Análise de Sinais Descargas Parciais Por Antônio Marcos de Lima Araújo Instituto de Estudos...
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Análise de Sinais
Descargas Parciais
Por Antônio Marcos de Lima AraújoInstituto de Estudos Superiores da Amazônia – IESAM
ELETRONORTE – CEPEL - IESAM Belém – Pará - Brasil
Março - 2005
Roteiro
Definição Análise por Histograma temporal Análise por valor RMS temporal Análise Espectral Análise por Taxa de Cruzamentos por Zero Considerações finais
Definição
As descargas parciais são atividades elétricas resultantes de falhas nos dielétricos, perceptíveis e mensuráveis em sistemas elétricos.
As falhas no dielétrico entre pontos com diferença de potenciais elevados induzem o aparecimento de pulsos elétricos aleatórios.
Sinal de Descargas Parciais
Sinal Aleatório caracterizado pela dispersão
IdealmenteSem descargas parciais
Sem dispersão
↓Sinal Nulo
Fonte: CEPEL - RJ
Tomar um ciclo do sinal 60Hz 16,67ms para fa=100Mz 1.666.667 amostras
Dividir o sinal em sub-quadros Exemplo 360 sub-quadros 1grau Com 4630 amostras
Obter o histograma para cada quadro 8 bits 256 classes Parear histogramas
Traçar uma sucessão dos 360 histogramas
Histograma Temporal
Histograma Temporal – 3D
IdealmenteSem descargas parciais
Sem dispersão
↓Picos concentrado no centro
Histograma Temporal – 2D
Histograma Temporal – 2D
Vantagens Excelente representação da dispersão Permite análise visual direta
Desvantagem Enorme massa de dados Sistemas
automáticos de reconhecimento Matriz (360x256 amostras)
● Análise e Caracterização Estatística
● Análise e Caracterização Espectral
Pulsos – Descargas Parciais
Pulsos – Descargas Parciais
Mediação 8 pulsos
● Normalizados● Sincronizados
a) Naturalb) Filtrados 50KHz – 5MHz
Análise Espectral dos Pulsos
Quantização
Ruído Adicional de quantização de 24 bits
Incorporar indicador de saturação
Incorporar indicador do número de bits efetivamente utilizado
Manter o número de bits efetivos acima de 5
Quantização
Valor RMS temporal
Tomar um ciclo do sinal 60Hz 16,67ms para fa=100Mz 1.666.667 amostras
Dividir o sinal em sub-quadros Exemplo 360 sub-quadros 1grau Com 4630 amostras
Obter o valor RMS para cada quadro Traçar uma sucessão dos 360 valores RMS
Valor RMS temporal – P10
Valor RMS temporal – P50
Valor RMS temporal
Vantagens Excelente representação da dispersão Permite análise visual direta Reduz drasticamente a massa de dados
Sistemas automáticos de reconhecimento Vetor (360 amostras)
Análise Espectral
Espectro0 – 5MHz
Número de Cruzamentos por Zero - NCZ
Tomar um ciclo do sinal 60Hz 16,67ms para fa=100Mz 1.666.667 amostras
Dividir o sinal em sub-quadros Exemplo 360 sub-quadros 1grau Com 4630 amostras
Contar o NCZ para cada quadro Traçar uma sucessão dos 360 valores de NCZ
Análise Trem 01 – Histo T 2D
Análise Trem 01 – RMS T
Análise Trem 01 – NCZ T
Análise Trem 01 – NCZ T
O aumento da atividade das descargas parciais está associado ao aumento da composição espectral do sinal
Medidas no domínio da freqüência são mais sensíveis que medidas da energia para informar sobre início da ocorrência de eventos
Medida associada a composição espectral de baixo custo computacional
Considerações Finais
Filtragem Passa Alta ~ 50 a 100 Kz Considerar dados reais - TUCURUI
Filtragem Passa Baixa ~ 20 a 30 MHz Considerar dados reais - TUCURUI
Implementar indicador de Saturação Implementar indicador do No de bits efetivos Utilizar medidas RMS temporal Utilizar medidas NCZ temporal
Obrigado !
Antônio Marcos de Lima AraújoInstituto de Estudos Superiores da Amazô[email protected] (91) 400 55 400
(91) 8119 9125