Обзор методов диагностики дефектов высоковольтных выключателей переменного тока

1. Какие характерные параметры имеет форма тока катушки в приводах высоковольтных выключателей? Как извлечь эти характерные параметры из исходного сигнала тока срабатывания катушки?

Ответ: Характерные параметры формы тока катушки в приводах высоковольтных выключателей могут включать следующее:

• Пиковый ток установившегося режима: максимальное значение тока в установившемся режиме в форме тока электромагнита, представляющее позицию, где сердечник электромагнита перемещается и кратковременно остается на предельной позиции.

• Длительность: длительность формы тока катушки электромагнита, обычно от нескольких десятков до более ста миллисекунд.

• Время подъема перед активацией сердечника: время, необходимое для того, чтобы форма тока поднялась от нуля до первого пикового значения тока.

• Время спада: время, необходимое для того, чтобы форма тока упала от первого пикового значения тока обратно к второй точке минимума. Это соответствует времени, когда плунжер якоря начинает движение, ударяет по механизму срабатывания и приводит его к предельной позиции якоря электромагнита.

• Форма волны: общая форма волны, такая как одиночный импульс, многопульсная или периодическая форма волны.

• Частота: если форма волны периодическая, ее частота является важным параметром.

Для извлечения этих характерных параметров из исходного сигнала тока срабатывания катушки, как правило, требуются следующие шаги:

• Сэмплирование: использование подходящего оборудования для сэмплирования с достаточной частотой дискретизации для непрерывного сэмплирования тока катушки и преобразования сигнала в цифровую форму.

• Фильтрация: фильтрация сэмплированных данных для удаления высокочастотных шумов, чтобы лучше определить характеристики формы волны.

• Обнаружение пиков: нахождение максимального значения из отфильтрованного сигнала для определения пикового тока.

• Измерение длительности: расчет длительности путем обнаружения точек времени, где форма волны начинается и заканчивается от нулевого тока.

• Измерение времени подъема и спада: расчет времени подъема и спада путем обнаружения точек времени от нулевого тока до пикового тока и от пикового тока обратно к нулевому току соответственно.

• Анализ формы: использование математических методов или техник аппроксимации формы волны для анализа формы волны.

• Частотный анализ: если форма волны периодическая, использование преобразования Фурье или функции автокорреляции для оценки частоты.

Эти шаги, как правило, требуют инструментов обработки сигналов и анализа данных (например, MATLAB, библиотек Python NumPy и SciPy и т. д.). Извлечение этих характерных параметров помогает контролировать и анализировать работу приводов высоковольтных выключателей. Обратите внимание, что при работе с высокими напряжениями необходимо соблюдать соответствующие меры безопасности, чтобы предотвратить случайные поражения электрическим током или другие опасности.

2. Какие алгоритмы можно использовать для извлечения характерных параметров, таких как амплитуды пиков и впадин, а также их соответствующие временные точки, из форм тока катушки? Пожалуйста, перечислите их конкретно.

Ответ: Для извлечения характерных параметров, таких как амплитуды пиков и впадин, а также их соответствующие временные точки, из форм тока катушки, можно использовать различные алгоритмы обработки и анализа сигналов. Сегментация формы волны и сравнение сегментов может быть использовано для получения характерных параметров. Ниже приведены некоторые часто используемые алгоритмы и методы:

• Алгоритмы обнаружения пиков: эти алгоритмы могут обнаруживать пики в формах волн, включая максимальные пики и минимальные впадины. Общие алгоритмы включают метод порога, метод скользящего окна, методы, основанные на градиенте, и т. д.

• Алгоритмы обнаружения перехода через ноль: эти алгоритмы могут обнаруживать переходы формы волны от положительного к отрицательному или от отрицательного к положительному, обычно используются вместе с обнаружением пиков и впадин.

• Преобразование Фурье: позволяет преобразовать форму тока катушки в частотную область, извлечь информацию о пиках и впадинах в частотной области, а затем вернуть ее во временную область через обратное преобразование, чтобы получить временную информацию.

• Алгоритмы интегрирования и дифференцирования: интегрирование можно использовать для оценки амплитуды формы волны, а дифференцирование — для оценки крутизны пиков и впадин, что позволяет делать выводы об их временных точках.

• Аппроксимация формы волны: путем аппроксимации моделей формы волны, таких как гауссовские модели, S-образные кривые и т. д., можно оценить положения и амплитуды пиков и впадин. Настройка теоретических параметров электромагнитов для генерации форм тока катушки, которые непрерывно приближаются к фактическим измеренным данным, что позволяет получить характерные параметры формы тока катушки из теоретических параметров.

• Оконный анализ: разделение формы волны на маленькие окна и извлечение характерных параметров в каждом окне для захвата изменений пиков и впадин.

• Методы, основанные на производной: вычисление производной формы волны для нахождения положений пиков и впадин; точки, где производная становится равной нулю, являются экстремальными точками.

