核電廠開(kāi)關(guān)設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究

王 凱，秦青召，桑仲慶，王永鑫，智旭東，張俊杰，位林浩，程國(guó)君

(1.中研新科智能電氣有限公司, 河北 石家莊 050000；2.廈門理工學(xué)院，福建 廈門 361000)

在核電系統(tǒng)中，開(kāi)關(guān)設(shè)備的地位無(wú)比重要，不僅起到控制的作用，還擔(dān)負(fù)著保護(hù)的重任，所以，保證開(kāi)關(guān)設(shè)備的可靠運(yùn)行意義十分重大[1]。

國(guó)內(nèi)外針對(duì)電氣設(shè)備，尤其是開(kāi)關(guān)設(shè)備，常見(jiàn)的檢修方式分為事后檢修、定期檢修和狀態(tài)檢修三種方式[2-3]。隨著智能電網(wǎng)的提出，事后檢修和定期檢修已經(jīng)不能滿足電力系統(tǒng)的需要，迫切需要對(duì)電力系各種高壓一次設(shè)備實(shí)行狀態(tài)檢修[4-6],開(kāi)關(guān)設(shè)備的在線監(jiān)測(cè)尤為重要。

開(kāi)關(guān)設(shè)備特性參數(shù)包括溫度、機(jī)械和局放三種參量，在開(kāi)關(guān)設(shè)備的參量求取中，我們至少要知道兩個(gè)參數(shù)[7]。本文研究的內(nèi)容主要包括：1)利用角位移傳感器在線監(jiān)測(cè)機(jī)械特性；2)利用霍爾傳感器和溫升數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)溫升趨勢(shì)；3)分析局放曲線特征值，實(shí)現(xiàn)基本故障判斷。

1 總體方案

為解決核電廠傳統(tǒng)的一次設(shè)備定期檢修，盲目解體拆卸，浪費(fèi)了大量的人力、物力和財(cái)力的問(wèn)題，同時(shí)也降低停電損失和提高一次成套設(shè)備自身的壽命?；谥悄軅鞲衅鞯囊淮卧O(shè)備在線監(jiān)測(cè)，通過(guò)分析現(xiàn)場(chǎng)物理層傳感器收集的設(shè)備機(jī)械特性、導(dǎo)電特性、絕緣特性等各種狀態(tài)數(shù)據(jù)，提供設(shè)備健康狀態(tài)判別、故障預(yù)測(cè)及最優(yōu)解決方案，以及設(shè)備壽命預(yù)測(cè)。

針對(duì)目前的開(kāi)關(guān)設(shè)備信息化條件下接入種類的多樣性和復(fù)雜性，采用模塊化標(biāo)準(zhǔn)化的多維數(shù)據(jù)綜合智能終端，接入所有信息，就地完成基本的故障處理和預(yù)測(cè)，完成多維數(shù)據(jù)的橫向及綜合數(shù)據(jù)的就地分析，完成數(shù)據(jù)的篩選和分類，降低信道的依賴性，提高配電設(shè)備的可觀測(cè)性和可靠性，支持開(kāi)關(guān)設(shè)備故障的快速切除和隔離，也為設(shè)備的智能運(yùn)維奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2 機(jī)械特性的在線監(jiān)測(cè)

機(jī)械特性是開(kāi)關(guān)設(shè)備工作狀態(tài)的重要表征[8]。行程測(cè)量的基本要求是：既不能影響機(jī)構(gòu)的機(jī)械特性和絕緣性能，又要真實(shí)地反映觸頭隨時(shí)間的變化。此外，傳感器還要便于安裝，即監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的適應(yīng)性要強(qiáng)[9]。

2.1 分合閘線圈的在線監(jiān)測(cè)

