniteer.
5. Hoe om die piek en piektyd van trillingenergiesignalen uit te trek?
Antwoord: Om die piek en piektyd van trillingenergiesignalen uit te trek, kan jy signaalverwerking- en analisemetodes gebruik. Die volgende is 'n algemene metode:
Piekuittrekking van trillingenergiesignalen:
a. Gladstel die trillingenergiesignaal: Pas gemiddelde filtering of ander gladstellingsmetodes toe om geraas in die signaal te verminder, dit maak dit makliker om pieke te ontdek.
b. Vind piekpunte: Voer piekdeteksie op die gladgestelde signaal uit, tipies deur die volgende stappe:
c. Reken piekamplitudes in: Bepaal die amplituud van die trillingenergiesignaal by elke piekpunt.
Bereken die eerste afgeleide of verskil van die signaal om ekstreempunte in die signaal te vind (punte waar die gradiënt nul word).
Gebruik drempelwaardes of ander voorwaardes om piekpunte te filtrateer, klein fluktuasies buite sluit.
Piektyduitrekking:
-
Reken piekmomente in: Vir elke gedekte piekpunt, reken sy posisie op die tydas in, d.w.s. die tydmoment van die piek.
Gebruik tydinligting: Die tydinligting van die piekmomente kan gebruik word om die voorkoms van elke piek voor te stel, tipies in millisekondes of sekondes.
Let daarop dat die spesifieke metodes vir die uittrekkings van pieke en piektydens kan varieer afhangende van die kenmerke van die signaal. Daarbenewens sal die graad van signaalgladstelling en geraasnivo ook die piekdeteksie beïnvloed. Jy kan signaalverwerking-instrumente soos NumPy en SciPy biblioteke in Python, asook piekdeteksiealgoritmes soos drempelmetode, gradiëntmetode, of skyfvenstermetode gebruik om hierdie stappe uit te voer. In praktiese toepassings mag jy moontlik algoritmeparameters moet aanpas om aan spesifieke trillingsignaalvereistes aan te pas.
6. Watter kenmerkparameters het die klanksignaal tydens oop- en toeoperasies van hoogspanningskringafbreekers? Hoe om hierdie parameters uit te trek om latentefekte in hoogspanningskringafbreekers te ontleed en diagnoseer?
Antwoord: Die klanksignaal tydens oop- en toeoperasies van hoogspanningskringafbreekers mag sekere kenmerkparameters bevat wat gebruik word om die prestasie en gesondheidstoestand van die toerusting te ontleed en diagnoseer. Die volgende is moontlike klanksignaalkenmerkparameters en metodes om hulle uit te trek:
Klankamplitude: Die amplitude of volume van die klanksignaal, tipies uitgedruk in desibels (dB).
Klankfrekwensie: Die frekwensiekomponente van die klanksignaal, gebruik om die toon of frekwensiebereik van die klank te identifiseer.
Klankduur: Die duur van die klangevent, tipies in millisekondes of sekondes.
Klankgolfvorm: Die golfvorm van die klanksignaal, gebruik om die begin, einde en duur van die klank te analiseer.
Klankspektrogram: 'n Spektrale analisegrafiek van die klanksignaal, gebruik om die voorkoms en veranderinge van frekwensiekomponente te identifiseer.
Aantal pulseringe: Vir meervoudige klankpulseringe, kan die aantal pulseringe binne 'n gegewe tydperk bereken word.
Klankkenmerke: Gebruik klankanalisetools om klankkenmerke, soos energie, spektrale gemiddeld, pieke, ens., van geluidssignalen uit te trek.
Om hierdie kenmerkparameters uit te trek, kan die volgende stappe uitgevoer word:
Klanksignaalverwerving: Gebruik gepaste mikrofone of sensore om klanksignalen tydens oop- en toeoperasies van hoogspanningskringafbreekers te versamel.
Signaal digitalisering: Skakel die analoog klanksignaal oor na digitale vorm vir analise.
Klanksignaalverwerking: Filtreer en verwyder geraas van die klanksignaal om geraas te elimineer en die signalkwaliteit te verbeter.
Kenmerkuittrekkings: Gebruik audio-signaalverwerkingsinstrumente en -algoritmes om die bogenoemde kenmerkparameters uit te trek, soos spektraalanalise, golfvormanalise, ens.
Data-analise: Analiseer die uitgetrokke kenmerkparameters om abnormaliteite of prestasieprobleme in die klanksignaal te identifiseer.
Deur klanksignalen te moniteer en te analiseer, kan latentefekte in hoogspanningskringafbreekers geïdentifiseer word, soos abnormaliteite in klank, meganiese probleme, of ander abnormaliteite in operasie. Dit help om toerustingmislukkings te voorkom en onderhoudsmaatreëls te neem om die betroubaarheid en veiligheid van hoogspanningskringafbreekers te verseker.
