楊濤銘
(重慶鋼鐵集團礦業有限公司接龍鐵礦,重慶 401344)
隨著電力系統的發展,系統規模和發電容量愈來愈大,電壓等級和自動化水平愈來愈高,電網結構和調控手段越來越復雜;同時,國民經濟對電力供應的依賴性愈來愈強,電力用戶對電能質量的要求愈來愈嚴格;從而,電力生產對電氣信號檢測提出了更高的要求。另一方面,盡管目前數字信號處理技術已具有完善的理論體系和各種成熟的實現方法,但這些成果還只有部分應用到電氣檢測領域,且由于電氣信號具有其自身的特點,這些理論和方法并不完全適用電氣信號檢測。
因此,順應現代化電力生產的要求,應用現有信號處理的科學成果,進一步研究真實反映電氣信號物理本質、精度高、速度快、實現代價小、工程實用的電氣信號檢測理論和實現方法,無疑具有重要的理論價值和工程意義。
電氣設備檢測與故障診斷包括以下基本過程:信號檢測、數據采集、數據處理、診斷。基本過程如下:通過各種傳感器(如光、電、溫度、振動、流量、化學等)檢測出設備的狀態信號,并使其可被傳輸,轉換,采集.處理。然后由數據采集單元采集并存儲于存儲器中。傳送載體可以是電纜或光纜。為了其提高抗干擾能力,多采用光纜或采用數字信號傳輸。數據采集可以采用三種方式:采集信號波形。采集信號峰值或記錄峰值超過閥值的脈沖。進行數據處理時,主要為抑制干擾。保留或增強有用信號,提煉信號特征。依據所得的特征信號,采用各種診斷方法,如模糊邏輯,人工神經網絡,專家系統等得出診斷結果。
20世紀70年代,數字計算機和數字信號處理技術的迅猛發展,使電氣信號的檢測方式發生了根本性的變革,產生了真正意義上的數字化檢測,即采用微型計算機作為測量系統的主體和核心,通過對電氣信號的采樣和利用數字信號處理技術對采樣數據進行數值分析與處理,獲得所關心的電氣信號的信息。這種檢測方式充分利用微型計算機的存儲、數學運算、邏輯判斷能力,以及信號處理技術對信號強有力的分析、綜合和處理能力,不但解決了傳統電氣檢測方式不能自動進行分析和處理的缺陷,更能實現傳統方式無法實現的各種復雜測量,使電氣檢測的內容更廣,測量精度和速度更優。
電氣信號檢測的關鍵,是運用適當的理論設計適當的數值算法對交流采樣數據進行分析計算,以獲得需要的檢測信息。檢測精度、響應速度是衡量算法的兩個主要指標。目前電氣信號檢測中應用較多或較有應用前途的理論和算法有:基于正弦信號模型的檢測算法、基于周期信號模型的檢測算法、離散頻譜分析與校正、現代譜分析、隨機模型算法、小波變換等,而每種方法又可以分成多個小類。
目前,電氣信號檢測的理論和算法十分豐富,除上所述外,人工智能技術(人工神經網絡、模糊邏輯、專家系統和遺傳算法等)、瞬時無功功率理論等也在諧波、無功功率測量等電氣測量領域得到應用。
4.1 電氣信號檢測中的采樣技術研究
電氣信號的檢測中,采用微處理器的數字式測量方式精度好、功能強、能化程度高、檢測結果易于傳輸和與控制系統共享,較傳統測量方式具有較大優越性,因而受到普遍歡迎,目前用微機測量電氣信號的首要環節是對輸入的信號進行離散化,即采樣。交流電氣信號的采樣有直流采樣和交流采樣兩種方式。直流采樣即采集經過變送器整流后的直流量。此方法軟件設計簡單,計簡便,對采樣值只需作次比例變換即可得到被測量的數值。交流采樣是按一定的規律對被測交流電氣信號的瞬時值進行采樣,獲得用數字量表示的離散時間采樣值序列,并通過對采樣值序列進行數值分析計算獲取被測信號的信息。與直流采樣相比,交流采樣所用變送器只需將交流信號進行簡單的幅值變換,其價格低、體積小,反應快。
4.2 信號處理技術在電氣信號檢測中的應用研究通過信號處理,能夠抑止干擾、保留或增加有用的信號,提煉信號特征,從中獲得與故障相關的征兆,利用征兆進行故障診斷。時域分析、快速傅立葉變換頻域分析、小波分析、小波包分析等信號處理提取技術的發展為電氣信號的檢測診斷提供了前提條件。
4.3 電氣信號檢測的信息融合技術研究
在電氣信號檢測中引入多傳感器與數字化信息融合技術,首先是可以拓寬信息來源渠道,其次是可以改善信息處理的質量,提高診斷的準確性。這種技術最大的優點是能夠提高測量抗干擾的能力,因為不同的傳感器對干擾的反映靈敏度不同,盡管在某些傳感器中可能存在比較強的干擾信號,但是當與其他對電磁干擾反映不靈敏的傳感器信息進行融合之后,就可以剔除其中所包含的干擾信號分量。
4.4 基于虛擬信號技術的研究
虛擬儀器技術是當前測試與控制領域技術的研究熱點,它是以計算機及網絡為基礎,以軟件為核心的自然科學信息測試、分析、存儲、傳輸與控制系統。通過虛擬技術,系統的界面更加形象逼真,具有良好的可視性和交互性,可以明了的表現電氣系統的狀態。
4.5 遠程電氣信號檢測和網絡化跟蹤研究
隨著分布式計算技術、大型數據庫技術、面向對象的軟件技術和寬帶數字通信技術的長足發展,基于因特網的電氣設備故障檢測將成為現實,將設備診斷技術與計算機網絡技術相結合,采集設備狀態數據,實現對設備故障的早期診斷和及時維修。
4.6 基于人工智能的信號數字化檢測系統開發研究
人工智能是以模型化的計算機來代替人的思維方式解決問題的一種方法,用仿人類專家推理過程的計算機模型來解決現實生活中某些復雜的重要問題。而目前這種方式缺乏的有效的診斷知識表達、不確定性的知識推理及知識獲取困難。在這種系統中,狀態監測與故障診斷經常用模糊的自然語言來說明狀態的特征,為了準確有效的判斷具有模糊征兆的狀態,必須用模糊集合的概念對其是否屬于某個狀態的原因進行描述,對于一些征兆與狀態之間無法確定的數學模型的復雜機械系統,只有在獲取系統狀態的綜合效應、積累維修經驗和集中專家意見的前提下,用模糊的方法進行狀態監控。
通過以上對電氣信號檢測技術及其發展的分析,我們可以進一步明確,研究真實反映電氣信號物理本質、精度高、速度快、實現代價小、工程實用的電氣信號檢測理論和實現方法,具有重要的理論價值和工程意義。從多方面來講,電氣信號數字化檢測是今后發展的方向。我們應該從理論與實踐上進一步推進電氣信號檢測技術的不斷發展,為企業發展創新提供良好的技術保障。
[1]黃純.電氣信號數字化檢測技術及應用研究[J].湖南大學,2005.
[2]王立春.電氣信號數字化檢測技術研究[J].中國高新技術企業,2008.