本發(fā)明針對檢測、表征、以及診斷的系統(tǒng)與方法。更具體地，本發(fā)明針對用于電機中疲勞破裂和局部放電事件的檢測以及表征的系統(tǒng)與方法。
背景技術：
疲勞破裂和局部放電（pd）事件均是對于發(fā)電機系統(tǒng)的難題。所述現象是相關的，因為各自可以是另一個的貢獻因素。局部放電傾向于增加疲勞裂縫的數目，且在疲勞裂縫的數目中的增加傾向于增加局部放電的頻率。局部放電是沒有對兩個導體之間的間隔進行橋接的電絕緣系統(tǒng)的局域電介質擊穿。局部放電生成高頻率瞬時電流脈沖，所述電流脈沖持續(xù)在納秒一直到微秒的范圍中的時間段。局部放電常常在固體電介質內的空隙、裂縫（諸如疲勞裂縫）、或雜質內，或在導體-電介質接口處開始。局部放電也可沿不同絕緣材料之間的邊界發(fā)生。盡管疲勞破裂可由材料上的任何類型的循環(huán)應力（既包括機械的也包括電的應力）導致，但在發(fā)電機系統(tǒng)的上下文中，所述應力根本上是電的。累積的局部放電可引起疲勞破裂事件。
局部放電引起絕緣材料的累進退化，最后導致電擊穿。重復的pd事件引起絕緣材料的不可逆機械和化學退化。損壞是由以下所引起的：被高能量電子或離子所耗散的能量、來自放電的紫外光、侵襲空隙壁的臭氧、以及當在高壓力下化學擊穿過程釋放氣體時的破裂。有三種主要類型的局部放電：內部局部放電、表面局部放電、以及電暈局部放電。高電壓系統(tǒng)中內部pd的歷史最終觸發(fā)電樹化（electricaltreeing）。表面pd的歷史最終誘使絕緣跟蹤。然而，起源在高電壓連接中的電暈pd的歷史一般是無害的。
pd監(jiān)視和檢測涉及對系統(tǒng)的電介質狀況進行評估，該評估是通過對電信號的監(jiān)視以及對電弧放電、電場、材料、波的傳播和衰減、傳感器空間敏感性、頻率響應和校準、噪聲、以及數據解釋的分析。電弧是在兩個電極之間可見的等離子體放電，其是由空氣中電流電離的氣體所引起的。
局部放電的量級相關于發(fā)生的損壞性放電的程度，且因此相關于在絕緣上所遭受的損壞的量。脈沖重復速率指示在各種最大量級水平發(fā)生的放電的數量。
局部放電測量系統(tǒng)可包括超高頻率（uhf）傳感器、高頻率電流互感器（hfct）、超聲麥克風、瞬時地電壓（tev）傳感器或耦合電容器、用來評估寬范圍的信號頻率的相位分辨分析系統(tǒng)、或其的組合。uhf傳感器一般在300mhz-1.5ghz的范圍中檢測。hfct一般在500khz-50mhz的范圍中檢測。超聲麥克風一般在40khz附近的范圍中檢測。tev傳感器或耦合電容器一般在3mhz-100mhz的范圍中檢測。相位分辨分析系統(tǒng)將脈沖定時與交流電（ac）頻率進行比較。
局部放電的電檢測存在的顯著問題是檢測設備非常易受電磁噪聲的影響，這能夠導致對局部放電的假檢測（通常作為假陽性）。然而，在高電壓系統(tǒng)中，由局部放電引起的刺（spike）比較于系統(tǒng)電壓的幅度可以是非常小的，且可被錯失，從而導致假陰性。經常，經受測試的設備還需要被取下線，從高電壓源被通電、且然后被測試，這要求很多的時間和設備。常規(guī)pd測試系統(tǒng)不能夠檢測疲勞裂縫以及可檢測但無法定位pd事件。
聲發(fā)射（ae）是材料內的瞬時彈性波，通常是局域應力能量的快速釋放（諸如當材料經歷在它的結構中不可逆的改變時）的結果。疲勞破裂事件生成聲發(fā)射。
由于聲波一般在20khz一直到多于1mhz的頻率范圍中，聲檢測系統(tǒng)檢測聲發(fā)射。聲檢測系統(tǒng)可以是外部或內部系統(tǒng)。外部聲檢測系統(tǒng)采用被安裝到要被監(jiān)視的設備的外側的傳感器。另一方面，內部系統(tǒng)使用放置在要被監(jiān)視的設備的內側的傳感器來直接測量壓力波。
比起其它方法，聲檢測的重要優(yōu)勢是通過在多個位置使用傳感器，可得到定點（positioning）信息。該位點（position）信息可幫助標識ae的源的位置。聲檢測的另一個優(yōu)勢是它對電磁干擾或電磁噪聲的免疫。
技術實現要素：
在一實施例中，一種監(jiān)視系統(tǒng)的方法包括：將聲發(fā)射監(jiān)視系統(tǒng)與局部放電監(jiān)視系統(tǒng)進行同步，其中所述聲發(fā)射監(jiān)視系統(tǒng)包括多個聲發(fā)射傳感器，所述局部放電監(jiān)視系統(tǒng)包括多個局部放電傳感器；指引通過聲發(fā)射傳感器對來自組件的聲發(fā)射信號作為聲發(fā)射數據的收集，以及指引通過局部放電傳感器對電信號作為電數據的收集；以及通過所述聲發(fā)射數據和所述電數據的模式識別，將統(tǒng)計事件歸類為疲勞破裂事件或局部放電事件。
在另一個實施例中，一種監(jiān)視發(fā)電機系統(tǒng)的方法包括：指引通過所述發(fā)電機系統(tǒng)的組件上的多個第一傳感器對來自所述組件的聲發(fā)射信號的收集，并將之作為聲發(fā)射數據；以及通過所述聲發(fā)射數據的模式識別，將第一統(tǒng)計事件歸類為疲勞破裂事件。
在另一個實施例中，一種監(jiān)視系統(tǒng)包括：聲發(fā)射監(jiān)視系統(tǒng)，其包括多個聲發(fā)射傳感器；局部放電監(jiān)視系統(tǒng)，其包括多個局部放電傳感器，且所述局部放電監(jiān)視系統(tǒng)與所述聲發(fā)射監(jiān)視系統(tǒng)同步；以及計算機，其接收來自聲發(fā)射傳感器的聲發(fā)射數據以及來自局部放電傳感器的電數據。所述計算機配置成：通過所述聲發(fā)射數據的模式識別將第一統(tǒng)計事件歸類為疲勞破裂事件，并確定由所述疲勞破裂事件導致的第一損壞狀況以及第一位置；通過所述聲發(fā)射數據或所述電數據的模式識別，將第二統(tǒng)計事件歸類為局部放電事件；以及將所述聲發(fā)射數據和所述電數據進行融合（fuse）以用于所述第二統(tǒng)計事件，并確定由所述局部放電事件導致的第二損壞狀況以及第二位置。
本發(fā)明的其它特征和優(yōu)勢從結合附圖進行的以下更加詳細的描述將是顯而易見的，所述附圖作為示例示出了本發(fā)明的原理（principle）。
本公開由此提供以下技術方案：
技術方案1.一種監(jiān)視系統(tǒng)的方法，包括：
將聲發(fā)射監(jiān)視系統(tǒng)與局部放電監(jiān)視系統(tǒng)進行同步，所述聲發(fā)射監(jiān)視系統(tǒng)包括多個聲發(fā)射傳感器，所述局部放電監(jiān)視系統(tǒng)包括多個局部放電傳感器；
指引通過所述聲發(fā)射傳感器對來自組件的聲發(fā)射信號作為聲發(fā)射數據的收集，以及指引通過所述局部放電傳感器對電信號作為電數據的收集；以及
通過所述聲發(fā)射數據和所述電數據的模式識別，將統(tǒng)計事件歸類為疲勞破裂事件或局部放電事件。
技術方案2.如技術方案1所述的方法，其中所述統(tǒng)計事件包括所述局部放電事件，所述方法進一步包括將所述聲發(fā)射數據和電流數據進行融合以用于所述統(tǒng)計事件，并確定由所述局部放電事件導致的損壞狀況以及位置。
技術方案3.如技術方案1所述的方法，其中所述統(tǒng)計事件包括所述疲勞破裂事件，所述方法包括通過所述聲發(fā)射數據的模式識別，將所述統(tǒng)計事件歸類為所述疲勞破裂事件。
技術方案4.如技術方案3所述的方法，進一步包括從所述聲發(fā)射數據來確定所述疲勞破裂事件的損壞狀況以及位置。
技術方案5.如技術方案1所述的方法，其中所述系統(tǒng)包括發(fā)電機系統(tǒng)。
技術方案6.如技術方案1所述的方法，其中所述模式識別實時地發(fā)生。
技術方案7.如技術方案6所述的方法，進一步包括實現自適應機器學習來增強所述模式識別。
技術方案8.如技術方案1所述的方法，其中所述聲發(fā)射傳感器包括光纖聲發(fā)射傳感器。
技術方案9.一種監(jiān)視發(fā)電機系統(tǒng)的方法，包括：
指引通過所述發(fā)電機系統(tǒng)的組件上的多個第一傳感器對來自所述組件的聲發(fā)射信號作為聲發(fā)射數據的收集；以及
通過所述聲發(fā)射數據的模式識別，將第一統(tǒng)計事件歸類為疲勞破裂事件。
技術方案10.如技術方案9所述的方法，進一步包括確定由所述疲勞破裂事件導致的損壞狀況以及位置。
技術方案11.如技術方案9所述的方法，其中所述第一傳感器包括光纖聲發(fā)射傳感器。
技術方案12.如技術方案9所述的方法，進一步包括：
將所述第一傳感器與多個第二傳感器進行同步；
指引通過所述第二傳感器對電信號作為電數據的收集；以及
通過所述電數據的模式識別，確認所述疲勞破裂事件。
技術方案13.如技術方案9所述的方法，進一步包括指引通過所述第一傳感器對來自所述組件的電信號作為電數據的收集。
技術方案14.如技術方案13所述的方法，進一步包括通過所述聲發(fā)射數據和所述電數據的模式識別，將第二統(tǒng)計事件歸類為疲勞破裂事件或局部放電事件。
技術方案15.一種監(jiān)視系統(tǒng)，包括：
聲發(fā)射監(jiān)視系統(tǒng)，包括多個聲發(fā)射傳感器；
局部放電監(jiān)視系統(tǒng)，包括多個局部放電傳感器，且與所述聲發(fā)射監(jiān)視系統(tǒng)同步；以及
計算機，接收來自所述聲發(fā)射傳感器的聲發(fā)射數據和來自所述局部放電傳感器的電數據，其中所述計算機配置成：
通過所述聲發(fā)射數據的模式識別將第一統(tǒng)計事件歸類為疲勞破裂事件，并確定由所述疲勞破裂事件導致的第一損壞狀況以及第一位置；
通過所述聲發(fā)射數據或所述電數據的模式識別，將第二統(tǒng)計事件歸類為局部放電事件；以及
將所述聲發(fā)射數據和所述電數據進行融合以用于所述第二統(tǒng)計事件，并確定由所述局部放電事件導致的第二損壞狀況以及第二位置。
技術方案16.如技術方案15所述的監(jiān)視系統(tǒng)，其中所述聲發(fā)射傳感器從聲發(fā)射信號收集所述聲發(fā)射數據，且所述局部放電傳感器從來自發(fā)電機系統(tǒng)的組件的電信號收集所述電數據。
技術方案17.如技術方案15所述的監(jiān)視系統(tǒng)，其中所述計算機實時地接收來自所述聲發(fā)射傳感器的聲發(fā)射數據以及來自所述局部放電傳感器的電數據。
技術方案18.如技術方案15所述的監(jiān)視系統(tǒng)，其中所述局部放電傳感器從由超高頻率傳感器、高頻率電流互感器、瞬時地電壓傳感器、耦合電容器、以及其組合所組成的組中來選擇。
技術方案19.如技術方案15所述的監(jiān)視系統(tǒng)，其中所述聲發(fā)射傳感器包括光纖聲發(fā)射傳感器。
技術方案20.如技術方案15所述的監(jiān)視系統(tǒng)，其中所述計算機配置成實時進行所述模式識別。
附圖說明
圖1是本公開的一實施例中的監(jiān)視系統(tǒng)的示意圖。
圖2是本公開的一實施例中的監(jiān)視的方法的流程圖。
圖3是本公開的一實施例中的聲發(fā)射信號的繪圖。
圖4是本公開的一實施例中的對于疲勞破裂事件和局部放電事件的聲發(fā)射信號的繪圖。
圖5是圖4的聲發(fā)射信號的頻譜繪圖。
圖6是本公開的一實施例中的由局部放電傳感器測量的電信號的繪圖。
圖7是由聲發(fā)射傳感器測量的并與圖6的電信號同步的聲發(fā)射信號的繪圖。
在可能的任何地方，相同的引用編號在圖的各處將被用來表示相同的部件。
具體實施方式
