Übersicht der Defekt-Diagnosemethoden für Hochspannungs-Wechselstrom-Schaltgeräte
1. Was sind die charakteristischen Parameter des Spulenstromverlaufs in Betriebsmechanismen von Hochspannungsschaltgeräten? Wie können diese charakteristischen Parameter aus dem ursprünglichen Spulenstromsignal extrahiert werden?
Antwort: Die charakteristischen Parameter des Spulenstromverlaufs in Betriebsmechanismen von Hochspannungsschaltgeräten können die folgenden umfassen:
Stromspitze im stationären Zustand: Der maximale Stromwert im stationären Zustand des Elektromagneten-Spulenverlaufs, der die Position darstellt, an der der Kern des Elektromagneten bewegt wird und kurzzeitig an seiner Endposition verweilt.
Dauer: Die Dauer des Elektromagneten-Spulenstromverlaufs, normalerweise zwischen einigen Dutzend und über hundert Millisekunden.
Anstiegszeit vor der Aktivierung des Kerns: Die Zeit, die benötigt wird, damit das Stromsignal vom Nullpunkt bis zum ersten Spitzenwert ansteigt.
Abfallzeit: Die Zeit, die benötigt wird, damit das Stromsignal vom ersten Spitzenwert zurück zum zweiten Tiefpunkt fällt. Dies entspricht der Zeit, wenn der Armaturbolzen beginnt sich zu bewegen, den Auslösemechanismus trifft und ihn zur Endposition des Elektromagnetkerns treibt.
Wellenform: Die gesamte Form der Wellenform, wie z.B. Einzelpuls, Mehrfachpulse oder periodische Wellenform.
Frequenz: Ist die Wellenform periodisch, so ist ihre Frequenz ein wichtiger Parameter.
Um diese charakteristischen Parameter aus dem ursprünglichen Spulenstromsignal zu extrahieren, sind in der Regel die folgenden Schritte erforderlich:
Abtastung: Verwenden Sie geeignete Abtastvorrichtungen mit ausreichender Abtastrate, um den Spulenstrom kontinuierlich abzutasten und das Signal in digitale Form zu konvertieren.
Filterung: Filtern Sie die abgetasteten Daten, um hochfrequente Rauschen zu entfernen, um eine bessere Identifizierung der Wellenformmerkmale zu ermöglichen.
Spitzenwertdetektion: Finden Sie den maximalen Wert aus dem gefilterten Signal, um den Spitzenstrom zu bestimmen.
Dauermessung: Berechnen Sie die Dauer, indem Sie die Zeitpunkte ermitteln, an denen die Wellenform bei Nullstrom beginnt und endet.
Messung der Anstiegs- und Abfallzeit: Berechnen Sie die Anstiegs- und Abfallzeit, indem Sie die Zeitpunkte von Nullstrom bis zum Spitzenstrom und vom Spitzenstrom zurück zum Nullstrom ermitteln.
Formanalyse: Verwenden Sie mathematische Methoden oder Wellenanpassungstechniken, um die Wellenform zu analysieren.
Frequenzanalyse: Ist die Wellenform periodisch, verwenden Sie Fouriertransformation oder Autokorrelationsfunktion, um die Frequenz zu schätzen.
Diese Schritte erfordern in der Regel Signalebearbeitungs- und Datenanalysetools (wie MATLAB, Python's NumPy und SciPy-Bibliotheken usw.). Das Extrahieren dieser charakteristischen Parameter hilft, die Leistung von Betriebsmechanismen von Hochspannungsschaltgeräten zu überwachen und zu analysieren. Beachten Sie, dass bei der Handhabung von Hochspannungsströmen geeignete Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden müssen, um ungewollte elektrische Schläge oder andere Gefahren zu vermeiden.
2. Welche Algorithmen können verwendet werden, um charakteristische Parameter wie Spitzen- und Tiefenamplituden sowie deren entsprechende Zeitpunkte aus Spulenstromwellenformen zu extrahieren? Bitte listen Sie sie spezifisch auf.
