微機繼電保護測試儀出現(xiàn)異常現(xiàn)象往往被正常工作噪聲所掩蓋,特別是在發(fā)電廠、變電站等工作環(huán)境下,根本無法聽到微機繼電保護測試儀所發(fā)出的警報異常,另一個問題是異?,F(xiàn)象是宏觀的系統(tǒng)級的,而故障原因卻是部件級、材料級的,而這種現(xiàn)象存在多種可能的原因,導致故障定位困難。
所以異常現(xiàn)象信息診斷的任務是將歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)、故障注入,在針對微機繼電保護測試儀異常來對癥下藥.依次進行故障損傷程度的判斷和預測。
診斷
1、概率趨勢診斷
此類概率趨勢診斷方法通過異?,F(xiàn)象對應的關鍵參數(shù)集,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立各參數(shù)變化與故障損傷的概率軌跡,在結合當前多參數(shù)概率狀態(tài)空間進行比較,進行當前健康狀態(tài)判斷與趨勢分析。通過當前參數(shù)概率空間與已知損傷狀態(tài)概率空間的干涉來進行定量的損傷判定,便可直觀的檢查出(微機)繼電保護測試儀的關鍵問題所在。
2、基子診斷分析
基子診斷分析是利用建立被觀測對象動態(tài)響應方式,針對當前系統(tǒng)的響應輸出,進行參數(shù)辨識,對照正常狀態(tài)下的參數(shù)統(tǒng)計特性,進行故障模式確認微機繼電保護測試儀是否良好。這種方法提供了一種不同于概率趨勢分析、通過這種途徑,便可快速達到報警效果。
3、綜合型診斷
利用來自多種信息源的參數(shù)、傳感器信息,以及歷史與經驗信息的相互結合來分析微機繼電保護測試儀自檢,以減小工作中的差錯,更可以有效提高精確度,是數(shù)據(jù)融合的jia之選。
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