Przegląd metod diagnostyki wad wysokonapięciowych wyłączników przemiennych

1. Jakie są charakterystyczne parametry fali prądu cewki w mechanizmach operacyjnych wysokonapięciowych wyłączników obwodowych? Jak wyodrębnić te charakterystyczne parametry z oryginalnego sygnału prądu cewki?

Odpowiedź: Charakterystyczne parametry fali prądu cewki w mechanizmach operacyjnych wysokonapięciowych wyłączników obwodowych mogą obejmować następujące:

• Maksymalny prąd stanu ustalonego: Maksymalna wartość prądu stanu ustalonego w fali prądu cewki elektromagnesu, reprezentująca pozycję, w której rdzeń elektromagnesu przesuwa się i krótko pozostaje w swojej granicznej pozycji.

• Czas trwania: Czas trwania fali prądu cewki elektromagnesu, zwykle od kilkudziesięciu do ponad stu milisekund.

• Czas narastania przed aktywacją rdzenia: Czas potrzebny, aby fala prądu wzrosła od zera do pierwszego maksymalnego prądu.

• Czas opadania: Czas potrzebny, aby fala prądu spadła od pierwszego maksymalnego prądu z powrotem do drugiego dolnego punktu. Odpowiada to czasowi, gdy tłoczek armatury zaczyna się poruszać, uderza w mechanizm rozłączenia i popycha go do granicznej pozycji armatury elektromagnesu.

• Kształt fali: Ogólny kształt fali, taki jak pojedynczy impuls, wielopulsowy lub okresowy kształt fali.

• Częstotliwość: Jeśli fala jest okresowa, jej częstotliwość jest ważnym parametrem.

Aby wyodrębnić te charakterystyczne parametry z oryginalnego sygnału prądu cewki, zwykle wymagane są następujące kroki:

• Pobieranie próbek: Użyj odpowiedniego sprzętu do pobierania próbek z wystarczającą częstotliwością próbkowania, aby ciągle pobierać próbki prądu cewki i przekształcać sygnał na formę cyfrową.

• Filtrowanie: Prze filtruj pobrane dane, aby usunąć wysokonakładowe szumy, co pozwoli lepiej zidentyfikować cechy fali.

• Wykrywanie maksimów: Znajdź maksymalną wartość z filtrowanego sygnału, aby określić maksymalny prąd.

• Pomiar czasu trwania: Oblicz czas trwania, wykrywając punkty czasowe, w których fala zaczyna się i kończy od prądu równego zero.

• Pomiar czasu narastania i opadania: Oblicz czas narastania i opadania, wykrywając punkty czasowe od prądu równego zero do maksymalnego prądu i z powrotem do prądu równego zero, odpowiednio.

• Analiza kształtu: Użyj metod matematycznych lub technik dopasowania fali, aby przeanalizować kształt fali.

• Analiza częstotliwości: Jeśli fala jest okresowa, użyj transformacji Fouriera lub funkcji autokorelacji, aby oszacować częstotliwość.

Te kroki zwykle wymagają narzędzi do przetwarzania sygnałów i analizy danych (np. MATLAB, biblioteki NumPy i SciPy w Pythonie). Wyodrębnianie tych charakterystycznych parametrów pomaga monitorować i analizować wydajność mechanizmów operacyjnych wysokonapięciowych wyłączników obwodowych. Należy pamiętać, że podczas pracy z wysokonapiętymi prądami należy stosować odpowiednie środki bezpieczeństwa, aby zapobiec przypadkowym porażeniom elektrycznym lub innym zagrożeniom.

2. Jakie algorytmy można wykorzystać do wyodrębnienia charakterystycznych parametrów, takich jak amplitudy maksimów i minimów oraz ich odpowiadające im punkty czasowe z fal prądu cewki? Proszę je wymienić szczegółowo.

Odpowiedź: Aby wyodrębnić charakterystyczne parametry, takie jak amplitudy maksimów i minimów oraz ich odpowiadające im punkty czasowe z fal prądu cewki, można użyć różnych algorytmów przetwarzania i analizy sygnałów. Segmentacja fali i porównanie segment po segmencie może być używane do uzyskania charakterystycznych parametrów. Poniżej przedstawiono niektóre często używane algorytmy i metody:

• Algorytmy wykrywania maximów: Te algorytmy mogą wykrywać maxima w falach, w tym maksymalne maxima i minimalne minima. Wspólne algorytmy to metoda progowa, metoda okienka przesuwającego, metody oparte na gradientach itp.

