Огляд методів виявлення дефектів для високовольтних перемінних стрибківцевих автоматів
1. Які характеристичні параметри має токова форма сигнала обмотки в механізмах високовольтних вимикачів? Як витягнути ці характеристичні параметри з початкового сигналу току обмотки?
Відповідь: Характеристичні параметри токової форми сигнала обмотки в механізмах високовольтних вимикачів можуть включати наступне:
Постійний піковий струм: максимальне постійне значення струму в формі сигнала електромагніту, що представляє положення, де ядро електромагніту рухається і короткий час утримується у своїй крайній позиції.
Тривалість: тривалість форми сигнала струму електромагніту, яка зазвичай становить від кількох до більше ніж сотень мілісекунд.
Час наростання перед активацією ядра: час, необхідний для того, щоб форма сигнала струму підвищилась від нуля до першого пікового струму.
Час спаду: час, необхідний для того, щоб форма сигнала струму знизилася від першого пікового струму назад до другої нижньої точки. Це відповідає моменту, коли плунжер арматури починає рухатися, ударяє механізм відключення і приводить його до крайньої позиції арматури електромагніту.
Форма сигналу: загальна форма сигналу, така як одиночний імпульс, багатоімпульсний або періодичний сигнал.
Частота: якщо форма сигналу є періодичною, її частота є важливим параметром.
Для витягнення цих характеристичних параметрів з початкового сигналу току обмотки, зазвичай потрібно виконати наступні кроки:
Зразування: використовуйте відповідне зразувальне обладнання з достатньою частотою зразування для безперервного зразування струму обмотки і перетворення сигналу в цифровий формат.
Фільтрація: фільтруйте зразовані дані, щоб вилучити високочастотні шуми для кращого визначення характеристик форми сигналу.
Виявлення піку: знайдіть максимальне значення з фільтрованого сигналу, щоб визначити піковий струм.
Вимірювання тривалості: обчисліть тривалість, виявляючи точки часу, де форма сигналу починається і закінчується зі струму, рівного нулю.
Вимірювання часу наростання та спаду: обчисліть час наростання та спаду, виявляючи точки часу від струму, рівного нулю, до пікового струму та від пікового струму назад до струму, рівного нулю, відповідно.
Аналіз форми: використовуйте математичні методи або техніки наближення форми сигналу, щоб проаналізувати форму сигналу.
Аналіз частоти: якщо форма сигналу є періодичною, використовуйте перетворення Фур'є або автокореляційну функцію для оцінки частоти.
Ці кроки зазвичай потребують інструментів обробки сигналів та аналізу даних (наприклад, MATLAB, бібліотеки NumPy та SciPy Python тощо). Витягнення цих характеристичних параметрів допомагає контролювати та аналізувати продуктивність механізмів високовольтних вимикачів. Зверніть увагу, що при роботі з високовольтними струмами повинні бути прийняті відповідні заходи безпеки, щоб запобігти випадковому електрошоку або іншим небезпекам.
2. Які алгоритми можна використовувати для витягнення характеристичних параметрів, таких як амплітуди піків та нижніх точок, та їх відповідних точок часу з форми сигнала струму обмотки? Будь ласка, перерахуйте їх конкретно.
Відповідь: Для витягнення характеристичних параметрів, таких як амплітуди піків та нижніх точок, та їх відповідних точок часу з форми сигнала струму обмотки, можна використовувати різні алгоритми обробки та аналізу сигналів. Сегментація форми сигналу та порівняння сегментів можуть бути використані для отримання характеристичних параметрів. Нижче наведено деякі поширені алгоритми та методи:
Алгоритми виявлення піків: ці алгоритми можуть виявляти піки в формах сигналів, включаючи максимальні піки та мінімальні нижні точки. Поширені алгоритми включають метод порогового значення, метод ковзного вікна, методи на основі градієнта тощо.
Алгоритми виявлення переходу через нуль: ці алгоритми можуть виявляти переходи в формах сигналів з позитивного на негативний або з негативного на позитивний, зазвичай використовуються разом з виявленням піків та нижніх точок.
Перетворення Фур'є: може перетворювати форму сигналу струму обмотки в частотну область, витягувати інформацію про піки та нижні точки в частотній області, а потім знову перетворювати її в часову область через обернене перетворення, щоб отримати інформацію про час.
Алгоритми інтегрування та диференціювання: інтегрування може бути використане для оцінки амплітуди форми сигналу, а диференціювання - для оцінки нахилу піків та нижніх точок, що дозволяє вивести їх точки часу.
Наближення форми сигналу: шляхом наближення моделей форми сигналу, таких як гауссові моделі, S-криві тощо, можна оцінити положення та амплітуди піків та нижніх точок. Настройка теоретичних параметрів електромагнітів для генерації форми сигналу струму обмотки, яка постійно наближається до реальних вимірюваних даних, що дозволяє отримати характеристичні параметри реального струму обмотки з теоретичних параметрів.
Аналіз з використанням вікон: розбиття форми сигналу на маленькі вікна та витягнення характеристичних параметрів в кожному вікні для виявлення змін у піках та нижніх точках.
