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傳感器在智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究

2023-10-24 07:36:12楊靜波
裝備制造技術(shù) 2023年8期
關(guān)鍵詞:時(shí)域狀態(tài)電流

楊靜波

(江蘇省惠山中等專業(yè)學(xué)校,江蘇 無錫 214000)

0 引言

智能設(shè)備就是將計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字化處理技術(shù)、電子技術(shù)等技術(shù)應(yīng)用在設(shè)備中,對(duì)于設(shè)備智能優(yōu)化具有重要作用。變電站中存在智能開關(guān)、電子式互感器、智能變壓器等,完成一次設(shè)備功能需要進(jìn)行全面的狀態(tài)監(jiān)測(cè),沒有狀態(tài)監(jiān)測(cè),將會(huì)影響設(shè)備安全運(yùn)行。針對(duì)設(shè)備監(jiān)測(cè)問題,研究人員設(shè)計(jì)了多種監(jiān)測(cè)方法。其中,基于C4.5 決策樹算法的智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法,與基于智能感知技術(shù)的智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法的應(yīng)用較為廣泛。

基于C4.5 決策樹算法的智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法,主要是在云計(jì)算環(huán)境下,將智能設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理,并在Hadoop 平臺(tái)中分布式處理設(shè)備故障數(shù)據(jù),使設(shè)備整體監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度更高[1]?;谥悄芨兄夹g(shù)的智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法,主要是根據(jù)智能設(shè)備的非線性耦合特征,分析傳感器的振動(dòng)信號(hào),以預(yù)防為主要目標(biāo),確保智能設(shè)備的運(yùn)行安全[2]。以上兩種方法均能夠?qū)χ悄茉O(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè),但是,智能設(shè)備長(zhǎng)期運(yùn)行在高壓、高速的工作環(huán)境下,采集到的設(shè)備故障數(shù)據(jù)存在一定的延時(shí)性,影響檢修人員對(duì)智能設(shè)備的安全維護(hù)[3]。傳感器是一種監(jiān)測(cè)裝置,將傳感器與待監(jiān)測(cè)設(shè)備相連接,能夠?qū)崟r(shí)采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),確保后續(xù)設(shè)備維護(hù)質(zhì)量[4]。因此,本文將傳感器應(yīng)用在智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中,分析監(jiān)測(cè)效果。

1 監(jiān)測(cè)方法設(shè)計(jì)

1.1 提取智能設(shè)備電流信號(hào)時(shí)域特征

智能設(shè)備在發(fā)電、配電、輸電等環(huán)節(jié)占據(jù)主要作用,當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)動(dòng)態(tài)偏心故障時(shí),智能設(shè)備就會(huì)出現(xiàn)氣隙磁場(chǎng)變化,改變?cè)O(shè)備正常的電流信號(hào)波形。因此,通過智能設(shè)備電流信號(hào)時(shí)域特征的提取,判斷設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)[5]。對(duì)于智能設(shè)備而言,運(yùn)行設(shè)備存在正常設(shè)備、輕微退化設(shè)備、高負(fù)載設(shè)備、故障設(shè)備,除了正常運(yùn)行的設(shè)備之外,退化后的設(shè)備電流信號(hào)波形均發(fā)生了變化。時(shí)域特征是設(shè)備監(jiān)測(cè)過程中較為直觀的特征信息,從電流信號(hào)時(shí)域中提取到的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)更加有效[6]。智能設(shè)備電流信號(hào)時(shí)域特征表達(dá)式為:

式(1)中,Xkl為智能設(shè)備電流信號(hào)時(shí)域峭度特征;N為有量綱參數(shù);Xi為第i個(gè)電流信號(hào);為智能設(shè)備電流信號(hào)時(shí)域均值;γ為方差。智能設(shè)備存在三相,利用三相電流,對(duì)智能設(shè)備的時(shí)域特征值進(jìn)行計(jì)算,公式如下:

式(2)中,Ir為智能設(shè)備的時(shí)域電流特征值;iu、iv、im為u、v、m三相電流的等效值。在智能設(shè)備為正常狀態(tài)下,電流信號(hào)的裕度因子、脈沖因子、峭度因子并不隨設(shè)備電流變化;在智能設(shè)備為故障狀態(tài)下,電流信號(hào)的裕度因子、脈沖因子、峭度因子則隨著智能設(shè)備電流變化而退化[7]。因此,能夠通過電流信號(hào)時(shí)域變化情況,針對(duì)性地分析智能設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),一旦出現(xiàn)電流信號(hào)變化,立即進(jìn)行檢修,確保智能設(shè)備的安全運(yùn)行。

1.2 在線監(jiān)測(cè)單元設(shè)計(jì)

利用傳感器,在智能設(shè)備中設(shè)計(jì)一個(gè)在線監(jiān)測(cè)單元,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)智能設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。傳感器主要功能為數(shù)據(jù)傳輸、實(shí)時(shí)采集、休眠喚醒等,在智能設(shè)備超負(fù)荷運(yùn)行的情況下,傳感器的測(cè)溫模塊獲取到了地址編碼,采用無線低功耗傳輸?shù)姆绞?,將智能設(shè)備的運(yùn)行情況上傳到在線監(jiān)測(cè)單元,監(jiān)測(cè)單元根據(jù)傳感器傳回來的數(shù)據(jù),分析智能設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)[8]。由于智能設(shè)備電流信號(hào)在高壓運(yùn)行狀態(tài)下,與故障運(yùn)行狀態(tài)波形相似,僅依靠電流信號(hào)時(shí)域特征,很難確保監(jiān)測(cè)效果。因此,不僅將電流信號(hào)時(shí)域特征提取出來,還對(duì)此時(shí)的智能設(shè)備放電信號(hào)在線監(jiān)測(cè)。利用傳感器壓電晶片,將智能設(shè)備局部放電的超聲波轉(zhuǎn)換成電信號(hào),經(jīng)過濾波之后放大輸出,確保電信號(hào)的監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度。傳感器結(jié)構(gòu)如下圖1 所示。

圖1 傳感器結(jié)構(gòu)

如圖1 所示,使用的傳感器主要指標(biāo)在于電壓靈敏度與中心頻率,智能設(shè)備高壓運(yùn)行時(shí),產(chǎn)生的局部放電頻段分布在20 ~200 kHz 的范圍內(nèi)[9]。使用的傳感器能夠在40 kHz 附近避開其他磁場(chǎng)干擾,將高壓運(yùn)行的放電信號(hào)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。傳感器參數(shù)見表1。

表1 傳感器參數(shù)表

如表1 所示,傳感器接收智能設(shè)備放電信號(hào)的原理就是,傳感器采集的智能設(shè)備運(yùn)行信號(hào)經(jīng)過放大器放大-R3/R2 倍,提升設(shè)備運(yùn)行信號(hào)的信噪比與分辨率;通過濾波器濾除傳感器采集的運(yùn)行信號(hào)干擾,再經(jīng)過后置放大器放大-R8/R7 倍,確保傳感器的在線監(jiān)測(cè)單元能夠準(zhǔn)確地接收信號(hào)。將接收的信號(hào)通過A/D 轉(zhuǎn)換之后,與智能設(shè)備正常運(yùn)行信號(hào)相比較。此時(shí),Ir越大,智能設(shè)備的故障狀態(tài)越明顯;Ir越小,智能設(shè)備的故障狀態(tài)越微弱;Ir始終不變?yōu)樵O(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài),以此確保智能設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)效果。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)正

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的監(jiān)測(cè)方法是否具有實(shí)用效能,對(duì)上述方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。分別使用文獻(xiàn)[1][2]以及設(shè)計(jì)的基于傳感器的智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法,對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。具體實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備過程以及最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下文所述。

2.1 實(shí)驗(yàn)方法

本次實(shí)驗(yàn)在智能設(shè)備中增加了一個(gè)傳感器喚醒單元,喚醒信號(hào)接收范圍在智能設(shè)備的單個(gè)節(jié)點(diǎn)地址位置。為了減少智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)消耗的能量,選取的傳感器的濾波器、監(jiān)測(cè)單元均為不消耗能量的無源設(shè)備,利用阻抗匹配的方式,確保傳感器中的各個(gè)元件電阻均衡。傳感器喚醒結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 傳感器喚醒單元結(jié)構(gòu)