• Algorytmy wykrywania przecięć z osią: Te algorytmy mogą wykrywać przejścia fali z dodatniej na ujemną lub z ujemnej na dodatnią, zwykle używane razem z wykrywaniem maximów i minimów.

• Transformata Fouriera: Może przekształcać falę prądu cewki do dziedziny częstotliwości, wyodrębniać informacje o maximach i minimach w dziedzinie częstotliwości, a następnie mapować je z powrotem do dziedziny czasowej przez transformację odwrotną, aby uzyskać informacje o czasie.

• Algorytmy całkowania i różniczkowania: Całkowanie może być używane do estymacji amplitudy fali, a różniczkowanie do estymacji nachylenia maximów i minimów, co pozwala wnioskować o ich punktach czasowych.

• Dopasowanie fali: Poprzez dopasowanie modeli fali, takich jak modele Gaussa, krzywe S, itp., do estymacji pozycji i amplitud maximów i minimów. Dostosowywanie teoretycznych parametrów elektromagnesów do generowania fal prądu cewki, które ciągle zbliżają się do rzeczywistych danych pomiarowych, co pozwala uzyskać charakterystyczne parametry fali prądu cewki z teoretycznych parametrów.

• Analiza okienkowa: Podział fali na małe okienka i wyodrębnienie charakterystycznych parametrów w każdym okienku, aby uchwycić zmiany maximów i minimów.

• Metody oparte na pochodnych: Obliczenie pochodnej fali, aby znaleźć pozycje maximów i minimów; punkty, w których pochodna staje się równa zero, to ekstrema.

Te algorytmy mogą być stosowane osobno lub w połączeniu, a wybór konkretnego zależy od natury przebiegu falowego i wymagań konkretnej aplikacji. W praktycznych zastosowaniach wiedza specjalistyczna i narzędzia do analizy danych są zazwyczaj łączone, aby zapewnić dokładne wyodrębnianie charakterystycznych parametrów z przebiegów prądu cewki.

3. Jakie charakterystyczne parametry ma sygnał przyspieszenia drgań mechanizmów operacyjnych wysokiego napięcia podczas otwierania i zamykania? Jak wyodrębnić te charakterystyczne parametry z pomierzonych sygnałów mechanicznych drgań wysokonapięciowych wyłączników?

Odpowiedź: Sygnał przyspieszenia drgań mechanizmów operacyjnych wysokiego napięcia podczas otwierania i zamykania może zawierać wiele charakterystycznych parametrów, które dostarczają ważnych informacji o wydajności i stanie mechanizmu. Poniżej przedstawiono niektóre możliwe charakterystyczne parametry oraz metody ich wyodrębnienia:

• Maksymalne przyspieszenie: Maksymalna wartość przyspieszenia w sygnale drgań, zwykle wyrażona w jednostkach g (przyspieszenie ziemskie).

• Czas trwania: Czas trwania zdarzenia drgań, zazwyczaj w milisekundach lub sekundach.

• Składniki częstotliwościowe: Przez transformację Fouriera lub szybką transformację Fouriera (FFT) i inne metody analizy widmowej można wyodrębnić składniki częstotliwościowe z sygnału drgań, aby zidentyfikować występowanie jakichkolwiek składowych częstotliwościowych.

• Amplituda drgań: Amplituda sygnału drgań, która może być wyrażona jako odległość od szczytu do zera.

• Wartość szczytowo-szczytowa: Amplituda drgań pełnego cyklu w sygnale drgań, zwykle używana do identyfikacji okresowych drgań.

• Liczba impulsów: Dla wieloczęstotliwościowych drgań można obliczyć liczbę impulsów w określonym przedziale czasu.

• Kształt fali przyspieszenia: Kształt sygnału drgań można wykorzystać do analizy początku, końca i czasu trwania drgań.

• Wysokoczęstotliwościowe składowe: Identyfikacja wysokoczęstotliwościowych składowych drgań, które mogą wskazywać na niestabilność lub uszkodzenie mechanizmu.

Aby wyodrębnić te charakterystyczne parametry, zazwyczaj wymagane są następujące kroki:

• Pobieranie sygnału drgań: Użyj odpowiednich czujników (np. akcelerometrów) do zbierania sygnałów drgań z mechanizmu operacyjnego wysokonapięciowego wyłącznika.

• Cyfryzacja sygnału: Przekształć analogowy sygnał drgań na formę cyfrową do dalszej analizy.

• Filtrowanie i redukcja szumów: Filtruj i redukuj szumy w sygnale drgań, aby usunąć zakłócenia i poprawić jakość sygnału.

