Ülevaade kõrgepinge AC lülitiandurite defektide diagnostikameetoditest

1. Mis on kõrgpinge lülitsitööriistade magneetikute voogesignaali karakteristikud? Kuidas neid karakteristikke välja võtta algsest magneetiku voogesignaalist?

Vastus: Kõrgpinge lülitsitööriistade magneetikute voogesignaali karakteristikud võivad hõlmata järgmist:

• Püsiv pinnakvoog: Elektromagnetiku voogesignaali suurim püsiv pinnakvoog, mis tähistab elektromagnetiku tuuma liigutust ja lühiajalist paigutumist selle piirpositsioonile.

• Kestus: Elektromagnetiku voogesignaali kestus, mis tavaliselt ulatub kümnendete kuni üle sada millisekundi.

• Tõusu aeg enne tuuma aktiveerimist: Aeg, mida vajab signaal nullist esimese pinnakvoo saavutamiseks.

• Langanemise aeg: Aeg, mida vajab signaal esimese pinnakvoo nullini langemiseks. See vastab ajale, mil armatuuri plunger alustab liikumist, tabab trip-mehhanismi ja jõuab elektromagnetiku armatuuri piirpositsioonile.

• Signaali kuju: Signaali üldine kuju, näiteks üksikimpuls, mitmepulsiline või perioodiline signaal.

• Sagedus: Kui signaal on perioodiline, siis selle sagedus on oluline parameeter.

Algsest magneetiku voogesignaalist nende karakteristikute väljavõtmiseks on tavaliselt vaja järgmisi toiminguid:

• Protsessimine: Kasuta sobivat proovimisvarustust piisava proovimissagedusega, et pidevalt proovida magneetiku voogu ja teisendada signaali digitaalseks.

• Filtreerimine: Filtreeri proovitud andmeid, et eemaldada kõrgefrekventsiaalset müra, et paremini tuvastada signaali omadusi.

• Pinnakvoo tuvastamine: Leiame maksimaalse väärtuse filtreeritud signaalist, et määrata pinnakvoog.

• Kestuse mõõtmine: Arvutage kestus tuvastades aja punktid, kus signaal alustab ja lõpetab nulli.

• Tõusu ja langanemise aja mõõtmine: Arvutage tõusu aeg ja langanemise aeg tuvastades aja punktid nullist pinnakvooga ja pinnakvoost nullini vastavalt.

• Kuju analüüs: Kasutage matemaatilisi meetodeid või signaali sobitamise tehnikaid, et analüüsida signaali kuju.

• Sageduse analüüs: Kui signaal on perioodiline, kasutage Fourier teisendust või autokorrelatsiooni funktsiooni, et hinnata sagedust.

Nende toimingute tegemiseks on tavaliselt vaja signaalitöötlemise ja andmeanalüüsi tööriistu (nt MATLAB, Pythoni NumPy ja SciPy raamatukogud jne). Nende karakteristikute väljavõtmine aitab jälgida ja analüüsida kõrgpinge lülitsitööriistade käitlust. Oluline on, et kõrgpinge voogudega tegeledes rakendataks sobivaid ohutusmeetmeid, et vältida juhuslikku elektritraumat või muud ohtlikke olukordi.

2. Milliseid algoritme saab kasutada, et välja võtta magneetiku voogesignaalist karakteristikuid, nagu pinnak- ja laagripunktide amplituudid ning nende vastavad ajapunktid? Palun loetlege need konkreetsete algoritmidega.

Vastus: Magneetiku voogesignaalist pinnak- ja laagripunktide amplituudide ning nende vastavate ajapunktide väljavõtmiseks saab kasutada erinevaid signaalitöötlemise ja analüüsi algoritme. Signaali segmenteerimine ja segmentide võrdlemine võivad anda karakteristikuid. Järgmised on mõned tavaliselt kasutatavad algoritmid ja meetodid:

• Pinnakvoo tuvastamise algoritmid: Need algoritmid võivad tuvastada signaalides pinnakvooge, sealhulgas maksimumspinnakvooge ja minimaalsed laagripunktid. Tavalised algoritmid hõlmavad limiidi meetodit, liuguvat akna meetodit, gradientipõhiseid meetodeid jne.

• Nullpunkti tuvastamise algoritmid: Need algoritmid võivad tuvastada signaalide üleminekuid positiivsest negatiivseks või vastupidi, tavaliselt kasutatakse koos pinnak- ja laagripunktide tuvastamisega.

