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Análise de Sinais Descargas Parciais Por Antônio Marcos de Lima Araújo Instituto de Estudos Superiores da Amazônia – IESAM ELETRONORTE – CEPEL - IESAM.

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1 Análise de Sinais Descargas Parciais Por Antônio Marcos de Lima Araújo Instituto de Estudos Superiores da Amazônia – IESAM ELETRONORTE – CEPEL - IESAM Belém – Pará - Brasil Março

2 Roteiro Definição Análise por Histograma temporal Análise por valor RMS temporal Análise Espectral Análise por Taxa de Cruzamentos por Zero Considerações finais

3 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.

4 Sinal de Descargas Parciais Sinal Aleatório caracterizado pela dispersão Idealmente Sem descargas parciais Sem dispersão Sinal Nulo Fonte: CEPEL - RJ

5 Tomar um ciclo do sinal 60Hz 16,67ms para fa=100Mz 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

6 Histograma Temporal – 3D Idealmente Sem descargas parciais Sem dispersão Picos concentrado no centro

7 Histograma Temporal – 2D

8 Vantagens Excelente representação da dispersão Permite análise visual direta Desvantagem Enorme massa de dados Sistemas automáticos de reconhecimento Matriz (360x256 amostras)

9 Análise e Caracterização Estatística Análise e Caracterização Espectral Pulsos – Descargas Parciais

10 Mediação 8 pulsos Normalizados Sincronizados a)Natural b)Filtrados 50KHz – 5MHz

11 Análise Espectral dos Pulsos

12 Quantização Ruído Adicional de quantização de 24 bits

13 Incorporar indicador de saturação Incorporar indicador do número de bits efetivamente utilizado Manter o número de bits efetivos acima de 5 Quantização

14 Valor RMS temporal Tomar um ciclo do sinal 60Hz 16,67ms para fa=100Mz 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

15 Valor RMS temporal – P10

16 Valor RMS temporal – P50

17 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)

18 Análise Espectral Espectro 0 – 5MHz

19 Número de Cruzamentos por Zero - NCZ Tomar um ciclo do sinal 60Hz 16,67ms para fa=100Mz 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

20 Análise Trem 01 – Histo T 2D

21 Análise Trem 01 – RMS T

22 Análise Trem 01 – NCZ T

23 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

24 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

25 Obrigado ! Antônio Marcos de Lima Araújo Instituto de Estudos Superiores da Amazônia (91) (91)


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