სიმრავლის შედეგი უზრუნველყოფის მეთოდების განხილვა მაღალძაბვის AC ცეკვის გარჩევებისთვის

1. რა არის ქსოვილის დენის გარჩევითი პარამეტრები სიმძლავრით მუშაობის მექანიზმებში სიმღერის წინაშე? როგორ შემიძლია ამ გარჩევით პარამეტრების ამოღება თავდაპირველი გახსნის ქსოვილის დენის სიგნალიდან?

პასუხი: სიმძლავრით მუშაობის მექანიზმებში ქსოვილის დენის გარჩევით პარამეტრები შეიძლება შეიცავდეს შემდეგს:

• სტაციონარული პიკის დენი: ელექტრომაგნიტის ქსოვილის გარჩევით მაქსიმალური სტაციონარული დენის მნიშვნელობა, რომელიც აღნიშნავს ელექტრომაგნიტის ბირთვის მოძრაობას და მოტაცებას ზღვის პოზიციამდე.

• ხანგრძლივობა: ელექტრომაგნიტის ქსოვილის დენის გარჩევით ხანგრძლივობა, რომელიც ჩვეულებრივ მიდის ათასეულიდან ასეულებამდე მილისეკუნდებამდე.

• ბირთვის აქტივიზაციის წინ ზრდის დრო: დენის გარჩევით დრო, რომელიც სჭირდება დენის ზრდას ნულიდან პირველ პიკის დენამდე.

• შემცირების დრო: დენის გარჩევით დრო, რომელიც სჭირდება დენის შემცირებას პირველი პიკიდან მეორე ტროფის დენამდე. ეს შესაბამისია ბირთვის ფლიუქსის მოძრაობის, გახსნის მექანიზმის დასარტყამად და ელექტრომაგნიტის ბირთვის ზღვის პოზიციამდე დასატაცებად.

• გარჩევის ფორმა: გარჩევის სრული ფორმა, როგორიცაა ერთი იმპულსი, რამდენიმე იმპულსი ან პერიოდული გარჩევა.

• სიხშირე: თუ გარჩევა პერიოდულია, მისი სიხშირე არის მნიშვნელოვანი პარამეტრი.

ამ გარჩევით პარამეტრების ამოღებისთვის თავდაპირველი გახსნის ქსოვილის დენის სიგნალიდან ჩვეულებრივ საჭიროა შემდეგი ნაბიჯები:

• შერჩევა: გამოიყენეთ შესაბამისი შერჩევის ხელსაწყო საკმარისი შერჩევის სიხშირით ქსოვილის დენის უწყვეტი შერჩევა და სიგნალის ციფრულ ფორმატში გადატრანსფორმირება.

• ფილტრაცია: შერჩეული მონაცემების ფილტრაცია მაღალი სიხშირის ხუთის ამოღებისთვის გარჩევის მახასიათებლის უკეთესი იდენტიფიკაციისთვის.

• პიკის გამოთვლა: ფილტრირებული სიგნალიდან მაქსიმალური მნიშვნელობის პიკის დენის დადგენა.

• ხანგრძლივობის გაზომვა: გარჩევის დაწყების და დასრულების დროის ნაწილაკების დადგენა ნულის დენიდან და დაბრუნება ნულის დენამდე.

• ზრდის დრო და შემცირების დროს გაზომვა: ზრდის დროს და შემცირების დროს გაზომვა ნულიდან პიკის დენამდე და პიკიდან ნულის დენამდე შესაბამისად.

• ფორმის ანალიზი: მათემატიკური მეთოდების ან გარჩევის ფიტინგის ტექნიკების გამოყენება გარჩევის ფორმის ანალიზისთვის.

• სიხშირის ანალიზი: თუ გარჩევა პერიოდულია, ფურიეს ტრანსფორმაციის ან ავტოკორელაციული ფუნქციის გამოყენება სიხშირის შესაფასებლად.

ეს ნაბიჯები ჩვეულებრივ სიგნალის დამუშავების და მონაცემების ანალიზის ინსტრუმენტების (როგორიცაა MATLAB, Python-ის NumPy და SciPy ბიბლიოთეკები და ა.შ.) გამოყენება მოითხოვს. ამ გარჩევით პარამეტრების ამოღება დაეხმარება სიმძლავრით მუშაობის მექანიზმების შესამომავალის და ანალიზის მონიტორინგს. შეიძლება შეიტანოს კარგი ელექტროუნარევსის დენის დასამუშავებლად და არასასამართლებელი ელექტროშოკის ან სხვა სახის საფრთხეების შესასრულებლად შესაბამისი უსაფრთხოების ზომები.

