고압 교류 회로 차단기의 결함 진단 방법 개요

1. 고압 회로 차단기 작동 기구의 코일 전류 파형의 특성 매개변수는 무엇입니까? 원시 트립 코일 전류 신호에서 이러한 특성 매개변수를 어떻게 추출할 수 있습니까?

답변: 고압 회로 차단기 작동 기구의 코일 전류 파형의 특성 매개변수는 다음과 같이 포함될 수 있습니다:

• 정상 상태 피크 전류: 전자석 코일 파형의 최대 정상 상태 전류 값으로, 전자석 코어가 이동하여 일시적으로 제한 위치에 머무르는 위치를 나타냅니다.

• 지속 시간: 전자석 코일 전류 파형의 지속 시간으로, 일반적으로 수십 밀리초에서 수백 밀리초 사이입니다.

• 코어 활성화 전 상승 시간: 전류 파형이 0에서 첫 번째 피크 전류까지 상승하는 데 필요한 시간입니다.

• 하강 시간: 전류 파형이 첫 번째 피크 전류에서 두 번째 저점까지 하강하는 데 필요한 시간입니다. 이는 암추 플런저가 움직이기 시작하고 트립 메커니즘을 타격하며 이를 전자석 암추의 제한 위치로 구동하는 시간에 해당합니다.

• 파형 모양: 파형의 전체적인 모양으로, 단일 펄스, 다중 펄스 또는 주기적 파형 등이 있습니다.

• 주파수: 파형이 주기적이라면, 그 주파수는 중요한 매개변수입니다.

원시 트립 코일 전류 신호에서 이러한 특성 매개변수를 추출하기 위해서는 일반적으로 다음 단계가 필요합니다:

• 샘플링: 충분한 샘플링 속도를 가진 적절한 샘플링 장비를 사용하여 코일 전류를 연속적으로 샘플링하고 신호를 디지털 형태로 변환합니다.

• 필터링: 샘플된 데이터를 필터링하여 고주파 노이즈를 제거하여 파형 특징을 더 잘 식별합니다.

• 피크 감지: 필터링된 신호에서 최대 값을 찾아 피크 전류를 결정합니다.

• 지속 시간 측정: 파형이 0 전류에서 시작되고 종료되는 시간점을 감지하여 지속 시간을 계산합니다.

• 상승 시간 및 하강 시간 측정: 0 전류에서 피크 전류까지 그리고 피크 전류에서 다시 0 전류까지의 시간점을 감지하여 상승 시간과 하강 시간을 계산합니다.

• 모양 분석: 수학적 방법이나 파형 피팅 기법을 사용하여 파형 모양을 분석합니다.

• 주파수 분석: 파형이 주기적이면, 푸리에 변환 또는 자기 상관 함수를 사용하여 주파수를 추정합니다.

이러한 단계는 일반적으로 신호 처리 및 데이터 분석 도구(예: MATLAB, Python의 NumPy 및 SciPy 라이브러리 등)가 필요합니다. 이러한 특성 매개변수를 추출하면 고압 회로 차단기 작동 기구의 성능을 모니터링하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 고압 전류를 다룰 때는 전기ショック이나 기타 위험을 방지하기 위해 적절한 안전 조치를 취해야 합니다.

2. 코일 전류 파형에서 피크와 저점 진폭 및 그에 대응하는 시간점을 추출하기 위해 어떤 알고리즘을 사용할 수 있습니까? 구체적으로 나열해 주십시오.

답변: 코일 전류 파형에서 피크와 저점 진폭 및 그에 대응하는 시간점을 추출하기 위해 다양한 신호 처리 및 분석 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 파형 분할 및 세그먼트별 비교를 사용하여 특성 매개변수를 얻을 수 있습니다. 다음은 일부 일반적으로 사용되는 알고리즘 및 방법입니다:

• 피크 검출 알고리즘: 이러한 알고리즘은 파형의 피크를 감지할 수 있으며, 최대 피크와 최소 저점을 포함합니다. 일반적인 알고리즘에는 임계값 방법, 슬라이딩 윈도우 방법, 기울기 기반 방법 등이 있습니다.

• 제로 크로싱 검출 알고리즘: 이러한 알고리즘은 파형에서 양에서 음으로 또는 음에서 양으로의 전환을 감지하며, 일반적으로 피크 및 저점 검출과 함께 사용됩니다.

