उच्च-वोल्टता एसी सर्किट ब्रेकर के दोष निदान विधियों का सारांश

1. उच्च-वोल्टता सर्किट ब्रेकर संचालन मेकेनिज्म में कुण्डली धारा तरंग रूपक के विशेष तत्व क्या हैं? मूल ट्रिप कुण्डली धारा सिग्नल से इन विशेष तत्वों को कैसे निकाला जा सकता है?

उत्तर: उच्च-वोल्टता सर्किट ब्रेकर संचालन मेकेनिज्म में कुण्डली धारा तरंग रूपक के विशेष तत्व निम्नलिखित हो सकते हैं:

• स्थिरावस्था की चरम धारा: इलेक्ट्रोमैग्नेट कुण्डली तरंग रूपक में अधिकतम स्थिरावस्था धारा मान, जो इलेक्ट्रोमैग्नेट कोर के घटक के सीमा स्थिति पर आगमन और छोटे समय के लिए रहने को दर्शाता है।

• अवधि: इलेक्ट्रोमैग्नेट कुण्डली धारा तरंग रूपक की अवधि, आमतौर पर दहाई से लेकर सैकड़ों मिलीसेकंड तक फ़ेलती है।

• कोर सक्रिय होने से पहले का उत्थान समय: धारा तरंग रूपक को शून्य से पहली चरम धारा तक बढ़ने के लिए आवश्यक समय।

• गिरावट समय: धारा तरंग रूपक को पहली चरम धारा से दूसरी निचली सीमा तक गिरने के लिए आवश्यक समय। यह उस समय को दर्शाता है जब आर्मेचर प्लंजर चलना शुरू होता है, ट्रिप मेकेनिज्म को प्रहार करता है, और इलेक्ट्रोमैग्नेट आर्मेचर की सीमा स्थिति तक ले जाता है।

• तरंग रूपक का आकार: तरंग रूपक का समग्र आकार, जैसे एकल पल्स, बहु-पल्स, या आवर्ती तरंग रूपक।

• आवृत्ति: यदि तरंग रूपक आवर्ती है, तो इसकी आवृत्ति एक महत्वपूर्ण पैरामीटर है।

मूल ट्रिप कुण्डली धारा सिग्नल से इन विशेष तत्वों को निकालने के लिए, निम्नलिखित चरणों की आवश्यकता होती है:

• नमूना लेना: उचित नमूना लेने उपकरण का उपयोग करके, जिसकी नमूना लेने की दर पर्याप्त हो, कुण्डली धारा को लगातार नमूना लेना और सिग्नल को डिजिटल रूप में परिवर्तित करना।

• फिल्टरिंग: नमूना लिए गए डेटा को फिल्टर करके उच्च-आवृत्ति शोर को हटाना, ताकि तरंग रूपक के विशेषताओं की बेहतर पहचान हो सके।

• चरम धारा पता लगाना: फिल्टर किए गए सिग्नल से अधिकतम मान ढूंढकर चरम धारा का पता लगाना।

• अवधि माप: तरंग रूपक का शून्य धारा से शुरुआत और समाप्ति के समय बिंदुओं को पता लगाकर अवधि की गणना करना।

• उत्थान समय और गिरावट समय माप: शून्य धारा से चरम धारा तक और चरम धारा से शून्य धारा तक के समय बिंदुओं को पता लगाकर उत्थान समय और गिरावट समय की गणना करना।

• आकार विश्लेषण: गणितीय विधियों या तरंग रूपक फिटिंग तकनीकों का उपयोग करके तरंग रूपक के आकार का विश्लेषण करना।

• आवृत्ति विश्लेषण: यदि तरंग रूपक आवर्ती है, तो फोरियर रूपांतर या स्व-सहसंबंध फलन का उपयोग करके आवृत्ति का अनुमान लगाना।

