Różnica między pomiarem wyładowań niezupełnych offline i online
W dziedzinie diagnostyki sprzętu elektrycznego głównym celem jest nie tylko wykrywanie istniejących problemów, ale także dokładne przewidywanie przyszłej niezawodności i wydajności sprzętu. Jest to szczególnie ważne w przypadku monitorowania wyładowań niezupełnych, które mogą wskazywać na potencjalne uszkodzenia izolacji w systemach wysokiego napięcia.
Zarówno monitorowanie wyładowań niezupełnych w trybie offline, jak i online dostarcza cennych informacji, ale znacznie różni się sposobem gromadzenia i interpretowania danych, a każde z nich ma swoje zalety i ograniczenia. Zrozumienie tych różnic jest kluczem do wyboru właściwego podejścia w celu zapewnienia długoterminowej niezawodności i bezpieczeństwa urządzeń elektrycznych.
Czym jest diagnostyka offline (testowa)?
Uzyskujemy informacje diagnostyczne z urządzenia za pomocą metod badawczych, zwłaszcza gdy urządzenie nie jest w trybie pracy. Jednym z kluczowych aspektów diagnostyki offline jest jej okresowość, z czujnikami zwykle instalowanymi podczas testów. Główną zaletą tego podejścia jest to, że można je zastosować do dowolnego urządzenia i dowolnego sygnału diagnostycznego, który można zintegrować z modelami predykcyjnymi.
Przetwarzanie, a zwłaszcza ocena modeli danych diagnostycznych ma charakter statystyczny, co oznacza, że wyniki są zawsze związane z pewnym stopniem niepewności. Jednym z powszechnie stosowanych metod jest zastosowanie statystycznego rozkładu Weibulla. Rozkład ten dzieli cykl życia produktu na 3 fazy reprezentowane przez „krzywą wannową”, która pomaga zdefiniować prognozę żywotności sprzętu elektrycznego.
Etap I (A-D): okres wczesnych uszkodzeń – w tej strefie następuje szybki spadek intensywności uszkodzeń. Wysoka częstotliwość jest początkowo spowodowana docieraniem, w którym objawiają się awarie spowodowane błędami w produkcji, montażu lub projektowaniu obiektu.
Etap II (D-F): okres normalnej eksploatacji – jest to długi okres, zwany również okresem normalnego użytkowania. Produkt jest używany zgodnie z jego przeznaczeniem przy mniej więcej stałymwystępowaniu wad. Uszkodzenia występują głównie z przyczyn zewnętrznych, zwykle nie występuje zużycie wpływające na właściwości obiektu.
Etap III (F-B): okres starzenia – następuje wzrost intensywności uszkodzeń spowodowanych starzeniem i zużyciem materiału. Po przekroczeniu zrównoważonego wskaźnika awaryjności obiekt jest wyłączany i wycofywany z eksploatacji.
Niektóre obiekty mogą pominąć okres wczesnej awarii. Dzieje się tak głównie w przypadkach, gdy obiekt jest sprawdzany i testowany bezpośrednio u producenta. Może również brakować okresu starzenia – może się tak zdarzyć, jeśli obiekt zostanie wycofany z eksploatacji, zanim wzrost wskaźnika awaryjności stanie się widoczny.
Diagnostyka offline opiera się na metodach statystycznych w celu oszacowania przewidywanej żywotności sprzętu, ponieważ rzeczywista żywotność nie może być bezpośrednio zweryfikowana. To teoretyczne podejście jest wykorzystywane do określenia pozostałej żywotności, choć wymaga skrócenia interwałów testowych w celu uzyskania dokładniejszych prognoz w fazie pozostałej żywotności.
Czym jest diagnostyka online (funkcjonalna)?
Podczas diagnostyki online czujnik jest montowany bezpośrednio na urządzeniu w celu zbierania informacji podczas jego rutynowej eksploatacji. Częstotliwość pomiarów jest regulowana, co zapewnia dokładne monitorowanie we wszystkich warunkach pracy. Głównym wyzwaniem jest znalezienie odpowiedniej zmiennej diagnostycznej, która dokładnie odzwierciedla stan pracy urządzenia.
