O que é o Sistema de Monitoramento Acústico de Transformadores

1. princípio básico do sistema de monitoramento acústico do transformador e composição da fonte sonora

1.1 O que constitui um sistema completo de monitoramento de som de transformador?

O sistema de monitoramento acústico de transformadores é tecnicamente definido como um sistema de avaliação de condições on-line não intrusivo baseado em detecção acústica passiva e processamento avançado de sinais. O mecanismo de trabalho principal é coletar continuamente os sinais acústicos complexos irradiados pelo equipamento sob excitação eletromagnética e carga usando vários sensores acústicos de alta inteligibilidade implantados fora da caixa do transformador. Em seguida, o sistema converte digitalmente esses sinais complexos no domínio do tempo, suprime o ruído, extrai parâmetros característicos e aplica algoritmos de reconhecimento de padrões para compará-los com um banco de dados predefinido de sinais acústicos saudáveis e defeituosos, o que permite uma avaliação quantitativa da integridade da estrutura mecânica interna do transformador e do estado do isolamento elétrico, alerta precoce de falhas e localização física da fonte da falha. A viabilidade dessa tecnologia baseia-se em um fato físico básico: qualquer processo de operação normal interna do transformador ou processo de evolução de falha anormal será acompanhado pela geração de características acústicas exclusivamente identificáveis, ou seja, “padrão de som”.

1.2 Por que um transformador saudável também emite som? De onde vem sua fonte sonora?

Os sons de fundo emitidos constantemente por um transformador quando ele está operando em um estado ideal, sem nenhuma falha, são a referência para avaliar o estado do equipamento. Uma análise mais profunda mostra que esses sons são gerados principalmente por dois mecanismos físicos distintos que, juntos, formam o padrão sonoro de linha de base do estado de saúde do transformador.

A operação sem carga do transformador é a fonte de ruído mais importante do núcleo de ferro. Quando a tensão CA da rede é aplicada ao enrolamento de excitação, o material da chapa de aço silício no núcleo, sob a ação do fluxo magnético alternado, ocorrerá periodicamente uma pequena deformação mecânica (alongamento e encurtamento), esse fenômeno é conhecido como efeito magnetostrictivo. Como a metade positiva e negativa do fluxo magnético leva ao alongamento do núcleo de ferro, na grade de frequência industrial de 50 Hz, a vibração do núcleo de ferro da frequência fundamental é o dobro da frequência da frequência industrial, ou seja, 100 Hz. Essa vibração mecânica através do óleo isolante e da estrutura da caixa da propagação externa, a formação de 100 Hz como a frequência fundamental e contém um múltiplo inteiro dos harmônicos altos (por exemplo, 200 Hz, 300 Hz, 400 Hz etc.), a estrutura espectral do som “zumbido” relativamente estável. som de "zumbido" relativamente estável.

Quando um transformador é conectado a uma carga, a corrente da carga fluirá pelos enrolamentos de alta e baixa tensão. De acordo com a lei da força de Lorentz, o condutor que transporta a corrente estará sujeito à força no campo magnético. O campo magnético de fuga gerado pelos próprios enrolamentos interage com a corrente de carga que flui pelos enrolamentos para gerar uma força eletromagnética proporcional ao quadrado da corrente de carga nos condutores do enrolamento, nas almofadas e em outras estruturas de suporte. Essa força também causará vibração dos componentes, gerando ruído adicional, que é conhecido como ruído de carga. A intensidade e as características espectrais do ruído de carga estão diretamente relacionadas ao tamanho e à natureza da carga, que se sobrepõe ao ruído do núcleo, fazendo com que o padrão sonoro total do transformador sob diferentes cargas apresente mudanças dinâmicas.

2 Quais falhas podem ser identificadas pelo monitoramento acústico do transformador? Por que ele as identifica?

Assim que ocorrer uma falha incipiente ou um defeito estrutural em um transformador, sua assinatura acústica se desviará da referência de integridade. Os sistemas de monitoramento acústico são capazes de identificar falhas porque os processos físicos de diferentes falhas geram sinais acústicos anômalos com características únicas de domínio de tempo e frequência.

2.1 Quais são as características acústicas de uma falha de descarga localizada?

As descargas parciais (DP) são um fator fundamental na falha progressiva dos sistemas de isolamento. Cada descarga parcial fraca cria um minúsculo canal de plasma em seu ponto de ocorrência, liberando energia instantaneamente e fazendo com que o óleo isolante circundante sofra rápida pirólise e gaseificação, formando uma pequena bolha que entra em colapso rapidamente. Esse processo gera uma onda de estresse mecânico de alta frequência e curta duração (microssegundos), conhecida como sinal de Emissão Acústica (EA). Acusticamente, ele é caracterizado como um trem de pulso transitório que ocorre aleatoriamente no domínio do tempo e um sinal de banda larga com cobertura muito ampla no domínio da frequência, com energia normalmente concentrada na banda de frequência ultrassônica de 20kHz a 300kHz.

