Pregled metoda dijagnostike defekata visokonaponskih AC prekidača

1. Koji su karakteristični parametri talasa struje u cilindru mehanizama za upravljanje visokonaponskim prekidačima? Kako se ovi karakteristični parametri izvlače iz originalnog signala struje u cilindru?

Odgovor: Karakteristični parametri talasa struje u cilindru mehanizama za upravljanje visokonaponskim prekidačima mogu uključivati sledeće:

• Stalno stanje maksimalne struje: Maksimalna vrednost stalne struje u talasu struje elektromagneta, koja predstavlja položaj gde se jezgro elektromagneta kreće i kratko zadržava na svojoj granici.

• Trajanje: Trajanje talasa struje u cilindru elektromagneta, obično u opsegu od desetak do stotinak milisekundi.

• Vreme uspona pre aktivacije jezgra: Vreme potrebno da se talas struje poveća od nule do prvog maksimuma struje.

• Vreme padanja: Vreme potrebno da se talas struje smanji od prvog maksimuma struje nazad do druge doline. Ovo odgovara vremenu kada plunger armature počne da se kreće, udari mehanizam za isključivanje i poganja ga do granice armature elektromagneta.

• Oblik talasa: Ukupan oblik talasa, kao što su jedan impulz, više impulsa ili periodični talas.

• Frekvencija: Ako je talas periodičan, njegova frekvencija je važan parametar.

Da bi se ovi karakteristični parametri izvukli iz originalnog signala struje u cilindru, obično su potrebni sledeći koraci:

• Uzorkovanje: Koristiti odgovarajuće opreme za uzorkovanje sa dovoljnom brzinom uzorkovanja kako bi se neprekidno uzorkovala struja u cilindru i pretvorila u digitalnu formu.

• Filterisanje: Filtrirati podatke uzorkovane kako bi se uklonio visoko-frekventni šum za bolje identifikovanje karakteristika talasa.

• Detekcija vrha: Pronaći maksimalnu vrednost iz filtriranog signala kako bi se odredila maksimalna struja.

• Merenje trajanja: Izračunati trajanje detektovanjem tačaka u vremenu gde talas počinje i završava od nule struje.

• Merenje vremena uspona i padanja: Izračunati vreme uspona i padanja detektovanjem tačaka u vremenu od nule struje do maksimalne struje i od maksimalne struje nazad do nule struje, redom.

• Analiza oblika: Koristiti matematičke metode ili tehnike prilagođavanja talasa kako bi se analizirao oblik talasa.

• Analiza frekvencije: Ako je talas periodičan, koristiti Furijeovu transformaciju ili funkciju avtokorelacije kako bi se procenila frekvencija.

Ovi koraci obično zahtevaju alate za obradu signala i analizu podataka (poput MATLAB-a, Python biblioteke NumPy i SciPy itd.). Izbavljanje ovih karakterističnih parametara pomaže u nadzoru i analizi performansi mehanizama za upravljanje visokonaponskim prekidačima. Napomena: Trebaju se poduzeti odgovarajuće mere sigurnosti prilikom rada sa visokim naponima kako bi se sprečili slučajni električni udari ili drugi opasnosti.

2. Koje se algoritmi mogu koristiti za izvlačenje karakterističnih parametara poput amplituda vrhova i dola, kao i njihovih odgovarajućih tačaka u vremenu iz talasa struje u cilindru? Navedite ih specifično.

Odgovor: Za izvlačenje karakterističnih parametara poput amplituda vrhova i dola, kao i njihovih odgovarajućih tačaka u vremenu iz talasa struje u cilindru, mogu se koristiti različiti algoritmi i metode obrade i analize signala. Segmentacija talasa i poređenje segment po segment mogu se koristiti za dobijanje karakterističnih parametara. Sledeći su neki često korišćeni algoritmi i metode:

• Algoritmi za detekciju vrhova: Ovi algoritmi mogu detektovati vrhove u talasima, uključujući maksimalne vrhove i minimalne doline. Uobičajeni algoritmi uključuju metodu pragova, metodu kliznog prozora, metode bazirane na gradijentu itd.

