Visión general de los métodos de diagnóstico de defectos para interruptores de circuito de corriente alterna de alta tensión
1. ¿Cuáles son los parámetros característicos de la forma de onda de la corriente del bobinado en los mecanismos de operación de interruptores de alta tensión? ¿Cómo se extraen estos parámetros característicos de la señal original de corriente del bobinado de disparo?
Respuesta: Los parámetros característicos de la forma de onda de la corriente del bobinado en los mecanismos de operación de interruptores de alta tensión pueden incluir lo siguiente:
Corriente pico en estado estacionario: El valor máximo de corriente en estado estacionario en la forma de onda del bobinado electromagnético, que representa la posición donde el núcleo del electroimán se mueve y se detiene brevemente en su posición límite.
Duración: La duración de la forma de onda de la corriente del bobinado electromagnético, que generalmente oscila entre una docena y más de un centenar de milisegundos.
Tiempo de subida antes de la activación del núcleo: El tiempo necesario para que la forma de onda de corriente ascienda desde cero hasta la primera corriente pico.
Tiempo de caída: El tiempo necesario para que la forma de onda de corriente descienda desde la primera corriente pico hasta el segundo valle. Esto corresponde al tiempo en que el émbolo del armazón comienza a moverse, golpea el mecanismo de disparo y lo impulsa hasta la posición límite del armazón del electroimán.
Forma de la onda: La forma general de la onda, como pulso único, múltiples pulsos o onda periódica.
Frecuencia: Si la onda es periódica, su frecuencia es un parámetro importante.
Para extraer estos parámetros característicos de la señal original de corriente del bobinado de disparo, generalmente se requieren los siguientes pasos:
Muestreo: Utilizar equipos de muestreo adecuados con una tasa de muestreo suficiente para muestrear continuamente la corriente del bobinado y convertir la señal a forma digital.
Filtrado: Filtrar los datos muestreados para eliminar el ruido de alta frecuencia y facilitar la identificación de las características de la onda.
Detección de picos: Encontrar el valor máximo de la señal filtrada para determinar la corriente pico.
Medición de la duración: Calcular la duración detectando los puntos de tiempo en que la onda comienza y termina desde cero corriente.
Medición del tiempo de subida y caída: Calcular el tiempo de subida y caída detectando los puntos de tiempo desde cero corriente hasta la corriente pico y desde la corriente pico de vuelta a cero corriente, respectivamente.
Análisis de la forma: Utilizar métodos matemáticos o técnicas de ajuste de ondas para analizar la forma de la onda.
Análisis de frecuencia: Si la onda es periódica, utilizar la transformada de Fourier o la función de autocorrelación para estimar la frecuencia.
Estos pasos generalmente requieren herramientas de procesamiento de señales y análisis de datos (como MATLAB, bibliotecas NumPy y SciPy de Python, etc.). Extraer estos parámetros característicos ayuda a monitorear y analizar el rendimiento de los mecanismos de operación de interruptores de alta tensión. Tenga en cuenta que se deben tomar medidas de seguridad adecuadas al manejar corrientes de alta tensión para prevenir descargas eléctricas accidentales u otros peligros.
2. ¿Qué algoritmos se pueden utilizar para extraer parámetros característicos como amplitudes de picos y valles y sus puntos de tiempo correspondientes de las formas de onda de corriente del bobinado? Por favor, enumérelos específicamente.
Respuesta: Para extraer parámetros característicos como amplitudes de picos y valles y sus puntos de tiempo correspondientes de las formas de onda de corriente del bobinado, se pueden utilizar varios algoritmos de procesamiento y análisis de señales. La segmentación de ondas y la comparación segmento por segmento se pueden utilizar para obtener parámetros característicos. A continuación, se enumeran algunos algoritmos y métodos comúnmente utilizados:
Algoritmos de detección de picos: Estos algoritmos pueden detectar picos en las ondas, incluyendo picos máximos y valles mínimos. Algoritmos comunes incluyen el método de umbral, el método de ventana deslizante, métodos basados en gradiente, etc.