Antwort: Um charakteristische Parameter wie Spitzen- und Tiefenamplituden sowie deren entsprechende Zeitpunkte aus Spulenstromwellenformen zu extrahieren, können verschiedene Signalverarbeitungs- und Analysealgorithmen eingesetzt werden. Wellensegmentierung und Segment-für-Segment-Vergleiche können verwendet werden, um charakteristische Parameter zu erhalten. Die folgenden sind einige häufig verwendete Algorithmen und Methoden:
Spitzenwertdetektionsalgorithmen: Diese Algorithmen können Spitzen in Wellenformen detektieren, einschließlich maximaler Spitzen und minimaler Tiefen. Gängige Algorithmen umfassen die Schwellenwertmethode, die gleitende Fenstermethode, gradientenbasierte Methoden usw.
Nullübergangsdetektionsalgorithmen: Diese Algorithmen können Übergänge in Wellenformen von positiv zu negativ oder von negativ zu positiv detektieren, normalerweise zusammen mit Spitzen- und Tiefendetektion verwendet.
Fouriertransformation: Kann den Spulenstromverlauf in den Frequenzbereich transformieren, Spitzen- und Tiefeninformationen im Frequenzbereich extrahieren und dann durch Rücktransformation ins Zeitbereich Zeitinformationen gewinnen.
Integrations- und Differenzierungsalgorithmen: Integration kann verwendet werden, um die Amplitude der Wellenform zu schätzen, während Differentiation verwendet werden kann, um die Steigung von Spitzen und Tiefen zu schätzen und daraus deren Zeitpunkte abzuleiten.
Wellenanpassung: Durch Anpassen von Wellenformmodellen, wie Gauß-Modelle, S-Kurven usw., um die Positionen und Amplituden von Spitzen und Tiefen zu schätzen. Theoretische Parameter von Elektromagneten anpassen, um Spulenstromwellenformen zu generieren, die sich kontinuierlich den tatsächlichen Messdaten annähern, um so die charakteristischen Parameter der tatsächlichen Spulenströme aus theoretischen Parametern zu gewinnen.
Fensteranalyse: Die Wellenform in kleine Fenster segmentieren und charakteristische Parameter innerhalb jedes Fensters extrahieren, um Änderungen von Spitzen und Tiefen zu erfassen.
Ableitungs-basierte Methoden: Berechnen Sie die Ableitung der Wellenform, um die Positionen von Spitzen und Tiefen zu finden; Punkte, an denen die Ableitung null wird, sind Extremwerte.
Diese Algorithmen können einzeln oder in Kombination verwendet werden, wobei die spezifische Wahl von der Natur des Wellenforms und den Anforderungen der spezifischen Anwendung abhängt. In praktischen Anwendungen werden in der Regel domänenspezifisches Wissen und Datenanalysewerkzeuge kombiniert, um eine genaue Extraktion von charakteristischen Parametern aus den Spulenstromwellenformen sicherzustellen.
3. Welche charakteristischen Parameter hat das Vibrationsbeschleunigungssignal der Betriebsmechanismen von Hochspannungsschaltgeräten während der Öffnungs- und Schließvorgänge? Wie lassen sich diese charakteristischen Parameter aus den gemessenen mechanischen Vibrationsignalen von Hochspannungsschaltgeräten extrahieren?
Antwort: Das Vibrationsbeschleunigungssignal der Betriebsmechanismen von Hochspannungsschaltgeräten während der Öffnungs- und Schließvorgänge kann viele charakteristische Parameter enthalten, die wichtige Informationen über die Leistung und den Zustand des Mechanismus liefern. Die folgenden sind einige mögliche charakteristische Parameter und Methoden, um sie zu extrahieren:
Maximale Beschleunigung: Der maximale Beschleunigungswert im Vibrationsignal, normalerweise in g-Einheiten (Gravitationsbeschleunigung) angegeben.