• Fourier teisendus: Võimaldab teisendada magneetiku voogesignaali sageduspiirkonda, tuvastada pinnak- ja laagripunktide informatsiooni sageduspiirkonnas ja seejärel mapida see tagasi ajapiirkonda inversse teisenduse kaudu, et saada aja informatsioon.

• Integreerimise ja diferentseerimise algoritmid: Integreerimist saab kasutada signaali amplituudi hinnanguks, samas kui diferentseerimist saab kasutada pinnak- ja laagripunktide kalduvu hinnanguks, nii et saaks järeldada nende ajapunkte.

• Signaali sobitamine: Sobitades signaali malle, nagu Gaussi mallid, S-kujulised kõverad jne, et hinnata pinnak- ja laagripunktide asukohti ja amplituude. Teoreetiliste parameetrite kohandamisel elektromagnetikule, et genereerida magneetiku voogesignaal, mis pidevalt läheneb tegelikele mõõtmistele, nii et saaks teoreetilistest parameetridest saada tegeliku magneetiku voogesignaali karakteristikuid.

• Aknaanalüüs: Segmenteerige signaal väikeseks aknadeks ja tuletage iga akna sees karakteristikuid, et tuvastada pinnak- ja laagripunktide muutusi.

• Diferentsiaalmeetodid: Arvutage signaali tuletis, et leida pinnak- ja laagripunktide asukoht; punktid, kus tuletis muutub nulliks, on ekstreemumid.

Needmised algoritmid võivad kasutada nii üksikult kui ka kombinatsioonis, erineva valiku sõltudes lainekuju omast olemusest ja konkreetse rakenduse nõuetest. Praktikas on tavaline kombinata domeeniala teadmisi ja andmeanalüüsi tööriistu, et tagada täpne karakteristikaparametrite väljavõtmine spiraaljoone lainekujudest.

3. Millised on kõrgepinge lüliti mehaanilise värinate kiirendussignaali karakteristikaparametrid avamisel ja sulgemisel? Kuidas neid karakteristikaparametreid mõõdetud mehaaniliste värinate signaalidest välja tuua?

Vastus: Kõrgepinge lüliti mehaanilise värinate kiirendussignaal avamisel ja sulgemisel võib sisaldada palju karakteristikaparametreid, mis annavad olulisi teavet mehaanika toimimise ja seisundiga seotud aspekte. Järgmised on mõned võimalikud karakteristikaparametrid ja meetodid nende väljavõtmiseks:

• Kiirenduse maksimumväärtus: Värinate signaali suurim kiirenduse väärtus, tavaliselt väljendatuna g ühikutes (gravitatsioonikiirendus).

• Kestus: Värinate sündmuse kestus, tavaliselt millisekundites või sekundites.

• Sageduskomponendid: Fourier-teisenduse või kiire Fourier-teisenduse (FFT) ja muude spektraalanalüüsi meetodite abil saab värinate signaalist välja tuua sageduskomponendid, et tuvastada esinemissagedused.

• Värinate amplituud: Värinate signaali amplituud, mis võib väljenduda pikslitipp-tüve kaugusega.

• Tipp-tipp väärtus: Täispäevade värinate signaali värinate amplituud, mida tavaliselt kasutatakse perioodiliste värinate tuvastamiseks.

• Pulside arv: Mitme pulsi värinate puhul saab arvutada antud ajaperioodile vastava pulside arvu.

• Kiirenduse lainekuju kuju: Värinate signaali lainekuju analüüs võib anda teavet värinate alguse, lõpu ja kestuse kohta.

• Kõrge sagedusega komponendid: Kõrge sagedusega värinate komponentide tuvastamine, mis võivad viidata mehaanika ebastabiilsusele või kahjustusele.

Nende karakteristikaparametrite väljavõtmiseks on tavaliselt vajalikud järgmised sammud:

• Värinate signaali andmiseks: Kasuta sobivaid sensorite (näiteks kiirendusandurid) kõrgepinge lüliti mehaanilise osa värinate signaalide andmiseks.

• Signaali digitaliseerimine: Teisenda analoogiline värinate signaal digitaalseks järgmiseks analüüsi jaoks.

• Filtreerimine ja müra eemaldamine: Filtreeri ja eemalda müra värinate signaalidest, et parandada signaali kvaliteeti.

