نظارت بر روشهای تشخیص عیب برای شیرهای مدار قوی جریان متناوب
۱. پارامترهای مشخصه شکل موج جریان سیمپیچ در مکانیزمهای عملکرد دستکشهای برق بالا چیست؟ چگونه میتوان این پارامترهای مشخصه را از سیگنال اصلی جریان سیمپیچ جدا کرد؟
پاسخ: پارامترهای مشخصه شکل موج جریان سیمپیچ در مکانیزمهای عملکرد دستکشهای برق بالا ممکن است شامل موارد زیر باشد:
حداکثر جریان حالت پایدار: بیشترین مقدار جریان حالت پایدار در شکل موج سیمپیچ الکترومغناطیس، نشاندهنده موقعیتی است که هسته الکترومغناطیس به آن میرسد و برای مدت کوتاهی در موقعیت حدی خود میماند.
مدت زمان: مدت زمان شکل موج جریان سیمپیچ الکترومغناطیس، معمولاً از چند ده تا صدها میلیثانیه متغیر است.
زمان صعود قبل از فعال شدن هسته: زمان لازم برای افزایش شکل موج جریان از صفر تا اولین جریان حداکثر.
زمان نزول: زمان لازم برای کاهش شکل موج جریان از اولین جریان حداکثر به دومین نقطه کمینه. این زمان مربوط به زمانی است که میله ارماتور شروع به حرکت میکند، مکانیسم قطع را ضربه میزند و آن را به موقعیت حدی ارماتور الکترومغناطیس میبرد.
شکل موج: شکل کلی موج، مانند پالس تکی، چند پالسی یا موج متناوب.
فرکانس: اگر موج متناوب باشد، فرکانس آن یک پارامتر مهم است.
برای جدا کردن این پارامترهای مشخصه از سیگنال اصلی جریان سیمپیچ قطع، معمولاً مراحل زیر مورد نیاز است:
نمونهبرداری: استفاده از تجهیزات نمونهبرداری مناسب با نرخ نمونهبرداری کافی برای نمونهبرداری مداوم از جریان سیمپیچ و تبدیل سیگنال به فرم دیجیتال.
فیلترینگ: فیلتر کردن دادههای نمونهبرداری شده برای حذف نویز با فرکانس بالا و بهتر شناسایی ویژگیهای موج.
تشخیص حداکثر: یافتن بیشترین مقدار از سیگنال فیلتر شده برای تعیین جریان حداکثر.
اندازهگیری مدت زمان: محاسبه مدت زمان با تشخیص نقاط زمانی که موج از صفر جریان شروع و پایان مییابد.
اندازهگیری زمان صعود و نزول: محاسبه زمان صعود و نزول با تشخیص نقاط زمانی از صفر جریان تا جریان حداکثر و از جریان حداکثر به صفر جریان، به ترتیب.
تحلیل شکل: استفاده از روشهای ریاضی یا تکنیکهای برازش موج برای تحلیل شکل موج.
تحلیل فرکانس: اگر موج متناوب باشد، استفاده از تبدیل فوریه یا تابع خودهمبستگی برای برآورد فرکانس.
این مراحل معمولاً نیازمند ابزارهای پردازش سیگنال و تجزیه و تحلیل داده (مانند MATLAB، کتابخانههای NumPy و SciPy در Python و غیره) هستند. جدا کردن این پارامترهای مشخصه کمک میکند به نظارت و تحلیل عملکرد مکانیزمهای عملکرد دستکشهای برق بالا. توجه داشته باشید که در هنگام کار با جریانهای برق بالا، اقدامات ایمنی مناسب باید اتخاذ شود تا از شوک برقی یا خطرات دیگر جلوگیری شود.
۲. چه الگوریتمهایی میتوانند برای جدا کردن پارامترهای مشخصه مانند دامنههای حداکثر و کمینه و نقاط زمانی متناظر آنها از شکل موج جریان سیمپیچ استفاده شوند؟ لطفاً آنها را به طور خاص فهرست کنید.