開(kāi)關(guān)設(shè)備觸頭的行程和速度可以反映開(kāi)關(guān)設(shè)備操作機(jī)構(gòu)機(jī)械狀態(tài)，觸頭開(kāi)距、行程、超程等參數(shù)可直接由行程曲線得出，其速度可通過(guò)對(duì)開(kāi)關(guān)設(shè)備觸頭行程進(jìn)行求導(dǎo)得到。傳統(tǒng)觸頭行程曲線的測(cè)量較多使用直線位移傳感器，它直接安裝在開(kāi)關(guān)設(shè)備動(dòng)靜觸頭的運(yùn)動(dòng)方向上，最能夠直接反映開(kāi)關(guān)設(shè)備的行程-時(shí)間特性[10]。這種傳感器測(cè)量精準(zhǔn)度較高，但安裝過(guò)程復(fù)雜，多用于離線監(jiān)測(cè)，不能滿足在線監(jiān)測(cè)的需求。本文選用角位移傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)行程曲線的在線監(jiān)測(cè)，安裝方便，精度滿足要求。

在開(kāi)關(guān)設(shè)備分合閘過(guò)程中，動(dòng)觸頭的行程與主軸轉(zhuǎn)動(dòng)角度之間有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，設(shè)計(jì)選用一種巨磁阻傳感器，將磁鐵固定至主軸上，利用巨磁阻效應(yīng)，測(cè)得主軸的角位移曲線，即可間接得到動(dòng)觸頭的直線位移曲線。這種傳感器可以克服動(dòng)觸頭附近可利用空間狹小的缺陷，同時(shí)開(kāi)關(guān)設(shè)備主軸處于低電位，遠(yuǎn)離高壓部分，不存在高電位隔離的問(wèn)題。

圖1為利用巨磁阻機(jī)械特性傳感器測(cè)得RV1-12開(kāi)關(guān)設(shè)備在合閘過(guò)程中，主軸的旋轉(zhuǎn)角度。和傳統(tǒng)的利用直線位移傳感器測(cè)得動(dòng)觸頭行程-時(shí)間曲線相比，二者整體特征趨勢(shì)相同，能夠反映過(guò)沖和反彈的特征。可根據(jù)角位移曲線，直接測(cè)得主軸旋轉(zhuǎn)角度的行程及超程。主軸旋轉(zhuǎn)角度的行程為32.56°，超程為5.19°。真空開(kāi)關(guān)的超程取額定開(kāi)距的15%～40%，角位移的超程為行程的16%。

圖1 合閘過(guò)程中角位移曲線圖Fig.1 The angular displacement curve during closing

2.2 分合閘線圈的在線監(jiān)測(cè)

分合閘線圈電流波形與開(kāi)關(guān)設(shè)備操動(dòng)機(jī)構(gòu)的機(jī)械特性密切相關(guān)，線圈波形包含了可以作為開(kāi)關(guān)設(shè)備機(jī)械缺陷判斷的多種信息[11]。

本文選用霍爾傳感器來(lái)監(jiān)測(cè)分、合閘線圈的電流波形，波形如圖2所示。

圖2 分合閘線圈電流波形圖Fig.2 The current waveform opening/closing of the coil

波形中有六個(gè)時(shí)間特征點(diǎn)以及三個(gè)電流特征點(diǎn)。t1～t4可以反映整個(gè)電磁鐵運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。I1反映鐵芯運(yùn)動(dòng)的起始狀態(tài)，I2反映鐵芯運(yùn)動(dòng)的速度，I3反映了線圈操作電壓的大小。

通過(guò)對(duì)分合閘線圈電流波形與行程特性曲線的特征值分析，可以得到分合閘線圈以及操動(dòng)機(jī)構(gòu)的工作狀態(tài)，預(yù)測(cè)開(kāi)關(guān)設(shè)備某些故障及趨勢(shì)。但是，開(kāi)關(guān)設(shè)備種類復(fù)雜多樣，不同型號(hào)的開(kāi)關(guān)設(shè)備特征值會(huì)有所差異，因此，需要盡可能多的監(jiān)測(cè)不同開(kāi)關(guān)設(shè)備在不同狀態(tài)下的分合閘電流波形及特征值并建立波形信息庫(kù)，利于之后的故障判斷及處理。

3 溫升預(yù)測(cè)

