اقرأ في هذا المقال
ضرورة تحليل الاهتزازات لمراقبة مفاعل عالي الجهد الكهربائي
يعد مفاعل التحويل عالي الجهد (HVSR) مكوناً أساسياً لأنظمة الطاقة الكهربائية، بحيث يحتوي (HVSR) على وظائف متغيرة، مثل تعويض الطاقة التفاعلية وتقليل فقد طاقة الخط وقمع الزيادة في جهد تردد الطاقة ومنع جهد الطنين، كما يعتبر التشغيل الصحي لـ (HVSR) ذا أهمية كبيرة للحفاظ على استقرار نظام الطاقة وضمان نقل الطاقة بكفاءة.
ومع ذلك؛ فإن معظم الأعطال الميكانيكية لفائف القلب والأعطال الكهربائية التي تسبب اهتزازات (HVSR) غير طبيعية، مثل رخاوة اللف ورخاوة قلب الحديد وسقوط المكونات الداخلية والدوائر القصيرة المتقطعة، لذلك قد تؤدي إلى انخفاض مقاومة قصر (HVSR)، وهو محلي انقطاع التيار الكهربائي أو حتى انقطاع التيار الكهربائي على نطاق واسع.
على سبيل المثال، أدت رحلة الخط العلوي بجهد (220) كيلو فولت الناتجة عن أعطال الملف الداخلي في (HVSR) إلى انقطاع خطير في الطاقة في منطقة كبيرة وأدت إلى خسائر اقتصادية هائلة، وفي ضوء هذا التهديد، من الضروري ابتكار نهج فعال لاستخراج ميزة فشل اللف الأساسي لفشل لف النواة في (HVSRs) مع الاهتزازات غير الطبيعية، مثل هذا النهج ضروري لتشخيص فشل اللف الأساسي لـ (HVSRs) في أسرع وقت ممكن، وكنتيجة مباشرة؛ فإن آلية الإنذار المبكر مهمة لضمان التشغيل الآمن والموثوق.
في السنوات الأخيرة، أجرى العلماء العديد من الدراسات النظرية والعملية حول فشل لف (HVSR) الأساسي، بحيث تتضمن طرق التحليل الرئيسية لفشل اللف الأساسي (HVSR)، وذلك عن طريق تحليل استجابة التردد الكهربائي وتحليل الغاز التشخيصي، كذلك قياس تردد الاجتياح وتحليل إشارة الاهتزاز من بينها، كما تمت دراسة طريقة تحليل إشارة الاهتزاز على نطاق واسع
ونظراً لأنه يمكن أن يعكس بشكل حساس حالة تشغيل المفاعل؛ فمن السهل تحقيق الاكتشاف المباشر دون اتصال كهربائي مباشر بالنظام، كما وتجدر الإشارة إلى أن حالة المفاعل تشير إلى حالة المفاعل نفسه، وبالإضافة إلى ذلك ونظراً لأن إشارة الاهتزاز أثناء تشغيل المفاعل تحتوي على معلومات حالة كافية (يمكن أن تعكس بشكل فعال حالة المفاعل)، بحيث يمكن لطريقة تحليل الاهتزاز أن تشخص بدقة وفعالية أخطاء الملف الأساسي في المفاعل.
إجراءات استخراج ميزة خطأ إشارة الاهتزاز
حتى الآن، قدم الباحثون مساهمات وحققوا بعض التقدم في استخراج ميزة خطأ إشارة الاهتزاز، بحيث تُصنف تقنيات معالجة إشارات الاهتزاز لمراقبة الحالة وتشخيص الأعطال والتنبؤ بها إلى ثلاثة أنواع سائدة، كما أن المجال الزمني ومجال التردد وتحليل التردد الزمني، لذلك؛ فإن كل منهم مناسب للأنظمة الخطية ذات الإشارات المستقرة، والتي تسمى طرق معالجة الإشارات التقليدية في هذا الطرح.
ومع ذلك، بمجرد تطبيق الأساليب التقليدية المذكورة أعلاه على الأنظمة غير الخطية؛ ستكون هناك مشاكل مثل تسرب التردد وتأثيرات نقطة النهاية وضعف القدرة على التكيف، كما وتجدر الإشارة إلى أن الإشارة الاهتزازية لـ (HVSR)، وذلك أثناء التشغيل تقدم خصائص متغيرة بمرور الوقت وغير خطية، لذلك قد لا تلتقط طرق معالجة الإشارات التقليدية بشكل كامل أو حقيقي خصائص الحالة الغنية الموجودة في إشارة الاهتزاز.
كما تشير خصائص الحالة إلى الكمية المادية التي يمكن أن تعكس بشكل فعال معلومات حالة المفاعل، وذلك بالنسبة لإشارات الاهتزاز غير الخطية وغير الثابتة، كما يمكن لطرق تحليل المجال الزمني غير الخطي (على سبيل المثال، تقنية الفوضى وإعادة بناء مساحة الطور (PSR) استخراج معلومات الحالة المخفية في إشارة الاهتزاز بشكل كامل ووصف الخصائص الأساسية والقوانين الداخلية لإشارة الاهتزاز بشكل فعال.
