ภาพรวมของวิธีการวินิจฉัยข้อบกพร่องสำหรับเบรกเกอร์วงจรไฟฟ้าแรงสูงแบบสลับ

1. อะไรคือพารามิเตอร์ลักษณะของสัญญาณกระแสคอยล์ในกลไกการปฏิบัติงานของวงจรตัดไฟแรงดันสูง? วิธีการสกัดพารามิเตอร์ลักษณะเหล่านี้ออกจากสัญญาณกระแสคอยล์เดิม?

คำตอบ: พารามิเตอร์ลักษณะของสัญญาณกระแสคอยล์ในกลไกการปฏิบัติงานของวงจรตัดไฟแรงดันสูงอาจรวมถึงดังนี้:

• กระแสสูงสุดคงที่: ค่ากระแสสูงสุดคงที่ในสัญญาณกระแสคอยล์แม่เหล็กไฟฟ้า แสดงถึงตำแหน่งที่แกนแม่เหล็กเคลื่อนที่ไปและหยุดอยู่ชั่วขณะที่ตำแหน่งจำกัด

• ระยะเวลา: ระยะเวลาของสัญญาณกระแสคอยล์แม่เหล็กไฟฟ้า ซึ่งมักจะอยู่ระหว่างหนึ่งโหลถึงมากกว่าร้อยมิลลิวินาที

• เวลาขึ้นสู่จุดสูงสุดก่อนการกระทำแกน: เวลาที่จำเป็นสำหรับสัญญาณกระแสเพื่อขึ้นจากศูนย์ถึงจุดสูงสุดกระแสแรก

• เวลาลดลง: เวลาที่จำเป็นสำหรับสัญญาณกระแสมายังจุดต่ำสุดครั้งที่สองจากจุดสูงสุดกระแสแรก ซึ่งสอดคล้องกับเวลาที่ปลั๊กอาร์เมเจอร์เริ่มเคลื่อนที่ กระทบกลไกการตัด และขับเคลื่อนไปยังตำแหน่งจำกัดของอาร์เมเจอร์แม่เหล็กไฟฟ้า

• รูปร่างของสัญญาณ: รูปร่างโดยรวมของสัญญาณ เช่น สัญญาณพัลส์เดียว สัญญาณพัลส์หลายครั้ง หรือสัญญาณแบบคาบ

• ความถี่: หากสัญญาณเป็นแบบคาบ ความถี่เป็นพารามิเตอร์สำคัญ

ในการสกัดพารามิเตอร์ลักษณะเหล่านี้ออกจากสัญญาณกระแสคอยล์เดิม จะต้องใช้ขั้นตอนดังนี้:

• การสุ่มตัวอย่าง: ใช้อุปกรณ์สุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมพร้อมอัตราการสุ่มตัวอย่างเพียงพอ เพื่อสุ่มตัวอย่างกระแสคอยล์อย่างต่อเนื่องและแปลงสัญญาณเป็นรูปแบบดิจิตอล

• การกรอง: กรองข้อมูลที่ได้จากการสุ่มตัวอย่างเพื่อกำจัดเสียงรบกวนความถี่สูง เพื่อให้สามารถระบุลักษณะของสัญญาณได้ดียิ่งขึ้น

• การตรวจจับจุดสูงสุด: หาค่าสูงสุดจากสัญญาณที่ได้จากการกรอง เพื่อกำหนดกระแสสูงสุด

• การวัดระยะเวลา: คำนวณระยะเวลาโดยการตรวจจับจุดเวลาที่สัญญาณเริ่มและสิ้นสุดจากกระแสศูนย์

• การวัดเวลาขึ้นสู่จุดสูงสุดและการลดลง: คำนวณเวลาขึ้นสู่จุดสูงสุดและการลดลงโดยการตรวจจับจุดเวลาจากกระแสศูนย์ถึงจุดสูงสุดกระแส และจากจุดสูงสุดกระแสกลับมาที่กระแสศูนย์ตามลำดับ