2. რომელი ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ქსოვილის დენის გარჩევებიდან პიკის და ტროფის ამპლიტუდების და მათ შესაბამისი დროის ამოღებისთვის? გთხოვთ კონკრეტულად ჩამოთვალოთ.

პასუხი: ქსოვილის დენის გარჩევებიდან პიკის და ტროფის ამპლიტუდების და მათ შესაბამისი დროის ამოღებისთვის შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა სიგნალის დამუშავების და ანალიზის ალგორითმები. გარჩევის სეგმენტაცია და სეგმენტის შესაბამისი შედარება შეიძლება გამოყენებულ იქნას გარჩევით პარამეტრების მისაღებად. შემდეგი არის ზოგიერთი ხშირად გამოყენებული ალგორითმები და მეთოდები:

• პიკის გამოსარჩევი ალგორითმები: ეს ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას პიკების და მინიმალური ტროფების გამოსარჩევად გარჩევებში. საერთო ალგორითმები შეიძლება იყოს ლიმიტის მეთოდი, სლაიდინგის ფანჯრის მეთოდი, გრადიენტზე დაფუძნებული მეთოდები და ა.შ.

• ნულოვანი გადაკვეთის გამოსარჩევი ალგორითმები: ეს ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას გარჩევებიდან პოზიტიურიდან უარყოფითის და უარყოფითიდან პოზიტიურის გადასვლის გამოსარჩევად, ჩვეულებრივ პიკებისა და ტროფების გამოსარჩევად ერთად გამოიყენება.

• ფურიეს ტრანსფორმაცია: შეიძლება გარჩევის დენის გარჩევა სიხშირის დომენში გადატრანსფორმირება, პიკებისა და ტროფების ინფორმაციის ამოღება სიხშირის დომენში და შემდეგ ინვერსიული ტრანსფორმაციით დროის დომენში დაბრუნება დროის ინფორმაციის მისაღებად.

• ინტეგრაციისა და დიფერენცირების ალგორითმები: ინტეგრაცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას გარჩევის ამპლიტუდის შესაფასებლად, ხოლო დიფერენცირება შეიძლება გამოყენებულ იქნას პიკებისა და ტროფების დახრილობის შესაფასებლად, რით შეიძლება შესაბამისი დროის ნაწილაკების დადგენა.

• გარჩევის ფიტინგი: გარჩევის მოდელების, როგორიცაა გაუსის მოდელები, S-კურვები და ა.შ., გარჩევის ფიტინგით პიკებისა და ტროფების პოზიციებისა და ამპლიტუდების შესაფასებლად. თეორეტიული პარამეტრების ელექტრომაგნიტების რეგულირებით შეიძლება შექმნა ქსოვილის დენის გარჩევები, რომლებიც უწყვეტად უახლოვდება ფაქტიურ მონაცემებს, რით შეიძლება შესაბამისი ქსოვილის დენის გარჩევით პარამეტრების მისაღებად თეორეტიული პარამეტრებიდან.

• ფანჯრის ანალიზი: გარჩევის დაყოფა პატარა ფანჯრებად და პიკებისა და ტროფების ცვლილებების დასამართლებლად თითოეულ ფანჯრაში გარჩევით პარამეტრების ამოღება.

• დერივატივის ფუნქციის მეთოდები: გარჩევის დერივატივის გამოთვლა პიკებისა და ტროფების პოზიციების დასამართლებლად; დერივატივი ნულის ტოლი არის ექსტრემალური ნაწილაკები.

ეს ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ცალ-ცალკე ან კომბინაციაში, სადაც კონკრეტული არჩევანი დამოკიდებულია ტალღის ფორმის ბუნებაზე და კონკრეტული აპლიკაციის მოთხოვნებზე. პრაქტიკულ აპლიკაციებში საერთოდ გამოიყენება სფეროში დაგროვებული ცოდნა და მონაცემთა ანალიზის ინსტრუმენტები, რათა უზრუნველყოთ კოჭის დენის ტალღის მახასიათებლების ზუსტი ამოღება.