• Algoritmi za detekciju prelaza kroz nulu: Ovi algoritmi mogu detektovati prelaze talasa od pozitivne na negativnu vrijednost ili obrnuto, obično se koriste zajedno sa detekcijom vrhova i dolina.

• Furijeova transformacija: Može pretvoriti talas struje u domen frekvencija, izvući informacije o vrhovima i dolinama u domenu frekvencija, a zatim mapirati ih natrag u domen vremena putem inverzne transformacije kako bi se dobile informacije o vremenu.

• Algoritmi integracije i diferencijacije: Integracija se može koristiti za procenu amplituda talasa, dok se diferencijacija može koristiti za procenu nagiba vrhova i dolina, time infirirajući njihove tačke u vremenu.

• Prilagođavanje talasa: Prilagođavanjem modela talasa, kao što su Gausovi modeli, S-krive itd., može se proceniti položaji i amplitude vrhova i dolina. Podešavanjem teorijskih parametara elektromagnetima generišu se talasi struje koji se kontinualno približavaju stvarnim merenim podacima, time dobivajući karakteristične parametre stvarnih talasa struje iz teorijskih parametara.

• Analiza u prozorima: Segmentiranje talasa na male prozore i izvlačenje karakterističnih parametara unutar svakog prozora kako bi se uhvatili promene u vrhovima i dolinama.

• Metode bazirane na derivaciji: Izračunavanje derivacije talasa kako bi se pronašli položaji vrhova i dolina; tačke gde derivacija postane nula su ekstremne tačke.

Ovi algoritmi mogu se koristiti pojedinačno ili u kombinaciji, pri čemu specifičan izbor zavisi od prirode talasa i zahteva specifične primene. U praktičnim primenama, obično se kombinuju domenski znanje i alati za analizu podataka kako bi se osiguralo tačno izvlačenje karakterističnih parametara iz talasa strujnog toka cewa.

3. Koji su karakteristični parametri signala akceleracije vibracije mehanizma visokonaponskog prekidača tokom operacija otvaranja i zatvaranja? Kako se ovi karakteristični parametri ekstrahuju iz merenih mehaničkih signala vibracije visokonaponskih prekidača?

Odgovor: Signal akceleracije vibracije mehanizma visokonaponskog prekidača tokom operacija otvaranja i zatvaranja može sadržati mnogo karakterističnih parametara koji pružaju važne informacije o performansama i stanju mehanizma. Sledeći su neki od mogućih karakterističnih parametara i metoda njihovog ekstrahovanja:

• Pik akceleracije: Maksimalna vrednost akceleracije u signalu vibracije, obično izražena u jedinicama g (gravitaciona akceleracija).

• Trajanje: Trajanje događaja vibracije, obično u milisekundama ili sekundama.

• Frekvencijske komponente: Preko Furijeove transformacije ili brze Furijeove transformacije (FFT) i drugih metoda spektralne analize, frekvencijske komponente u signalu vibracije mogu se ekstrahirati kako bi se identifikovalo pojavljivanje bilo kakvih frekvencijskih komponenata.

• Amplituda vibracije: Amplituda signala vibracije, koja se može izraziti kao rastojanje od pika do nule.

• Vrednost pik-do-pik: Amplituda vibracije u kompletnom ciklusu signala vibracije, obično se koristi za identifikaciju periodičnih vibracija.

• Broj impulsa: Za višeimpulsne vibracije, može se izračunati broj impulsa unutar datog vremenskog perioda.

• Oblik talasa akceleracije: Talas signala vibracije može se koristiti za analizu početka, kraja i trajanja vibracije.

• Visoko-frekventne komponente: Identifikacija visoko-frekventnih komponenata vibracije, koje mogu ukazivati na nestabilnost ili oštećenje mehanizma.

Za ekstrakciju ovih karakterističnih parametara, obično su potrebni sledeći koraci:

• Prihvatanje signala vibracije: Koristite odgovarajuće senzore (poput akcelerometara) za prikupljanje signala vibracije sa mehanizma visokonaponskog prekidača.

• Digitalizacija signala: Pretvorite analogne signale vibracije u digitalnu formu za dalju analizu.

• Filtriranje i eliminisanje šuma: Filtrirajte i eliminirajte šumove u signalu vibracije kako biste poboljšali kvalitet signala.