• การวิเคราะห์รูปร่าง: ใช้วิธีทางคณิตศาสตร์หรือเทคนิคการประมาณรูปร่างสัญญาณ เพื่อวิเคราะห์รูปร่างของสัญญาณ

• การวิเคราะห์ความถี่: หากสัญญาณเป็นแบบคาบ ให้ใช้การแปลงฟูเรียร์หรือฟังก์ชันสหสัมพันธ์ตนเอง เพื่อประมาณความถี่

ขั้นตอนเหล่านี้มักต้องใช้เครื่องมือการประมวลผลสัญญาณและการวิเคราะห์ข้อมูล (เช่น MATLAB ไลบรารี NumPy และ SciPy ของ Python ฯลฯ) การสกัดพารามิเตอร์ลักษณะเหล่านี้ช่วยในการตรวจสอบและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของกลไกการปฏิบัติงานของวงจรตัดไฟแรงดันสูง โปรดทราบว่าต้องใช้มาตรการความปลอดภัยที่เหมาะสมในการจัดการกับกระแสไฟฟ้าแรงดันสูง เพื่อป้องกันการช็อตไฟฟ้าหรืออันตรายอื่น ๆ ที่ไม่คาดคิด

2. อัลกอริทึมใดสามารถใช้ในการสกัดพารามิเตอร์ลักษณะ เช่น แอมพลิจูดยอดเขาและหลุมและจุดเวลาที่สอดคล้องกับสัญญาณกระแสคอยล์? กรุณาแสดงรายการไว้โดยละเอียด

คำตอบ: ในการสกัดพารามิเตอร์ลักษณะ เช่น แอมพลิจูดยอดเขาและหลุมและจุดเวลาที่สอดคล้องกับสัญญาณกระแสคอยล์ สามารถใช้อัลกอริทึมการประมวลผลและวิเคราะห์สัญญาณต่างๆ ได้ การแบ่งส่วนสัญญาณและการเปรียบเทียบส่วนต่อส่วนสามารถใช้ในการได้รับพารามิเตอร์ลักษณะ ดังนี้คืออัลกอริทึมและวิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย:

• อัลกอริทึมการตรวจจับยอดเขา: อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถตรวจจับยอดเขาในสัญญาณ รวมถึงยอดเขาสูงสุดและหลุมต่ำสุด อัลกอริทึมที่พบบ่อย ได้แก่ วิธีฐานเกณฑ์ วิธีหน้าต่างเลื่อน และวิธีบนพื้นฐานของความชัน ฯลฯ

• อัลกอริทึมการตรวจจับจุดผ่านศูนย์: อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงในสัญญาณจากบวกเป็นลบ หรือจากลบเป็นบวก โดยทั่วไปใช้ร่วมกับการตรวจจับยอดเขาและหลุม

• การแปลงฟูเรียร์: สามารถแปลงสัญญาณกระแสคอยล์ไปยังโดเมนความถี่ นำเอาข้อมูลยอดเขาและหลุมในโดเมนความถี่ และแล้วทำการแปลงกลับมาที่โดเมนเวลาผ่านการแปลงกลับ เพื่อรับข้อมูลเวลา

• อัลกอริทึมการอินทิเกรชันและดิฟเฟอเรนเชียล: การอินทิเกรชันสามารถใช้ในการประมาณแอมพลิจูดของสัญญาณ ในขณะที่การดิฟเฟอเรนเชียลสามารถใช้ในการประมาณความชันของยอดเขาและหลุม ทำให้สามารถอนุมานจุดเวลาได้

• การประมาณรูปร่างสัญญาณ: โดยการประมาณรูปร่างโมเดลสัญญาณ เช่น โมเดลเกาส์เซียน S-โค้ง ฯลฯ เพื่อประมาณตำแหน่งและแอมพลิจูดของยอดเขาและหลุม ปรับพารามิเตอร์ทฤษฎีของแม่เหล็กไฟฟ้าเพื่อสร้างสัญญาณกระแสคอยล์ที่เข้าใกล้ข้อมูลการวัดจริงอย่างต่อเนื่อง ทำให้ได้พารามิเตอร์ลักษณะของสัญญาณกระแสคอยล์จริงจากพารามิเตอร์ทฤษฎี