3. როგორი მახასიათებლები აქვს მაღალი ძაბვის გამმართველი სარქვლის ოპერაციული მექანიზმის ვიბრაციული აჩქარების სიგნალს გახსნისა და დახურვის პროცესში? როგორ ამოიღება ეს მახასიათებლები მაღალი ძაბვის გამმართველი სარქვლის გაზომილი მექანიკური ვიბრაციის სიგნალებიდან?

პასუხი: მაღალი ძაბვის გამმართველი სარქვლის ოპერაციული მექანიზმის ვიბრაციული აჩქარების სიგნალს შეიძლება შეიცავდეს მრავალ მახასიათებელს, რომლებიც მისცემენ მნიშვნელოვან ინფორმაციას მექანიზმის წარმადობის და მდგომარეობის შესახებ. ქვემოთ მოცემულია ზოგიერთი შესაძლო მახასიათებელი და მათი ამოღების მეთოდები:

• მაქსიმალური აჩქარება: ვიბრაციის სიგნალში მაქსიმალური აჩქარების მნიშვნელობა, რომელიც ჩვეულებრივ გამოისახება g ერთეულებში (თავისუფალი ვარდნის აჩქარება).

• ხანგრძლივობა: ვიბრაციის მოვლენის ხანგრძლივობა, რომელიც ჩვეულებრივ გამოისახება მილიწამებში ან წამებში.

• სიხშირის კომპონენტები: ფურიეს გარდაქმნის ან სწრაფი ფურიეს გარდაქმნის (FFT) საშუალებით შეიძლება ამოიღება ვიბრაციის სიგნალში არსებული სიხშირის კომპონენტები და იდენტიფიცირდეს ნებისმიერი სიხშირის კომპონენტების არსებობა.

• ვიბრაციის ამპლიტუდა: ვიბრაციის სიგნალის ამპლიტუდა, რომელიც შეიძლება გამოისახოს პიკიდან ნულამდე მანძილით.

• პიკიდან პიკამდე მნიშვნელობა: ვიბრაციის სიგნალში სრული ციკლის ვიბრაციის ამპლიტუდა, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება პერიოდული ვიბრაციების იდენტიფიცირებისთვის.

• იმპულსების რაოდენობა: მრავალიმპულსიანი ვიბრაციებისთვის შეიძლება გამოითვალოს იმპულსების რაოდენობა მოცემულ დროში.

• აჩქარების ტალღის ფორმა: ვიბრაციის სიგნალის ტალღის ფორმა შეიძლება გამოყენებულ იქნეს ვიბრაციის დასაწყისის, დასასრულის და ხანგრძლივობის ანალიზისთვის.

• მაღალი სიხშირის კომპონენტები: მაღალი სიხშირის ვიბრაციის კომპონენტების იდენტიფიცირება, რომელიც შეიძლება მიუთითებდეს მექანიზმის არასტაბილურობაზე ან დაზიანებაზე.

ამ მახასიათებლების ამოსაღებად ჩვეულებრივ საჭიროა შემდეგი ნაბიჯები:

• ვიბრაციის სიგნალის შეგროვება: გამოიყენება შესაბამისი სენსორები (მაგ., აჩქარების გამომართველები) მაღალი ძაბვის გამმართველი სარქვლის ოპერაციული მექანიზმიდან ვიბრაციის სიგნალების შესაგროვებლად.

• სიგნალის დიჯიტალიზაცია: ანალოგური ვიბრაციის სიგნალის გარდაქმნა ციფრულ ფორმაში შემდგომი ანალიზისთვის.

• ფილტრაცია და ხმაურის ამოშლა: ვიბრაციის სიგნალის დაფილტვრა და ხმაურის ამოშლა, რათა გამოირიცხოს ხმაური და გაუმჯობინდეს სიგნალის ხარისხი.

• მახასიათებლების ამოღება: გამოიყენება სიგნალის დამუშავების ინსტრუმენტები (მაგ., FFT) და ვიბრაციის ანალიზის მეთოდები ზემოთ ჩამოთვლილი მახასიათებლების ამოსაღებად. ვიბრაციის სიგნალები გარდაიქმნება ფურიეს გარდაქმნით; სხვადასხვა სიხშირის სიგნალები ერთმანეთზე იკრება სხვადასხვა დროს, რათა შექმნას აჩქარების ვიბრაციის ტალღის ფორმა, რომელიც მიახლოებით მოცემულია რეალური ვიბრაციის მრუდით, და რათა თეორიული მონაცემებიდან მიიღოს რეალური მონაცემების მახასიათებლები.