پاسخ: برای جدا کردن پارامترهای مشخصه مانند دامنههای حداکثر و کمینه و نقاط زمانی متناظر آنها از شکل موج جریان سیمپیچ، میتوان از انواع الگوریتمهای پردازش و تجزیه و تحلیل سیگنال استفاده کرد. تقسیمبندی موج و مقایسه بخش به بخش میتواند برای به دست آوردن پارامترهای مشخصه استفاده شود. در ادامه برخی از الگوریتمها و روشهای معمول آورده شدهاند:
الگوریتمهای تشخیص حداکثر: این الگوریتمها میتوانند حداکثرهای موج را تشخیص دهند، از جمله حداکثرهای حداکثر و کمینه. الگوریتمهای رایج شامل روش آستانه، روش پنجره کشویی، روشهای مبتنی بر گرادیان و غیره.
الگوریتمهای تشخیص عبور از صفر: این الگوریتمها میتوانند تغییرات موج از مثبت به منفی یا از منفی به مثبت را تشخیص دهند، معمولاً با تشخیص حداکثر و کمینه مورد استفاده قرار میگیرند.
تبدیل فوریه: میتواند شکل موج جریان سیمپیچ را به حوزه فرکانس تبدیل کند، اطلاعات حداکثر و کمینه را در حوزه فرکانس استخراج کند و سپس از طریق تبدیل معکوس آن را به حوزه زمان برگرداند تا اطلاعات زمانی را به دست آورد.
الگوریتمهای انتگرال و مشتق: انتگرال میتواند برای برآورد دامنه موج استفاده شود، در حالی که مشتق میتواند برای برآورد شیب حداکثر و کمینه استفاده شود و بدین ترتیب نقاط زمانی آنها را استنتاج کند.
برازش موج: با برازش مدلهای موج مانند مدلهای گاوسی، S-کروی و غیره، میتوان موقعیتها و دامنههای حداکثر و کمینه را برآورد کرد. تنظیم پارامترهای تئوری الکترومغناطیس برای تولید شکل موج جریان سیمپیچ که به طور مداوم به دادههای اندازهگیری واقعی نزدیک میشود، و بدین ترتیب پارامترهای مشخصه موج جریان واقعی را از پارامترهای تئوری به دست آورد.
تحلیل پنجرهای: تقسیم موج به پنجرههای کوچک و استخراج پارامترهای مشخصه در هر پنجره برای ثبت تغییرات حداکثر و کمینه.
روشهای مبتنی بر مشتق: محاسبه مشتق موج برای یافتن موقعیتهای حداکثر و کمینه؛ نقاطی که مشتق صفر میشود، نقاط اکسترمم هستند.
این الگوریتمها میتوانند به تنهایی یا در ترکیب با یکدیگر استفاده شوند، با اینکه انتخاب خاص بستگی به ماهیت نمودار موج و نیازهای کاربرد خاص دارد. در کاربردهای عملی، معمولاً دانش حوزهای و ابزارهای تحلیل دادهها ترکیب میشوند تا ضمانت کنند که پارامترهای مشخصه با دقت از نمودارهای جریان سیمپیچ استخراج شوند.
3. چه پارامترهای مشخصهای در سیگنال شتاب لرزش مکانیزمهای دستگاههای قطعکننده ولتاژ بالا در طول عملیات باز و بسته شدن وجود دارد؟ چگونه میتوان این پارامترهای مشخصه را از سیگنالهای لرزش مکانیکی اندازهگیری شده دستگاههای قطعکننده ولتاژ بالا استخراج کرد؟
پاسخ: سیگنال شتاب لرزش مکانیزمهای دستگاههای قطعکننده ولتاژ بالا در طول عملیات باز و بسته شدن ممکن است شامل بسیاری از پارامترهای مشخصه باشد که اطلاعات مهمی درباره عملکرد و وضعیت مکانیزم فراهم میکنند. در زیر برخی از پارامترهای مشخصه و روشهای استخراج آنها آورده شده است:
شتاب ماکزیمم: بیشترین مقدار شتاب در سیگنال لرزش، معمولاً به واحد g (شتاب گرانش) بیان میشود.