• การวิเคราะห์แบบหน้าต่าง: แบ่งสัญญาณออกเป็นหน้าต่างเล็ก ๆ และสกัดพารามิเตอร์ลักษณะภายในแต่ละหน้าต่าง เพื่อจับการเปลี่ยนแปลงของยอดเขาและหลุม

• วิธีการบนพื้นฐานของอนุพันธ์: คำนวณอนุพันธ์ของสัญญาณเพื่อหาตำแหน่งของยอดเขาและหลุม จุดที่อนุพันธ์เป็นศูนย์คือจุดสุดขีด

อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถใช้ได้ทั้งแบบแยกกันหรือร่วมกัน โดยการเลือกขึ้นอยู่กับลักษณะของคลื่นสัญญาณและข้อกำหนดของแอปพลิเคชันเฉพาะ ในทางปฏิบัติ มักจะรวมความรู้ด้านสาขาวิชาชีพและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้มั่นใจในการดึงพารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะจากคลื่นกระแสขดลวดได้อย่างแม่นยำ

3. สัญญาณเร่งความเร็วของการสั่นสะเทือนของกลไกการทำงานเบรกเกอร์แรงดันสูงในระหว่างการเปิดและปิดมีพารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะอะไรบ้าง? จะดึงพารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะเหล่านี้จากสัญญาณกลไกการสั่นสะเทือนที่วัดได้ของเบรกเกอร์แรงดันสูงอย่างไร?

คำตอบ: สัญญาณเร่งความเร็วของการสั่นสะเทือนของกลไกการทำงานเบรกเกอร์แรงดันสูงในระหว่างการเปิดและปิดอาจประกอบด้วยพารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะหลายประการ ซึ่งให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับประสิทธิภาพและสภาพของกลไก ต่อไปนี้คือพารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะบางประการและวิธีการดึงพารามิเตอร์เหล่านั้น:

• เร่งความเร็วสูงสุด: ค่าเร่งความเร็วสูงสุดในสัญญาณการสั่นสะเทือน โดยทั่วไปแสดงในหน่วย g (เร่งความเร็วโน้มถ่วง)

• ระยะเวลา: ช่วงเวลาของการเกิดสั่นสะเทือน โดยทั่วไปในหน่วยมิลลิวินาทีหรือวินาที

• องค์ประกอบความถี่: โดยใช้การแปลงฟูเรียร์หรือการแปลงฟูเรียร์อย่างรวดเร็ว (FFT) และวิธีการวิเคราะห์สเปกตรัมอื่น ๆ สามารถดึงองค์ประกอบความถี่ในสัญญาณการสั่นสะเทือนออกมา เพื่อระบุการปรากฏขององค์ประกอบความถี่ใด ๆ

• แอมพลิจูดการสั่นสะเทือน: แอมพลิจูดของสัญญาณการสั่นสะเทือน สามารถแสดงเป็นระยะจากยอดสูงสุดถึงศูนย์

• ค่าพีค-ทู-พีค: แอมพลิจูดการสั่นสะเทือนของรอบสมบูรณ์ในสัญญาณการสั่นสะเทือน โดยทั่วไปใช้เพื่อระบุการสั่นสะเทือนแบบเป็นคาบ

• จำนวนพัลส์: สำหรับการสั่นสะเทือนแบบหลายพัลส์ สามารถคำนวณจำนวนพัลส์ภายในช่วงเวลาที่กำหนดได้

• รูปร่างของคลื่นเร่งความเร็ว: รูปร่างของสัญญาณการสั่นสะเทือนสามารถใช้ในการวิเคราะห์จุดเริ่มต้น จุดสิ้นสุด และระยะเวลาของการสั่นสะเทือน