• მონაცემთა ანალიზი: ამოღებული მახასიათებლების ანალიზი მექანიზმში წარმადობის პრობლემების ან ანომალიების იდენტიფიცირებისთვის.

ამ მახასიათებლების ანალიზი შეიძლება გამოყენებულ იქნეს მაღალი ძაბვის გამმართველი სარქვლის ჯანმრთელობის მდგომარეობის მონიტორინგისთვის, პოტენციური გაუმართაობების იდენტიფიცირებისთვის და შესაბამისი შეკეთების ზომების მისაღებად, რათა უზრუნველყოთ მათი სწორი ფუნქციონირება. ვიბრაციის მონიტორინგი ჩვეულებრივ ინჟინერიის მნიშვნელოვანი ამოცანაა, რომელიც შეიძლება გააუმჯობინოს მოწყობილობის საიმედოობა და სიცოცხლის ხანგრძლივობა.

4. რომელი ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას მაღალი ძაბვის გამმართველი სარქვლის მუშაობის დროს მექანიკური ვიბრაციის აჩქარების სიგნალებიდან მახასიათებლების ამოსაღებად?

პასუხი: მაღალი ძაბვის გამმართველი სარქვლის მუშაობის დროს მექანიკური ვიბრაციის აჩქარების სიგნალებიდან მახასიათებლების ამოსაღებად შეიძლება გამოყენებულ იქნეს სხვადასხვა სიგნალის დამუშავების და ანალიზის ალგორითმები. ქვემოთ მოცემულია ზოგიერთი ხშირად გამოყენებადი ალგორითმი და მეთოდი:

• პიკების აღმოჩენის ალგორითმები: ეს ალგორითმები შეიძლება აღმოაჩინოს ვიბრაციის სიგნალში პიკები, მათ შორის მაქსიმალური ვიბრაციის აჩქარების პიკები. გავრცელებული ალგორითმები შეიცავს ზღვრის მეთოდს, სრიალავი ფანჯრის მეთოდს, გრადიენტზე დაფუძნებულ მეთოდებს და სხვ.

• სპექტრალური ანალიზი: ფურიეს გარდაქმნა ან სწრაფი ფურიეს გარდაქმნა (FFT) შეიძლება გამოყენებულ იქნეს ვიბრაციის სიგნალის სიხშირის დომენში გადასაყვანად და ვიბრაციის სიხშირის კომპონენტების და ამპლიტუდის ინფორმაციის ამოსაღებად.

• ვიბრაციის ენერგია: შეიძლება შეფასდეს ვიბრაციის ენერგია ვიბრაციის სიგნალის კვადრატის ინტეგრირებით, რათა მიიღოს ინფორმაცია ვიბრაციის სრულ ენერგიაზე.

• ვიბრაციის სიხშირე: შეიძლება შეფასდეს ვიბრაციის მთავარი სიხშირის კომპონენტები სპექტრალური ანალიზის ან ავტოკორელაციის ფუნქციების გამოყენებით, რათა იდენტიფიცირდეს ვიბრაციის სიხშირის მახასიათებლები.

• ვიბრაციის ამპლიტუდა: შეიძლება შეფასდეს ვიბრაციის ზომა ვიბრაციის სიგნალის ამპლიტუდის გამოთვლით.

• პიკიდან პიკამდე მნიშვნელობა: ვიბრაციის სიგნალში სრული ვიბრაციის ციკლის ვიბრაციის ამპლიტუდა, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება პერიოდული ვიბრაციების იდენტიფიცირებისთვის.

• იმპულსების რაოდენობა: მრავალიმპულსიანი ვიბრაციებისთვის შეიძლება გამოითვალოს იმპულსების რაოდენობა მოცემულ დროში.

• ვიბრაციის ტალღის ფორმა: ვიბრაციის სიგნალის ტალღის ფორმა შეიძლება გამოყენებულ იქნეს ვიბრაციის დასაწყისის, დასასრულის და ხანგრძლივობის ანალიზისთვის.

