電氣信號數字化檢測技術及運用分析

李順成 管斌

【摘 要】隨著科技不斷發展，在電氣信號檢查中，以數字化檢查技術為核心的技術應用逐漸受到社會所關注。電氣信號是對電氣設備實際運行狀態的反應，數據化的監測技術能夠及時發現設備運行中潛在問題以及安全隱患，進而提出合理是設備保障措施，提升設備運行的安全性能。基于此，本文將對電氣信號數字化檢測技術進行分析，研究其在實際生產生活中的應用。

【關鍵詞】電氣信號 數字化 檢測技術 運用分析

電氣信號檢測技術在實際設備中的應用，能夠反出真實的設備運行質量。隨著電氣設備逐漸發展，傳統的電氣信號檢測技術不能與時代發展相適應，對設備的故障檢測不全面。而基于數字化的電氣信號檢測技術，在實際設備運行檢測中，檢測精度更高。為此，本文將對電氣設備數字化檢測中所遇到的問題進行分析，根據實際的實踐項目進行深入研究。

1 電氣信號數字化檢測技術概述

電氣設備在實際運行中具有運行復雜、設備體系龐大以及線路多等特點，當設備出現故障時，可以采用電氣信號數字化檢測技術來對設備中存在的故障進行檢查。而實現故障的檢測，主要可以通過兩個程序來實現，首先需要通過信號檢測方式對電氣設備在實際運行中的數據進行分析，主要針對設備的標準數據、運行數據以及故障數據之間進行對比分析，初步判斷故障點所在。其次，根據數字化檢測的實際要求進行故障診斷。在實際的信號檢測環節中，主要包含了三個過程：第一，傳感器檢測信號[1]。在實際檢測環節中，主要的傳感器有光傳感器和電傳感器和溫度傳感器。這些不同傳感器中對電氣設備信號進行收集中，能夠提升檢測的準確性。第二，光纜、電纜信號收集。以光纜、電纜等方式進行信號的采集，不僅能夠提升數字化信號采集的能力，還能夠減少設備的干擾，是穩定信號傳輸的關鍵。第三，選擇合理的信號處理方式。為了避免在對設備進行信號采集，以及設備故障檢測環節中，設備外界環境對檢測結果的影響，需要按照系統要求，選擇合理的檢測方法[2]。

2 電氣信號檢測算法分析

在實際的電氣信號檢測中，需要采用合理的數值算法，對系統運行中的交流采樣數據進行分析，最終而得到所需要檢測的信息。對實際的檢測算法進行衡量與選擇，電氣信號設備的檢測精度、響應速度等指標都是對算法衡量中的關鍵。

2.1 正弦信號模型檢測

基于正弦信號模型的檢測方式，主要是根據正弦函數的特性，從實際設備檢查中獲得的數據計算中，獲取設備信號檢測參數。與該種方式原理相同的算法有最大值算法、采樣值累計算法、采樣值積算法、三采樣值算法以及解方程算法等。這些算法在實際運算中比較簡單，因此在電氣信號數字化檢測中被廣泛應用。基于正弦信號模擬的算法所收集的數據周期比較短，只需要在一個波峰內或者辦個周期內進行數據采樣就可以，采樣點比較少。從計算上進行分析，正弦信號計算方式比較簡單，實際響應的速度比較快。但是正弦信號模式方式容易受到設備中諧波的干擾，導致實際的信號收集精度降低。而要想提升信號模式的精度，就需要通過采樣序列的預處理來進行，但是在實際預處理中，所涉及的數據計算步驟比較復雜，這與正弦信號模式計算簡便的初衷相違背，進而使得該種計算方式實施率降低[3]。

2.2 離散頻譜分析

在頻譜分析中，采用的主要工具就是離散傅里葉變換DFT。DFT在目前的電氣設備信號檢測中被廣泛應用。其主要的數據分析原理是，DFT能夠對電氣設備信號的基波、以及諧波進行分離，得出各個信號的頻率分量和幅值、頻率以及相位。當信號采集中采樣頻譜的選擇比較合理，那么在DFT算法下，能夠準確計算出電氣設備的信號參數，實際精度等。而該種方式也有自身的缺陷性，在采樣不同步的情況下，信號頻譜將會出現泄漏的情況，并導致參數計算出現誤差。一般在相位較高或者高次諧波參數下，其電氣信號檢測中算出現的誤差最為明顯。在我國針離散頻譜所出現的誤差進行校正，主要有以下幾種方式：