Эти алгоритмы могут использоваться по отдельности или в комбинации, с конкретным выбором, зависящим от природы сигнала и требований конкретного применения. В практических приложениях обычно сочетаются знания предметной области и инструменты анализа данных, чтобы обеспечить точное извлечение характерных параметров из токовых сигналов катушек.

3. Какие характерные параметры имеет сигнал ускорения вибрации механизмов высоковольтных выключателей во время операций включения и отключения? Как извлекать эти характерные параметры из измеренных механических вибрационных сигналов высоковольтных выключателей?

Ответ: Сигнал ускорения вибрации механизмов высоковольтных выключателей во время операций включения и отключения может содержать множество характерных параметров, предоставляющих важную информацию о производительности и состоянии механизма. Ниже приведены некоторые возможные характерные параметры и методы их извлечения:

• Пиковая ускорение: Максимальное значение ускорения в сигнале вибрации, обычно выражается в единицах g (ускорение свободного падения).

• Продолжительность: Продолжительность вибрационного события, обычно в миллисекундах или секундах.

• Частотные компоненты: С помощью преобразования Фурье или быстрого преобразования Фурье (FFT) и других спектральных методов анализа можно извлечь частотные компоненты в сигнале вибрации, чтобы определить наличие любых частотных компонентов.

• Амплитуда вибрации: Амплитуда сигнала вибрации, которая может быть выражена как расстояние от пика до нуля.

• Пиковое значение: Амплитуда вибрации полного цикла в сигнале вибрации, обычно используется для идентификации периодических вибраций.

• Количество импульсов: Для многопульсовых вибраций можно рассчитать количество импульсов в течение заданного периода времени.

• Форма кривой ускорения: Кривая сигнала вибрации может быть использована для анализа начала, окончания и продолжительности вибрации.

• Высокочастотные компоненты: Определение высокочастотных вибрационных компонентов, которые могут указывать на нестабильность или повреждение механизма.

Для извлечения этих характерных параметров, как правило, требуются следующие шаги:

• Захват сигнала вибрации: Использование соответствующих датчиков (например, акселерометров) для сбора вибрационных сигналов от рабочего механизма высоковольтного выключателя.

• Цифровизация сигнала: Преобразование аналогового сигнала вибрации в цифровую форму для последующего анализа.

• Фильтрация и шумоподавление: Фильтрация и шумоподавление сигнала вибрации для устранения шума и улучшения качества сигнала.

• Извлечение характеристик: Использование инструментов обработки сигналов (например, FFT) и методов анализа вибрации для извлечения вышеупомянутых характерных параметров. Сигналы вибрации преобразуются с помощью преобразования Фурье; сигналы различных частот накладываются в разное время, чтобы создать кривые ускорения, приближающиеся к фактической кривой вибрации, получая характерные параметры фактических данных из теоретических данных.

• Анализ данных: Анализ извлеченных характерных параметров для идентификации проблем производительности или аномалий в механизме.

Анализ этих характерных параметров может использоваться для мониторинга состояния здоровья высоковольтных выключателей, идентификации потенциальных отказов и принятия мер по техническому обслуживанию для обеспечения их правильной работы. Мониторинг вибрации обычно является важной задачей в инженерии, которая может улучшить надежность и срок службы оборудования.

4. Какие алгоритмы можно использовать для извлечения характерных параметров из механических вибрационных сигналов ускорения во время операций высоковольтных выключателей?

Ответ: При извлечении характерных параметров из механических вибрационных сигналов ускорения во время операций высоковольтных выключателей можно использовать различные алгоритмы обработки и анализа сигналов. Ниже приведены некоторые часто используемые алгоритмы и методы:

• Алгоритмы обнаружения пиков: Эти алгоритмы могут обнаруживать пики в сигналах вибрации, включая максимальные пики ускорения вибрации. Общие алгоритмы включают метод порога, метод скользящего окна, методы, основанные на градиенте, и т.д.

• Спектральный анализ: Преобразование Фурье или быстрое преобразование Фурье (FFT) можно использовать для преобразования сигнала вибрации в частотную область и извлечения информации о частотных компонентах и амплитуде вибрации.

• Энергия вибрации: Оценка энергии вибрации путем интегрирования квадрата сигнала вибрации, что позволяет получить информацию о суммарной энергии вибрации.

• Частота вибрации: Оценка основных частотных компонентов вибрации с помощью спектрального анализа или функций автокорреляции для идентификации частотных характеристик вибрации.

• Амплитуда вибрации: Количественная оценка величины вибрации путем расчета амплитуды сигнала вибрации.

• Пиковое значение: Амплитуда вибрации полного цикла вибрации в сигнале вибрации, обычно используется для идентификации периодических вибраций.

• Количество импульсов: Для многопульсовых вибраций можно рассчитать количество импульсов в течение заданного периода времени.

• Форма вибрационной кривой: Кривая сигнала вибрации может быть использована для анализа начала, окончания и продолжительности вибрации.