• 푸리에 변환: 코일 전류 파형을 주파수 영역으로 변환하여 주파수 영역에서 피크 및 저점 정보를 추출하고, 역 변환을 통해 시간 영역으로 맵핑하여 시간 정보를 얻습니다.

• 적분 및 미분 알고리즘: 적분은 파형 진폭을 추정하는 데 사용될 수 있으며, 미분은 피크 및 저점의 기울기를 추정하여 그 시간점을 유추하는 데 사용될 수 있습니다.

• 파형 피팅: 가우시안 모델, S-곡선 등과 같은 파형 모델을 피팅하여 피크 및 저점의 위치와 진폭을 추정합니다. 전자석의 이론적 매개변수를 조정하여 실제 측정 데이터에 가까운 코일 전류 파형을 생성함으로써, 실제 코일 전류의 파형 특성 매개변수를 이론적 매개변수로부터 얻습니다.

• 윈도우 분석: 파형을 작은 윈도우로 분할하고 각 윈도우 내에서 특성 매개변수를 추출하여 피크와 저점의 변화를 포착합니다.

• 미분 기반 방법: 파형의 미분을 계산하여 피크 및 저점의 위치를 찾습니다; 미분이 0이 되는 점은 극점입니다.

이 알고리즘들은 개별적으로 또는 조합하여 사용될 수 있으며, 특정 선택은 파형의 특성과 특정 응용 프로그램의 요구사항에 따라 달라집니다. 실제 응용 프로그램에서는 일반적으로 도메인 지식과 데이터 분석 도구가 결합되어 코일 전류 파형에서 특징적인 매개변수를 정확하게 추출하도록 합니다.

3. 고압 회로 차단기 작동 기구의 진동 가속도 신호는 개폐 동작 중 어떤 특징적인 매개변수를 가지며, 어떻게 이러한 특징적인 매개변수들을 측정된 기계적 진동 신호로부터 추출할 수 있습니까?

답변: 고압 회로 차단기 작동 기구의 진동 가속도 신호는 개폐 동작 중 메커니즘의 성능 및 상태에 대한 중요한 정보를 제공하는 많은 특징적인 매개변수를 포함하고 있을 수 있습니다. 다음은 가능한 특징적인 매개변수와 이를 추출하는 방법들입니다:

• 최대 가속도: 진동 신호에서의 최대 가속도 값으로, 일반적으로 g 단위(중력 가속도)로 표현됩니다.

• 지속 시간: 진동 이벤트의 지속 시간으로, 일반적으로 밀리초나 초 단위로 표현됩니다.

• 주파수 구성요소: 푸리에 변환 또는 빠른 푸리에 변환(FFT) 등 스펙트럼 분석 방법을 통해 진동 신호에서 주파수 구성요소를 추출하여 어떤 주파수 구성요소가 발생하는지를 식별할 수 있습니다.

• 진동 진폭: 진동 신호의 진폭으로, 피크에서 제로까지의 거리로 표현할 수 있습니다.

• 피크-투-피크 값: 진동 신호에서 한 주기의 완전한 진동 진폭으로, 주기적인 진동을 식별하는 데 일반적으로 사용됩니다.

• 펄스 수: 다중 펄스 진동의 경우, 주어진 시간 동안의 펄스 수를 계산할 수 있습니다.

• 가속도 파형의 형태: 진동 신호의 파형을 분석하여 진동의 시작, 종료 및 지속 시간을 알아낼 수 있습니다.

• 고주파 구성요소: 고주파 진동 구성요소를 식별하여 메커니즘의 불안정성이나 손상을 나타낼 수 있습니다.

이러한 특징적인 매개변수들을 추출하기 위해서는 다음과 같은 단계가 일반적으로 필요합니다:

• 진동 신호 수집: 적절한 센서(예: 가속도계)를 사용하여 고압 회로 차단기 작동 기구로부터 진동 신호를 수집합니다.

• 신호 디지털화: 아날로그 진동 신호를 디지털 형태로 변환하여 후속 분석을 수행합니다.

• 필터링 및 노이즈 제거: 진동 신호를 필터링하고 노이즈를 제거하여 신호 품질을 향상시킵니다.