პიკური დრო: შეაფასეთ ის მომენტი, როდესაც ხდება ვიბრაციის პიკი, რათა განსაზღვროთ ვიბრაციული მოვლენების დრო.

ეს ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ცალ-ცალკე ან კომბინირებულად, სადაც კონკრეტული არჩევანი დამოკიდებულია ვიბრაციის სიგნალის ბუნებაზე და კონკრეტული აპლიკაციის მოთხოვნებზე. პრაქტიკულ აპლიკაციებში ხშირად გამოიყენება საგანმანათლებლო ცოდნა და მონაცემთა ანალიზის ინსტრუმენტები ერთად, რათა უზრუნველყოთ მაღალვოლტიანი გამრთველების მექანიკური ვიბრაციის აჩქარების სიგნალებიდან მახასიათებლების ზუსტი ამოღება, რათა მონიტორინგი განხორციელდეს მოწყობილობის შესრულებისა და მდგომარეობის მიმართ.

5. როგორ უნდა ამოიღოთ ვიბრაციის ენერგიის სიგნალების პიკი და პიკური დრო?

პასუხი: ვიბრაციის ენერგიის სიგნალების პიკის და პიკური დროის ამოსაღებად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ სიგნალის დამუშავების და ანალიზის მეთოდები. ქვემოთ მოცემულია ზოგადი მეთოდი:

• ვიბრაციის ენერგიის სიგნალების პიკის ამოღება:

• ა. გლუვდება ვიბრაციის ენერგიის სიგნალი: გამოიყენეთ საშუალო ფილტრაცია ან სხვა გლუვდების მეთოდები სიგნალში ხმაურის შესამსუბუქებლად, რათა უფრო მარტივად გამოვლინდეს პიკები.

• ბ. პიკური წერტილების პოვნა: გაუშვით პიკების აღმოჩენა გლუვდებულ სიგნალზე, რაც ჩვეულებრივ ხდება შემდეგი ნაბიჯებით:

• გ. პიკების ამპლიტუდების ჩაწერა: განსაზღვრეთ ვიბრაციის ენერგიის სიგნალის ამპლიტუდა თითოეულ პიკის წერტილზე.

• გამოთვალეთ სიგნალის პირველი წარმოებული ან სხვაობა, რათა იპოვოთ სიგნალში ექსტრემალური წერტილები (წერტილები, სადაც გრადიენტი ხდება ნულოვანი).

• გამოიყენეთ ზღვრები ან სხვა პირობები პიკური წერტილების გასაფილტრებლად, პატარა რყევების გამოსარიცხად.

• პიკური დროის ამოღება:

• • პიკების მომენტების ჩაწერა: თითოეული აღმოჩენილი პიკის წერტილისთვის ჩაწერეთ მისი პოზიცია დროის ღერძზე, ანუ პიკის დროის მომენტი.

  • დროის ინფორმაციის გამოყენება: პიკების დროის მომენტების ინფორმაცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას თითოეული პიკის მოხდნის დროის წარმოდგენისთვის, რაც ჩვეულებრივ მილიწამებში ან წამებში ითვლება.

გაითვალისწინეთ, რომ პიკებისა და პიკური დროის ამოღების კონკრეტული მეთოდები შეიძლება განსხვავდებოდეს სიგნალის მახასიათებლების მიხედვით. გარდა ამისა, სიგნალის გლუვდების ხარისხი და ხმაურის დონე ასევე ზეგავლენას ახდენს პიკების აღმოჩენაზე. შეგიძლიათ გამოიყენოთ სიგნალის დამუშავების ინსტრუმენტები, როგორიცაა Python-ში NumPy და SciPy ბიბლიოთეკები, ასევე პიკების აღმოჩენის ალგორითმები, როგორიცაა ზღვრის მეთოდი, გრადიენტის მეთოდი ან სრიალის ფანჯრის მეთოდი, რათა შეასრულოთ ეს ნაბიჯები. პრაქტიკულ აპლიკაციებში შეიძლება მოგიწიოთ ალგორითმის პარამეტრების გასწორება, რათა შეესაბამოს კონკრეტული ვიბრაციის სიგნალის მოთხოვნებს.