Методи на основі похідної: обчислення похідної форми сигналу для знаходження положень піків та нижніх точок; точки, де похідна дорівнює нулю, є екстремальними точками.
Ці алгоритми можна використовувати окремо або в поєднанні, залежно від характеру хвильової форми та вимог конкретного застосування. У практичних застосуваннях, знання галузі та інструменти для аналізу даних, як правило, поєднуються, щоб забезпечити точне видобуття характеристичних параметрів з хвильових форм струму в катушці.
3. Які характеристичні параметри має сигнал прискорення вібрації механізмів високовольтних комутаторів під час операцій відключення та увімкнення? Як видобути ці характеристичні параметри з виміряних механічних сигналів вібрації високовольтних комутаторів?
Відповідь: Сигнал прискорення вібрації механізмів високовольтних комутаторів під час операцій відключення та увімкнення може містити багато характеристичних параметрів, які надають важливу інформацію про роботу та стан механізму. Нижче наведено деякі можливі характеристичні параметри та методи їх видобутку:
Пікове прискорення: Максимальне значення прискорення у сигналі вібрації, яке, як правило, виражається в одиницях g (прискорення від сили тяжіння).
Тривалість: Тривалість події вібрації, яка, як правило, вимірюється в мілісекундах або секундах.
Частотні компоненти: З допомогою перетворення Фур'є або швидкого перетворення Фур'є (FFT) та інших методів спектрального аналізу можна видобути частотні компоненти з сигналу вібрації, щоб визначити наявність будь-яких частотних компонентів.
Амплітуда вібрації: Амплітуда сигналу вібрації, яка може виражатися як відстань від піка до нуля.
Значення від піка до піка: Амплітуда вібрації повного циклу в сигналі вібрації, яке, як правило, використовується для ідентифікації періодичної вібрації.
Кількість імпульсів: Для багатоімпульсної вібрації можна обчислити кількість імпульсів за заданий період часу.
Форма хвильової форми прискорення: Хвильова форма сигналу вібрації може бути використана для аналізу початку, кінця та тривалості вібрації.
Високочастотні компоненти: Виявлення високочастотних компонентів вібрації, які можуть свідчити про нестабільність або пошкодження механізму.
Для видобутку цих характеристичних параметрів, як правило, потрібно виконати наступні кроки:
Збирання сигналу вібрації: Використання відповідних датчиків (наприклад, акселерометрів) для збору сигналів вібрації з механізму високовольтного комутатора.
Цифровізація сигналу: Перетворення аналогового сигналу вібрації в цифровий формат для подальшого аналізу.
Фільтрація та зниження шуму: Фільтрація та зниження шуму сигналу вібрації, щоб усунути шум та покращити якість сигналу.
Видобуток ознак: Використання інструментів обробки сигналів (наприклад, FFT) та методів аналізу вібрації для видобутку вищевказаних характеристичних параметрів. Сигнали вібрації перетворюються за допомогою перетворення Фур'є; сигнали різних частот наслаються в різні моменти часу, щоб утворити хвильові форми прискорення, які наближені до реальних кривих вібрації, отримуючи характеристичні параметри реальних даних з теоретичних даних.
Аналіз даних: Аналіз видобутих характеристичних параметрів, щоб виявити проблеми з продуктивністю або аномалії в механізмі.
Аналіз цих характеристичних параметрів може бути використаний для моніторингу стану здоров'я високовольтних комутаторів, виявлення потенційних відмов та прийняття заходів з технічного обслуговування, щоб забезпечити правильну роботу. Моніторинг вібрації, як правило, є важливою задачею в інженерії, яка може покращити надійність та тривалість життя обладнання.
4. Які алгоритми можна використовувати для видобутку характеристичних параметрів з сигналів механічної вібрації прискорення під час операцій високовольтних комутаторів?
Відповідь: Під час видобутку характеристичних параметрів з сигналів механічної вібрації прискорення під час операцій високовольтних комутаторів можна використовувати різні алгоритми обробки та аналізу сигналів. Нижче наведено деякі поширені алгоритми та методи:
Алгоритми детекції піків: Ці алгоритми можуть виявляти піки у сигналах вібрації, включаючи максимальні піки прискорення вібрації. Поширені алгоритми включають метод порогу, метод ковзного вікна, методи на основі градієнта тощо.
Спектральний аналіз: Перетворення Фур'є або швидке перетворення Фур'є (FFT) можна використовувати для перетворення сигналу вібрації в частотну область та видобутку частотних компонентів та інформації про амплітуду вібрації.
Енергія вібрації: Оцінка енергії вібрації шляхом інтегрування квадрату сигналу вібрації, що дає інформацію про загальну енергію вібрації.
Частота вібрації: Оцінка основних частотних компонентів вібрації за допомогою спектрального аналізу або функцій автокореляції, щоб визначити частотні характеристики вібрації.
Амплітуда вібрації: Кількісна оцінка величини вібрації шляхом обчислення амплітуди сигналу вібрації.
Значення від піка до піка: Амплітуда вібрації повного циклу вібрації в сигналі вібрації, яке, як правило, використовується для ідентифікації періодичної вібрації.