• Wyodrębnianie cech: Użyj narzędzi do przetwarzania sygnałów (np. FFT) i metod analizy drgań, aby wyodrębnić powyższe charakterystyczne parametry. Sygnały drgań są transformowane za pomocą transformaty Fouriera; sygnały o różnych częstotliwościach są nakładane w różnych momentach, generując fale przyspieszenia, które przybliżają rzeczywisty przebieg drgań, uzyskując charakterystyczne parametry rzeczywistych danych z danych teoretycznych.

• Analiza danych: Analizuj wyodrębnione charakterystyczne parametry, aby zidentyfikować problemy z wydajnością lub nieprawidłowości w mechanizmie.

Analiza tych charakterystycznych parametrów może być wykorzystana do monitorowania stanu zdrowia wysokonapięciowych wyłączników, identyfikacji potencjalnych awarii oraz podjęcia działań konserwacyjnych, aby zapewnić ich prawidłowe działanie. Monitorowanie drgań jest zazwyczaj ważnym zadaniem inżynieryjnym, które może poprawić niezawodność i żywotność sprzętu.

4. Jakie algorytmy można wykorzystać do wyodrębnienia charakterystycznych parametrów z sygnałów przyspieszenia mechanicznych drgań podczas operacji wysokonapięciowych wyłączników?

Odpowiedź: Podczas wyodrębniania charakterystycznych parametrów z sygnałów przyspieszenia mechanicznych drgań podczas operacji wysokonapięciowych wyłączników można wykorzystać różne algorytmy przetwarzania i analizy sygnałów. Poniżej przedstawiono niektóre powszechnie stosowane algorytmy i metody:

• Algorytmy detekcji szczytów: Te algorytmy mogą wykrywać szczyty w sygnale drgań, w tym maksymalne szczyty przyspieszenia drgań. Wspólnymi algorytmami są metoda progowa, metoda okna przesuwającego, metody oparte na gradientach itp.

• Analiza widmowa: Transformatę Fouriera lub szybką transformatę Fouriera (FFT) można wykorzystać do przekształcenia sygnału drgań do dziedziny częstotliwości i wyodrębnienia składowych częstotliwościowych i informacji o amplitudzie drgań.

• Energia drgań: Oszacowanie energii drgań przez całkowanie kwadratu sygnału drgań, co pozwala uzyskać informacje o całkowitej energii drgań.

• Częstotliwość drgań: Oszacowanie głównych składowych częstotliwościowych drgań za pomocą analizy widmowej lub funkcji autokorelacji, aby zidentyfikować częstotliwościowe charakterystyki drgań.

• Amplituda drgań: Zmierz rozmiar drgań, obliczając amplitudę sygnału drgań.

• Wartość szczytowo-szczytowa: Amplituda drgań pełnego cyklu drgań w sygnale drgań, zwykle używana do identyfikacji okresowych drgań.

• Liczba impulsów: Dla wieloczęstotliwościowych drgań można obliczyć liczbę impulsów w określonym przedziale czasu.

• Kształt fali drgań: Kształt sygnału drgań można wykorzystać do analizy początku, końca i czasu trwania drgań.

Czas szczytu: Oszacuj moment, w którym występuje szczyt drgań, aby zidentyfikować czas występowania zdarzeń drgań.

Te algorytmy mogą być używane indywidualnie lub w połączeniu, a wybór konkretnego zależy od natury sygnału drgań i wymagań konkretnej aplikacji. W praktycznych zastosowaniach zwykle łączą się wiedzę dziedzinową i narzędzia do analizy danych, aby zapewnić dokładne wyodrębnienie charakterystycznych parametrów z sygnałów przyspieszenia mechanicznych drgań wysokonapięciowych przekaźników obciążeniowych, co pozwala monitorować wydajność i stan zdrowia urządzenia.

5. Jak wyodrębnić szczyt i czas szczytu sygnałów energii drgań?

Odpowiedź: Aby wyodrębnić szczyt i czas szczytu sygnałów energii drgań, można użyć metod przetwarzania i analizy sygnałów. Poniżej przedstawiono ogólną metodę:

• Wyodrębnianie szczytów sygnałów energii drgań:

• a. Wygładzanie sygnału energii drgań: Zastosuj filtrowanie średniej lub inne metody wygładzania, aby zmniejszyć szum w sygnale, ułatwiając wykrycie szczytów.

• b. Znajdowanie punktów szczytowych: Przeprowadź wykrywanie szczytów na wygładzonym sygnale, zazwyczaj poprzez następujące kroki:

• c. Rejestrowanie amplitud szczytowych: Określ amplitudę sygnału energii drgań w każdym punkcie szczytowym.