Dauer: Die Dauer des Vibrationsevents, normalerweise in Millisekunden oder Sekunden.
Frequenzkomponenten: Durch Fourier-Transformation oder schnelle Fourier-Transformation (FFT) und andere Spektralanalysemethoden können Frequenzkomponenten im Vibrationsignal extrahiert werden, um das Auftreten bestimmter Frequenzkomponenten zu identifizieren.
Vibrationsamplitude: Die Amplitude des Vibrationsignals, die als Abstand vom Maximum bis zum Nullpunkt angegeben werden kann.
Spitzenwert-Peak-to-Peak: Die Vibrationsamplitude eines vollständigen Zyklus im Vibrationsignal, normalerweise zur Identifikation periodischer Vibrationen verwendet.
Anzahl der Impulse: Bei mehrfachen Impuls-Vibrationen kann die Anzahl der Impulse innerhalb eines bestimmten Zeitraums berechnet werden.
Form des Beschleunigungsprofils: Das Profil des Vibrationsignals kann verwendet werden, um den Beginn, das Ende und die Dauer der Vibration zu analysieren.
Hochfrequente Komponenten: Identifizierung hochfrequenter Vibrationselemente, die auf Instabilität oder Schäden des Mechanismus hinweisen könnten.
Um diese charakteristischen Parameter zu extrahieren, sind in der Regel die folgenden Schritte erforderlich:
Erfassung des Vibrationsignals: Verwenden geeigneter Sensoren (wie Beschleunigungsmesser), um Vibrationsignale vom Betriebsmechanismus des Hochspannungsschaltgeräts zu erfassen.
Digitalisierung des Signals: Konvertieren des analogen Vibrationsignals in digitale Form für die nachfolgende Analyse.
Filterung und Rauschunterdrückung: Filtern und Entrauschung des Vibrationsignals, um Rauschen zu beseitigen und die Signalgüte zu verbessern.
Merkmalsextraktion: Verwenden von Signalverarbeitungswerkzeugen (wie FFT) und Vibrationanalysemethoden, um die oben genannten charakteristischen Parameter zu extrahieren. Vibrationsignale werden mithilfe der Fourier-Transformation transformiert; Signale unterschiedlicher Frequenzen werden zu verschiedenen Zeiten überlagert, um Beschleunigungs-Vibrationsprofile zu erzeugen, die dem tatsächlichen Vibrationsprofil entsprechen, und charakteristische Parameter realer Daten aus theoretischen Daten zu erhalten.
Datenanalyse: Analysieren der extrahierten charakteristischen Parameter, um Leistungsprobleme oder Unregelmäßigkeiten im Mechanismus zu identifizieren.
Die Analyse dieser charakteristischen Parameter kann dazu verwendet werden, den Gesundheitszustand von Hochspannungsschaltgeräten zu überwachen, potenzielle Ausfälle zu identifizieren und Wartungsmaßnahmen zu ergreifen, um deren ordnungsgemäße Funktion sicherzustellen. Vibrationsoverwachung ist in der Regel eine wichtige Aufgabe im Ingenieurwesen, die die Zuverlässigkeit und Lebensdauer von Ausrüstungen verbessern kann.
4. Welche Algorithmen können verwendet werden, um charakteristische Parameter aus den mechanischen Vibrationsbeschleunigungssignalen während des Betriebs von Hochspannungsschaltgeräten zu extrahieren?
Antwort: Bei der Extraktion von charakteristischen Parametern aus den mechanischen Vibrationsbeschleunigungssignalen während des Betriebs von Hochspannungsschaltgeräten können verschiedene Signalverarbeitungs- und Analysealgorithmen verwendet werden. Die folgenden sind einige häufig verwendete Algorithmen und Methoden:
Peak-Erkennungsalgorithmen: Diese Algorithmen können Peaks im Vibrationsignal erkennen, einschließlich maximaler Vibrationsbeschleunigungspeaks. Gängige Algorithmen umfassen die Schwellenwertmethode, die gleitende Fenstermethode, gradientenbasierte Methoden usw.