• Omaduste väljavõtmine: Kasuta signaalitöötlustööriistu (näiteks FFT) ja värinate analüüsimetodeid nende karakteristikaparametrite väljavõtmiseks. Värinate signaalid teisendatakse Fourier-teisenduse abil; erinevatel aegadel ülekateksteeritud erinevate sagedustega signaalid genereerivad kiirenduse värinate lainekujud, mis lähenevad tegelikule värinate käigule, saades tegeliku andmete karakteristikaparametreid teoreetilistest andmetest.

• Andmeanalüüs: Analüüsi väljavõetud karakteristikaparametreid, et tuvastada mehaanika toimimises olevaid probleeme või anomaa.

Nende karakteristikaparametrite analüüs võib kasutada kõrgepinge lülitite tervisliku seisundi jälgimiseks, potentsiaalsete läbikukkumiste tuvastamiseks ja hooldusmeetmete rakendamiseks, et tagada nende korralik toimimine. Värinate jälgimine on tavaliselt oluline inseneriülesanne, mis võib parandada seadmete usaldusväärsust ja eluea.

4. Milliseid algoritme saab kasutada kõrgepinge lülitite tööaja jooksul mehaaniliste värinate kiirendussignaalide karakteristikaparametrite väljavõtmiseks?

Vastus: Kõrgepinge lülitite tööaja jooksul mehaaniliste värinate kiirendussignaalide karakteristikaparametrite väljavõtmisel saab kasutada mitmeid signaalitöötluse ja analüüsi algoritme. Järgmised on mõned levinud algoritmid ja meetodid:

• Tippide tuvastamise algoritmid: Need algoritmid saavad tuvastada värinate signaalides tippe, sealhulgas maksimaalset värinate kiirendustippe. Levinud algoritmid hõlmavad limiidi meetodit, liugavate akna meetodit, gradientipõhiseid meetodeid jne.

• Spektraalanalüüs: Fourier-teisenduse või kiire Fourier-teisenduse (FFT) abil saab värinate signaali teisendada sageduspiirkonda ja välja tuua sageduskomponendid ja värinate amplituudi informatsiooni.

• Värinate energia: Hinnake värinate energiat värinate signaali ruudu integreerimise teel, seega saates informatsiooni värinate koguenergia kohta.

• Värinate sagedus: Hinnake värinate peamisi sageduskomponente spektraalanalüüsi või autokorrelatsioonifunktsioonide abil, et tuvastada värinate sagedussuunad.

• Värinate amplituud: Kvantifitseerige värinate suurus, arvutades värinate signaali amplituudi.

• Tipp-tipp väärtus: Täispäevade värinate signaali värinate amplituud, mida tavaliselt kasutatakse perioodiliste värinate tuvastamiseks.

• Pulside arv: Mitme pulsi värinate puhul saab arvutada antud ajaperioodile vastava pulside arvu.

• Värinate lainekuju kuju: Värinate signaali lainekuju analüüs võib anda teavet värinate alguse, lõpu ja kestuse kohta.

Tipp-aeg: Hinnake ajapunkt, kus vibratsioonipikk jõuab, et tuvastada vibratsioonitükkide ajastumist.

Neid algoritme saab kasutada üksikult või kombinatsioonis, konkreetsed valikud sõltuvad vibratsioonisignaali olemusest ja konkreetse rakenduse nõuetest. Praktikas on tavaline kombinatsioon domeeniga seotud teadmiste ja andmeanalüüsi tööriistadega, et tagada täpne karakteristikaparametrite väljavõtmine kõrgepinge lülite mehaanilise vibratsioonikiirendussignaalidest, et jälgida seadme toimivust ja tervislikku seisundit.

5. Kuidas väljuda vibratsiooniergete signaalide pikk ja pikki aeg?

Vastus: Vibratsiooniergete signaalide pikki ja pikki aja väljavõtmiseks saate kasutada signaalitöötluse ja analüüsimismeetodeid. Järgmised on üldised meetodid:

• Vibratsiooniergete signaalide pikki väljavõte:

• a. Sujukeerda vibratsiooniergete signaal: Rakendage keskmise filtreerimist või muud sujukeerdmismeetodeid, et vähendada signaalis müra, mis aitab tuvastada pikki.