2.2 Como as características acústicas de uma descarga de arco ou faísca diferem das de uma descarga parcial?

Em comparação com as descargas parciais, as descargas de arco ou faísca são fenômenos de ruptura de isolamento com níveis de energia várias ordens de magnitude mais altos. Esse forte processo de descarga produz ondas acústicas de enorme energia e duração muito maior (milissegundos). A amplitude do sinal acústico é muito maior do que a das descargas parciais, e o som é muito mais intenso, possivelmente com rajadas irregulares de “crepitação”. Espectralmente, a energia está concentrada nas bandas acústicas e ultrassônicas de baixa frequência audíveis ao ouvido humano, o que é nitidamente diferente das características de alta frequência das descargas parciais.

2.3 Quais são as características acústicas dos enrolamentos deformados ou das estruturas soltas?

Quando o transformador é submetido ao enorme impacto da corrente de curto-circuito de saída, ou devido à operação de longo prazo dos pregos de pressão do enrolamento, grampos e outras peças de fixação soltas, sua estrutura mecânica geral e rigidez serão alteradas. Isso afetará diretamente suas características de vibração. No padrão sonoro, essa falha se manifesta da seguinte forma: a amplitude do ruído relacionado à carga (especialmente 100 Hz e seus harmônicos) será anormalmente aumentada; ou, devido à vibração não linear e à colisão entre os componentes, o espectro fará surgir novos componentes de frequência não harmônicos, resultando em um tom anormal do som ou em um som irregular de “chocalho”.

2.4 Quais são as características acústicas das falhas do núcleo de ferro e de seus clipes?

O aterramento multiponto do núcleo, o curto-circuito local devido a danos no isolamento entre as chapas de aço silício ou o afrouxamento dos parafusos e grampos de perfuração do núcleo podem interferir seriamente na vibração normal do núcleo. Por exemplo, grampos soltos serão introduzidos diretamente no som do impacto mecânico, esse som no domínio do tempo e a frequência fundamental de 100 Hz não é um sinal de impacto discreto e síncrono. No espectro, ele se manifesta como componentes de ruído aleatório de banda larga, destruindo a regularidade da estrutura harmônica original.

2.5 Qual é a aparência do padrão de som anormal do comutador de derivação em carga (OLTC)?

Quando um comutador de derivação em carga realiza uma operação de mudança de derivação, seus componentes mecânicos e elétricos internos produzem uma sequência padronizada e reproduzível de eventos acústicos. Um processo de comutação saudável tem um padrão acústico com um alto grau de consistência em termos de duração, envelope de amplitude e ritmo sonoro. Se houver problemas como tempo excessivo de comutação, travamentos do mecanismo, mau contato da chave seletora ou arco anormal no processo de comutação, o padrão acústico em tempo real se desviará significativamente do modelo padrão. Por exemplo, o arco anormal pode produzir explosões adicionais de som, enquanto os congestionamentos mecânicos podem resultar em uma duração excepcionalmente longa de todo o evento acústico.

3) Como funciona o sistema de monitoramento acústico do transformador?

Um conjunto de sistema de monitoramento de som totalmente funcional, seu fluxo de trabalho é rigoroso e interligado, desde a detecção de sinal, aquisição até o diagnóstico inteligente final, constituindo uma cadeia completa de processamento de dados.

3.1 Como o conjunto de sensores é organizado? Onde ele está disposto?

O front-end de detecção do sistema é um conjunto de vários sensores acústicos altamente sensíveis. Esses sensores são normalmente sensores de cerâmica piezoelétrica (PZT) de contato que são absorvidos ou fixados diretamente na superfície externa da parede da caixa do transformador. Sua disposição é projetada de forma ideal e geralmente abrange: as proximidades do flange da raiz da carcaça no lado de alta, média e baixa tensão para monitorar a carcaça e os condutores; a parede externa do compartimento do comutador de derivação em carga para monitoramento especializado de sua operação; e vários pontos de medição na parede da carcaça para cobrir a área do núcleo e do enrolamento. O uso de um arranjo de matriz não apenas aprimora os sinais do interior e suprime o ruído ambiente externo por meio de algoritmos como a formação de feixe, mas também é um pré-requisito necessário para a localização da fonte de falha.

3.2 Como o sistema adquire e processa os sinais acústicos brutos?

O subsistema de aquisição de dados é a ponte entre os mundos físico e digital. Seu fluxo de trabalho principal inclui:

1. Condicionamento de sinalSinal de tensão fraco de microvolt a milivolt emitido pelo sensor é primeiro amplificado por um pré-amplificador de baixo ruído e, em seguida, filtrado por um filtro passa-banda para remover a interferência de frequência industrial de 50/100 Hz e o ruído em bandas de frequência irrelevantes.

2. conversão síncrona de analógico para digitalOs sinais analógicos condicionados são alimentados em um conversor analógico-digital (ADC) de alta precisão para digitalização. Para capturar com precisão sinais de alta frequência, como descargas parciais, os ADCs normalmente precisam ter uma taxa de amostragem de 1 MS/s (um milhão de amostras por segundo) ou mais. Crucialmente, a aquisição de todos os canais deve ser acionada pelo mesmo relógio para obter a sincronização de tempo de microssegundos, que é a base para os algoritmos de posicionamento subsequentes.

