高圧交流遮断器の欠陥診断方法の概要

Felix Spark

フィールド: 故障とメンテナンス

China

1. 高圧回路遮断器の動作機構におけるコイル電流波形の特性パラメータとは何ですか？元のトリップコイル電流信号からこれらの特性パラメータをどのように抽出しますか。

回答：高圧回路遮断器の動作機構におけるコイル電流波形の特性パラメータには以下のものがあります。

定常ピーク電流：電磁石コイル波形内の最大定常電流値で、電磁石コアが限界位置に移動し一時的に留まる位置を表す。
持続時間：電磁石コイル電流波形の持続時間で、通常は十数ミリ秒から数百ミリ秒の範囲にある。
コア作動前の上昇時間：電流波形がゼロから最初のピーク電流まで上昇するまでの時間。
下降時間：電流波形が最初のピーク電流から二つ目の谷まで下落するまでの時間。これはアーマチュアプラグンが動き始め、トリップ機構を打撃し、電磁石アーマチュアの限界位置へと駆動する時間を示す。
波形形状：単発パルス、多発パルス、または周期的な波形など、波形全体の形状。
周波数：波形が周期的である場合、その周波数は重要なパラメータとなる。

元のトリップコイル電流信号からこれらの特性パラメータを抽出するためには、通常以下の手順が必要です。

サンプリング：十分なサンプリングレートを持つ適切なサンプリング装置を使用して、コイル電流を連続的にサンプリングし、信号をデジタル形式に変換する。
フィルタリング：サンプリングされたデータをフィルタリングして高周波ノイズを取り除き、波形特徴のより良い識別を行う。
ピーク検出：フィルタリングされた信号から最大値を見つけ、ピーク電流を決定する。
持続時間測定：波形がゼロ電流から始まり終了するまでの時間点を検出して、持続時間を計算する。
上昇時間および下降時間測定：ゼロ電流からピーク電流までの時間点と、ピーク電流からゼロ電流までの時間点をそれぞれ検出して、上昇時間および下降時間を計算する。
形状分析：数学的方法や波形フィッティング技術を使用して波形形状を解析する。
周波数分析：波形が周期的な場合、フーリエ変換や自己相関関数を使用して周波数を推定する。

これらの手順では通常、信号処理とデータ分析ツール（MATLAB、PythonのNumPyおよびSciPyライブラリなど）が必要となります。これらの特性パラメータを抽出することで、高圧回路遮断器の動作機構の性能を監視および分析することができます。高電圧電流を扱う際には、偶発的な感電や他の危険を防ぐために適切な安全対策を講じる必要があります。

2. コイル電流波形からピークとトロフの振幅およびそれらに対応する時間点などの特性パラメータを抽出するために使用できるアルゴリズムは何ですか？具体的にリストしてください。

回答：コイル電流波形からピークとトロフの振幅およびそれらに対応する時間点などの特性パラメータを抽出するためには、さまざまな信号処理および分析アルゴリズムを使用できます。波形セグメンテーションとセグメントごとの比較を使用して特性パラメータを得ることができます。以下にいくつかの一般的に使用されるアルゴリズムと方法をリストします。

ピーク検出アルゴリズム：これらのアルゴリズムは波形内のピークを検出し、最大ピークと最小トロフを含むことができます。一般的なアルゴリズムには、閾値法、スライディングウィンドウ法、勾配ベースの方法などがあります。
ゼロクロッシング検出アルゴリズム：これらのアルゴリズムは波形が正から負または負から正に遷移するポイントを検出でき、ピークとトロフの検出とともに通常使用されます。
フーリエ変換：コイル電流波形を周波数領域に変換し、周波数領域でのピークとトロフ情報を抽出し、逆変換を通じて時間領域に戻して時間情報を得ることができます。
積分と微分アルゴリズム：積分は波形振幅の推定に使用され、微分はピークとトロフの傾きを推定し、それによって時間点を推定することができます。
波形フィッティング：ガウスモデルやS曲線などの波形モデルをフィッティングすることにより、ピークとトロフの位置と振幅を推定します。理論的な電磁石パラメータを調整して、実際の測定データに近づくコイル電流波形を生成し、理論的なパラメータから実際のコイル電流波形の特性パラメータを得ることができます。
ウィンドウ分析：波形を小さなウィンドウに分割し、各ウィンドウ内で特性パラメータを抽出してピークとトロフの変化を捉えます。
微分ベースの方法：波形の微分を計算してピークとトロフの位置を見つける。微分がゼロになる点は極大点または極小点となる。

これらのアルゴリズムは個別にまたは組み合わせて使用でき、具体的な選択は波形の性質と特定のアプリケーションの要件によって異なります。実際のアプリケーションでは、ドメイン知識とデータ分析ツールを組み合わせて、コイル電流波形から特徴的なパラメータを正確に抽出することが一般的です。

3. 高圧遮断器の動作機構の振動加速度信号には、開閉操作中にどのような特性パラメータがありますか？測定された高圧遮断器の機械的振動信号からこれらの特性パラメータをどのように抽出しますか？

回答：高圧遮断器の動作機構の開閉操作中の振動加速度信号には、機構の性能と状態に関する重要な情報を提供する多くの特性パラメータが含まれる可能性があります。以下にいくつかの可能な特性パラメータとそれらを抽出する方法を示します：

