電氣儀表計量檢定與自動化分析研究

Abstract：On the basis of explaining the significance of metrological verification and automatic analysis of electrical instruments，this paper introduces thecomponent verification method and other electrical instrument metrological verification methods，analyzes the application of automatic seting and calibration technology，and explains the automatic analysis process in detail with examples，which is expected to provide reference.

Keywords：electrical instrument;metrological verification;automatic analysis

0 引言

電氣儀表的計量精度和穩定性直接影響到工業生產的效率和產品質量，因此，對電氣儀表進行定期的計量檢定與自動化分析顯得尤為重要。傳統的電氣儀表計量檢定方法往往依賴于人工操作，不僅效率低下，而且容易受到人為因素的影響，導致檢定結果的不準確。隨著自動化技術的快速發展，電氣儀表計量檢定與自動化分析技術得到了顯著提升。通過引入先進的傳感器技術、通信技術和數據處理技術，電氣儀表的計量檢定工作實現了自動化和智能化，大大提高了檢定效率和精度。

1 電氣儀表計量檢定與自動化分析的意義

計量檢定通過定期校驗，及時糾正儀表誤差，保障數據準確性，為工業生產提供可靠支撐，有效預防安全隱患，減少能源浪費和產品質量問題，提升企業經濟效益。自動化分析的引入，則進一步革新了這一過程。借助高精度傳感器與數據處理系統，實現智能化、高效化檢定，顯著提升速度與準確性1。它能實時監控儀表狀態，及時發現異常并預警，為設備維護提供數據支撐，提高生產效率，為工業智能化發展注入強勁動力。

5個環節的步驟：（1）清晰界定模糊變量空間范圍；（2）借助模糊變量空間的分析手段展開研討；（3）剖析變量與模糊變量空間的關聯性；（4）聚焦模糊變量空間提取有效數據信息并輸出；（5）以控制因子看待研究變量，圍繞變量與模糊變量空間構建數學模型，獲取主觀性結論后，為分析行為數據多維度提供有力支撐。

2 電氣儀表計量檢定的幾種方法

2.1分量檢定法

電氣儀表計量檢定中，因產品涉及多種類型，加之具備廣泛性的檢定對象，工作量和檢測難度顯著增加。分量檢定法核心在于精準聚焦特殊與典型案例，通過對一系列產品深入分析，準確把握產品間共性與差異，尤其是要著重關注同類產品間不同點，在檢定過程中給予特別考慮。此方法有助于深入剖析產品特性，保障規范化、標準化，在抽樣調研特征的支持下也能節省成本支出。

2.2總量檢定法

總量檢定法檢定電氣儀表時，通過規定條件下對被檢儀表總量值的檢定來判斷其準確性。具體檢定中，需提前準備標準設備，如檢定電能表時，需用精度比其高約兩級的標準電能表或標準功率源。同時，連接測試電路，對于電能表要保證電壓、電流回路連接無誤，采用大截面積導線減少線路電阻影響[2。接下來，設定測試條件，以電能表為例，依據其類型與檢定要求，設定包括電壓、電流、功率因數等參數，三相電能表還需對正序、負序及不同負載功率因數如感性 0.5L 、感性 0.8L 、容性0.8C等進行測試。在設定好的條件下讓被檢儀表與標準設備同時運行，時長依儀表特性和檢定要求而定，運行中確保電壓、電流波動在公差范圍內，以獲取足夠電能計量數據用于評估儀表。

2.3模糊分析法

模糊分析法檢查電子儀器儀表時主要涵蓋

3 電氣儀表計量檢定中自動化技術的應用

3.1自動設置與校準技術

自動設置技術依據被檢儀表的類型、量程與精度要求等，借助預設標準和算法，自動調節檢定設備參數。如不同量程電壓表，系統能識別并設合適測試電壓值與采樣頻率，保障測量精準有效。自動校準技術運用高精度標準源與先進算法校準電氣儀表，有對比校準和自校準兩種常見方法。對比校準是讓被檢儀表與高精度標準儀表測同一信號，對比結果算誤差并校準。