• 특징 추출: 신호 처리 도구(예: FFT)와 진동 분석 방법을 사용하여 위의 특징적인 매개변수들을 추출합니다. 진동 신호는 푸리에 변환을 통해 변환되며, 서로 다른 주파수의 신호들이 다른 시점에서 중첩되어 실제 진동 곡선을 근사하는 가속도 진동 파형을 생성하여 이론적 데이터로부터 실제 데이터의 특징적인 매개변수를 얻습니다.

• 데이터 분석: 추출된 특징적인 매개변수를 분석하여 메커니즘의 성능 문제나 이상을 식별합니다.

이러한 특징적인 매개변수들의 분석은 고압 회로 차단기의 건강 상태를 모니터링하고 잠재적인 장애를 식별하며 유지 관리를 실시하여 올바른 작동을 보장하는 데 사용될 수 있습니다. 진동 모니터링은 일반적으로 설비의 신뢰성과 수명을 향상시키는 중요한 엔지니어링 작업입니다.

4. 고압 회로 차단기 작동 중 기계적 진동 가속도 신호로부터 특징적인 매개변수를 추출하기 위해 어떤 알고리즘을 사용할 수 있습니까?

답변: 고압 회로 차단기 작동 중 기계적 진동 가속도 신호로부터 특징적인 매개변수를 추출할 때 다양한 신호 처리 및 분석 알고리즘이 사용될 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 알고리즘과 방법입니다:

• 피크 감지 알고리즘: 이러한 알고리즘은 진동 신호에서 피크를 감지할 수 있으며, 최대 진동 가속도 피크를 포함합니다. 일반적인 알고리즘에는 임계값 방법, 슬라이딩 윈도우 방법, 기울기 기반 방법 등이 있습니다.

• 스펙트럼 분석: 푸리에 변환 또는 빠른 푸리에 변환(FFT)을 사용하여 진동 신호를 주파수 영역으로 변환하고 진동의 주파수 구성요소와 진폭 정보를 추출할 수 있습니다.

• 진동 에너지: 진동 신호의 제곱을 적분하여 진동 에너지를 추정함으로써 진동의 전체 에너지에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

• 진동 주파수: 스펙트럼 분석 또는 자기 상관 함수를 사용하여 진동의 주요 주파수 구성요소를 추정하여 진동의 주파수 특성을 식별할 수 있습니다.

• 진동 진폭: 진동 신호의 진폭을 계산하여 진동의 크기를 정량화할 수 있습니다.

• 피크-투-피크 값: 진동 신호에서 한 주기의 완전한 진동 진폭으로, 주기적인 진동을 식별하는 데 일반적으로 사용됩니다.

• 펄스 수: 다중 펄스 진동의 경우, 주어진 시간 동안의 펄스 수를 계산할 수 있습니다.

• 진동 파형의 형태: 진동 신호의 파형을 분석하여 진동의 시작, 종료 및 지속 시간을 알아낼 수 있습니다.

• 피크 시간: 진동 피크가 발생하는 시점을 추정하여 진동 이벤트의 타이밍을 식별합니다.

이 알고리즘들은 개별적으로 또는 조합하여 사용될 수 있으며, 특정 선택은 진동 신호의 특성과 특정 응용 프로그램의 요구 사항에 따라 달라집니다. 실제 응용 프로그램에서는 도메인 지식과 데이터 분석 도구를 통상적으로 결합하여 고압 회로 차단기의 기계적 진동 가속도 신호에서 특성 매개변수를 정확하게 추출하고 장비 성능 및 건강 상태를 모니터링합니다.

5. 진동 에너지 신호의 피크와 피크 시간을 어떻게 추출하나요?

답변: 진동 에너지 신호의 피크와 피크 시간을 추출하려면 신호 처리 및 분석 방법을 사용할 수 있습니다. 다음은 일반적인 방법입니다:

• 진동 에너지 신호의 피크 추출:

• a. 진동 에너지 신호 평활화: 평균 필터링이나 다른 평활화 방법을 적용하여 신호의 노이즈를 줄이고 피크를 감지하기 쉽게 만듭니다.

• b. 피크 포인트 찾기: 평활화된 신호에서 피크 검출을 수행하며, 일반적으로 다음과 같은 단계를 거칩니다:

• c. 피크 진폭 기록: 각 피크 포인트에서 진동 에너지 신호의 진폭을 결정합니다.