مدت: مدت زمان رویداد لرزش، معمولاً به میلیثانیه یا ثانیه.
مؤلفههای فرکانسی: از طریق تبدیل فوریه یا تبدیل فوریه سریع (FFT) و سایر روشهای تحلیل طیفی، میتوان مؤلفههای فرکانسی در سیگنال لرزش را استخراج کرد تا شناسایی کند کدام فرکانسها وجود دارند.
دامنه لرزش: دامنه سیگنال لرزش، که میتواند به عنوان فاصله از پیک به صفر بیان شود.
مقدار پیک به پیک: دامنه لرزش یک چرخه کامل در سیگنال لرزش، معمولاً برای شناسایی لرزشهای دورهای استفاده میشود.
تعداد پالسها: برای لرزشهای چندپالسی، میتوان تعداد پالسها در یک بازه زمانی معین را محاسبه کرد.
شکل موج شتاب: از شکل موج سیگنال لرزش میتوان برای تحلیل شروع، پایان و مدت زمان لرزش استفاده کرد.
مؤلفههای فرکانس بالا: شناسایی مؤلفههای لرزش فرکانس بالا که ممکن است نشاندهنده عدم پایداری یا آسیب مکانیزم باشد.
برای استخراج این پارامترهای مشخصه، معمولاً نیاز به مراحل زیر است:
جمعآوری سیگنال لرزش: استفاده از سنسورهای مناسب (مانند آکسلرومتر) برای جمعآوری سیگنالهای لرزش از مکانیزم عملیاتی دستگاه قطعکننده ولتاژ بالا.
دیجیتالسازی سیگنال: تبدیل سیگنال لرزش آنالوگ به فرم دیجیتال برای تحلیل بعدی.
فیلترینگ و حذف نویز: فیلترینگ و حذف نویز سیگنال لرزش برای حذف نویز و بهبود کیفیت سیگنال.
استخراج ویژگی: استفاده از ابزارهای پردازش سیگنال (مانند FFT) و روشهای تحلیل لرزش برای استخراج پارامترهای مشخصه فوق. سیگنالهای لرزش با استفاده از تبدیل فوریه تبدیل میشوند؛ سیگنالهای با فرکانسهای مختلف در زمانهای مختلف ترکیب میشوند تا موجهای شتاب لرزشی که نمودار لرزش واقعی را تقریب میزنند، تولید شود و پارامترهای مشخصه دادههای واقعی از دادههای نظری به دست آید.
تحلیل دادهها: تحلیل پارامترهای مشخصه استخراج شده برای شناسایی مشکلات عملکرد یا ناهماهنگیهای مکانیزم.
تحلیل این پارامترهای مشخصه میتواند برای نظارت بر وضعیت سلامتی دستگاههای قطعکننده ولتاژ بالا، شناسایی شکستهای بالقوه و اتخاذ اقدامات نگهداری برای تضمین عملکرد صحیح آنها استفاده شود. نظارت بر لرزش معمولاً یک وظیفه مهم در مهندسی است که میتواند قابلیت اطمینان و عمر مفید تجهیزات را بهبود بخشد.
4. چه الگوریتمهایی میتوانند برای استخراج پارامترهای مشخصه از سیگنالهای شتاب لرزش مکانیکی در طول عملیات دستگاههای قطعکننده ولتاژ بالا استفاده شوند؟
پاسخ: در زمان استخراج پارامترهای مشخصه از سیگنالهای شتاب لرزش مکانیکی در طول عملیات دستگاههای قطعکننده ولتاژ بالا، میتوان از انواع الگوریتمها و روشهای پردازش و تحلیل سیگنال استفاده کرد. در زیر برخی از الگوریتمها و روشهای معمول آورده شده است:
الگوریتمهای تشخیص پیک: این الگوریتمها میتوانند پیکها در سیگنالهای لرزش را تشخیص دهند، از جمله پیکهای شتاب لرزش ماکزیمم. الگوریتمهای رایج شامل روش آستانه، روش پنجره کشویی و روشهای مبتنی بر گرادیان هستند.