• องค์ประกอบความถี่สูง: ระบุองค์ประกอบการสั่นสะเทือนที่มีความถี่สูง ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงความไม่เสถียรหรือความเสียหายของกลไก

เพื่อดึงพารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะเหล่านี้ จำเป็นต้องดำเนินการตามขั้นตอนต่อไปนี้โดยทั่วไป:

• การเก็บรวบรวมสัญญาณการสั่นสะเทือน: ใช้เซนเซอร์ที่เหมาะสม (เช่น เซนเซอร์วัดเร่งความเร็ว) เพื่อเก็บรวบรวมสัญญาณการสั่นสะเทือนจากกลไกการทำงานของเบรกเกอร์แรงดันสูง

• การทำให้สัญญาณเป็นดิจิทัล: แปลงสัญญาณการสั่นสะเทือนแบบแอนะล็อกให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลเพื่อการวิเคราะห์ในขั้นตอนถัดไป

• การกรองและการลดสัญญาณรบกวน: กรองและลดสัญญาณรบกวนในสัญญาณการสั่นสะเทือนเพื่อกำจัดสัญญาณรบกวนและปรับปรุงคุณภาพของสัญญาณ

• การดึงคุณลักษณะ: ใช้เครื่องมือประมวลผลสัญญาณ (เช่น FFT) และวิธีการวิเคราะห์การสั่นสะเทือนเพื่อดึงพารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะข้างต้น สัญญาณการสั่นสะเทือนจะถูกแปลงโดยใช้การแปลงฟูเรียร์; สัญญาณที่มีความถี่ต่างกันจะถูกซ้อนทับกันในช่วงเวลาต่าง ๆ เพื่อสร้างคลื่นการสั่นสะเทือนเร่งความเร็วที่ใกล้เคียงกับเส้นโค้งการสั่นสะเทือนจริง ทำให้ได้พารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะของข้อมูลจริงจากข้อมูลทฤษฎี

• การวิเคราะห์ข้อมูล: วิเคราะห์พารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะที่ได้มา เพื่อระบุปัญหาด้านประสิทธิภาพหรือความผิดปกติในกลไก

การวิเคราะห์พารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะเหล่านี้สามารถใช้เพื่อตรวจสอบสถานะสุขภาพของเบรกเกอร์แรงดันสูง ระบุความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น และดำเนินการบำรุงรักษาเพื่อให้มั่นใจว่าทำงานได้อย่างถูกต้อง การตรวจสอบการสั่นสะเทือนมักเป็นงานที่สำคัญในงานวิศวกรรม ซึ่งสามารถช่วยปรับปรุงความน่าเชื่อถือและอายุการใช้งานของอุปกรณ์

4. อัลกอริทึมใดบ้างที่สามารถใช้เพื่อดึงพารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะจากสัญญาณเร่งความเร็วของการสั่นสะเทือนเชิงกลในระหว่างการทำงานของเบรกเกอร์แรงดันสูง?

คำตอบ: เมื่อดึงพารามิเตอร์ลักษณะเฉพาะจากสัญญาณเร่งความเร็วของการสั่นสะเทือนเชิงกลในระหว่างการทำงานของเบรกเกอร์แรงดันสูง สามารถใช้อัลกอริทึมการประมวลผลสัญญาณและการวิเคราะห์ต่าง ๆ ได้ ต่อไปนี้คืออัลกอริทึมและวิธีการที่ใช้กันทั่วไป:

• อัลกอริทึมตรวจจับพีค: อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถตรวจจับพีคในสัญญาณการสั่นสะเทือน รวมถึงพีคของเร่งความเร็วการสั่นสะเทือนสูงสุด อัลกอริทึมที่พบบ่อย ได้แก่ วิธีเกณฑ์ขั้นต่ำ วิธีหน้าต่างเลื่อน วิธีที่อิงจากเกรเดียนต์ เป็นต้น