• 신호의 첫 번째 도함수 또는 차분을 계산하여 신호의 극점(기울기가 0이 되는 점)을 찾습니다.

• 임계값이나 다른 조건을 사용하여 피크 포인트를 필터링하고 작은 변동을 제외합니다.

• 피크 시간 추출:

• • 피크 순간 기록: 각각 감지된 피크 포인트마다 시간 축 위의 위치, 즉 피크의 시간 순간을 기록합니다.

  • 시간 정보 사용: 피크 순간의 시간 정보는 각 피크의 발생 시간을 나타내는데 사용되며, 일반적으로 밀리초나 초 단위로 표시됩니다.

피크와 피크 시간을 추출하는 특정 방법은 신호의 특성에 따라 다를 수 있습니다. 또한, 신호 평활화 정도와 노이즈 수준도 피크 검출에 영향을 미칩니다. Python의 NumPy 및 SciPy 라이브러리와 같은 신호 처리 도구, 임계값 방법, 기울기 방법 또는 슬라이딩 윈도우 방법과 같은 피크 검출 알고리즘을 사용하여 이러한 단계를 수행할 수 있습니다. 실제 응용 프로그램에서는 특정 진동 신호 요구 사항에 맞게 알고리즘 매개변수를 조정해야 할 수도 있습니다.

6. 고압 회로 차단기의 개폐 동작 중 소리 신호는 어떤 특성 매개변수를 가지며, 이러한 매개변수를 어떻게 추출하여 잠재적인 결함을 분석하고 진단할 수 있나요?

답변: 고압 회로 차단기의 개폐 동작 중 소리 신호는 장비 성능 및 건강 상태를 분석하고 진단하는 데 사용되는 일부 특성 매개변수를 포함할 수 있습니다. 다음은 가능한 소리 신호 특성 매개변수와 이를 추출하는 방법입니다:

• 소리 진폭: 소리 신호의 진폭 또는 볼륨으로, 일반적으로 데시벨(dB)로 표현됩니다.

• 소리 주파수: 소리 신호의 주파수 구성 요소로, 소리의 톤이나 주파수 범위를 식별하는 데 사용됩니다.

• 소리 지속 시간: 소리 이벤트의 지속 시간으로, 일반적으로 밀리초나 초 단위로 표시됩니다.

• 소리 파형: 소리 신호의 파형으로, 소리의 시작, 종료, 지속 시간을 분석하는 데 사용됩니다.

• 소리 스펙트로그램: 소리 신호의 스펙트럼 분석 그래프로, 주파수 구성 요소의 발생 및 변화를 식별하는 데 사용됩니다.

• 펄스 수: 여러 소리 펄스의 경우, 주어진 시간 동안의 펄스 수를 계산할 수 있습니다.

• 소리 특징: 오디오 신호의 에너지, 스펙트럼 평균, 피크 등의 소리 특징을 추출하기 위해 소리 분석 도구를 사용합니다.

이러한 특성 매개변수를 추출하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다:

• 소리 신호 수집: 적절한 마이크나 센서를 사용하여 고압 회로 차단기의 개폐 동작 중 소리 신호를 수집합니다.

• 신호 디지털화: 아날로그 소리 신호를 디지털 형태로 변환하여 분석합니다.

• 소리 신호 처리: 소음 제거 및 신호 품질 향상을 위해 소리 신호를 필터링하고 노이즈를 제거합니다.

• 특징 추출: 오디오 신호 처리 도구 및 알고리즘을 사용하여 위의 특성 매개변수를 추출합니다. 예를 들어 스펙트럼 분석, 파형 분석 등이 있습니다.

• 데이터 분석: 추출된 특성 매개변수를 분석하여 소리 신호의 이상 또는 성능 문제를 식별합니다.

소리 신호를 모니터링하고 분석함으로써 고압 회로 차단기의 잠재적인 결함, 예를 들어 비정상적인 소리, 기계적 문제 또는 기타 비정상적인 작동 등을 식별할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 장비 고장 방지를 위한 유지보수 조치를 취하고 고압 회로 차단기의 안정성과 안전성을 보장할 수 있습니다.