• Пиковая зона: Оцените момент времени, когда происходит пик вибрации, чтобы определить время вибрационных событий.

Эти алгоритмы могут использоваться по отдельности или в сочетании друг с другом, при этом конкретный выбор зависит от характера вибрационного сигнала и требований к конкретному применению. В практических приложениях обычно комбинируются знания в области предметной области и инструменты анализа данных, чтобы обеспечить точное извлечение характерных параметров из сигналов ускорения механической вибрации высоковольтных выключателей для мониторинга производительности и состояния оборудования.

5. Как извлечь пик и время пика вибрационных энергетических сигналов?

Ответ: Для извлечения пика и времени пика вибрационных энергетических сигналов можно использовать методы обработки и анализа сигналов. Ниже приведен общий метод:

• Извлечение пика вибрационных энергетических сигналов:

• a. Сглаживание вибрационного энергетического сигнала: Примените фильтрацию средним значением или другие методы сглаживания, чтобы уменьшить шум в сигнале, что облегчит обнаружение пиков.

• b. Обнаружение пиковых точек: Проведите обнаружение пиков на сглаженном сигнале, обычно через следующие шаги:

• c. Запись амплитуд пиков: Определите амплитуду вибрационного энергетического сигнала в каждой пиковой точке.

• Рассчитайте первую производную или разность сигнала, чтобы найти экстремальные точки в сигнале (точки, где градиент становится равным нулю).

• Используйте пороговые значения или другие условия для фильтрации пиковых точек, исключая малые колебания.

• Извлечение времени пика:

• • Запись моментов пиков: Для каждой обнаруженной пиковой точки запишите ее положение на временной оси, то есть момент времени пика.

  • Использование временной информации: Временная информация о моментах пиков может быть использована для представления времени возникновения каждого пика, обычно в миллисекундах или секундах.

Обратите внимание, что конкретные методы извлечения пиков и времени пиков могут варьироваться в зависимости от характеристик сигнала. Кроме того, степень сглаживания сигнала и уровень шума также влияют на обнаружение пиков. Вы можете использовать инструменты обработки сигналов, такие как библиотеки NumPy и SciPy в Python, а также алгоритмы обнаружения пиков, такие как метод порога, метод градиента или метод скользящего окна, для выполнения этих шагов. В практических приложениях вам может потребоваться настроить параметры алгоритма, чтобы адаптировать его к специфическим требованиям вибрационного сигнала.

6. Какие характеристические параметры имеет звуковой сигнал во время операций открытия и закрытия высоковольтных выключателей? Как извлечь эти параметры для анализа и диагностики скрытых дефектов высоковольтных выключателей?

Ответ: Звуковой сигнал во время операций открытия и закрытия высоковольтных выключателей может содержать некоторые характеристические параметры, используемые для анализа и диагностики производительности и состояния оборудования. Ниже приведены некоторые возможные характеристические параметры звукового сигнала и методы их извлечения:

• Амплитуда звука: Амплитуда или громкость звукового сигнала, обычно выражается в децибелах (дБ).

• Частота звука: Частотные компоненты звукового сигнала, используемые для идентификации тона или частотного диапазона звука.

• Продолжительность звука: Продолжительность звукового события, обычно в миллисекундах или секундах.

• Форма звуковой волны: Форма звукового сигнала, используемая для анализа начала, конца и продолжительности звука.

• Спектрограмма звука: Спектральный анализ звукового сигнала, используемый для идентификации возникновения и изменений частотных компонентов.

• Количество импульсов: Для нескольких звуковых импульсов можно рассчитать количество импульсов за заданный период времени.

• Характеристики звука: Используйте инструменты анализа звука для извлечения характеристик звуковых сигналов, таких как энергия, спектральное среднее, пики и т. д.

Для извлечения этих характеристических параметров можно выполнить следующие шаги:

• Захват звукового сигнала: Используйте соответствующие микрофоны или датчики для сбора звуковых сигналов во время операций открытия и закрытия высоковольтных выключателей.

• Цифровизация сигнала: Преобразуйте аналоговый звуковой сигнал в цифровую форму для анализа.

• Обработка звукового сигнала: Отфильтруйте и устраните шум звукового сигнала, чтобы улучшить качество сигнала.

• Извлечение характеристик: Используйте инструменты и алгоритмы обработки аудиосигналов для извлечения вышеупомянутых характеристических параметров, таких как спектральный анализ, анализ формы волны и т. д.

• Анализ данных: Проанализируйте извлеченные характеристические параметры, чтобы выявить аномалии или проблемы производительности в звуковом сигнале.

Мониторинг и анализ звуковых сигналов позволяют выявить скрытые дефекты в высоковольтных выключателях, такие как аномальные звуки, механические проблемы или другие аномальные операции. Это помогает предотвратить отказы оборудования и принять меры по техническому обслуживанию, чтобы обеспечить надежность и безопасность высоковольтных выключателей.