• การวิเคราะห์สเปกตรัม: ใช้การแปลงฟูเรียร์หรือการแปลงฟูเรียร์อย่างรวดเร็ว (FFT) เพื่อแปลงสัญญาณการสั่นสะเทือนไปยังโดเมนความถี่ และดึงองค์ประกอบความถี่และข้อมูลแอมพลิจูดของการสั่นสะเทือน

• พลังงานการสั่นสะเทือน: ประมาณค่าพลังงานการสั่นสะเทือนโดยการอินทิเกรตกำลังสองของสัญญาณการสั่นสะเทือน ทำให้ได้ข้อมูลเกี่ยวกับพลังงานรวมของการสั่นสะเทือน

• ความถี่การสั่นสะเทือน: ประมาณองค์ประกอบความถี่หลักของการสั่นสะเทือนโดยใช้การวิเคราะห์สเปกตรัมหรือฟังก์ชันอัตตสหสัมพันธ์ เพื่อระบุลักษณะเฉพาะด้านความถี่ของการสั่นสะเทือน

• แอมพลิจูดการสั่นสะเทือน: กำหนดขนาดของการสั่นสะเทือนโดยการคำนวณแอมพลิจูดของสัญญาณการสั่นสะเทือน

• ค่าพีค-ทู-พีค: แอมพลิจูดการสั่นสะเทือนของรอบการสั่นสะเทือนครบหนึ่งรอบในสัญญาณการสั่นสะเทือน โดยทั่วไปใช้เพื่อระบุการสั่นสะเทือนแบบเป็นคาบ

• จำนวนพัลส์: สำหรับการสั่นสะเทือนแบบหลายพัลส์ สามารถคำนวณจำนวนพัลส์ภายในช่วงเวลาที่กำหนดได้

• รูปร่างของคลื่นการสั่นสะเทือน: รูปร่างของสัญญาณการสั่นสะเทือนสามารถใช้ในการวิเคราะห์จุดเริ่มต้น จุดสิ้นสุด และระยะเวลาของการสั่นสะเทือน

เวลาสูงสุด: ประมาณการจุดเวลาที่เกิดแรงสั่นสะเทือนสูงสุดเพื่อระบุช่วงเวลาของเหตุการณ์การสั่นสะเทือน

ขั้นตอนเหล่านี้สามารถใช้งานแยกกันหรือร่วมกัน โดยการเลือกขึ้นอยู่กับลักษณะของสัญญาณการสั่นสะเทือนและความต้องการของแอปพลิเคชันเฉพาะ ในทางปฏิบัติ ความรู้ในด้านและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลมักจะถูกผสมผสานเพื่อให้มั่นใจในการสกัดค่าพารามิเตอร์ที่สำคัญจากสัญญาณการเร่งความเร็วของการสั่นสะเทือนของวงจรตัดไฟแรงสูง เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพและการทำงานของอุปกรณ์

5. วิธีการสกัดค่าสูงสุดและเวลาสูงสุดของสัญญาณพลังงานจากการสั่นสะเทือน?

คำตอบ: เพื่อสกัดค่าสูงสุดและเวลาสูงสุดของสัญญาณพลังงานจากการสั่นสะเทือน คุณสามารถใช้วิธีการประมวลผลและวิเคราะห์สัญญาณ ต่อไปนี้เป็นวิธีทั่วไป:

• การสกัดค่าสูงสุดของสัญญาณพลังงานจากการสั่นสะเทือน:

• a. ทำให้สัญญาณพลังงานจากการสั่นสะเทือนราบรื่น: ใช้การกรองโดยเฉลี่ยหรือวิธีการทำให้ราบรื่นอื่น ๆ เพื่อลดเสียงรบกวนในสัญญาณ ทำให้ง่ายต่อการตรวจจับจุดสูงสุด

• b. หาจุดสูงสุด: ดำเนินการตรวจจับจุดสูงสุดบนสัญญาณที่ราบรื่น โดยทั่วไปผ่านขั้นตอนต่อไปนี้:

• c. บันทึกค่าแอมปลิจูดสูงสุด: กำหนดค่าแอมปลิจูดของสัญญาณพลังงานจากการสั่นสะเทือนที่แต่ละจุดสูงสุด

