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    電纜故障測試儀原理

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    電纜故障測試儀原理


    基于異?,F象信息電纜故障診斷與故障預測方法


    時間:2019-05-05 09:14:49 | 作者:上海美端電氣

    產品概述

    基于異?,F象信息電纜故障診斷與故障預測方法

     

    通過被觀測對象在非正常工作(job)狀態下所表現出來或可監測到的異?,F象(振動(vibration)、噪聲、污染、溫度、電磁場(electromagnetic field)等)進行電纜(Cable)故障診斷,并基于趨勢分析(Analyse)進行電纜故障預測。電纜檢測儀是根據中國行業標準ZBF 24003-90《便攜式電纜檢測儀通用技術條件》的要求,最新研究、設計、制造的,是新時代的科技產品——便攜式電纜檢測儀,是適用于電力部門、廠礦企業動力部門、科研單位、鐵路、化工、發電廠等對氧化鋅避雷器、磁吹避雷器、電力電纜、發電機、變壓器、開關等設備進行直流高壓試驗,是新世紀最理想的換代產品。電纜識別儀是我司根據電力行業的需要而研制的一種專用儀器。中試高測電纜識別儀在電力電纜架設、遷移、維護以及故障處理中用來判別一束電纜中欲尋找的一根特定的電纜;具有判別電纜準確(方向及幅度的雙重判別)、快速、操作簡單、應用范圍廣等特點。是目前國內同類儀器中技術最先進、性能最優越的新型儀器。大多數機械產品由于存在明顯的退化過程,多采用這種電纜故障診斷與預測方式。

    基于異?,F象信息進行電纜(Cable)故障診斷與電纜故障預測的一個主要問題是異常信息往往被正常工作噪聲所掩蓋。特別是在發電廠等工作環境,采用振動或噪聲分析手段對電機進行電纜故障診斷與預測時,狀態異常引起的振動或哄聲比本身環境振動或噪聲小很多數量級。另一個問題是異?,F象是宏觀的系統級的,而故障原因卻是部件級、材料級的,一種現象常存在多種可能(maybe)的原因,導致故障定位困難。
    基于異?,F象信息進行電纜故障(fault)測試儀故障診斷與電纜故障預測的任務是基于歷史統計數據、故障注入獲得的數據等各類已知信息,針對當前產品異常規象特征.進行故障損傷程度的判斷及電纜故障預測。概率分析(Analyse)方法、人工神經網絡、專家系統(system)、模糊集、被觀測對象物理模型等都可以用于建立異?,F象與故障損傷關系模型。
    概率(probability)趨勢(trend)分析模型(model)
    此類方法通過異?,F象對應的關鍵參數集,依據歷史數據建立各參數變化與故障損傷的概率模型(退化概率軌跡),與當前多參數概率狀態空間進行比較,進行當前健康狀態判斷與趨勢分析。通過當前參數概率空間與已知損傷狀態概率空間的干涉來進行定量的損傷判定,基于既往歷史信息來進行趨勢分析與電纜故障預測。
    概率趨勢分析模型(model)已用于禍輪壓縮機(compressor)氣道等的電纜(Cable)故障預測,主要監控效率(efficiency)、壓縮比、排氣溫度(temperature)、燃油流量等四個參數。電纜故障儀是一套綜合性的電纜故障探測儀器。能對電纜的高阻閃絡故障,高低阻性的接地,短路和電纜的斷線,接觸不良等故障進行測試。
    基子系統(system)模型進行趨勢(trend)分析
    此類方法利用建立被觀測對象動態響應模型(包括退化過程(process)中的動態響應),針對當前系統的響應輸出,進行參數辨識,對照正常狀態下的參數統計特性,進行故障模式確認、電纜故障診斷和電纜故障預測(predict)。這種方法提供了一種不同于概率趨勢(trend)分析、ANN的途徑,具有更高的置信度和故障早期預報能力。
    數據融合及綜合診斷與預測(predict)
    綜合利用來自多種信息源的、多參數(parameter)、多傳感器(transducer)信息,以及歷史與經驗信息,以減小電纜故障診斷與預測的差錯,提高置信度,是數據融合的根本任務。
    電纜故障診斷與預測中的數據融合可以在三個層次進行;①傳感器層融合,沒有信息丟失,但傳輸與計算(calculate )量大;②特征層融合,特征提取時有信息丟失;③推理(Reasoning)層融合。典型的數據融合過程包括在特征層融合時采信傳感器層的關鍵(解釋:比喻事物的重要組成部分)原始數據,推理層融合時采信相似產品可靠性統計數據或專家經驗知識(Knowledge)。
         

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