Spektralanalyse: Fourier-Transformation oder schnelle Fourier-Transformation (FFT) können verwendet werden, um das Vibrationsignal in den Frequenzbereich zu konvertieren und Frequenzkomponenten und Amplitudeninformationen der Vibration zu extrahieren.
Vibrationenergie: Schätzung der Vibrationenergie durch Integration des Quadrats des Vibrationsignals, um Informationen über die gesamte Energie der Vibration zu erhalten.
Vibrationsfrequenz: Schätzung der Hauptfrequenzkomponenten der Vibration mittels Spektralanalyse oder Autokorrelationsfunktionen, um die Frequenzcharakteristika der Vibration zu identifizieren.
Vibrationsamplitude: Quantifizierung der Größe der Vibration durch Berechnung der Amplitude des Vibrationsignals.
Spitzenwert-Peak-to-Peak: Die Vibrationsamplitude eines vollständigen Vibrationszyklus im Vibrationsignal, normalerweise zur Identifikation periodischer Vibrationen verwendet.
Anzahl der Impulse: Bei mehrfachen Impuls-Vibrationen kann die Anzahl der Impulse innerhalb eines bestimmten Zeitraums berechnet werden.
Form des Vibrationsprofils: Das Profil des Vibrationsignals kann verwendet werden, um den Beginn, das Ende und die Dauer der Vibration zu analysieren.
Höchstwertzeitpunkt: Schätzen Sie den Zeitpunkt, an dem der Vibrationsspitzenwert auftritt, um den Zeitpunkt von Vibrationsereignissen zu identifizieren.
Diese Algorithmen können einzeln oder in Kombination verwendet werden, wobei die spezifische Wahl von der Natur des Vibrationssignals und den Anforderungen der spezifischen Anwendung abhängt. In der Praxis werden in der Regel Fachwissen und Datenanalysetools kombiniert, um eine genaue Extraktion der charakteristischen Parameter aus den mechanischen Vibrationbeschleunigungssignalen von Hochspannungsschaltgeräten sicherzustellen, um die Leistung und den Gesundheitszustand der Ausrüstung zu überwachen.
5. Wie extrahiert man den Spitzenwert und den Spitzenwertzeitpunkt von Vibrationsenergiesignalen?
Antwort: Um den Spitzenwert und den Spitzenwertzeitpunkt von Vibrationsenergiesignalen zu extrahieren, können Signalverarbeitungs- und Analysemethoden verwendet werden. Folgendes ist eine allgemeine Methode:
Extraktion des Spitzenwerts von Vibrationsenergiesignalen:
a. Glätten des Vibrationsenergiesignals: Wenden Sie Durchschnittsfilter oder andere Glättungsmethoden an, um das Rauschen im Signal zu reduzieren und die Erkennung von Spitzenwerten zu erleichtern.
b. Finden von Spitzenpunkten: Führen Sie eine Spitzenwerterkennung am geglätteten Signal durch, meistens durch die folgenden Schritte:
c. Aufzeichnen der Spitzenamplituden: Bestimmen Sie die Amplitude des Vibrationsenergiesignals an jedem Spitzenpunkt.
Berechnen Sie die erste Ableitung oder Differenz des Signals, um Extremwerte im Signal zu finden (Punkte, an denen die Steigung Null wird).
Verwenden Sie Schwellenwerte oder andere Bedingungen, um Spitzenpunkte herauszufiltern und kleine Fluktuationen auszuschließen.
Extraktion der Spitzenwertzeit:
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Aufzeichnen der Spitzenmomente: Für jeden erkannten Spitzenpunkt notieren Sie seine Position auf der Zeitachse, d. h. den Zeitpunkt des Spitzenwerts.
Verwenden von Zeitinformationen: Die Zeitinformationen der Spitzenmomente können verwendet werden, um den Auftretenszeitpunkt jedes Spitzenwerts darzustellen, meist in Millisekunden oder Sekunden.