تحلیل طیفی: میتوان از تبدیل فوریه یا تبدیل فوریه سریع (FFT) برای تبدیل سیگنال لرزش به حوزه فرکانس و استخراج مؤلفههای فرکانسی و اطلاعات دامنه لرزش استفاده کرد.
انرژی لرزش: برآورد انرژی لرزش با ادغام مربع سیگنال لرزش، به منظور کسب اطلاعات درباره انرژی کل لرزش.
فرکانس لرزش: برآورد مؤلفههای فرکانسی اصلی لرزش با استفاده از تحلیل طیفی یا توابع خودهمبستگی برای شناسایی ویژگیهای فرکانسی لرزش.
دامنه لرزش: کمی کردن اندازه لرزش با محاسبه دامنه سیگنال لرزش.
مقدار پیک به پیک: دامنه لرزش یک چرخه کامل در سیگنال لرزش، معمولاً برای شناسایی لرزشهای دورهای استفاده میشود.
تعداد پالسها: برای لرزشهای چندپالسی، میتوان تعداد پالسها در یک بازه زمانی معین را محاسبه کرد.
شکل موج لرزش: از شکل موج سیگنال لرزش میتوان برای تحلیل شروع، پایان و مدت زمان لرزش استفاده کرد.
زمان پیک: زمانی که نوسانات به حداکثر میرسند تخمین زده شود تا زمان وقوع رویدادهای نوسانی شناسایی شود.
این الگوریتمها میتوانند به صورت جداگانه یا ترکیبی استفاده شوند، با این حال انتخاب خاص بستگی به طبیعت سیگنال نوسانی و نیازهای کاربرد خاص دارد. در کاربردهای عملی، دانش حوزه و ابزارهای تحلیل داده معمولاً ترکیب میشوند تا ضمانت شود که پارامترهای مشخصه با دقت از سیگنالهای شتاب نوسانی مکانیکی قطعکهای دو قطبی بالقوه استخراج شوند، برای نظارت بر عملکرد و وضعیت سلامتی تجهیزات.
۵. چگونه میتوان پیک و زمان پیک سیگنالهای انرژی نوسانی را استخراج کرد؟
پاسخ: برای استخراج پیک و زمان پیک سیگنالهای انرژی نوسانی، میتوانید از روشهای پردازش و تحلیل سیگنال استفاده کنید. در ادامه یک روش عمومی آورده شده است:
استخراج پیک سیگنالهای انرژی نوسانی:
الف. هموارسازی سیگنال انرژی نوسانی: فیلتر میانگین یا روشهای هموارسازی دیگر را اعمال کنید تا نویز در سیگنال کاهش یابد و تشخیص پیکها آسانتر شود.
ب. یافتن نقاط پیک: تشخیص پیک را روی سیگنال هموار انجام دهید، معمولاً از طریق مراحل زیر:
ج. ثبت دامنههای پیک: دامنه سیگنال انرژی نوسانی را در هر نقطه پیک تعیین کنید.
مشتق اول یا تفاوت سیگنال را محاسبه کنید تا نقاط حدی در سیگنال (نقاطی که شیب صفر میشود) پیدا کنید.
از آستانهها یا شرایط دیگر برای فیلتر کردن نقاط پیک استفاده کنید تا نوسانات کوچک حذف شوند.
استخراج زمان پیک:
-
ثبت لحظات پیک: برای هر نقطه پیک کشف شده، موقعیت آن را روی محور زمان ثبت کنید، یعنی لحظه زمانی پیک.
استفاده از اطلاعات زمانی: اطلاعات زمانی لحظات پیک میتواند برای نشان دادن زمان وقوع هر پیک استفاده شود، معمولاً به میلیثانیه یا ثانیه.