綜合考慮開(kāi)關(guān)柜的環(huán)境溫度、負(fù)荷電流、溫度變化時(shí)間等因素對(duì)溫升的影響，經(jīng)訓(xùn)練及測(cè)試得出開(kāi)關(guān)柜溫升預(yù)測(cè)模型，通過(guò)溫升試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型的不斷修正，得出了開(kāi)關(guān)柜溫度監(jiān)測(cè)策略，依據(jù)溫升-電流-時(shí)間耦合關(guān)系綜合判別開(kāi)關(guān)柜的運(yùn)行情況，可有效發(fā)現(xiàn)潛伏性故障，實(shí)現(xiàn)溫度主動(dòng)預(yù)警。

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)開(kāi)關(guān)設(shè)備溫升數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，導(dǎo)入已有的溫升數(shù)據(jù)測(cè)試庫(kù)，然后隨機(jī)產(chǎn)生訓(xùn)練集和測(cè)試集，溫升數(shù)據(jù)示例如圖3所示。

圖3 溫升曲線圖Fig.3 The temperature rise curne

圖4為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果，從圖中可以看出，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有40個(gè)輸入量，隱含層中有9個(gè)神經(jīng)元，本次訓(xùn)練迭代次數(shù)2次，性能目標(biāo)已達(dá)成，梯度為0.032 3。

圖4 溫降神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合結(jié)果Fig.4 The temperature drop neural network fitting results

由結(jié)果圖可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)于溫升預(yù)測(cè)的結(jié)果有足夠的準(zhǔn)確度，每組的誤差溫度一般在1～3 K左右，實(shí)際上每次的訓(xùn)練結(jié)果R2的范圍在0.90～0.99，大多數(shù)集中在0.95～0.99。

對(duì)于設(shè)備正常的載流致熱和故障溫升狀態(tài)的分析可知，設(shè)備的異常溫升可用于指征設(shè)備的故障狀態(tài)，異常溫升的程度，也就代表了故障的嚴(yán)重程度。通過(guò)在線監(jiān)測(cè)的觸頭溫度數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的負(fù)荷電流數(shù)據(jù)，根據(jù)開(kāi)關(guān)柜觸頭溫升模型(數(shù)學(xué)建模)，計(jì)算出這個(gè)異常度指標(biāo)(故障度指標(biāo)或健康度指標(biāo))。通過(guò)對(duì)異常度指標(biāo)(故障度指標(biāo)或健康度指標(biāo))設(shè)定相應(yīng)的診斷閾值，即可做出開(kāi)關(guān)柜設(shè)備故障(或健康)狀態(tài)的診斷。并能在設(shè)備運(yùn)行時(shí)自動(dòng)學(xué)習(xí)和修正。

4 局放監(jiān)測(cè)

局放采用音頻識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)電氣設(shè)備異常工作狀態(tài)下的音頻進(jìn)行識(shí)別。音頻庫(kù)中除了存放所收集的異常工況音頻外，還錄制了人聲與噪聲。該識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)建立模板庫(kù)，需區(qū)分出這兩類音頻，并輸出正確結(jié)果。若識(shí)別為異常工況音頻，輸出結(jié)果報(bào)警異常，若識(shí)別為人聲或噪聲，輸出結(jié)果報(bào)告正常。

音頻信號(hào)需要做預(yù)處理，目的是為了消除各種因素對(duì)音頻信號(hào)質(zhì)量的影響，盡可能保證后續(xù)音頻處理得到的信號(hào)更均勻、平滑，為信號(hào)特征參數(shù)的提取提供優(yōu)質(zhì)的音頻端，提高音頻處理質(zhì)量。對(duì)于分幀后的音頻信號(hào)，我們還需要對(duì)其加窗處理。加窗可以認(rèn)為是對(duì)抽樣n附近的波形加以強(qiáng)調(diào)而對(duì)其余波形進(jìn)行減弱。將音頻信號(hào)分為許多小段進(jìn)行處理，即對(duì)各個(gè)小段進(jìn)行數(shù)學(xué)變換和運(yùn)算處理。常見(jiàn)的窗函數(shù)有矩形窗、漢明窗(Hamming)和漢寧窗(Hanning)，其定義分別如下，其中N為窗長(zhǎng)，一般等于幀長(zhǎng)。