Algoritmos de detección de cruce por cero: Estos algoritmos pueden detectar transiciones en las ondas de positivo a negativo o de negativo a positivo, generalmente utilizados junto con la detección de picos y valles.
Transformada de Fourier: Puede convertir la forma de onda de la corriente del bobinado al dominio de frecuencia, extraer información de picos y valles en el dominio de frecuencia y luego mapearla de vuelta al dominio de tiempo a través de la transformación inversa para obtener información de tiempo.
Algoritmos de integración y diferenciación: La integración se puede utilizar para estimar la amplitud de la onda, mientras que la diferenciación se puede utilizar para estimar la pendiente de los picos y valles, lo que permite inferir sus puntos de tiempo.
Ajuste de ondas: Ajustando modelos de ondas como modelos Gaussianos, curvas S, etc., para estimar las posiciones y amplitudes de picos y valles. Ajustando los parámetros teóricos de los electroimanes para generar formas de onda de corriente del bobinado que se acerquen continuamente a los datos de medición reales, obteniendo así parámetros característicos de la onda de corriente real a partir de los parámetros teóricos.
Análisis ventaneado: Segmentar la onda en pequeñas ventanas y extraer parámetros característicos dentro de cada ventana para capturar cambios en picos y valles.
Métodos basados en derivadas: Calcular la derivada de la onda para encontrar las posiciones de picos y valles; los puntos donde la derivada se vuelve cero son extremos.
Estos algoritmos pueden usarse individualmente o en combinación, con la elección específica dependiendo de la naturaleza de la forma de onda y los requisitos de la aplicación específica. En las aplicaciones prácticas, generalmente se combinan el conocimiento del dominio y las herramientas de análisis de datos para garantizar la extracción precisa de parámetros característicos de las formas de onda de corriente de bobina.
3. ¿Qué parámetros característicos tiene la señal de aceleración de vibración de los mecanismos de operación de interruptores de alta tensión durante las operaciones de apertura y cierre? ¿Cómo extraer estos parámetros característicos de las señales de vibración mecánica medidas de los interruptores de alta tensión?
Respuesta: La señal de aceleración de vibración de los mecanismos de operación de interruptores de alta tensión durante las operaciones de apertura y cierre puede contener muchos parámetros característicos que proporcionan información importante sobre el rendimiento y estado del mecanismo. A continuación, se presentan algunos posibles parámetros característicos y métodos para extraerlos:
Aceleración pico: El valor máximo de aceleración en la señal de vibración, generalmente expresado en unidades g (aceleración de la gravedad).
Duración: La duración del evento de vibración, generalmente en milisegundos o segundos.
Componentes de frecuencia: A través de la transformada de Fourier o la transformada rápida de Fourier (FFT) y otros métodos de análisis espectral, se pueden extraer los componentes de frecuencia en la señal de vibración para identificar la ocurrencia de cualquier componente de frecuencia.
Amplitud de vibración: La amplitud de la señal de vibración, que puede expresarse como la distancia desde el pico hasta cero.
Valor pico a pico: La amplitud de vibración de un ciclo completo en la señal de vibración, generalmente utilizada para identificar vibraciones periódicas.
Número de pulsos: Para vibraciones de múltiples pulsos, se puede calcular el número de pulsos dentro de un período de tiempo dado.
Forma de la onda de aceleración: La forma de onda de la señal de vibración se puede utilizar para analizar el inicio, fin y duración de la vibración.
Componentes de alta frecuencia: Identificar componentes de vibración de alta frecuencia, que pueden indicar inestabilidad o daño en el mecanismo.
Para extraer estos parámetros característicos, generalmente se requieren los siguientes pasos:
Adquisición de la señal de vibración: Utilice sensores apropiados (como acelerómetros) para recopilar señales de vibración del mecanismo de operación del interruptor de alta tensión.
Digitalización de la señal: Convierta la señal de vibración analógica a formato digital para su posterior análisis.
