[发明专利]一种矿用高压电缆在线故障诊断及预警方法有效
申请号: | 201110059637.4 | 申请日: | 2011-03-11 |
公开(公告)号: | CN102156245A | 公开(公告)日: | 2011-08-17 |
发明(设计)人: | 宋建成;刘姝敏;雷志鹏;许春雨;田慕琴;耿蒲龙;郭安林;孙范园 | 申请(专利权)人: | 太原理工大学 |
主分类号: | G01R31/08 | 分类号: | G01R31/08;G01R31/12 |
代理公司: | 太原市科瑞达专利代理有限公司 14101 | 代理人: | 李富元 |
地址: | 030024 *** | 国省代码: | 山西;14 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 高压 电缆 在线 故障诊断 预警 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种高压电缆故障诊断及预警方法,具体涉及一种用于煤矿井下矿用高压电缆在线故障诊断及预警方法。
技术背景
矿用高压电缆是矿井供电系统的重要组成部分,是煤矿安全生产的关键设备,担负着向各生产环节传输电能的任务。随着井下工作面的延伸,矿井供电距离越来越远,矿用高压电缆分布越来越复杂。供电系统操作过电压、机械损伤和环境潮湿等因素一直以来严重影响矿用高压电缆的绝缘状态,直接导致电缆供电的可靠性降低。据不完全统计,煤矿供电设备事故中,电缆故障占2/3左右,是造成煤矿瓦斯爆炸事故的主要原因之一。为保证井下供电系统正常工作,长期以来井下工作人员采用离线测试方式,对电缆进行定期停电检修。这种方式不但需要暂停生产,而且消耗大量人力和财力,还不能及时发现电缆的潜在故障,电缆离线测试方式已经不能满足现代化矿井安全生产的要求。因此发展矿用高压电缆在线故障诊断及预警系统对潜在的绝缘故障进行诊断、预警,有助于防止突发性事故发生,减小故障对矿井安全的威胁,对煤矿安全生产具有十分重要的现实意义。
现有的电缆在线故障诊断系统大多是仅对故障范围内的特征量进行检测,或者对单一特征量进行监测,不能及时、可靠的预警故障发展趋势。如中国专利号为200910045471.3的专利中提到的“一种高压电缆在线监测系统”主要对护层电流、线芯电流和电缆温度进行检测,它只在故障后进行保护,而不能在电缆绝缘劣化之前就及时预警电缆绝缘状态;又如中国专利号为200910272138.6专利中提到的“高压交联聚乙烯电缆系统局部放电在线检测方法及装置”主要对电缆的局部放电进行监测,而没有考虑单一类型的传感器测量方案中数据的精度和可靠性,同时也没有对采集得到的局部放电信号进行模式识别,无法进一步判断电缆的绝缘状态;中国专利号为200610041888.9专利中提到的“交联聚乙烯绝缘电力电缆绝缘状态在线监测方法”也是仅对绝缘电阻进行监测,不但存在单一特征量的缺点,而且还无法全面的诊断电缆的绝缘状态。
发明内容
本发明目的在于针对上述现有技术的不足,提出一种利用多个传感器采集到的特征信号对矿用高压电缆进行在线故障诊断及预警,以获得更加准确可靠的监测数据和预警信息的矿用高压电缆在线故障诊断及预警方法。
本发明方法采集电缆温度、绝缘电阻和局部放电特征信号,利用这些特征量对矿用高压电缆潜在故障进行诊断和预警。具体步骤如下:
(1)单片机采集发送;利用STC89C51单片机接收到现场可编程门阵列FPGA的采集电缆温度和绝缘电阻指令后,启动模数转换器AD0809,通过模数转换器AD0809采集10个转换周期的电缆温度和绝缘电阻数据,去除采样数据的最大值和最小值后计算出平均值,将计算得到的电缆温度和绝缘电阻特征量通过串口通信发送给FPGA。
(2)FPGA采集发送;FPGA在接收到工控机(计算机)采集的电缆温度和绝缘电阻指令后,通过RS232向单片机发送采集指令。FPGA接收到单片机通过RS232发送来的电缆温度和绝缘电阻特征量后,经CAN总线通讯发送至工控机。
FPGA在接收到工控机采集局部放电指令后,通过对高速模数转换器AD9283进行控制,按10MHz采样率采集一个工频周期局部放电信号,将采集得到的局部放电信号存储到FPGA宏功能Mega function定义的先进先出存储器中,采集结束后将局部放电采集数据通过CAN总线通讯发送至工控机。
(3)工控机通讯;工控机定时向FPGA发送采集指令,工控机通过CAN总线接收步骤(2)发送来的电缆温度、绝缘电阻和局部放电特征信号,利用虚拟仪器LabVIEW的数据库连接工具包将全部特征信号存储在SQL Sever数据库的电缆监测实时数据表中。同时工控机利用虚拟仪器LabVIEW的数据通信工具包的TCP协议,通过以太环网与井上调度中心计算机通讯,将监测数据和预警信息发送给井上调度中心。
(4)局部放电特征提取;根据步骤(3)接收得到的局部放电特征信息,在虚拟仪器LabVIEW中提取谱图,计算放电量因数Q、相位不对称度Φ、相关系数cc和正(负)半波偏斜度SK+(SK-)等统计特征量。
(5)局部放电模式识别;在虚拟仪器LabVIEW中编写三层BP神经网络,利用局部放电试验数据训练三层BP神经网络,得到三层BP神经网络的权值和阈值。
将步骤(4)提取的局部放电统计特征量作为三层BP神经网络的输入,识别矿用高压电缆绝缘局部损伤、绝缘受潮、绝缘气泡、电缆线芯有毛刺、绝缘水树等局部放电现象。
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