حيث أكدت نظرية (ergodic) أن جميع معلومات الحالة للإشارات يمكن استخلاصها أو استعادتها من السلاسل الزمنية أحادية البعد للإشارات، كما اقترحت نظرية التضمين ولقد أثبتوا أن مساحة الطور التي تم إنشاؤها بواسطة السلاسل الزمنية تحتفظ بالخصائص الديناميكية للسلسلة الزمنية الأصلية.
ومن هذه النتيجة، يمكننا أن نرى أن التغيير في مسار المرحلة يمكن أن يعكس المعلومات ذات الصلة للنظام الأصلي، بحيث استخرج بشكل فعال خصائص إشارة الاهتزاز في لحظة إغلاق قاطع الدائرة بناءً على نظرية الفوضى، لذلك يمكن لتقنية الفوضى أن تستخرج بشكل فعال معلومات الحالة المخفية في إشارة الاهتزاز.
فشل إشارات الاهتزاز المحمل المتداول
على الرغم من إجراء بحث مهم حول تحليل إشارات الاهتزاز بواسطة نظرية الفوضى؛ فقد ركز بشكل أساسي على التحليل النوعي لمسارات المرحلة، كما أنه تم استخدام ميزات مسار الطور كعينات تدريبية للتنبؤ بفشل إشارات الاهتزاز المحمل المتداول، لكنهم تجاهلوا ميزات المتجهات والحسابات الكمية للإشارات المعاد بناؤها، مما قد يؤدي إلى سوء التقدير.
كذلك تم استخدم (PSR) لتحليل إشارة اهتزاز المحول نوعياً والحكم على ما إذا كان لف المحول الكهربائي معيباً أم لا بناءً على مسار الطور، ومع ذلك يتم تجاهل تأثير بُعد التضمين على مسار الطور، كما وتحتاج دقته التشخيصية إلى التحسين، كذلك تم اقتراح نموذج تشخيص الأعطال لطيف طاقة إشارة الاهتزاز و”سلسلة ماركوف” واستخدم معامل فضاء الطور لتحديد خصائص حالة إشارة الاهتزاز.
لكن الميزات الحساسة الأخرى للإشارة المعاد بناؤها في الفضاء عالي الأبعاد لم تؤخذ في الاعتبار وقدرة التعرف محدودة، أيضاً استخدم (Huang and Gan) النسبة المئوية لزاوية (90) درجة وزاوية غير (90) درجة لنقطة مسار الطور كمعيار لاستخراج الميزة واستخراج ميزة إشارة الاهتزاز، والتي حققت تصنيفاً جيداً للخطأ.
ومع ذلك؛ فإن بُعد التأخير الزمني والتضمين لهما تأثير كبير على تحديد زاوية نقطة مسار المرحلة وموثوقية نتيجة استخراج الميزة غير كافية، كما استخدمت (PSR) كجسر وسيط لحل مشكلة الاستخراج الصعب لإشارات الميزات الضعيفة وأنشأت طريقة لاستخراج إشارة الاهتزاز استناداً إلى إعادة بناء الفضاء بمرحلة تغيير الموجة، كما تحلل القيمة الفردية لاستخراج الميزات بدقة.
لكن خاصية المتجه الموجودة في الجاذب الفوضوي تضيع، لذلك تم اقتراح طريقة استخلاص السمات على أساس الجمع بين (PSR) وتحلل القيمة المفردة، والتي استخلصت ميزات الحالة لإشارة الاهتزاز في حالات مختلفة من قاطع الدائرة، ومع ذلك ونظراً للكم الكبير من حساب المصفوفة المميزة التي شكلها مسار الطور؛ فإن كفاءتها الحسابية منخفضة.
أيضاً تم اقتراح طريقة للكشف عن لفات المحولات القصيرة بناءً على نظرية الفوضى، وذلك عن طريق مؤشر البعد الكسري، والذي تم دمجه مع طريقة التنقيب عن البيانات لتحقيق وظيفة التشخيص التلقائي، لكن العيب هو أن مؤشر البعد الكسري لديه قدرة محدودة على تصنيف أنواع الأخطاء، كما أنه من الصعب تحديد درجة الخطأ بدقة.
وتلخيصاً لما سبق حول استخراج ميزة الخطأ بناءً على نظرية الفوضى وإشارة الاهتزاز في السنوات الأخيرة؛ فإنه تم الوصول الى أن البحث الحالي يستخدم بشكل أساسي التحليل النوعي لمسار المرحلة وتحليل مؤشر الفوضى لاستخراج الميزات وتشخيص الأخطاء، كذلك البحث في خصائص المتجهات والحسابات الكمية للإشارات المعاد بناؤها محدود، وذلك فيما يتعلق بالحسابات الكمية المتعلقة.