矩形窗：

漢明窗(Hamming)：

漢寧窗(Hanning)：

加窗的目的之一是使音頻信號(hào)更加連續(xù)，且加窗之后，不僅實(shí)現(xiàn)了時(shí)頻局域化，還可以修正譜泄露問(wèn)題。因此窗口的選擇十分重要。漢明窗的主瓣寬度較寬，是矩形窗的一倍，但是漢明窗的旁瓣衰減較大，具有更平滑的低通特性，能夠在較高的程度上反應(yīng)短時(shí)信號(hào)的頻率特性。矩形窗的主瓣寬度小于漢明窗，具有較高的頻譜分辨率，但是矩形窗的旁瓣峰值較大，因此其頻譜泄露比較嚴(yán)重。

如圖5所示，音頻數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法的，可以明確表征其工頻特性，其頻域特性在3 kHz左右最為豐富。此算法可以有效通過(guò)音頻區(qū)分局放的放電特性。

圖5 音頻數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理結(jié)果Fig.5 The audio data and data processing results

5 專家診斷系統(tǒng)

5.1 系統(tǒng)架構(gòu)

整個(gè)系統(tǒng)分為三個(gè)部分：傳感器、處理模塊、監(jiān)控軟件，結(jié)構(gòu)圖如圖6所示。采集模塊通過(guò)傳感器獲得開(kāi)關(guān)設(shè)備的基本參數(shù)，經(jīng)過(guò)處理模塊完成具體狀態(tài)參數(shù)的計(jì)算以及故障判斷，將結(jié)果傳送至遠(yuǎn)方后臺(tái)，同時(shí)上傳云端并建立開(kāi)關(guān)設(shè)備狀態(tài)信息庫(kù)。將在線監(jiān)測(cè)的實(shí)際曲線與信息庫(kù)中的曲線進(jìn)行比較，做故障判斷與壽命預(yù)測(cè)。

圖6 系統(tǒng)框架圖Fig.6 The system frame

5.2 運(yùn)維策略分析

本文的狀態(tài)評(píng)估是通過(guò)搭建開(kāi)關(guān)設(shè)備缺陷故障模擬試驗(yàn)平臺(tái)，采用RV1-12型真空開(kāi)關(guān)設(shè)備來(lái)模擬常見(jiàn)的故障，并與正常狀態(tài)下的波形進(jìn)行對(duì)比，利用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練識(shí)別故障。

(1)機(jī)械特性

運(yùn)維策略從分合閘線圈波形及行程曲線兩方面提出。分合閘線圈故障是開(kāi)關(guān)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中較常出現(xiàn)的一種故障。

通過(guò)開(kāi)關(guān)設(shè)備分合閘過(guò)程中的觸頭行程-時(shí)間曲線，可以計(jì)算觸頭分合閘操作的運(yùn)動(dòng)時(shí)間，觸頭行程等。這些參數(shù)在分合閘過(guò)程中都有其最佳的范圍，過(guò)大或過(guò)小都會(huì)對(duì)結(jié)構(gòu)的零部件造成損壞。主軸角位移-時(shí)間曲線(可轉(zhuǎn)化為觸頭行程-時(shí)間曲線)包絡(luò)線如圖7所示，兩條包絡(luò)線距離在總行程的±10%范圍內(nèi)，若超過(guò)±10%的范圍，則說(shuō)明設(shè)備出現(xiàn)了故障。

圖7 角位移行程曲線包絡(luò)線Fig.7 The envelope of angular displacement stroke curve

基于包絡(luò)線的行程曲線的運(yùn)維策略分析：

1)合閘曲線低于下包絡(luò)線，即超出-5%范圍。若彈簧機(jī)構(gòu)的儲(chǔ)能不足，會(huì)造成合閘曲線下行(速度變慢)；機(jī)構(gòu)、傳動(dòng)系統(tǒng)可能因磨損或者形變發(fā)生卡滯，也會(huì)造成合閘曲線的下降。