6. რა მახასიათებლები აქვს ხმის სიგნალს მაღალვოლტიანი გამრთველების ჩართვისა და გამორთვის დროს? როგორ უნდა ამოიღოთ ეს პარამეტრები მაღალვოლტიანი გამრთველების დამალული დეფექტების ანალიზისა და დიაგნოსტიკისთვის?

პასუხი: მაღალვოლტიანი გამრთველების ჩართვისა და გამორთვის დროს ხმის სიგნალი შეიძლება შეიცავდეს ზოგიერთ მახასიათებელ პარამეტრს, რომლებიც გამოიყენება მოწყობილობის შესრულებისა და მდგომარეობის ანალიზისა და დიაგნოსტიკისთვის. ქვემოთ მოცემულია ზოგიერთი შესაძლო ხმის სიგნალის მახასიათებლები და მათი ამოღების მეთოდები:

• ხმის ამპლიტუდა: ხმის სიგნალის ამპლიტუდა ან დონე, რომელიც ჩვეულებრივ გამოისახება დეციბელებში (dB).

• ხმის სიხშირე: ხმის სიგნალის სიხშირის კომპონენტები, რომლებიც გამოიყენება ხმის ტონის ან სიხშირის დიაპაზონის იდენტიფიცირებისთვის.

• ხმის ხანგრძლივობა: ხმის მოვლენის ხანგრძლივობა, რომელიც ჩვეულებრივ მილიწამებში ან წამებში ითვლება.

• ხმის ტალღის ფორმა: ხმის სიგნალის ტალღის ფორმა, რომელიც გამოიყენება ხმის დასაწყისის, დასასრულის და ხანგრძლივობის ანალიზისთვის.

• ხმის სპექტროგრამა: ხმის სიგნალის სპექტრალური ანალიზის გრაფიკი, რომელიც გამოიყენება სიხშირის კომპონენტების მოხდნის და ცვლილებების იდენტიფიცირებისთვის.

• იმპულსების რაოდენობა: რამდენიმე ხმის იმპულსისთვის შეიძლება გამოითვალოს იმპულსების რაოდენობა მოცემულ დროის პერიოდში.

• ხმის მახასიათებლები: გამოიყენეთ ხმის ანალიზის ინსტრუმენტები ხმის მახასიათებლების ამოსაღებად, როგორიცაა ენერგია, სპექტრალური საშუალო, პიკები და ა.შ., აუდიო სიგნალებიდან.

ამ მახასიათებლების ამოსაღებად შეგიძლიათ შეასრულოთ შემდეგი ნაბიჯები:

• ხმის სიგნალის შეგროვება: გამოიყენეთ შესაბამისი მიკროფონები ან სენსორები მაღალვოლტიანი გამრთველების ჩართვისა და გამორთვის დროს ხმის სიგნალების შესაგროვებლად.

• სიგნალის დიგიტალიზაცია: გადააქციეთ ანალოგური ხმის სიგნალი ციფრულ ფორმაში ანალიზისთვის.

• ხმის სიგნალის დამუშავება: გაფილტრეთ და შეამსუბუქეთ ხმის სიგნალი, რათა გაასუფთავოთ ხმაური და გააუმჯობინოთ სიგნალის ხარისხი.

• მახასიათებლების ამოღება: გამოიყენეთ აუდიო სიგნალის დამუშავების ინსტრუმენტები და ალგორითმები ზემოთ მოცემული მახასიათებლების ამოსაღებად, როგორიცაა სპექტრალური ანალიზი, ტალღის ფორმის ანალიზი და ა.შ.

• მონაცემთა ანალიზი: გააანალიზეთ ამოღებული მახასიათებლები, რათა გამოავლინოთ ხმის სიგნალში აბნორმალურობები ან შესრულების პრობლემები.

ხმის სიგნალების მონიტორინგისა და ანალიზის მეშვეობით შესაძლებელია მაღალვოლტიანი გამრთველების დამალული დეფექტების იდენტიფიცირება, როგორიცაა აბნორმალური ხმები, მექანიკური პრობლემები ან სხვა აბნორმალური მუშაობა. ეს ხელს უწყობს მოწყობილობის გამართულად მუშაობის უზრუნველყოფას და შესაბამისი მოვლენების ჩატარებას, რათა უზრუნველყოთ მაღალვოლტიანი გამრთველების საიმედოობა და უსაფრთხოება.