• Oblicz pierwszą pochodną lub różnicę sygnału, aby znaleźć ekstremalne punkty w sygnale (punkty, w których gradient staje się zerowy).

• Użyj progów lub innych warunków, aby odfiltrować punkty szczytowe, wykluczając małe fluktuacje.

• Wyodrębnianie czasu szczytu:

• • Rejestrowanie momentów szczytowych: Dla każdego wykrytego punktu szczytowego zarejestruj jego pozycję na osi czasu, czyli moment czasu szczytu.

  • Używanie informacji o czasie: Informacje o czasie momentów szczytowych mogą być używane do reprezentowania czasu wystąpienia każdego szczytu, zazwyczaj w milisekundach lub sekundach.

Warto zauważyć, że konkretne metody wyodrębniania szczytów i czasów szczytowych mogą się różnić w zależności od charakterystyki sygnału. Ponadto stopień wygładzania sygnału i poziom szumu również wpływa na wykrywanie szczytów. Możesz używać narzędzi do przetwarzania sygnałów, takich jak biblioteki NumPy i SciPy w Pythonie, oraz algorytmów wykrywania szczytów, takich jak metoda progu, metoda gradientu lub metoda okna przesuwnego, aby wykonać te kroki. W praktycznych zastosowaniach może być konieczne dostosowanie parametrów algorytmu, aby dostosować je do konkretnych wymagań sygnału drgań.

6. Jakie charakterystyczne parametry ma sygnał dźwiękowy podczas operacji otwierania i zamykania wysokonapięciowych przekaźników obciążeniowych? Jak wyodrębnić te parametry, aby analizować i diagnozować ukryte wady w wysokonapięciowych przekaźnikach obciążeniowych?

Odpowiedź: Sygnał dźwiękowy podczas operacji otwierania i zamykania wysokonapięciowych przekaźników obciążeniowych może zawierać pewne charakterystyczne parametry używane do analizy i diagnozowania wydajności i stanu zdrowia urządzenia. Poniżej przedstawiono niektóre możliwe charakterystyczne parametry sygnału dźwiękowego i metody ich wyodrębnienia:

• Amplituda dźwięku: Amplituda lub głośność sygnału dźwiękowego, zazwyczaj wyrażana w decybelach (dB).

• Częstotliwość dźwięku: Składniki częstotliwości sygnału dźwiękowego, używane do identyfikacji tonu lub zakresu częstotliwości dźwięku.

• Czas trwania dźwięku: Czas trwania zdarzenia dźwiękowego, zazwyczaj w milisekundach lub sekundach.

• Fala dźwiękowa: Fala sygnału dźwiękowego, używana do analizy początku, końca i czasu trwania dźwięku.

• Spektrogram dźwięku: Grafika analizy widmowej sygnału dźwiękowego, używana do identyfikacji występowania i zmian składowych częstotliwości.

• Liczba impulsów: Dla wielu impulsów dźwiękowych można obliczyć liczbę impulsów w określonym przedziale czasowym.

• Cechy dźwiękowe: Użyj narzędzi do analizy dźwięku, aby wyodrębnić cechy dźwiękowe, takie jak energia, średnia widmowa, szczyty itp., sygnałów audio.

Aby wyodrębnić te charakterystyczne parametry, można wykonać następujące kroki:

• Pobieranie sygnału dźwiękowego: Użyj odpowiednich mikrofonów lub czujników do zbierania sygnałów dźwiękowych podczas operacji otwierania i zamykania wysokonapięciowych przekaźników obciążeniowych.

• Cyfryzacja sygnału: Przekonwertuj analogowy sygnał dźwiękowy na formę cyfrową do analizy.

• Przetwarzanie sygnału dźwiękowego: Przefiltruj i usuń szum z sygnału dźwiękowego, aby usunąć szum i poprawić jakość sygnału.

• Wyodrębnianie cech: Użyj narzędzi i algorytmów do przetwarzania sygnałów audio, aby wyodrębnić powyższe charakterystyczne parametry, takie jak analiza widmowa, analiza fali itp.

• Analiza danych: Analizuj wyodrębnione charakterystyczne parametry, aby zidentyfikować anomalie lub problemy wydajności w sygnale dźwiękowym.

Monitorując i analizując sygnały dźwiękowe, można zidentyfikować ukryte wady w wysokonapięciowych przekaźnikach obciążeniowych, takie jak nietypowe dźwięki, problemy mechaniczne lub inne nietypowe działania. To pomaga zapobiegać awariom urządzeń i podejmować działania naprawcze, aby zapewnić niezawodność i bezpieczeństwo wysokonapięciowych przekaźników obciążeniowych.