Filtrado y desruido: Filtre y desruidé la señal de vibración para eliminar ruido e mejorar la calidad de la señal.
Extracción de características: Utilice herramientas de procesamiento de señales (como FFT) y métodos de análisis de vibración para extraer los parámetros característicos mencionados anteriormente. Las señales de vibración se transforman mediante la transformada de Fourier; las señales de diferentes frecuencias se superponen en diferentes momentos para generar formas de onda de vibración de aceleración que aproximen la curva de vibración real, obteniendo parámetros característicos de datos reales a partir de datos teóricos.
Análisis de datos: Analice los parámetros característicos extraídos para identificar problemas de rendimiento o anomalías en el mecanismo.
El análisis de estos parámetros característicos puede utilizarse para monitorear el estado de salud de los interruptores de alta tensión, identificar fallos potenciales y tomar medidas de mantenimiento para asegurar su funcionamiento adecuado. El monitoreo de vibraciones es generalmente una tarea importante en la ingeniería que puede mejorar la confiabilidad y la vida útil del equipo.
4. ¿Qué algoritmos se pueden usar para extraer parámetros característicos de las señales de aceleración de vibración mecánica durante las operaciones de interruptores de alta tensión?
Respuesta: Al extraer parámetros característicos de las señales de aceleración de vibración mecánica durante las operaciones de interruptores de alta tensión, se pueden utilizar varios algoritmos de procesamiento y análisis de señales. A continuación, se presentan algunos algoritmos y métodos comúnmente utilizados:
Algoritmos de detección de picos: Estos algoritmos pueden detectar picos en las señales de vibración, incluyendo picos de aceleración de vibración máxima. Algoritmos comunes incluyen el método de umbral, el método de ventana deslizante, métodos basados en gradiente, etc.
Análisis espectral: La transformada de Fourier o la transformada rápida de Fourier (FFT) se pueden utilizar para convertir la señal de vibración al dominio de la frecuencia y extraer componentes de frecuencia y información de amplitud de la vibración.
Energía de vibración: Estime la energía de vibración integrando el cuadrado de la señal de vibración, obteniendo así información sobre la energía total de la vibración.
Frecuencia de vibración: Estime los componentes de frecuencia principales de la vibración utilizando análisis espectral o funciones de autocorrelación para identificar las características de frecuencia de la vibración.
Amplitud de vibración: Cuantifique el tamaño de la vibración calculando la amplitud de la señal de vibración.
Valor pico a pico: La amplitud de vibración de un ciclo completo de vibración en la señal de vibración, generalmente utilizada para identificar vibraciones periódicas.
Número de pulsos: Para vibraciones de múltiples pulsos, se puede calcular el número de pulsos dentro de un período de tiempo dado.
Forma de la onda de vibración: La forma de onda de la señal de vibración se puede utilizar para analizar el inicio, fin y duración de la vibración.
Hora pico: Estime el punto de tiempo en el que ocurre el pico de vibración para identificar el momento de los eventos de vibración.
Estos algoritmos pueden usarse individualmente o en combinación, con la elección específica dependiendo de la naturaleza de la señal de vibración y los requisitos de la aplicación específica. En aplicaciones prácticas, se combinan típicamente el conocimiento del dominio y las herramientas de análisis de datos para asegurar una extracción precisa de parámetros característicos de las señales de aceleración de vibración mecánica de interruptores de circuito de alta tensión, para monitorear el rendimiento y el estado de salud del equipo.
5. ¿Cómo extraer el pico y la hora pico de las señales de energía de vibración?
Respuesta: Para extraer el pico y la hora pico de las señales de energía de vibración, puede usar métodos de procesamiento y análisis de señales. A continuación, se presenta un método general:
Extracción de picos de señales de energía de vibración:
a. Suavizar la señal de energía de vibración: Aplicar filtrado promedio u otros métodos de suavizado para reducir el ruido en la señal, lo que facilita la detección de picos.
b. Encontrar puntos de pico: Realizar la detección de picos en la señal suavizada, generalmente a través de los siguientes pasos:
c. Registrar amplitudes de pico: Determinar la amplitud de la señal de energía de vibración en cada punto de pico.