（1）內插法。建立方程，以校正頻率為核心，求解出校正頻率，最終實現幅值或者相位的校正。（2）能量重心校正。根據功率法則求出頻譜校正量，對相位進行二次校正。（3）FFT+FT細化分析法。以DFT連續譜分析的方式，對數據的實部和虛部進行計算，最后計算出幅值。（4）相位差校正法。通過離散頻譜對應的峰值的相位差，求出頻率以及相位校正量。雖然頻譜校正能夠在電力諧波檢測中得以應用，但是其在電氣信號檢測中的很少應用，主要的原因是頻譜校正方式，所需要的采樣時間和采樣點數較大，不能滿足電氣信號實時測量[4]。

2.3 小波分析

小波分析與DFT相比，能夠突破在時域上的局限性，在很多不平穩的電氣信號場所適用，針對電氣信號系統中的動態特性進行檢測。基于小波分析這樣的特點，其在電氣信號檢測中所適應的范圍比較廣，針對信號系統中所出現的諸多問題能夠及時克服，例如信號系統的周期性陷波、暫態振蕩、電壓跌落以及閃變等。小波變換能夠實現多分辨性，能夠實現信號是多向觀察性。但是任何一種檢測技術都具有一定局限性，小波檢測技術也有一定的局限性。第一，小波變換中的濾波特性較差；第二，小波分析中的頻域分辨率較粗糙。第三，小波變換環節中所涉及數據計算比較多。

3 電氣信號數字化檢測技術的應用展望

3.1 人工智能數字化檢測技術

隨著科技信息技術不斷發展，電氣信號的數字化檢測逐漸傾向于人工智能化。智能化的信號數字化檢測方式逐漸替代了人工檢測的方式，以模型化的計算機來替代人的思維方式，并實現對問題的解決。智能化的數字檢測技術，能夠順利時代發達方向，以科技信息技術為核心，對電氣設備在實際運行中所出現的問題進行專業化診斷。通過數字化信息技術，以專業的知識表達來進行故障檢測，能夠對電氣設備中的不確定因素進行分析。在模型化的數字信號檢測系統中，能夠通過數字模型仿真的形式，對數字化檢測技術在實際電氣設備上的應用進行分析。該種形式的精度更加的高，是電氣信號數字化檢測未來發展的主要方向[5]。

3.2 虛擬信號應用

將虛擬信號應用到電氣信號數字化檢測中，是數字化檢測技術的重大突破。虛擬信號技術是指，以計算機網絡技術為依托，將虛擬軟件接入到系統運行中。該種形式能夠提升虛擬信號在電氣信號檢測中的準確度，并提供模擬環境。虛擬信號的發展，使電氣信號數字化檢測技術具備了可視化優勢，將電氣信號數字化檢測技術良好的應用到實際電氣設備中，不僅使得電氣設備的在信號檢測中的可靠性提升，還推動了數字化檢測的科技發展。此外，對數字化檢測技術進行信號處理，是電氣信號技術發展的關鍵之一，實現對數字化信號的控制，一方面能夠擺脫設備中其他信號的干擾，提升設備可用信號精確度。另一方面還能夠通過對特征設備信號的控制，對實際故障進行檢查。

4 結語

綜上所述，在本文中對電氣信號數字化檢測技術進行簡要概述，分析電氣信號檢測算法，分別從正弦信號模型檢測、離散頻譜分析以及小波分析等三方面進行分析。最后對電氣信號數字化檢測技術的應用進行展望，研究了人工智能數字化檢測技術以及虛擬信號應用。

參考文獻：

[1] 黃純.電氣信號數字化檢測技術及應用研究[D].湖南大學，2005.

[2] 楊濤銘.電氣信號數字化檢測技術的探討[J].中國新技術新產品，2012（17）：171.

[3] 魏彩香.電氣信號數字化檢測技術研究[J].科學決策，2008（12）：140.

[4] 王新磊.電氣信號數字化檢測技術的發展研究[A].《建筑科技與管理》組委會.2014年5月建筑科技與管理學術交流會論文集[C].《建筑科技與管理》組委會，2014：1.

[5] 連明昌.氦光泵磁力儀數字化檢測系統研制[D].吉林大學，2013.