• Ekstrakcija karakteristika: Koristite alate za obradu signala (poput FFT) i metode analize vibracije da biste ekstrahirali gore navedene karakteristične parametre. Signali vibracije se transformišu preko Furijeove transformacije; signali različitih frekvencija se superimpoziciono generišu u različitim trenutcima kako bi se dobili talasi akceleracije vibracije koji aproksimiraju stvarnu krivu vibracije, dobijaju se karakteristični parametri stvarnih podataka iz teorijskih podataka.

• Analiza podataka: Analizirajte ekstrahirane karakteristične parametre kako biste identifikovali probleme u performansama ili anomalije u mehanizmu.

Analiza ovih karakterističnih parametara može se koristiti za monitoring zdravstvenog stanja visokonaponskih prekidača, identifikaciju potencijalnih grešaka i poduzimanje održavajućih mera kako bi se osiguralo njihovo pravilno funkcionisanje. Monitoring vibracije je obično važna inženjerska aktivnost koja može poboljšati pouzdanost i životni vek opreme.

4. Koji algoritmi se mogu koristiti za ekstrakciju karakterističnih parametara iz mehaničkih signala akceleracije vibracije tokom radnje visokonaponskih prekidača?

Odgovor: Pri ekstrakciji karakterističnih parametara iz mehaničkih signala akceleracije vibracije tokom radnje visokonaponskih prekidača, mogu se koristiti razni algoritmi i metode obrade i analize signala. Sledeći su neki od često korišćenih algoritama i metoda:

• Algoritmi detekcije pikova: Ovi algoritmi mogu detektovati pike u signalima vibracije, uključujući maksimalne pike akceleracije vibracije. Često korišćeni algoritmi uključuju metodu praga, metodu klizića, metode bazirane na gradijentu itd.

• Spektralna analiza: Furijeova transformacija ili brza Furijeova transformacija (FFT) se mogu koristiti za pretvaranje signala vibracije u frekvencijsku domenu i ekstrakciju frekvencijskih komponenata i informacija o amplitudama vibracije.

• Energija vibracije: Procenite energiju vibracije integrisanjem kvadrata signala vibracije, time dobijajući informacije o ukupnoj energiji vibracije.

• Frekvencija vibracije: Procenite glavne frekvencijske komponente vibracije preko spektralne analize ili funkcija autokorelacije kako biste identifikovali frekvencijske karakteristike vibracije.

• Amplituda vibracije: Kvantifikujte veličinu vibracije izračunavanjem amplitude signala vibracije.

• Vrednost pik-do-pik: Amplituda vibracije u kompletnom ciklusu signala vibracije, obično se koristi za identifikaciju periodičnih vibracija.

• Broj impulsa: Za višeimpulsne vibracije, može se izračunati broj impulsa unutar datog vremenskog perioda.

• Oblik talasa vibracije: Talas signala vibracije može se koristiti za analizu početka, kraja i trajanja vibracije.

Vremenski vrhunac: Procenite tačku u vremenu kada se javlja vrhunac vibracije kako biste identifikovali vreme događaja vibracije.

Ovi algoritmi mogu da se koriste pojedinačno ili u kombinaciji, a specifičan izbor zavisi od prirode signala vibracije i zahteva specifične primene. U praktičnim primenama, obično se kombinuju domenska znanja i alati za analizu podataka kako bi se osiguralo tačno izdvajanje karakterističnih parametara iz akceleracionih signala mehaničke vibracije visokonaponskih prekidača, radi nadgledanja performansi i stanja zdravlja opreme.

5. Kako izvući vrhunac i vreme vrhu signala energije vibracije?

Odgovor: Da biste izvukli vrhunac i vreme vrhu signala energije vibracije, možete koristiti metode obrade i analize signala. Evo opšteg metoda:

• Izdvajanje vrha signala energije vibracije:

• a. Izgladite signal energije vibracije: Primijenite filtriranje prosekom ili druge metode izgladjivanja kako biste smanjili šum u signalu, čime će biti lakše otkriti vrhove.

• b. Pronađite tačke vrhova: Izvršite detekciju vrhova na izgladjenom signalu, obično kroz sledeće korake:

• c. Zapamtite amplitudu vrhova: Odredite amplitudu signala energije vibracije na svakoj tački vrha.