• คำนวณอนุพันธ์ครั้งแรกหรือความแตกต่างของสัญญาณเพื่อหาจุดสุดขั้วในสัญญาณ (จุดที่ความชันกลายเป็นศูนย์)

• ใช้ค่า阚无法继续，似乎我的回答被意外截断了。请允许我继续完成泰语翻译： ```html

• ใช้ค่า域值或其他条件来过滤掉峰值点，排除小的波动。

• การสกัดเวลาสูงสุด:

• • บันทึกเวลาสูงสุด: สำหรับจุดสูงสุดแต่ละจุดที่ตรวจจับได้ บันทึกตำแหน่งบนแกนเวลา คือ เวลาระหว่างจุดสูงสุด

  • ใช้ข้อมูลเวลา: ข้อมูลเวลาของจุดสูงสุดสามารถใช้เพื่อแสดงเวลาที่เกิดขึ้นของแต่ละจุดสูงสุด โดยทั่วไปในมิลลิวินาทีหรือวินาที

โปรดทราบว่าวิธีการสกัดค่าสูงสุดและเวลาสูงสุดอาจแตกต่างกันไปตามลักษณะของสัญญาณ นอกจากนี้ระดับการราบรื่นของสัญญาณและระดับเสียงรบกวนยังมีผลต่อการตรวจจับจุดสูงสุด คุณสามารถใช้เครื่องมือประมวลผลสัญญาณ เช่น ไลบรารี NumPy และ SciPy ใน Python รวมถึงขั้นตอนวิธีการตรวจจับจุดสูงสุด เช่น วิธีการใช้ค่า域值方法、梯度方法或滑动窗口方法来执行这些步骤。在实际应用中，您可能需要调整算法参数以适应特定振动信号的要求。

6. 高压断路器在开合操作期间的声音信号有哪些特征参数？如何提取这些参数以分析和诊断高压断路器的潜在缺陷？

答案：高压断路器在开合操作期间的声音信号可能包含一些用于分析和诊断设备性能和健康状态的特征参数。以下是一些可能的声音信号特征参数及其提取方法：

• 声音幅度：声音信号的幅度或音量，通常以分贝（dB）表示。

• 声音频率：声音信号的频率成分，用于识别声音的音调或频率范围。

• 声音持续时间：声音事件的持续时间，通常以毫秒或秒为单位。

• 声音波形：声音信号的波形，用于分析声音的开始、结束和持续时间。

• 声音频谱图：声音信号的频谱分析图，用于识别频率成分的发生和变化。

• 脉冲数量：对于多个声脉冲，可以计算给定时间段内的脉冲数量。

• 声音特征：使用声音分析工具提取音频信号的能量、频谱平均值、峰值等特征。

要提取这些特征参数，可以执行以下步骤：

• 声音信号采集：使用适当的麦克风或传感器收集高压断路器在开合操作期间的声音信号。

• 信号数字化：将模拟声音信号转换为数字形式进行分析。

• 声音信号处理：滤波和降噪声音信号，以消除噪声并提高信号质量。

• 特征提取：使用音频信号处理工具和算法提取上述特征参数，如频谱分析、波形分析等。

• 数据分析：分析提取出的特征参数以识别声音信号中的异常或性能问题。

通过监测和分析声音信号，可以识别高压断路器的潜在缺陷，例如异常声音、机械问题或其他异常操作。这有助于防止设备故障，并采取维护措施以确保高压断路器的可靠性和安全性。

โปรดทราบว่าวิธีการสกัดค่าสูงสุดและเวลาสูงสุดอาจแตกต่างกันไปตามลักษณะของสัญญาณ นอกจากนี้ระดับการราบรื่นของสัญญาณและระดับเสียงรบกวนยังมีผลต่อการตรวจจับจุดสูงสุด คุณสามารถใช้เครื่องมือประมวลผลสัญญาณ เช่น ไลบรารี NumPy และ SciPy ใน Python รวมถึงขั้นตอนวิธีการตรวจจับจุดสูงสุด เช่น วิธีการใช้ค่า域值方法、梯度方法或滑动窗口方法来执行这些步骤。在实际应用中，您可能需要调整算法参数以适应特定振动信号的要求。