Rozwój technologii czujników i obliczeń rozszerzył spektrum odpowiednich zmiennych diagnostycznych, takich jak wibracje, widma prądowe i wyładowania niezupełne. Każda z tych zmiennych zapewnia cenny wgląd w stan pracy urządzenia.
Wraz z dodatkowymi informacjami, takimi jak warunki środowiskowe, możemy wykorzystać wykryte informacje zarówno do diagnostyki awaryjnej, jak i przewidywania żywotności sprzętu. Zmierzona ilość diagnostyczna odzwierciedla częstotliwość potencjalnych awarii, umożliwiając bardziej wiarygodne prognozy oparte na danych w czasie rzeczywistym.
Obszar od zera do T1 jest często określany jako średni czas życia, okres przydatny do planowania przyszłych zasobów konserwacyjnych. W obszarze od T1 do T2, przy odpowiednich ustawieniach, zwykle jest wystarczająco dużo czasu na zaplanowanie i przeprowadzenie konserwacji.
Aby stworzyć prognozę zachowania urządzeń, należy utworzyć przewidywaną krzywą potencjalnych wskaźników awaryjności, modelując oczekiwany wzorzec awarii, który zwykle ma charakter wykładniczy. Ponieważ pomiary online zapewniają duży ciągły strumień danych, do wygenerowania tej krzywej można zastosować różne podejścia. Dodatkową korzyścią jest możliwość analizy i walidacji modelu, co pozwala systemowi na poprawę poprzez samouczenie się.
Diagnostyka online jest aktualnym trendem, ponieważ umożliwia zarówno stałe monitorowanie limitów awaryjnych, jak i prognozy oparte na rzeczywistych informacjach z weryfikacją retrospektywną.
Interpretacja wyników diagnostyki online
Obecna koncepcja diagnostyki to system dla ekspertów. Przedstawia on klientowi znaczące pomiary i pozwala mu zdecydować o dalszych krokach. Główną monitorowaną zmienną jest ładunek pozorny, wyświetlany na wynikowym przebiegu.
Podczas oceny zawsze należy zwracać uwagę na bieżące trendy. Jeśli trend jest stabilny lub malejący, nie ma powodów do obaw. Jeśli jednak wzrasta, nawet niewielkie zmiany mogą stać się krytyczne. Ponadto należy również zmierzyć środowisko, takie jak temperatura otoczenia, ciśnienie atmosferyczne i wilgotność względna, ponieważ mają one wpływ na trend wzrostu równoważnego ładunku.
Wnioski
Zarówno diagnostyka offline, jak i online odgrywają kluczową rolę w monitorowaniu i przewidywaniu niezawodności sprzętu elektrycznego.
Diagnostyka offline, z jej szerokim zastosowaniem i elastycznością, pozwala na szczegółową analizę w okresach nieoperacyjnych i jest idealna do budowania modeli predykcyjnych. Wymaga jednak krótszych interwałów testowych w celu zwiększenia dokładności.
Z drugiej strony, diagnostyka online stale monitoruje sprzęt w czasie rzeczywistym, zapewniając stały przepływ danych, które można wykorzystać do natychmiastowego wykrywania usterek i przewidywania żywotności. Wybór odpowiedniej zmiennej diagnostycznej ma kluczowe znaczenie, a postęp w dziedzinie czujników i technologii obliczeniowych rozszerzył zakres mierzalnych wielkości. ModemTec oferuje unikalny system diagnostyczny PD Doctor, który umożliwia ciągłe monitorowanie online wyładowań niezupełnych wraz z danymi środowiskowymi.
Ostatecznie, połączenie podejścia offline i online pozwala na bardziej kompleksowe zrozumienie stanu sprzętu, zapewniając terminową konserwację i wydłużony okres eksploatacji.
Informacja o wykorzystywaniu pilków cookies na naszej stronie internetowej
Co to są pliki cookie?
Pliki cookie to pliki, które są przechowywane na Twoim urządzeniu podczas przeglądania naszej strony internetowej. Pliki cookie służą do zapamiętywania pewnych informacji o użytkowniku i są wykorzystywane w szczególności w celu poprawy komfortu użytkowania, komunikacji serwisu internetowego z jego urządzeniem oraz ogólnego ułatwienia i przyspieszenia korzystania z naszego serwisu internetowego. Poza technicznymi plikami cookies, niezbędnymi do funkcjonowania strony, używane przez nas pliki cookies służą ułatwieniu informacji w przypadku utrzymania serwisu, uzyskiwania informacji o wyświetlaniu powiadomień oraz analizy Twoich preferencji i działań na strony korzystającej z Google Analytics („GA”) w celu usprawnienia świadczonych usług, gdy pozyskiwane są informacje o Twojej aktywności na stronie, adresie IP oraz rodzaju urządzenia, z którego korzystasz („Dane Osobowe”).
Ustawienia plików cookie
Pliki cookie są ustawiane za pomocą wyskakującego paska, który pojawia się podczas pierwszego korzystania z naszej witryny. Brak zgody na analityczne pliki cookie jest ustawiony domyślnie, będą one przetwarzane tylko wtedy, gdy wyrazisz zgodę, klikając odpowiednie pole na pasku. Dozwolone są techniczne pliki cookie. Technicznych plików cookie nie można wyłączyć, ponieważ są one niezbędne do prawidłowego funkcjonowania strony. Ustawienia można zawsze zmienić, klikając w link „Ustawienia plików cookie” znajdujący się na dolnym pasku.
Twoje prawa
Pamiętaj, że masz prawo do:
wycofać zgodę na przetwarzanie Danych Osobowych poprzez zmianę ustawień plików cookies zgodnie z instrukcją podaną powyżej,
zażądać od nas informacji o tym, jakie Dane Osobowe przetwarzamy,
zażądać od nas wyjaśnień dotyczących przetwarzania Danych Osobowych oraz, w stosownych przypadkach, żądania usunięcia powstałej sytuacji, jeżeli Dane Osobowe nie są przetwarzane zgodnie z przepisami prawa (np. blokowanie, poprawianie, uzupełnianie lub usuwanie Danych Osobowych),
zażądać od nas dostępu do Danych Osobowych i w razie potrzeby je sprostować,
żądać od nas usunięcia Danych Osobowych lub ograniczenia ich przetwarzania, jeżeli są przetwarzane niezgodnie z prawem,
wniesienia sprzeciwu wobec przetwarzania Danych Osobowych,
o przenoszalności Danych Osobowych, czyli prawie do wglądu w Dane Osobowe i przeniesienia ich do innego administratora,
w przypadku wątpliwości co do wypełniania obowiązków związanych z przetwarzaniem danych osobowych skontaktuj się z nami lub Urzędem Ochrony Danych Osobowych (https://www.uoou.cz/), do którego można złożyć skargę.
W przypadku jakichkolwiek pytań dotyczących plików cookie lub niniejszych zasad lub chęci skorzystania z powyższych praw, prosimy o kontakt pod adresem gdpr@modemtec.cz.
Techniczne pliki cookie
Niezbędne pliki cookie są zawsze włączone do prawidłowego działania witryny.
Korzystamy również z systemu ochrony przed spamem reCAPTCHA firmy Google. Więcej informacji na temat ochrony danych osobowych znajdziesz na https://policies.google.com/privacy/.
If you disable this cookie, we will not be able to save your preferences. This means that every time you visit this website you will need to enable or disable cookies again.
Analityczne pliki cookie
Ta strona korzysta z Google Analytics do zbierania anonimowych informacji, takich jak liczba odwiedzających witrynę i najpopularniejsze strony. Włączenie tego pliku cookie pomaga nam ulepszać nasze usługi. Więcej informacji na temat ochrony danych osobowych można znaleźć pod adresem https://policies.google.com/privacy/.
Please enable Strictly Necessary Cookies first so that we can save your preferences!