Разница между автономным/онлайн-мониторингом частичного разряда

В области диагностики электрооборудования конечной целью является не только обнаружение существующих проблем, но и точное прогнозирование будущей надежности и производительности оборудования. Это особенно важно при мониторинге частичных разрядов, которые могут указывать на потенциальные нарушения изоляции в высоковольтных системах.

Хотя как автономные, так и онлайн методы мониторинга частичных разрядов позволяют получить ценные сведения, они существенно отличаются друг от друга по способу сбора и интерпретации данных, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения. Понимание этих различий является ключом к выбору правильного подхода для обеспечения долгосрочной надежности и безопасности электрических активов.

Что такое автономная (тестовая) диагностика?

Мы получаем диагностическую информацию от оборудования с помощью методов тестирования, в основном когда устройство не находится в рабочем режиме. Одним из ключевых аспектов автономной диагностики является ее периодичность: датчики обычно устанавливаются во время тестирования. Основное преимущество этого подхода заключается в том, что он может быть применен к любому устройству и любому диагностическому сигналу, который может быть интегрирован в прогностические модели.

Обработка и особенно оценка моделей диагностических данных всегда носит статистический характер, а значит, результаты всегда имеют определенный уровень неопределенности. Одним из часто используемых подходов является применение статистического распределения Вейбулла. Это распределение делит жизненный цикл изделия на 3 стадии, представленные «кривой ванны», что помогает определить прогноз срока службы электрооборудования.

Кривая ванны жизненного цикла продукта
  • Стадия I (A-D): период ранних возмущений – в этой зоне происходит быстрое снижение интенсивности возмущений. Высокая частота первоначально вызвана вспышкой, в которой проявляются сбои из-за ошибок в производстве, сборке или проектировании объекта.
  • Стадия II (D-F): период нормальной эксплуатации – это длительный период, который также называют периодом нормального использования. Изделие используется по назначению с примерно постоянным возникновением отказов. Отказы происходят в основном по внешним причинам, обычно нет износа, влияющего на свойства предмета.
  • Стадия III (F-B): период старения – происходит увеличение интенсивности отказов вследствие старения и износа материала. После превышения устойчивой интенсивности отказов объект останавливается и выводится из эксплуатации.

Некоторые объекты могут пропустить ранний период отказа. Это происходит в основном в тех случаях, когда объект проверяется и испытывается непосредственно производителем. Период старения также может быть пропущен – это может произойти, если объект выведен из эксплуатации до того, как станет очевидным увеличение интенсивности отказов при старении.

Автономная диагностика опирается на статистические методы для оценки прогнозируемого срока службы оборудования, поскольку фактический срок службы не может быть проверен напрямую. Этот теоретический подход используется для определения остаточного срока службы, хотя для более точных прогнозов на этапе остаточного срока службы требуется сокращение интервалов между испытаниями.

Что такое онлайн (функциональная) диагностика?

При онлайн-диагностике датчик устанавливается непосредственно на оборудование и собирает информацию во время его повседневной работы. Частота измерений регулируется, что обеспечивает точный мониторинг при любых условиях эксплуатации. Основная проблема заключается в поиске подходящей диагностической переменной, которая точно отражает рабочее состояние оборудования.

Развитие сенсорных технологий и вычислительной техники расширило спектр подходящих диагностических переменных, таких как вибрации, спектры тока и частичные разряды. Каждая из этих переменных позволяет получить ценные сведения о рабочем состоянии устройства.

Наряду с дополнительной информацией, такой как условия окружающей среды, мы можем использовать обнаруженную информацию как для экстренной диагностики, так и для прогнозирования срока службы оборудования. Измеренное диагностическое количество отражает частоту потенциальных отказов, что позволяет делать более надежные прогнозы на основе данных реального времени.

График, показывающий увеличение частичного разряда с течением времени
Цветные границы полос определяют аварийную диагностику, которая постоянно контролирует рабочее состояние, позволяя продлить использование контролируемого оборудования даже в течение его остаточного срока службы.

Область от нуля до T1 часто называют средним сроком службы – периодом, полезным для планирования будущих ресурсов на техническое обслуживание. В области от T1 до T2 при правильных настройках обычно имеется достаточно времени для планирования и выполнения технического обслуживания.

Для прогнозирования поведения оборудования необходимо построить прогнозную кривую потенциальной частоты отказов, моделирующую ожидаемую картину отказов, которая обычно имеет экспоненциальный характер. Поскольку онлайн измерения обеспечивают большой непрерывный поток данных, для построения такой кривой можно использовать различные подходы. Дополнительным преимуществом является возможность анализа и проверки модели, что позволяет системе совершенствоваться за счет самообучения.

Онлайн-диагностика является актуальной тенденцией, поскольку позволяет как постоянно контролировать аварийные пределы, так и делать прогнозы на основе реальной информации с ретроспективной проверкой.

Интерпретация результатов онлайн-диагностики

Современная концепция диагностики – это система для экспертов. Она предоставляет клиенту значимые измерения и позволяет ему принять решение о дальнейших действиях. Основной контролируемой переменной является эквивалентный заряд, отображаемый на результирующей форме волны.

Предельные уровни для мониторинга частичных разрядов
На графике представлены два предельных уровня эквивалентного заряда: предупредительный (оранжевый) уровень, обозначающий безопасный рабочий диапазон. Критический (красный) уровень – максимальное значение эквивалентного заряда, за пределами которого оборудование не должно эксплуатироваться.

При оценке всегда важно обращать внимание на текущие тенденции. Если тенденция стабильна или снижается, беспокойства меньше. Однако если она возрастает, то даже небольшие изменения могут стать критическими. Кроме того, следует измерять такие параметры окружающей среды, как температура окружающей среды, атмосферное давление и относительная влажность, поскольку они влияют на тенденцию увеличения эквивалентного заряда.

Заключение

Как офлайн, так и онлайн диагностика играют важную роль в мониторинге и прогнозировании надежности электрооборудования.

Автономная диагностика, благодаря своей широкой применимости и гибкости, позволяет проводить детальный анализ в нерабочее время и идеально подходит для построения прогностических моделей. Однако для повышения точности требуется сокращение интервалов тестирования.

С другой стороны, онлайн-диагностика непрерывно контролирует оборудование в режиме реального времени, обеспечивая постоянный поток данных, которые могут быть использованы для немедленного обнаружения неисправностей и прогнозирования срока службы. Хотя выбор правильной диагностической переменной имеет решающее значение, достижения в области сенсорных и вычислительных технологий расширили диапазон измеряемых величин. ModemTec предлагает уникальную диагностическую систему PD Doctor, которая позволяет осуществлять непрерывный онлайн-мониторинг частичных разрядов, а также данных об окружающей среде.

В конечном итоге сочетание офлайн- и онлайн-подходов позволяет получить более полное представление о состоянии оборудования, обеспечить своевременное техническое обслуживание и продлить срок эксплуатации.

Хотите оценить преимущества онлайн-мониторинга частичных разрядов?