6. 高压断路器在开合操作期间的声音信号有哪些特征参数？如何提取这些参数以分析和诊断高压断路器的潜在缺陷？

答案：高压断路器在开合操作期间的声音信号可能包含一些用于分析和诊断设备性能和健康状态的特征参数。以下是一些可能的声音信号特征参数及其提取方法：

• เสียงแอมปลิจูด: แอมปลิจูดหรือระดับเสียงของสัญญาณเสียง ซึ่งโดยทั่วไปจะแสดงเป็นเดซิเบล (dB)

• ความถี่เสียง: ส่วนประกอบความถี่ของสัญญาณเสียง ใช้เพื่อระบุโทนหรือช่วงความถี่ของเสียง

• ระยะเวลาเสียง: ระยะเวลาของเหตุการณ์เสียง โดยทั่วไปในมิลลิวินาทีหรือวินาที

• รูปคลื่นเสียง: รูปคลื่นของสัญญาณเสียง ใช้เพื่อวิเคราะห์จุดเริ่มต้น จุดสิ้นสุด และระยะเวลาของเสียง

• สเปกโตรแกรมเสียง: กราฟการวิเคราะห์สเปกตรัมของสัญญาณเสียง ใช้เพื่อระบุการเกิดขึ้นและการเปลี่ยนแปลงของส่วนประกอบความถี่

• จำนวนพัลส์: สำหรับเสียงพัลส์หลายครั้ง สามารถคำนวณจำนวนพัลส์ภายในช่วงเวลาที่กำหนดได้

• คุณสมบัติเสียง: ใช้เครื่องมือวิเคราะห์เสียงเพื่อสกัดคุณสมบัติของสัญญาณเสียง เช่น พลังงาน ค่าเฉลี่ยสเปกตรัม จุดสูงสุด ฯลฯ

เพื่อสกัดค่าพารามิเตอร์เหล่านี้ สามารถดำเนินการตามขั้นตอนต่อไปนี้:

• การเก็บรวบรวมสัญญาณเสียง: ใช้ไมโครโฟนหรือเซ็นเซอร์ที่เหมาะสมในการเก็บรวบรวมสัญญาณเสียงระหว่างการเปิดและปิดวงจรตัดไฟแรงสูง

• การแปลงสัญญาณเป็นดิจิทัล: แปลงสัญญาณเสียงแบบอนาล็อกเป็นแบบดิจิทัลเพื่อวิเคราะห์

• การประมวลผลสัญญาณเสียง: กรองและลดเสียงรบกวนออกจากสัญญาณเสียงเพื่อกำจัดเสียงรบกวนและปรับปรุงคุณภาพสัญญาณ

• การสกัดคุณสมบัติ: ใช้เครื่องมือและขั้นตอนวิธีการประมวลผลสัญญาณเสียงเพื่อสกัดค่าพารามิเตอร์ที่ระบุไว้ เช่น การวิเคราะห์สเปกตรัม การวิเคราะห์รูปคลื่น ฯลฯ

• การวิเคราะห์ข้อมูล: วิเคราะห์ค่าพารามิเตอร์ที่สกัดได้เพื่อระบุความผิดปกติหรือปัญหาการดำเนินงานในสัญญาณเสียง

โดยการตรวจสอบและวิเคราะห์สัญญาณเสียง สามารถระบุข้อบกพร่องที่ซ่อนอยู่ในวงจรตัดไฟแรงสูง เช่น เสียงผิดปกติ ปัญหาเชิงกล หรือการดำเนินงานที่ผิดปกติ ซึ่งช่วยป้องกันการชำรุดของอุปกรณ์และดำเนินการบำรุงรักษาเพื่อรักษาความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของวงจรตัดไฟแรงสูง