
障害タイプの識別は何に基づいて行う必要がありますか?
分路リアクトルのスイッチオフ真空遮断器これは誘導性小電流スイッチングの典型的なケースであり、電流チョッピング、再点弧/再点弧、および過電圧が典型的な現象です。故障タイプの自動識別は、単一の電気量だけに依存することはできません。マルチソース信号の融合に基づいている必要があります。
測定可能な信号を取得する
まず、測定可能なシグナルを収集する必要があります。サーキットブレーカー開放コイル電流、接点の移動と速度、三相リアクトル電流、バスバーとリアクトル側の電圧、および条件が許せば遮断器チャンバーのポストアーク電流または高周波過渡現象の記録。これらの信号から、電流チョッピング値、アーク後の再点火の数とタイミング、過電圧の振幅と急峻さ、三相の非同期性、接点のバウンス、コイル電流の変曲点などの特徴が抽出されます。これらの特徴は、それぞれ電流チョッピング、再点弧、機械異常、三相不整合などのメカニズムに対応しており、事実に基づくものです。
「正常破損・異常破損」の判定
識別ロジックは、まず「正常な開度/異常な開度」を判定し、ルールに従って異常を分類します。チョッピング値が高く、過電圧が明らかな場合は、チョッピングが優勢であると判断します。ポストアーク電流が繰り返し発生し、高周波電圧振動を伴う場合は、再点弧または再点火と判断します。コイル電流や走行波形が異常でバウンスが限界を超えた場合、機構の機械的異常と判断します。三相開極時間差が異常な場合は三相非同期と判断します。管理閾値は、メーカーのテスト結果と現場で記録された実際のサンプルに基づいて設定する必要があります。分類を支援するために機械学習を利用することはできますが、関連するメカニズムから逸脱してはなりません。
複数のパラメータを相互に検証する必要があります
自動識別では相互検証に複数のパラメータを使用する必要があり、単一のしきい値に基づいて結論を導き出してはいけないことを強調する必要があります。具体的な基準は装置の構造や測定データと組み合わせて決定する必要があり、加工してはなりません。

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