3.3 Como o sistema diagnostica automaticamente as falhas a partir de grandes quantidades de dados?

O algoritmo de diagnóstico é o núcleo inteligente do sistema, que interpreta os dados acústicos por meio de uma série de cálculos complexos:

1. Pré-processamento de dados e extração de recursosO sistema segmenta o fluxo de sinal digital adquirido e analisa cada segmento de dados no domínio do tempo, no domínio da frequência e no domínio do tempo-frequência. Até dezenas de parâmetros característicos podem ser extraídos, como o crag e a margem no domínio do tempo, a amplitude e a gravidade espectral dos componentes harmônicos no domínio da frequência e a distribuição de energia após a decomposição de wavelet.

2. Modelagem de linha de base de saúdeO sistema aprende durante a fase inicial da instalação e cria um banco de dados multidimensional de características de “som saudável” do transformador sob diferentes condições de operação (diferentes cargas, diferentes temperaturas do óleo).

3. Detecção de anomalias e reconhecimento de padrõesO sistema compara os recursos de impressão de voz extraídos em tempo real com a linha de base de saúde. Quando os recursos se desviam significativamente da faixa normal, o sistema determina que eles são anormais. Posteriormente, os modelos de aprendizado de máquina (por exemplo, DNN de rede neural profunda, SVM de máquina de vetor de suporte etc.), que foram treinados antecipadamente por meio de uma grande quantidade de dados experimentais, são usados para classificar os vetores de recursos anormais, de modo a identificar automaticamente os tipos de falha específicos (por exemplo, “descarga parcial”, “enrolamento solto” etc.). "etc.).

3.4 Como o sistema identifica onde a falha está ocorrendo dentro do transformador?

O algoritmo de localização da fonte de falha é ativado quando o sistema identifica um evento de falha transitório (por exemplo, uma descarga parcial). O algoritmo é baseado no princípio de diferença de tempo de chegada (TDOA). Como a velocidade de propagação das ondas sonoras no óleo isolante é conhecida (cerca de 1.400 m/s), há uma ordem sequencial na qual as ondas sonoras geradas pela falha atingem os sensores em diferentes locais no espaço. Ao calcular com precisão a diferença de tempo de microssegundos para que esse sinal chegue a pelo menos quatro sensores diferentes, o sistema pode estabelecer um conjunto de equações hiperbólicas com a posição do sensor como foco e a diferença de tempo como parâmetro. Resolvendo esse conjunto de equações, é possível obter a interseção única dessas superfícies hiperbólicas, e as coordenadas tridimensionais dessa interseção são o local físico da fonte de falha dentro do transformador.

4. principais parâmetros técnicos e vantagens de aplicação dos sistemas de monitoramento acústico de transformadores

4.1 Quais são os principais parâmetros técnicos de um sistema típico de monitoramento de som de transformador?

A tabela a seguir lista os parâmetros técnicos típicos de um sistema de monitoramento acústico de transformador de alto desempenho:

4.2 Por que o monitoramento acústico é uma parte importante de um sistema de avaliação da condição do transformador?

Com seu princípio de funcionamento exclusivo, a tecnologia de monitoramento de som desempenha um papel indispensável no monitoramento das condições do transformador, e suas vantagens se refletem nos seguintes aspectos:

• Não invasão absoluta e alta segurançaEssa é sua vantagem mais significativa. Todos os equipamentos são instalados fora da caixa, fisicamente isolados das partes energizadas de alta tensão, sem a necessidade de interrupções de energia, o que elimina fundamentalmente o risco de segurança elétrica durante a instalação e a manutenção.

• Sensibilidade ultra-alta a tipos específicos de falhasA tecnologia detecta diretamente as ondas mecânicas geradas pela fonte de falha e, portanto, tem uma sensibilidade de detecção incomparável para falhas de descarga que se desenvolvem rapidamente (por exemplo, descargas parciais) e falhas mecânicas que mudam dinamicamente (por exemplo, enrolamentos soltos), permitindo um verdadeiro alerta antecipado.

• Fornecimento de dados contínuos para apoiar a análise de tendênciasMonitoramento acústico: Em contraste com os testes off-line realizados uma vez a cada poucos anos, o monitoramento acústico fornece um fluxo contínuo de dados por segundo ou minuto. Isso possibilita o estabelecimento de curvas de tendência da integridade do equipamento ao longo do tempo e das condições operacionais, fornecendo uma base de dados sólida para a implementação da manutenção preditiva e da revisão baseada em condições.

• Capacidade única de localizar fisicamente as falhas em três dimensõesEssa é a principal vantagem do monitoramento acústico em relação à maioria dos outros meios de monitoramento. A capacidade de localizar falhas em áreas específicas do transformador, para a manutenção e a tomada de decisões subsequentes, proporciona uma “navegação” precisa, diminuindo consideravelmente o tempo de investigação e reduzindo os custos de manutenção.