ピーク加速度：振動信号内の最大加速度値で、通常はg単位（重力加速度）で表されます。
持続時間：振動イベントの期間で、通常はミリ秒または秒で表されます。
周波数成分：フーリエ変換または高速フーリエ変換（FFT）などのスペクトル解析法を使用して、振動信号内の周波数成分を抽出し、特定の周波数成分の発生を識別することができます。
振動振幅：振動信号の振幅で、ピークからゼロまでの距離で表すことができます。
ピーク間値：振動信号内の完全な周期の振動振幅で、通常は周期的な振動を識別するために使用されます。
パルス数：複数のパルスを持つ振動の場合、指定された時間内でのパルス数を計算することができます。
加速度波形の形状：振動信号の波形を使用して、振動の開始、終了、および持続時間を分析することができます。
高周波成分：高周波振動成分を識別することで、機構の不安定性や損傷を示すことがあります。

これらの特性パラメータを抽出するには、通常以下の手順が必要です：

振動信号取得：適切なセンサー（例えば加速度計）を使用して、高圧遮断器の動作機構からの振動信号を収集します。
信号のデジタル化：アナログの振動信号をデジタル形式に変換し、その後の分析のために使用します。
フィルタリングとノイズ除去：振動信号をフィルタリングし、ノイズを除去して信号品質を向上させます。
特徴抽出：信号処理ツール（例えばFFT）や振動解析法を使用して、上記の特性パラメータを抽出します。振動信号はフーリエ変換によって変換され、異なる周波数の信号が異なる時間で重ね合わされて、実際の振動曲線に近い加速振動波形が生成され、理論データから実際のデータの特性パラメータが得られます。
データ分析：抽出した特性パラメータを分析して、機構の性能問題や異常を識別します。

これらの特性パラメータの分析は、高圧遮断器の健康状態を監視し、潜在的な故障を特定し、適切な動作を確保するためにメンテナンス措置を講じるために使用することができます。振動監視は通常、設備の信頼性と寿命を向上させる重要なエンジニアリングタスクです。

4. 高圧遮断器の動作中の機械的振動加速度信号から特性パラメータを抽出するためにどのようなアルゴリズムを使用できますか？

回答：高圧遮断器の動作中の機械的振動加速度信号から特性パラメータを抽出する際には、様々な信号処理および解析アルゴリズムを使用することができます。以下にいくつかの一般的に使用されるアルゴリズムと方法を示します：

ピーク検出アルゴリズム：これらのアルゴリズムは、振動信号内のピークを検出し、最大振動加速度ピークを含むことができます。一般的なアルゴリズムには、閾値法、スライディングウィンドウ法、勾配に基づく方法などがあります。
スペクトル解析：フーリエ変換または高速フーリエ変換（FFT）を使用して、振動信号を周波数領域に変換し、振動の周波数成分と振幅情報を抽出することができます。
振動エネルギー：振動信号の二乗を積分することにより、振動の総エネルギーに関する情報を得ることができます。
振動周波数：スペクトル解析または自己相関関数を使用して、振動の主要な周波数成分を推定し、振動の周波数特性を識別することができます。
振動振幅：振動信号の振幅を計算することにより、振動の大きさを定量的に評価することができます。
ピーク間値：振動信号内の完全な振動周期の振動振幅で、通常は周期的な振動を識別するために使用されます。
パルス数：複数のパルスを持つ振動の場合、指定された時間内でのパルス数を計算することができます。
振動波形の形状：振動信号の波形を使用して、振動の開始、終了、および持続時間を分析することができます。
ピーク時間：振動ピークが発生する時間点を推定して、振動イベントのタイミングを特定します。

これらのアルゴリズムは個別にまたは組み合わせて使用でき、具体的な選択は振動信号の性質と特定のアプリケーションの要件によります。実際のアプリケーションでは、ドメイン知識とデータ分析ツールを組み合わせて、高電圧遮断器の機械振動加速度信号から特徴的なパラメータを正確に抽出し、設備の性能と健康状態を監視することが一般的です。

5. 振動エネルギーシグナルのピークとピーク時間をどのように抽出しますか？

回答：振動エネルギーシグナルのピークとピーク時間を抽出するには、信号処理および分析方法を使用できます。以下は一般的な方法です：

振動エネルギーシグナルのピーク抽出：

a. 振動エネルギーシグナルの平滑化：平均フィルタリングや他の平滑化方法を適用して信号のノイズを減らし、ピークの検出を容易にします。
b. ピークポイントの検出：平滑化された信号に対してピーク検出を行い、通常以下の手順で行います：
c. ピーク振幅の記録：各ピークポイントでの振動エネルギーシグナルの振幅を決定します。

信号の一階微分または差分を計算して、信号内の極値点（勾配がゼロになる点）を見つけます。
しきい値や他の条件を使用してピークポイントをフィルタリングし、小さな変動を除外します。

ピーク時間の抽出：
- ピークモーメントの記録：各検出されたピークポイントについて、時間軸上の位置、つまりピークの時間モーメントを記録します。
- 時間情報の使用：ピークモーメントの時間情報は、各ピークの発生時間を表すために使用され、通常ミリ秒または秒単位で示されます。

ピークとピーク時間の抽出の具体的な方法は、信号の特性によって異なる場合があります。また、信号の平滑化の程度とノイズレベルもピーク検出に影響します。PythonのNumPyやSciPyライブラリなどの信号処理ツールや、しきい値法、勾配法、スライディングウィンドウ法などのピーク検出アルゴリズムを使用してこれらの手順を行うことができます。実際のアプリケーションでは、特定の振動信号の要件に適応するためにアルゴリズムのパラメータを調整する必要がある場合があります。

6. 高電圧遮断器の開閉操作中の音信号にはどのような特徴的なパラメータがありますか？これらのパラメータを抽出して高電圧遮断器の潜在的な欠陥を分析および診断する方法は何ですか？

回答：高電圧遮断器の開閉操作中の音信号には、設備の性能と健康状態を分析および診断するために使用されるいくつかの特徴的なパラメータが含まれている可能性があります。以下は可能な音信号の特徴的なパラメータとそれらを抽出する方法です：