इन चरणों के लिए आमतौर पर सिग्नल प्रसंस्कन और डेटा विश्लेषण उपकरण (जैसे MATLAB, Python के NumPy और SciPy लाइब्रेरी, आदि) की आवश्यकता होती है। इन विशेष तत्वों को निकालने से उच्च-वोल्टता सर्किट ब्रेकर संचालन मेकेनिज्म के प्रदर्शन की निगरानी और विश्लेषण में मदद मिलती है। ध्यान दें कि उच्च-वोल्टता धाराओं के साथ काम करते समय उचित सुरक्षा उपाय लेना आवश्यक है, ताकि अप्रत्याशित विद्युत झटके या अन्य खतरों से बचा जा सके।

2. कुण्डली धारा तरंग रूपक से चरम और निचली सीमा की अम्प्लीट्यूड और उनके संबंधित समय बिंदु जैसे विशेष तत्व निकालने के लिए कौन-से एल्गोरिदम उपयोग किए जा सकते हैं? कृपया विशेष रूप से सूचीबद्ध करें।

उत्तर: कुण्डली धारा तरंग रूपक से चरम और निचली सीमा की अम्प्लीट्यूड और उनके संबंधित समय बिंदु जैसे विशेष तत्व निकालने के लिए विभिन्न सिग्नल प्रसंस्कन और विश्लेषण एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। तरंग रूपक का विभाजन और खंड-द्वारा तुलना करके विशेष तत्व प्राप्त किए जा सकते हैं। निम्नलिखित कुछ आम उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम और विधियाँ हैं:

• चरम धारा पता लगाने के एल्गोरिदम: ये एल्गोरिदम तरंग रूपकों में चरम धाराओं, जिनमें अधिकतम चरम धाराएँ और न्यूनतम निचली सीमाएँ शामिल हैं, को पता लगा सकते हैं। सामान्य एल्गोरिदम शामिल हैं: थ्रेशहोल्ड विधि, स्लाइडिंग विंडो विधि, ग्रेडिएंट-आधारित विधियाँ, आदि।

• शून्य पार गुजर पता लगाने के एल्गोरिदम: ये एल्गोरिदम तरंग रूपकों में धनात्मक से ऋणात्मक या ऋणात्मक से धनात्मक तक के परिवर्तनों को पता लगा सकते हैं, आमतौर पर चरम धारा और निचली सीमा पता लगाने के साथ इस्तेमाल किए जाते हैं।

• फोरियर रूपांतर: कुण्डली धारा तरंग रूपक को आवृत्ति क्षेत्र में रूपांतरित कर सकता है, आवृत्ति क्षेत्र में चरम धारा और निचली सीमा की जानकारी निकाल सकता है, और फिर विलोम रूपांतर के माध्यम से समय क्षेत्र में वापस ले जाकर समय जानकारी प्राप्त कर सकता है।

• समाकलन और विभेदन एल्गोरिदम: समाकलन का उपयोग तरंग रूपक की अम्प्लीट्यूड का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, जबकि विभेदन का उपयोग चरम धारा और निचली सीमा की ढलान का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, जिससे उनके समय बिंदुओं का अनुमान लगाया जा सकता है।

• तरंग रूपक फिटिंग: गाऊसियन मॉडल, S-कर्व, आदि जैसे तरंग रूपक मॉडलों का फिटिंग करके चरम धारा और निचली सीमा की स्थितियों और अम्प्लीट्यूड का अनुमान लगाया जा सकता है। इलेक्ट्रोमैग्नेट के सैद्धांतिक पैरामीटरों को समायोजित करके वास्तविक मापन डेटा के निकट आने वाले कुण्डली धारा तरंग रूपक उत्पन्न किए जा सकते हैं, जिससे वास्तविक कुण्डली धारा तरंग रूपक के विशेष तत्व सैद्धांतिक पैरामीटरों से प्राप्त किए जा सकते हैं।

• विंडो विश्लेषण: तरंग रूपक को छोटे-छोटे विंडो में विभाजित करके प्रत्येक विंडो में विशेष तत्वों को निकालना, चरम धारा और निचली सीमा में परिवर्तनों को पकड़ने के लिए।