實際應用中，對于高精度數字萬用表的校準，自動校準系統可按照其預設的精度等級和量程范圍，精確調整內部校準電路參數。通過與銫原子鐘等超高精度時間基準源比對，校準萬用表的時間測量功能，確保其在測量頻率、周期等參數時的準確性。同時，利用恒溫恒濕環境下的標準電阻、電容和電感等元件，對萬用表的電參數測量功能進行校準，將測量誤差控制在極小范圍內。自校準技術則在一些智能儀表中得到廣泛應用。例如，某些帶有微處理器的壓力傳感器，內部集成了壓力標準源和校準算法。在啟動自校準程序時，傳感器根據預設的壓力值自動調整測量電路的增益和偏移量，補償因溫度、老化等因素引起的測量誤差，無需外部標準設備即可保持較高的測量精度，大大提高了使用的便捷性和可靠性。

3.2數據自動采集與處理技術

數據自動采集系統由傳感器、數據采集卡、通信接口與數據處理軟件構成。傳感器把電氣儀表測量信號轉電信號，采集卡采集并轉換格式，通信接口傳輸數據，處理軟件存儲、分析與管理數據。它能實時連續采集檢定中電氣儀表的電壓、電流等參數，保證數據完整準確[3。傳感器節點能夠實時感知電表的電壓、電流、功率等參數，并將其轉換為數字信號。數據采集卡采用高速ADC（模數轉換器）芯片，以高采樣率對傳感器信號進行采集，并將其轉換為適合計算機處理的格式。通信接口利用4G/5G等無線通信技術，將采集到的數據快速傳輸至數據處理中心。數據處理軟件運用先進的數據庫技術和數據分析算法，對海量電表數據進行存儲和管理。例如，采用Hadoop分布式文件系統對數據進行存儲，利用Spark大數據處理框架進行數據分析。通過聚類分析算法，可以對不同區域、不同用戶類型的用電數據進行分類和分析，挖掘用電規律，為電力系統的負荷預測、能源管理和故障診斷提供有力支持。

數據處理上，用濾波算法除噪聲，增強穩定性；對非線性數據，借插值算法與擬合模型處理得更準結果；還結合統計分析，經標準差、平均值等計算，評估測量結果的重復性與準確性，從而為電氣儀表檢定提供有力的數據支撐與分析依據。例如，在處理電磁干擾較強環境下采集到的電氣儀表數據時，采用卡爾曼濾波算法對數據進行去噪處理該算法通過對系統狀態的最優估計，有效去除噪聲對測量數據的影響，提高了數據的穩定性和可靠性。對于具有非線性特性的傳感器輸出數據，如熱敏電阻的電阻值與溫度的關系，采用多項式插值算法和最小二乘擬合模型進行處理。通過對大量實驗數據的擬合和優化，得到準確的數學模型，從而將非線性數據轉換為線性或近似線性的數據，提高測量結果的準確性。

3.3實時監控與報警技術

實時監控與報警技術采用分布式架構，核心組件包括傳感器網絡、數據傳輸網絡、監控中心及報警設備。傳感器網絡實時捕捉電氣儀表數據，經由數據傳輸網絡迅速送達監控中心，中心軟件處理并直觀展示儀表狀態，如即時讀數、趨勢圖等。系統內部有定制報警策略，數據越界時，超警告閾值預警，達危險閾值則緊急報警并聯動應急措施。報警形式多樣，涵蓋聲光警示、短信及郵件通知，確保信息即時傳達。數據傳輸網絡利用冗余設計的工業以太網和現場總線技術，可確保數據傳輸的高可靠性和實時性，即使在部分網絡節點故障的情況下，也能保證數據不丟失、不中斷。監控中心的軟件系統具備強大的數據分析和處理能力，對采集的電氣儀表數據進行實時解析和可視化展示，以直觀的圖表和動態曲線呈現設備的運行狀態。

例如，當發電機定子繞組溫度超過正常運行閾值時，系統立即觸發聲光報警，并向運行值班人員的手機發送短信通知，同時在監控畫面上突出顯示異常設備的位置和參數信息[4。若溫度繼續上升達到危險閾值，系統會自動啟動應急預案，防止設備損壞和事故擴大。在電網調度層面，通過對電網關鍵節點的電壓、電流、功率等電氣儀表數據的實時監控，一旦發現電網頻率偏差、電壓越限等異常情況，及時發出報警信息，并自動啟動相應的調頻、調壓裝置，保障電網的安全穩定運行，確保電力的可靠供應。