Кількість імпульсів: Для багатоімпульсної вібрації можна обчислити кількість імпульсів за заданий період часу.
Форма хвильової форми вібрації: Хвильова форма сигналу вібрації може бути використана для аналізу початку, кінця та тривалості вібрації.
Піковий час: оцініть точку часу, коли відбувається пікова вібрація, щоб визначити моменти вібраційних подій.
Ці алгоритми можна використовувати окремо або в поєднанні, залежно від природи сигналу вібрації та вимог конкретного застосування. У практичних застосуваннях, як правило, поєднуються знання домену та інструменти аналізу даних, щоб забезпечити точне видобуття характеристичних параметрів з сигналів прискорення механічної вібрації високовольтних виплинувачів для моніторингу ефективності та стану обладнання.
5. Як видобути пік та піковий час сигналів енергії вібрації?
Відповідь: Для видобуття піка та пікового часу сигналів енергії вібрації можна використовувати методи обробки та аналізу сигналів. Нижче наведено загальний метод:
Видобуття піка сигналів енергії вібрації:
a. Згладжування сигналу енергії вібрації: застосуйте середньоарифметичне фільтрування або інші методи згладжування, щоб зменшити шум у сигналі, що сприятиме більш простому виявленню піків.
b. Знаходження точок піків: проведіть виявлення піків на згладженому сигналі, зазвичай через наступні кроки:
c. Запис амплітуд піків: визначте амплітуду сигналу енергії вібрації в кожній точці піка.
Обчисліть першу похідну або різницю сигналу, щоб знайти екстремальні точки у сигналі (точки, де градієнт стає нульовим).
Використовуйте порогові значення або інші умови для фільтрації точок піків, виключаючи невеликі флуктуації.
Видобуття пікового часу:
-
Запис моментів піків: для кожного виявленого пункту піка запишіть його положення на часовій осі, тобто момент часу піка.
Використання інформації про час: інформація про моменти піків може використовуватися для представлення часу появи кожного піка, зазвичай в мілісекундах або секундах.
Зверніть увагу, що специфічні методи видобуття піків та пікових часів можуть відрізнятися залежно від характеристик сигналу. Крім того, ступінь згладжування сигналу та рівень шуму також впливають на виявлення піків. Ви можете використовувати інструменти обробки сигналів, такі як бібліотеки NumPy та SciPy в Python, а також алгоритми виявлення піків, такі як метод порогових значень, метод градієнта або метод ковзного вікна, для виконання цих кроків. У практичних застосуваннях можливо, вам доведеться налаштовувати параметри алгоритму, щоб адаптуватися до специфічних вимог сигналу вібрації.
6. Які характеристичні параметри має звуковий сигнал під час відкривання та закривання високовольтних виплинувачів? Як видобути ці параметри для аналізу та діагностики потаємних дефектів високовольтних виплинувачів?
Відповідь: Звуковий сигнал під час відкривання та закривання високовольтних виплинувачів може містити деякі характеристичні параметри, які використовуються для аналізу та діагностики ефективності та стану обладнання. Нижче наведено деякі можливі характеристичні параметри звукового сигналу та методи їх видобуття:
Амплітуда звуку: амплітуда або гучність звукового сигналу, зазвичай виражена в децибелах (dB).
Частота звуку: частотні компоненти звукового сигналу, які використовуються для визначення тональності або частотного діапазону звуку.
Тривалість звуку: тривалість звукової події, зазвичай в мілісекундах або секундах.
Форма звукового сигналу: форма звукового сигналу, яка використовується для аналізу початку, кінця та тривалості звуку.
Спектрограма звуку: графік спектрального аналізу звукового сигналу, який використовується для визначення появи та змін частотних компонентів.
Кількість імпульсів: для декількох звукових імпульсів можна обчислити кількість імпульсів за певний період часу.
Характеристики звуку: використовуйте інструменти аналізу звуку, щоб видобути характеристики звуку, такі як енергія, середнє спектральне значення, піки тощо, аудіо сигналів.
Для видобуття цих характеристичних параметрів можна виконати наступні кроки:
Збір звукового сигналу: використовуйте відповідні мікрофони або сенсори для збору звукових сигналів під час відкривання та закривання високовольтних виплинувачів.
Цифровізація сигналу: перетворіть аналоговий звуковий сигнал на цифровий формат для аналізу.
Обробка звукового сигналу: фільтруйте та знижуйте шум звукового сигналу, щоб усунути шум та покращити якість сигналу.
Видобуття характеристик: використовуйте інструменти та алгоритми обробки аудіо сигналів для видобуття вищезазначених характеристичних параметрів, таких як спектральний аналіз, аналіз форми сигналу тощо.
Аналіз даних: проаналізуйте видобуті характеристичні параметри, щоб виявити аномалії або проблеми ефективності в звуковому сигналі.
Моніторинг та аналіз звукових сигналів дозволяють виявити потаємні дефекти високовольтних виплинувачів, такі як аномальні звуки, механічні проблеми або інші аномальні операції. Це допомагає запобігти аваріям обладнання та прийняти заходи з технічного обслуговування, щоб забезпечити надійність та безпеку високовольтних виплинувачів.