• विभेदन-आधारित विधियाँ: तरंग रूपक का विभेदन निकालकर चरम धारा और निचली सीमा की स्थितियों को पता लगाना; विभेदन शून्य होने वाले बिंदु अत्यधिक बिंदु होते हैं।

ये एल्गोरिदम व्यक्तिगत रूप से या संयोजन में उपयोग किए जा सकते हैं, जिसका विशिष्ट चयन तरंग रूप की प्रकृति और विशिष्ट अनुप्रयोग की आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, क्षेत्र ज्ञान और डेटा विश्लेषण उपकरणों को आमतौर पर एक साथ जोड़ा जाता है ताकि कुंडली धारा तरंग रूपों से विशिष्ट पैरामीटरों की सटीक निकासी सुनिश्चित की जा सके।

3. उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकर के संचालन यंत्रण के दोलन त्वरण संकेत में खोलने और बंद करने के दौरान कौन से विशिष्ट पैरामीटर होते हैं? उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकर के मापे गए यांत्रिक दोलन संकेतों से इन विशिष्ट पैरामीटरों को कैसे निकाला जाए?

उत्तर: उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकर के संचालन यंत्रण के दोलन त्वरण संकेत में खोलने और बंद करने के दौरान कई विशिष्ट पैरामीटर हो सकते हैं, जो यंत्रण की प्रदर्शन और स्थिति के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हैं। निम्नलिखित कुछ संभावित विशिष्ट पैरामीटर और उन्हें निकालने की विधियाँ हैं:

• शिखर त्वरण: दोलन संकेत में अधिकतम त्वरण मान, आमतौर पर g इकाइयों (गुरुत्वाकर्षण त्वरण) में व्यक्त किया जाता है।

• अवधि: दोलन घटना की अवधि, आमतौर पर मिलीसेकंड या सेकंड में।

• आवृत्ति घटक: फोरियर रूपांतर या तेज फोरियर रूपांतर (FFT) और अन्य विश्लेषण विधियों के माध्यम से, दोलन संकेत से आवृत्ति घटक निकाले जा सकते हैं ताकि किसी आवृत्ति घटक की उपस्थिति की पहचान की जा सके।

• दोलन आयाम: दोलन संकेत का आयाम, जिसे शिखर से शून्य तक की दूरी के रूप में व्यक्त किया जा सकता है।

• शिखर से शिखर मान: दोलन संकेत में एक पूरे चक्र का दोलन आयाम, आमतौर पर आवर्ती दोलनों की पहचान के लिए इस्तेमाल किया जाता है।

• पल्स की संख्या: बहु-पल्स दोलनों के लिए, निश्चित समयावधि में पल्सों की संख्या की गणना की जा सकती है।

• त्वरण तरंग रूप का आकार: दोलन संकेत का तरंग रूप, दोलन की शुरुआत, समाप्ति, और अवधि के विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

• उच्च-आवृत्ति घटक: उच्च-आवृत्ति दोलन घटकों की पहचान, जो यंत्रण की अस्थिरता या क्षति को दर्शा सकते हैं।

इन विशिष्ट पैरामीटरों को निकालने के लिए निम्नलिखित चरण आमतौर पर आवश्यक होते हैं:

• दोलन संकेत का अधिग्रहण: उचित सेंसर (जैसे, त्वरणमापी) का उपयोग करके उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकर के संचालन यंत्रण से दोलन संकेत एकत्रित करें।

• संकेत का डिजिटलीकरण: एनालॉग दोलन संकेत को डिजिटल रूप में परिवर्तित करें ताकि उसका अनुगामी विश्लेषण किया जा सके।

• फिल्टरिंग और शोर कम करना: दोलन संकेत को फिल्टरिंग और शोर कम करने से शोर को दूर किया जाता है और संकेत की गुणवत्ता में सुधार किया जाता है।