توجه داشته باشید که روشهای خاص برای استخراج پیکها و زمان پیکها ممکن است بسته به ویژگیهای سیگنال متفاوت باشند. علاوه بر این، میزان هموارسازی سیگنال و سطح نویز نیز تأثیر بر تشخیص پیک خواهد داشت. میتوانید از ابزارهای پردازش سیگنال مانند کتابخانههای NumPy و SciPy در پایتون و الگوریتمهای تشخیص پیک مانند روش آستانه، گرادیان یا پنجره کشویی برای انجام این مراحل استفاده کنید. در کاربردهای عملی، ممکن است باید پارامترهای الگوریتم را تنظیم کنید تا به نیازهای خاص سیگنال نوسانی تطبیق داده شود.
۶. سیگنال صوتی در عملیات باز و بسته شدن قطعکهای دو قطبی بالقوه چه پارامترهای مشخصهای دارد؟ چگونه میتوان این پارامترها را استخراج کرد تا به تحلیل و تشخیص نقصهای پنهان در قطعکهای دو قطبی بالقوه کمک کند؟
پاسخ: سیگنال صوتی در عملیات باز و بسته شدن قطعکهای دو قطبی بالقوه ممکن است شامل برخی پارامترهای مشخصه باشد که برای تحلیل و تشخیص عملکرد و وضعیت سلامتی تجهیزات استفاده میشود. در ادامه برخی از پارامترهای ممکن سیگنال صوتی و روشهای استخراج آنها آورده شده است:
دامنه صوتی: دامنه یا حجم سیگنال صوتی، معمولاً به دسیبل (dB) بیان میشود.
فرکانس صوتی: مولفههای فرکانسی سیگنال صوتی، برای شناسایی تن یا محدوده فرکانس صوت استفاده میشود.
مدت زمان صوت: مدت زمان رویداد صوتی، معمولاً به میلیثانیه یا ثانیه.
موج صوتی: موج سیگنال صوتی، برای تحلیل شروع، پایان و مدت زمان صوت استفاده میشود.
اسپکتروگرام صوتی: نمودار تحلیل طیفی سیگنال صوتی، برای شناسایی وقوع و تغییرات مولفههای فرکانسی استفاده میشود.
تعداد پالسها: برای پالسهای صوتی متعدد، تعداد پالسها در یک بازه زمانی مشخص محاسبه میشود.
ویژگیهای صوتی: از ابزارهای تحلیل صوت برای استخراج ویژگیهای صوتی، مانند انرژی، میانگین طیفی، پیکها و غیره، سیگنالهای صوتی استفاده میشود.
برای استخراج این پارامترهای مشخصه، میتوان مراحل زیر را انجام داد:
دریافت سیگنال صوتی: از میکروفونها یا حسگرهای مناسب برای جمعآوری سیگنالهای صوتی در عملیات باز و بسته شدن قطعکهای دو قطبی بالقوه استفاده کنید.
تبدیل سیگنال به دیجیتال: سیگنال صوتی analog را به فرم دیجیتال تبدیل کنید تا تحلیل شود.
پردازش سیگنال صوتی: سیگنال صوتی را فیلتر کنید و نویز آن را حذف کنید تا کیفیت سیگنال بهبود یابد.
استخراج ویژگی: از ابزارهای پردازش سیگنال صوتی و الگوریتمها برای استخراج پارامترهای مشخصه فوق، مانند تحلیل طیفی، تحلیل موج و غیره استفاده کنید.
تحلیل داده: پارامترهای مشخصه استخراج شده را تحلیل کنید تا ناهماهنگیها یا مشکلات عملکردی در سیگنال صوتی شناسایی شوند.
با نظارت و تحلیل سیگنالهای صوتی، نقصهای پنهان در قطعکهای دو قطبی بالقوه میتوانند شناسایی شوند، مانند صداهای غیرعادی، مشکلات مکانیکی یا عملیات غیرعادی دیگر. این کمک میکند تا از خرابی تجهیزات جلوگیری شود و اقدامات نگهداری انجام شود تا قابلیت اطمینان و ایمنی قطعکهای دو قطبی بالقوه تضمین شود.