• Izračunajte prvu izvodnicu ili razliku signala kako biste pronašli ekstremne tačke u signalu (tačke gde se gradijent postavlja na nulu).

• Koristite pragove ili druge uslove da biste izfiltrirali tačke vrhova, isključujući male fluktuacije.

• Izdvajanje vremena vrhu:

• • Zapamtite trenutke vrhova: Za svaku otkrivenu tačku vrha, zapamtite njenu poziciju na vremenskoj osi, tj. vremenski trenutak vrha.

  • Koristite vremenske informacije: Vremenske informacije o trenutcima vrhova mogu se koristiti da predstave vreme pojavljivanja svakog vrha, obično u milisekundama ili sekundama.

Napomena: Specifične metode za izdvajanje vrhova i vremena vrhova mogu varirati u zavisnosti od karakteristika signala. Takođe, stepen izgladjivanja signala i nivo šuma takođe će uticati na detekciju vrhova. Možete koristiti alate za obradu signala kao što su NumPy i SciPy biblioteke u Python-u, kao i algoritme za detekciju vrhova poput metoda praga, gradijenta ili kliznog prozora da biste izvršili ove korake. U praktičnim primenama, možda ćete morati da prilagodite parametre algoritma kako biste se prilagodili specifičnim zahtevima signala vibracije.

6. Koje karakteristične parametre ima zvučni signal tokom otvaranja i zatvaranja visokonaponskih prekidača? Kako izvući ove parametre kako bi se analizirale i dijagnosticirane latentne defekte u visokonaponskim prekidačima?

Odgovor: Zvučni signal tokom otvaranja i zatvaranja visokonaponskih prekidača može sadržati neke karakteristične parametre koji se koriste za analizu i dijagnozu performansi i stanja zdravlja opreme. Evo nekih mogućih karakterističnih parametara zvučnog signala i metoda za njihovo izdvajanje:

• Amplituda zvuka: Amplituda ili jačina zvučnog signala, obično izražena u decibelima (dB).

• Frekvencija zvuka: Frekventni komponenti zvučnog signala, koji se koriste za identifikaciju tona ili frekventnog opsega zvuka.

• Trajanje zvuka: Trajanje zvučnog događaja, obično u milisekundama ili sekundama.

• Valna forma zvuka: Valna forma zvučnog signala, koja se koristi za analizu početka, kraja i trajanja zvuka.

• Spektrogram zvuka: Spektralna analitička grafika zvučnog signala, koja se koristi za identifikaciju pojavljivanja i promena frekventnih komponenata.

• Broj impulsa: Za više zvučnih impulsa, može se izračunati broj impulsa unutar datog vremenskog perioda.

• Zvučni oblici: Koristite alate za analizu zvuka kako biste izvukli zvučne oblike, kao što su energija, spektralni prosečni, vrhovi itd., zvučnih signala.

Da biste izvukli ove karakteristične parametre, mogu se izvršiti sledeći koraci:

• Prijava zvučnog signala: Koristite odgovarajuće mikrofone ili senzore da prikupite zvučne signale tokom otvaranja i zatvaranja visokonaponskih prekidača.

• Digitalizacija signala: Pretvorite analogne zvučne signale u digitalnu formu radi analize.

• Obrada zvučnog signala: Filtrirajte i izbrišite šum zvučnog signala kako biste eliminisali šum i poboljšali kvalitet signala.

• Izdvajanje oblika: Koristite alate i algoritme za obradu zvučnih signala kako biste izvukli gore navedene karakteristične parametre, kao što su spektralna analiza, analiza valnih formi itd.

• Analiza podataka: Analizirajte izvučene karakteristične parametre kako biste identifikovali anomalije ili probleme sa performansama u zvučnom signalu.

Nadgledanjem i analizom zvučnih signala, mogu se identifikovati latentni defekti u visokonaponskim prekidačima, kao što su anormalni zvukovi, mehanički problemi ili drugi anormalni rad. To pomaže u sprečavanju kvara opreme i poduzimanju mera održavanja kako bi se osigurala pouzdanost i bezbednost visokonaponskih prekidača.