• विशेषताओं का निकालना: संकेत प्रोसेसिंग उपकरण (जैसे FFT) और दोलन विश्लेषण विधियों का उपयोग करके ऊपर दिए गए विशिष्ट पैरामीटरों को निकाला जाता है। दोलन संकेतों को फोरियर रूपांतर के द्वारा परिवर्तित किया जाता है; विभिन्न आवृत्तियों के संकेत विभिन्न समयों पर जोड़े जाते हैं ताकि वास्तविक दोलन वक्र के लगभग त्वरण दोलन तरंग रूप उत्पन्न हों, और वास्तविक डेटा के विशिष्ट पैरामीटर थ्योरिटिकल डेटा से प्राप्त किए जाएं।

• डेटा विश्लेषण: निकाले गए विशिष्ट पैरामीटरों का विश्लेषण करके यंत्रण की प्रदर्शन समस्याओं या असामान्यताओं की पहचान की जाती है।

इन विशिष्ट पैरामीटरों के विश्लेषण का उपयोग उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकर की स्वास्थ्य स्थिति की निगरानी, संभावित फेलरों की पहचान, और उनके सही संचालन को सुनिश्चित करने के लिए रखरखाव के उपाय लेने के लिए किया जा सकता है। दोलन निगरानी आमतौर पर इंजीनियरिंग में एक महत्वपूर्ण कार्य होता है, जो उपकरणों की विश्वसनीयता और लंबाई को बढ़ाने में मदद करता है।

4. उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकर के संचालन के दौरान यांत्रिक दोलन त्वरण संकेतों से विशिष्ट पैरामीटर निकालने के लिए कौन से एल्गोरिदम उपयोग किए जा सकते हैं?

उत्तर: उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकर के संचालन के दौरान यांत्रिक दोलन त्वरण संकेतों से विशिष्ट पैरामीटर निकालने के लिए विभिन्न संकेत प्रोसेसिंग और विश्लेषण एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। निम्नलिखित कुछ सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम और विधियाँ हैं:

• शिखर निर्णय एल्गोरिदम: ये एल्गोरिदम दोलन संकेतों में शिखरों को पहचान सकते हैं, जिसमें अधिकतम दोलन त्वरण शिखर शामिल हैं। सामान्य एल्गोरिदमों में थ्रेशहोल्ड विधि, स्लाइडिंग विंडो विधि, ढलान-आधारित विधियाँ आदि शामिल हैं।

• स्पेक्ट्रल विश्लेषण: फोरियर रूपांतर या तेज फोरियर रूपांतर (FFT) का उपयोग करके दोलन संकेत को आवृत्ति क्षेत्र में परिवर्तित किया जा सकता है और दोलन के आवृत्ति घटक और आयाम जानकारी निकाली जा सकती है।

• दोलन ऊर्जा: दोलन संकेत के वर्ग का समाकलन करके दोलन ऊर्जा का अनुमान लगाया जा सकता है, जिससे दोलन की कुल ऊर्जा के बारे में जानकारी प्राप्त होती है।

• दोलन आवृत्ति: स्पेक्ट्रल विश्लेषण या स्व-संबंध फंक्शन का उपयोग करके दोलन के मुख्य आवृत्ति घटकों का अनुमान लगाया जा सकता है, जिससे दोलन की आवृत्ति विशेषताओं की पहचान की जा सकती है।

• दोलन आयाम: दोलन संकेत के आयाम की गणना करके दोलन के आकार को मापा जा सकता है।

• शिखर से शिखर मान: दोलन संकेत में एक पूरे दोलन चक्र का दोलन आयाम, आमतौर पर आवर्ती दोलनों की पहचान के लिए इस्तेमाल किया जाता है।

• पल्स की संख्या: बहु-पल्स दोलनों के लिए, निश्चित समयावधि में पल्सों की संख्या की गणना की जा सकती है।