• b. Leiame pikki punktid: Töötlege sujukeerdatud signaali pikki tuvastamisel, tavaliselt järgmistel sammudel:

• c. Kirjutage pikki amplituudid: Määrate vibratsiooniergete signaali amplituudi igal pikki punktil.

• Arvutage signaali esimene tuletis või erinevus, et leida signaali äärmuspunktid (punktid, kus gradient läheb nulliks).

• Kasutage limiite või muud tingimusi, et välja filtrida pikki punktid, välja arvatud väikesed lained.

• Pikki aja väljavõte:

• • Kirjutage pikki hetked: Iga tuvastatud pikki punkti puhul kirjutage selle asukoht ajateljel, st pikki aeg.

  • Kasutage aja informatsiooni: Pikki hetkede aja informatsiooni saab kasutada iga pikki ilmnemisaja näitamiseks, tavaliselt millisekondides või sekundites.

Märkus, et pikki ja pikki aja väljavõtmise spetsiifilised meetodid võivad varieeruda sõltuvalt signaali omadustest. Lisaks mõjutavad signaali sujukeerdmise tase ja müraniveel pikki tuvastamist. Saate kasutada signaalitöötluse tööriistu, nagu NumPy ja SciPy raamatukogu Pythonis, samuti pikki tuvastamise algoritme, nagu limiidi meetod, gradientmeetod või liugava akna meetod, et teostada neid samme. Praktikas võib teil olla vaja kohandada algoritmi parameetreid, et kohanduda konkreetsete vibratsioonisignaalide nõuetega.

6. Millised on helisignaali iseloomulikud parameetrid kõrgepinge lüliti avamise ja sulgemise käigus? Kuidas neid parameetreid väljavõtta, et analüüsida ja diagnoosida kõrgepinge lülitite peidetud defekte?

Vastus: Kõrgepinge lülitite avamise ja sulgemise käigus saab helisignaal sisaldada mõnda iseloomulikku parameetri, mida kasutatakse seadme toimivuse ja tervisliku seisundi analüüsimiseks ja diagnoosimiseks. Järgmised on mõned võimalikud helisignaali iseloomulikud parameetrid ja meetodid nende väljavõtmiseks:

• Heliheli tugevus: Helisignaali tugevus või hulk, tavaliselt väljendatud desibeldes (dB).

• Heli sagedus: Helisignaali sageduskomponendid, mida kasutatakse heli tooni või sageduspiirkonna tuvastamiseks.

• Heli kestus: Helisündmuse kestus, tavaliselt millisekondides või sekundites.

• Heli lainekuju: Helisignaali lainekuju, mida kasutatakse heli alguse, lõpu ja kestuse analüüsimiseks.

• Heli spektrogramm: Helisignaali spektraalanalüüsi graafik, mida kasutatakse sageduskomponentide ilmnemise ja muutuste tuvastamiseks.

• Pulsuste arv: Mitme heli pulsu puhul saab arvutada antud perioodi jooksul esinenud pulsuste arvu.

• Heli omadused: Kasutage helianalüüsi tööriistu, et välja võtta helisignaalide omadusi, nagu energia, spektri keskmine, pikkude jms.

Nende iseloomulike parameetrite väljavõtmiseks saate teha järgmisi samme:

• Helisignaali andmekogumine: Kasutage sobivaid mikrofone või sensorite kogumine kõrgepinge lülitite avamise ja sulgemise käigus.

• Signaali digiteerimine: Teisendage analoogiline helisignaal digitaalseks analüüsimiseks.

• Helisignaali töötlus: Filtreerige ja eemaldage helisignaal, et vähendada müra ja parandada signaali kvaliteeti.

• Omaduste väljavõte: Kasutage helisignaalide töötluse tööriistu ja algoritme, et välja võtta eelnimetatud iseloomulikud parameetrid, nagu spektraalanalüüs, lainekuju analüüs jms.

• Andmeanalüüs: Analüüsige väljavõtetud iseloomulikke parameetreid, et tuvastada helisignaali abnormaalsusi või toimivuse probleeme.

Helisignaalide jälgimise ja analüüsimise kaudu saab tuvastada kõrgepinge lülitite peidetud defekte, nagu ebavõrdsed helid, mehaanilised probleemid või muud abnormaalsed toimingud. See aitab ennetada seadmete katkeid ja võtta hooldusmeetmeid, et tagada kõrgepinge lülitite usaldusväärsus ja ohutus.