Calcular la primera derivada o diferencia de la señal para encontrar puntos extremos en la señal (puntos donde la pendiente se vuelve cero).
Usar umbrales u otras condiciones para filtrar los puntos de pico, excluyendo pequeñas fluctuaciones.
Extracción de la hora pico:
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Registrar momentos de pico: Para cada punto de pico detectado, registrar su posición en el eje de tiempo, es decir, el momento de tiempo del pico.
Usar información de tiempo: La información de tiempo de los momentos de pico puede usarse para representar el momento de ocurrencia de cada pico, generalmente en milisegundos o segundos.
Tenga en cuenta que los métodos específicos para extraer picos y horas pico pueden variar según las características de la señal. Además, el grado de suavizado de la señal y el nivel de ruido también afectarán la detección de picos. Puede usar herramientas de procesamiento de señales como las bibliotecas NumPy y SciPy en Python, así como algoritmos de detección de picos como el método de umbral, el método de gradiente o el método de ventana deslizante para realizar estos pasos. En aplicaciones prácticas, puede ser necesario ajustar los parámetros del algoritmo para adaptarse a los requisitos específicos de la señal de vibración.
6. ¿Qué parámetros característicos tiene la señal de sonido durante las operaciones de apertura y cierre de interruptores de circuito de alta tensión? ¿Cómo extraer estos parámetros para analizar y diagnosticar defectos latentes en interruptores de circuito de alta tensión?
Respuesta: La señal de sonido durante las operaciones de apertura y cierre de interruptores de circuito de alta tensión puede contener algunos parámetros característicos utilizados para analizar y diagnosticar el rendimiento y el estado de salud del equipo. A continuación, se presentan algunos posibles parámetros característicos de la señal de sonido y métodos para extraerlos:
Amplitud de sonido: La amplitud o volumen de la señal de sonido, generalmente expresada en decibelios (dB).
Frecuencia de sonido: Los componentes de frecuencia de la señal de sonido, utilizados para identificar el tono o el rango de frecuencia del sonido.
Duración del sonido: La duración del evento de sonido, generalmente en milisegundos o segundos.
Forma de onda del sonido: La forma de onda de la señal de sonido, utilizada para analizar el inicio, fin y duración del sonido.
Espectrograma de sonido: Un gráfico de análisis espectral de la señal de sonido, utilizado para identificar la ocurrencia y cambios de los componentes de frecuencia.
Número de pulsos: Para múltiples pulsos de sonido, se puede calcular el número de pulsos dentro de un período de tiempo dado.
Características de sonido: Usar herramientas de análisis de sonido para extraer características de sonido, como la energía, el promedio espectral, picos, etc., de las señales de audio.
Para extraer estos parámetros característicos, se pueden realizar los siguientes pasos:
Adquisición de la señal de sonido: Usar micrófonos o sensores adecuados para recopilar señales de sonido durante las operaciones de apertura y cierre de interruptores de circuito de alta tensión.
Digitalización de la señal: Convertir la señal de sonido analógica a forma digital para su análisis.
Procesamiento de la señal de sonido: Filtrar y eliminar el ruido de la señal de sonido para eliminar el ruido y mejorar la calidad de la señal.
Extracción de características: Usar herramientas y algoritmos de procesamiento de señales de audio para extraer los parámetros característicos mencionados, como el análisis espectral, el análisis de formas de onda, etc.
Análisis de datos: Analizar los parámetros característicos extraídos para identificar anomalías o problemas de rendimiento en la señal de sonido.
Al monitorear y analizar las señales de sonido, se pueden identificar defectos latentes en interruptores de circuito de alta tensión, como sonidos anormales, problemas mecánicos u otras operaciones anormales. Esto ayuda a prevenir fallos en el equipo y a tomar medidas de mantenimiento para garantizar la confiabilidad y seguridad de los interruptores de circuito de alta tensión.