• दोलन तरंग रूप का आकार: दोलन संकेत का तरंग रूप, दोलन की शुरुआत, समाप्ति, और अवधि के विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

चरम समय: कंपन चरम के घटित होने का समय बिंदु अनुमानित करें ताकि कंपन घटनाओं का समय निर्धारित किया जा सके।

इन एल्गोरिदमों का व्यक्तिगत रूप से या संयोजन में उपयोग किया जा सकता है, और विशेष चुनाव आवृत्ति संकेत की प्रकृति और विशिष्ट अनुप्रयोग की आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, क्षेत्र ज्ञान और डेटा विश्लेषण टूल आमतौर पर संयोजित किए जाते हैं ताकि उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकरों के यांत्रिक कंपन त्वरण संकेतों से विशिष्ट पैरामीटरों का सटीक निष्कर्षण सुनिश्चित किया जा सके, उपकरण के प्रदर्शन और स्वास्थ्य स्थिति की निगरानी की जा सके।

5. कंपन ऊर्जा संकेतों के चरम और चरम समय को कैसे निष्कर्षित किया जाए?

उत्तर: कंपन ऊर्जा संकेतों के चरम और चरम समय को निष्कर्षित करने के लिए, संकेत प्रक्रिया और विश्लेषण विधियों का उपयोग किया जा सकता है। निम्नलिखित एक सामान्य विधि है:

• कंपन ऊर्जा संकेतों का चरम निष्कर्षण:

• a. कंपन ऊर्जा संकेत को नरम करें: औसत फ़िल्टरिंग या अन्य नरम विधियों का उपयोग करके संकेत में शोर को कम करें, जिससे चरम बिंदुओं का पता लगाना आसान हो जाए।

• b. चरम बिंदुओं का पता लगाएं: नरम संकेत पर चरम निर्णय करें, आमतौर पर निम्नलिखित चरणों के माध्यम से:

• c. चरम आयामों का रिकॉर्ड करें: प्रत्येक चरम बिंदु पर कंपन ऊर्जा संकेत का आयाम निर्धारित करें।

• संकेत का पहला अवकलज या अंतर गणना करें ताकि संकेत में चरम बिंदु (जहाँ ढाल शून्य हो जाता है) का पता लगाया जा सके।

• थ्रेसहोल्ड या अन्य शर्तों का उपयोग करके चरम बिंदुओं को फ़िल्टर करें, छोटे उतार-चढ़ावों को छोड़ दें।

• चरम समय निष्कर्षण:

• • चरम क्षणों का रिकॉर्ड करें: प्रत्येक निर्णायक चरम बिंदु के लिए, इसकी समय अक्ष पर स्थिति को रिकॉर्ड करें, अर्थात् चरम का समय क्षण।

  • समय जानकारी का उपयोग करें: चरम क्षणों की समय जानकारी का उपयोग प्रत्येक चरम के घटित होने के समय को निरूपित करने के लिए किया जा सकता है, आमतौर पर मिलीसेकंड या सेकंड में।

ध्यान दें कि चरम और चरम समय निष्कर्षित करने के विशिष्ट विधियाँ संकेत की विशेषताओं पर निर्भर कर सकती हैं। इसके अलावा, संकेत को नरम करने की डिग्री और शोर का स्तर भी चरम निर्णय पर प्रभाव डाल सकता है। आप Python में NumPy और SciPy लाइब्रेरी जैसे संकेत प्रक्रिया टूल और थ्रेसहोल्ड विधि, ढाल विधि, या स्लाइडिंग विंडो विधि जैसे चरम निर्णय एल्गोरिदम का उपयोग करके इन चरणों को कर सकते हैं। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, आपको विशिष्ट कंपन संकेत आवश्यकताओं के अनुसार एल्गोरिदम पैरामीटरों को समायोजित करना पड़ सकता है।

6. उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकरों के खोलने और बंद करने के दौरान ध्वनि संकेत में कौन से विशिष्ट पैरामीटर होते हैं? इन पैरामीटरों को कैसे निष्कर्षित किया जाए ताकि उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकरों में गुप्त दोषों का विश्लेषण और निदान किया जा सके?