Beachten Sie, dass die spezifischen Methoden zur Extraktion von Spitzenwerten und Spitzenwertzeiten je nach den Eigenschaften des Signals variieren können. Darüber hinaus beeinflussen auch der Grad der Signalglättung und das Rauschenniveau die Spitzenwerterkennung. Sie können Signalverarbeitungstools wie die NumPy- und SciPy-Bibliotheken in Python sowie Spitzenwerterkennungsalgorithmen wie die Schwellenwertmethode, die Gradientenmethode oder die gleitende Fenstermethode verwenden, um diese Schritte durchzuführen. In der Praxis müssen Sie möglicherweise die Algorithmusparameter anpassen, um sie an die spezifischen Anforderungen des Vibrationssignals anzupassen.
6. Welche charakteristischen Parameter hat das Schallsignal während der Öffnungs- und Schließvorgänge von Hochspannungsschaltgeräten? Wie kann man diese Parameter extrahieren, um latente Defekte in Hochspannungsschaltgeräten zu analysieren und zu diagnostizieren?
Antwort: Das Schallsignal während der Öffnungs- und Schließvorgänge von Hochspannungsschaltgeräten kann einige charakteristische Parameter enthalten, die zur Analyse und Diagnose der Ausrüstungsleistung und -gesundheit verwendet werden können. Folgende sind einige mögliche charakteristische Parameter des Schallsignals und Methoden, um sie zu extrahieren:
Schallamplitude: Die Amplitude oder Lautstärke des Schallsignals, normalerweise in Dezibel (dB) angegeben.
Schallfrequenz: Die Frequenzkomponenten des Schallsignals, die verwendet werden, um den Ton oder den Frequenzbereich des Schalls zu identifizieren.
Schalldauer: Die Dauer des Schallevents, normalerweise in Millisekunden oder Sekunden.
Schallwellenform: Die Wellenform des Schallsignals, die verwendet wird, um den Beginn, das Ende und die Dauer des Schalls zu analysieren.
Schallspektrum: Ein Spektralanalysegraph des Schallsignals, der verwendet wird, um das Auftreten und die Veränderungen der Frequenzkomponenten zu identifizieren.
Anzahl der Impulse: Bei mehreren Schallimpulsen kann die Anzahl der Impulse innerhalb eines bestimmten Zeitraums berechnet werden.
Schallmerkmale: Verwenden Sie Schallanalysetools, um Schallmerkmale wie Energie, spektraler Mittelwert, Spitzenwerte usw. von Audiosignalen zu extrahieren.
Um diese charakteristischen Parameter zu extrahieren, können folgende Schritte durchgeführt werden:
Erwerb des Schallsignals: Verwenden Sie geeignete Mikrofone oder Sensoren, um Schallsignale während der Öffnungs- und Schließvorgänge von Hochspannungsschaltgeräten zu erfassen.
Digitalisierung des Signals: Konvertieren Sie das analoge Schallsignal in digitale Form für die Analyse.
Verarbeitung des Schallsignals: Filtern und Entrauschen Sie das Schallsignal, um Rauschen zu beseitigen und die Signalgüte zu verbessern.
Merkmalsextraktion: Verwenden Sie Audiosignalverarbeitungstools und -algorithmen, um die oben genannten charakteristischen Parameter zu extrahieren, wie z. B. Spektralanalyse, Wellenformanalyse usw.
Datenanalyse: Analysieren Sie die extrahierten charakteristischen Parameter, um Abnormalitäten oder Leistungsprobleme im Schallsignal zu identifizieren.
Durch das Überwachen und Analysieren von Schallsignalen können latente Defekte in Hochspannungsschaltgeräten identifiziert werden, wie z. B. ungewöhnliche Geräusche, mechanische Probleme oder andere ungewöhnliche Operationen. Dies hilft, Ausrüstungsfehler zu verhindern und Wartungsmaßnahmen zu ergreifen, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit von Hochspannungsschaltgeräten zu gewährleisten.