4電氣儀表計量自動化分析實例

4.1自動化分析流程

引入相對誤差自動化分析技術，能為計量檢定電氣儀表的結果提供高精度與自動化水平的保障。具體操作時，首先確定自動化分析電氣儀表的點位，完成相對誤差的計算。選擇分析點時一般分為基本量程內魚非基本量程，前者量程點多以 60% 、 70% ！80% ！ 90% 、 100% 為主，后者分析點聚焦于 100% 基本量程。該階段，應結合電流傳感器對輸出電流有效值進行采集，并對比點位輸出值，明確電流導通時長，獲取精確的數據。

相對誤差計算時，通過示波器的運用可實現輸出電流值的可視化呈現。電流持續時間明確后，通過 γ=T-s 可進行電流導通時長誤差的計算（式中，T表示試驗臺輸出電流的導通時長，s表示試驗臺電流導通實際測得的時長）。基于相關參數，即可測量電氣儀表接地與絕緣電阻。

針對電氣儀表計量自動化分析點位，為實現輸出電流有效值相對誤差的精確測算，通過串聯接入方式將電流傳感器安置于試驗臺電流輸出回路中。該電流傳感器的核心功能在于把產生的電壓精準轉換為后續計算所需的特定電流形式。同時，參照電流動態變化情況，借助公式 U=K×I 執行輸出電流有效值的計算，其中 K 為電流傳感器的變換比率， I 為試驗臺所輸出的電流有效值。依據此公式展開相對誤差計算式的推導，即：

該公式用于自動化分析電氣儀表相對誤差的計算，當輸出電流有效值上升時，會呈現出更大的相對誤差；輸出電流有效值下降時，則會減小相對誤差。

獲取相對誤差值后，可自動化計量分析電氣儀表。終端顯示0～1.0范圍內的映射值，結合下述公式完成數據映射值的計算即可獲取最終結果：

式中， E 表示計量檢定準確率； A 表示計量自動化分析權值； φ 表示計量自動化分析精度。

4.2實例分析

為檢驗自動化分析方法有效性，選擇已明確相關參數需求的特定電氣儀表進行實驗。實驗中，收集通過不同分析方法所獲取的自動化分析諧波噪聲比數據，并對數據進行對比分析。該比值越低，表明在自動化分析過程中，噪聲因素對其產生的干擾影響越小，相應地，其分析精度也就越高，如此便能更為精準地評估不同方法在電氣儀表自動化分析中的優劣表現。

實驗中，針對選定的實驗對象，采用本文構建的方法展開自動化計量分析。借助KPLery軟件對諧波噪聲比予以測定，將其標記為實驗組；在相同分析流程的前提下，更換為傳統方法，測定諧波噪聲的軟件同樣選擇KPLery，并標記為對照組。為獲取可靠性、可信度更高的結果，反復操作5次實驗

采用傳統方法與本文構建的方法完成五次實驗后，結合KPLery軟件測定自動化分析諧波噪聲比，所得結果見表1。

表1自動化分析諧波噪聲比結果

根據表1數據，可得出以下結論：本文構建的方法，相比傳統方法而言，在自動化分析諧波噪聲比方面具有更優的表現，其最高值僅為0.057，而對照組的最低值仍達到 |0.159 該結果充分證明了本研究所提出的方法有利于自動化分析結果精準度的提升，實際應用價值可觀。

5結語

綜上所述，要想實現電氣儀表計量檢定與自動化的預期成效，需要在計量檢定的操作過程中積極運用前沿技術與儀器設備，憑借自動化手段增強檢定的速率與精準水平，為電氣儀表的穩定、可靠運作給予強有力的保障。同時，工作人員也應積極適應行業發展趨勢，主動學習最新技術，利用業余時間不斷充實自我，摒棄傳統計量檢定的固有思維，以降低人為因素導致的誤差風險，有力推動電氣儀表計量檢定向智能化目標的邁進。

參考文獻

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（責任編輯：張瑞洋）