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电缆故障测试仪原理

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电缆故障测试仪原理


基于异常现象信息电缆故障诊断与故障预测方法


时间:2019-05-05 09:14:49 | 编辑:上海澳门金沙线上真人娱乐

产品概述

基于异常现象信息电缆故障诊断与故障预测方法

 

通过被观测对象在非正常工作(job)状态下所表现出来或可监测到的异常现象(振动(vibration)、噪声、污染、温度、电磁场(electromagnetic field)等)进行电缆(Cable)故障诊断,并基于趋势分析(Analyse)进行电缆故障预测。电缆检测仪是根据中国行业标准ZBF 24003-90《便携式电缆检测仪通用技术条件》的要求,最新研究、设计、制造的,是新时代的科技产品——便携式电缆检测仪,是适用于电力部门、厂矿企业动力部门、科研单位、铁路、化工、发电厂等对氧化锌避雷器、磁吹避雷器、电力电缆、发电机、变压器、开关等设备进行直流高压试验,是新世纪最理想的换代产品。电缆识别仪是我司根据电力行业的需要而研制的一种专用仪器。中试高测电缆识别仪在电力电缆架设、迁移、维护以及故障处理中用来判别一束电缆中欲寻找的一根特定的电缆;具有判别电缆准确(方向及幅度的双重判别)、快速、操作简单、应用范围广等特点。是目前国内同类仪器中技术最先进、性能最优越的新型仪器。大多数机械产品由于存在明显的退化过程,多采用这种电缆故障诊断与预测方式。

基于异常现象信息进行电缆(Cable)故障诊断与电缆故障预测的一个主要问题是异常信息往往被正常工作噪声所掩盖。特别是在发电厂等工作环境,采用振动或噪声分析手段对电机进行电缆故障诊断与预测时,状态异常引起的振动或哄声比本身环境振动或噪声小很多数量级。另一个问题是异常现象是宏观的系统级的,而故障原因却是部件级、材料级的,一种现象常存在多种可能(maybe)的原因,导致故障定位困难。
基于异常现象信息进行电缆故障(fault)测试仪故障诊断与电缆故障预测的任务是基于历史统计数据、故障注入获得的数据等各类已知信息,针对当前产品异常规象特征.进行故障损伤程度的判断及电缆故障预测。概率分析(Analyse)方法、人工神经网络、专家系统(system)、模糊集、被观测对象物理模型等都可以用于建立异常现象与故障损伤关系模型。
概率(probability)趋势(trend)分析模型(model)
此类方法通过异常现象对应的关键参数集,依据历史数据建立各参数变化与故障损伤的概率模型(退化概率轨迹),与当前多参数概率状态空间进行比较,进行当前健康状态判断与趋势分析。通过当前参数概率空间与已知损伤状态概率空间的干涉来进行定量的损伤判定,基于既往历史信息来进行趋势分析与电缆故障预测。
概率趋势分析模型(model)已用于祸轮压缩机(compressor)气道等的电缆(Cable)故障预测,主要监控效率(efficiency)、压缩比、排气温度(temperature)、燃油流量等四个参数。电缆故障仪是一套综合性的电缆故障探测仪器。能对电缆的高阻闪络故障,高低阻性的接地,短路和电缆的断线,接触不良等故障进行测试。
基子系统(system)模型进行趋势(trend)分析
此类方法利用建立被观测对象动态响应模型(包括退化过程(process)中的动态响应),针对当前系统的响应输出,进行参数辨识,对照正常状态下的参数统计特性,进行故障模式确认、电缆故障诊断和电缆故障预测(predict)。这种方法提供了一种不同于概率趋势(trend)分析、ANN的途径,具有更高的置信度和故障早期预报能力。
数据融合及综合诊断与预测(predict)
综合利用来自多种信息源的、多参数(parameter)、多传感器(transducer)信息,以及历史与经验信息,以减小电缆故障诊断与预测的差错,提高置信度,是数据融合的根本任务。
电缆故障诊断与预测中的数据融合可以在三个层次进行;①传感器层融合,没有信息丢失,但传输与计算(calculate )量大;②特征层融合,特征提取时有信息丢失;③推理(Reasoning)层融合。典型的数据融合过程包括在特征层融合时采信传感器层的关键(说明:比喻事物的重要组成部分)原始数据,推理层融合时采信相似产品可靠性统计数据或专家经验常识(Knowledge)。
     

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