如圖2 所示,將電壓傳感器布置在監(jiān)測(cè)單元周圍,傳感器的節(jié)點(diǎn)不需要循環(huán)工作,能夠在休眠狀態(tài)下監(jiān)測(cè)智能設(shè)備的通信信號(hào),并在接收到故障信號(hào)的瞬間進(jìn)入喚醒狀態(tài),在不降低傳感器性能的同時(shí)降低能耗。傳感器接收到設(shè)備狀態(tài)異常的情況見表2。

表2 智能設(shè)備異常狀態(tài)

通過藍(lán)色、黃色、橙色、紅色等顏色警報(bào),劃分出智能設(shè)備異常狀態(tài)。無論是哪一種警報(bào)類型,均在警報(bào)狀態(tài)的同時(shí)對(duì)智能設(shè)備進(jìn)行定位檢查,確保智能設(shè)備的安全運(yùn)行。傳感器實(shí)物如圖3 所示。

圖3 傳感器實(shí)物

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在上述實(shí)驗(yàn)條件下,隨機(jī)選取出56(正常)與47(故障)的設(shè)備狀態(tài)待測(cè)數(shù)據(jù),并對(duì)待測(cè)數(shù)據(jù)的電流特征與振動(dòng)特征進(jìn)行信度值分析。分別使用文獻(xiàn)[1][2]以及設(shè)計(jì)的基于傳感器的智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法,對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

如表3 所示,本次實(shí)驗(yàn)主要利用了信度值分析監(jiān)測(cè)方法的監(jiān)測(cè)效果。m(1)為第一組實(shí)驗(yàn)的平均信度值;m(2)為第二組實(shí)驗(yàn)的平均信度值;m(?)為兩組實(shí)驗(yàn)的平均信度值。在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)過程中,信度值越高,設(shè)備監(jiān)測(cè)誤差越小,監(jiān)測(cè)結(jié)果越真實(shí)。使用文獻(xiàn)[1]之后,m(?)在0.624~0.839 的范圍內(nèi)波動(dòng),波動(dòng)范圍較大,監(jiān)測(cè)結(jié)果存在一定的誤差,影響設(shè)備運(yùn)行與維護(hù)效果。

使用文獻(xiàn)[2]之后,m(?)在0.821~0.891 的范圍內(nèi)波動(dòng),監(jiān)測(cè)結(jié)果僅在47(故障)電流處存在誤差,較文獻(xiàn)[1]有所提升,但誤差仍無法忽視,亟需進(jìn)一步處理。使用設(shè)計(jì)的基于傳感器的智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法之后,m(?)在0.960~0.999 的范圍內(nèi)波動(dòng),波動(dòng)范圍較為穩(wěn)定,并且無限趨近于“1”,信度值更高,監(jiān)測(cè)誤差相對(duì)較小,監(jiān)測(cè)結(jié)果更加真實(shí),并未出現(xiàn)監(jiān)測(cè)失誤現(xiàn)象。由此證明,使用設(shè)計(jì)的監(jiān)測(cè)方法監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度更高,符合研究目的。

3 結(jié)語

近些年來,智能電網(wǎng)覆蓋范圍擴(kuò)大,智能化的設(shè)備體現(xiàn)在發(fā)電、輸電、變電、配電、用電、調(diào)度、通信等領(lǐng)域,為電網(wǎng)的智能化、數(shù)字化發(fā)展提供了保障。智能設(shè)備主要是結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子技術(shù)、數(shù)字處理技術(shù)等高新技術(shù),對(duì)設(shè)備功能進(jìn)行優(yōu)化、測(cè)量、控制,以及監(jiān)測(cè),保證了智能設(shè)備的安全運(yùn)行。智能設(shè)備安全運(yùn)行的基礎(chǔ)在于狀態(tài)監(jiān)測(cè),通過對(duì)設(shè)備運(yùn)行的全周期監(jiān)測(cè),找出設(shè)備中存在的隱患,對(duì)于完善智能設(shè)備可視化管理具有重要作用。因此,利用傳感器,設(shè)計(jì)了智能設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法。從電流時(shí)域特征、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)單元等方面的設(shè)計(jì),最大限度地分析智能設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。

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