उत्तर: उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकरों के खोलने और बंद करने के दौरान ध्वनि संकेत में कुछ विशिष्ट पैरामीटर हो सकते हैं, जिनका उपयोग उपकरण के प्रदर्शन और स्वास्थ्य स्थिति के विश्लेषण और निदान के लिए किया जा सकता है। निम्नलिखित कुछ संभावित ध्वनि संकेत विशिष्ट पैरामीटर और उन्हें निष्कर्षित करने की विधियाँ हैं:

• ध्वनि आयाम: ध्वनि संकेत का आयाम या वोल्यूम, आमतौर पर डेसीबल (dB) में व्यक्त किया जाता है।

• ध्वनि आवृत्ति: ध्वनि संकेत के आवृत्ति घटक, जिनका उपयोग ध्वनि के टोन या आवृत्ति परिसर की पहचान के लिए किया जाता है।

• ध्वनि अवधि: ध्वनि घटना की अवधि, आमतौर पर मिलीसेकंड या सेकंड में।

• ध्वनि तरंग रूप: ध्वनि संकेत का तरंग रूप, जिसका उपयोग ध्वनि की शुरुआत, समाप्ति और अवधि के विश्लेषण के लिए किया जाता है।

• ध्वनि स्पेक्ट्रोग्राम: ध्वनि संकेत का स्पेक्ट्रल विश्लेषण ग्राफ, जिसका उपयोग आवृत्ति घटकों की घटना और परिवर्तन की पहचान के लिए किया जाता है।

• पल्सों की संख्या: एक दिए गए समय अवधि में एक से अधिक ध्वनि पल्सों की संख्या की गणना की जा सकती है।

• ध्वनि विशेषताएँ: ध्वनि विश्लेषण टूल का उपयोग करके ऑडियो संकेतों की ऊर्जा, स्पेक्ट्रल औसत, चरम आदि जैसी ध्वनि विशेषताओं को निष्कर्षित किया जा सकता है।

इन विशिष्ट पैरामीटरों को निष्कर्षित करने के लिए, निम्नलिखित चरणों का पालन किया जा सकता है:

• ध्वनि संकेत का अधिग्रहण: उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकरों के खोलने और बंद करने के दौरान उपयुक्त माइक्रोफोन या सेंसरों का उपयोग करके ध्वनि संकेतों का संग्रह करें।

• संकेत का डिजिटलीकरण: एनालॉग ध्वनि संकेत को डिजिटल रूप में परिवर्तित करें ताकि विश्लेषण किया जा सके।

• ध्वनि संकेत का प्रक्रिया: ध्वनि संकेत को फ़िल्टर और नरम करें ताकि शोर को खत्म किया जा सके और संकेत की गुणवत्ता में सुधार किया जा सके।

• विशेषताओं का निष्कर्षण: ऑडियो संकेत प्रक्रिया टूल और एल्गोरिदम का उपयोग करके ऊपर उल्लिखित विशिष्ट पैरामीटरों, जैसे स्पेक्ट्रल विश्लेषण, तरंग रूप विश्लेषण आदि को निष्कर्षित करें।

• डेटा विश्लेषण: निष्कर्षित विशिष्ट पैरामीटरों का विश्लेषण करें ताकि ध्वनि संकेत में असामान्यताओं या प्रदर्शन समस्याओं की पहचान की जा सके।

ध्वनि संकेतों की निगरानी और विश्लेषण के द्वारा, उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकरों में गुप्त दोष, जैसे असामान्य ध्वनि, यांत्रिक समस्याएँ, या अन्य असामान्य संचालन, की पहचान की जा सकती है। यह उपकरण विफलताओं को रोकने और रखरखाव के उपाय लेने में मदद करता है ताकि उच्च-वोल्टेज सर्किट ब्रेकरों की विश्वसनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित की जा सके।