2)合閘曲線高于上包絡(luò)線，即超出+5%范圍。合閘曲線上行(速度變快)，故障可能是開(kāi)關(guān)設(shè)備超行程變小。超程是開(kāi)關(guān)設(shè)備動(dòng)靜觸頭接觸后，機(jī)構(gòu)繼續(xù)動(dòng)作的行程。超程減小，會(huì)影響開(kāi)關(guān)設(shè)備的合閘速度。

3)分閘曲線低于下包絡(luò)線，即超出-5%范圍。若同時(shí)伴隨著合閘速度增加，分閘曲線下行(速度變慢)，故障可能是超行程變?。蝗敉瑫r(shí)伴隨著合閘速度降低，機(jī)構(gòu)、傳動(dòng)部件卡滯，若合閘變化不大，有可能分閘彈簧疲勞。

(2)溫升預(yù)警

本文采用融合閾值診斷法、溫升速率診斷法和指標(biāo)診斷法綜合診斷策略。預(yù)測(cè)策略采用多級(jí)告警機(jī)制模式，具體如下：

根據(jù)仿真的柜型設(shè)置默認(rèn)的溫升模型，默認(rèn)溫升模型檢測(cè)基準(zhǔn)為30%的誤差，即30%誤差內(nèi)，認(rèn)為溫升模型是正確的，否則告警。輸入?yún)?shù)為柜型，內(nèi)部設(shè)置，不允許外部修改。

內(nèi)置柜型參數(shù)確認(rèn)后，確定的是溫升的默認(rèn)的速率、負(fù)荷溫度時(shí)間曲線基準(zhǔn)以及氣體流動(dòng)參數(shù)基準(zhǔn)等。如：KYN33型柜中，從0到1.2倍負(fù)荷，3 s內(nèi)溫升不超過(guò)2度；如負(fù)荷升高20%且不超過(guò)額定負(fù)荷下，溫升穩(wěn)定時(shí)間不小于3 min，溫升絕對(duì)值不超過(guò)12度等。

在已經(jīng)確定模型的情況下，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)(負(fù)荷、溫升)和當(dāng)前的溫升、負(fù)荷數(shù)據(jù)以及測(cè)得的負(fù)荷、溫度時(shí)間曲線，修正溫升模型的各個(gè)閾值門檻；測(cè)溫歷史數(shù)據(jù)不得小于50組，或者運(yùn)行時(shí)間超過(guò)1天；

若采用站域溫度控制模式，此算法的輸入包括其他開(kāi)關(guān)柜的橫向數(shù)據(jù)及模型參數(shù)。橫向數(shù)據(jù)可以比對(duì)的基本要求是在相同的負(fù)荷情況下。

檢修/告警策略是在溫升預(yù)測(cè)的模型基礎(chǔ)上根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算，告警的依據(jù)是溫升的速率和溫升的絕對(duì)值。如負(fù)荷升高20%且不超過(guò)額定負(fù)荷下，溫升穩(wěn)定時(shí)間預(yù)測(cè)為3 min，溫升絕對(duì)值為12度，告警的依據(jù)分為：溫升穩(wěn)定時(shí)間誤差超過(guò)15%告警，溫升絕對(duì)值誤差超過(guò)3度告警，溫升速率誤差超過(guò)20%告警等；此告警模式，不僅是溫度的告警，同時(shí)對(duì)于材料的溫升系數(shù)和柜體的氣流狀態(tài)進(jìn)行判別。

6 結(jié)論

本文在基于傳感器的基礎(chǔ)上，對(duì)開(kāi)關(guān)設(shè)備的特性進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)，并進(jìn)行基本的故障判斷。本研究適應(yīng)于智能化檢測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)，滿足核電對(duì)電力設(shè)備高可靠性的要求，減少設(shè)備的維護(hù)資金和維護(hù)人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，對(duì)開(kāi)關(guān)設(shè)備的健康狀態(tài)及系統(tǒng)的安全起到了推動(dòng)作用，有很好的發(fā)展前景。