提供的是用于監(jiān)視發(fā)電機系統(tǒng)并檢測和標識局部放電事件以及疲勞破裂事件的系統(tǒng)與方法。
本公開的實施例，例如同未能包括本文中所公開的特征中的一個或更多的概念比較起來，其提供了：局部放電事件和疲勞破裂事件二者的檢測，放電或疲勞破裂事件的位置的確定，對電磁噪聲降低的敏感性，在其中補救仍然可能的早期對發(fā)電機系統(tǒng)的故障的預測，從pd事件的數據融合，pd事件的增強測量和表征，將pd事件標識為內部、表面、或電暈pd事件，或其的組合。
參考圖1，監(jiān)視系統(tǒng)10包括聲發(fā)射監(jiān)視系統(tǒng)、局部放電監(jiān)視系統(tǒng)、以及計算機12。監(jiān)視系統(tǒng)10對發(fā)電機系統(tǒng)14進行監(jiān)視。ae監(jiān)視系統(tǒng)包括：聲發(fā)射傳感器16，其感知來自發(fā)電機系統(tǒng)14的聲發(fā)射信號；以及聲發(fā)射監(jiān)視單元18，其接收來自ae傳感器16的ae信號，并將聲發(fā)射數據傳送到計算機12。pd監(jiān)視系統(tǒng)包括：局部放電傳感器20，其感知來自發(fā)電機系統(tǒng)14的電信號；以及局部放電監(jiān)視單元22，其接收來自pd傳感器20的電信號，并將電數據傳送到計算機12。在本發(fā)明的精神內，任何類型的pd傳感器20可被用來檢測電信號。
盡管壓電ae傳感器可被使用，但ae傳感器16優(yōu)選是光纖ae傳感器。不帶有電傳導材料的光纖ae傳感器不受被監(jiān)視系統(tǒng)的高電壓的影響。光纖ae傳感器可被嵌入在其自身的絕緣材料中，而不引起任何電弧放電。此外，除了感知聲發(fā)射之外，光纖ae傳感器也可同時測量系統(tǒng)中的應變和溫度。
在一些實施例中，傳感器16、20是集成的pd/ae傳感器，其中傳感器16、20各自能夠既探測電信號又探測ae信號。在一些實施例中，所述集成的pd/ae傳感器16、20各自包括在一個封裝中集成ae感知和基于電的pd感知的換能器（transducer）。
在一些實施例中，所監(jiān)視的發(fā)電機系統(tǒng)是兩極、三相發(fā)電機系統(tǒng)，且傳感器位于所監(jiān)視的發(fā)電機系統(tǒng)的六個輸出（所述三相的每一個的兩極）上。在其它實施例中，發(fā)電機系統(tǒng)是四極、三相發(fā)電機系統(tǒng)，且傳感器位于所監(jiān)視的發(fā)電機系統(tǒng)的十二個輸出（所述三相的每一個的四極）上。
計算機12接收來自聲發(fā)射監(jiān)視系統(tǒng)的聲發(fā)射數據以及來自局部放電監(jiān)視系統(tǒng)的電數據。計算機12通過或軟件、硬件、用戶輸入、或其的組合來配置成：通過聲發(fā)射數據的模式識別將第一統(tǒng)計事件歸類為疲勞裂縫，并確定疲勞裂縫事件的第一損壞狀況以及第一位置；通過聲發(fā)射數據或電數據的模式識別，將第二統(tǒng)計事件歸類為局部放電；以及將聲發(fā)射數據和電數據進行融合以用于第二統(tǒng)計事件，并確定局部放電的第二損壞狀況以及第二位置。
參考圖1和圖2，監(jiān)視發(fā)電機系統(tǒng)14的方法包括將聲發(fā)射檢測系統(tǒng)的聲發(fā)射傳感器16定位在發(fā)電機系統(tǒng)14的組件上、以及將局部放電檢測系統(tǒng)的局部放電傳感器20定位在該組件上。在一些實施例中，該組件是銅/絕緣體組件。在一些實施例中，傳感器16、20位于如圖1中所示的較低引線（lead）連接環(huán)上。該方法還包括將聲發(fā)射檢測系統(tǒng)與局部放電檢測系統(tǒng)進行同步（步驟32）。在一些實施例中，時鐘30同步所述兩個系統(tǒng)（步驟32）。由于所檢測的事件發(fā)生在微秒的時間尺度上，故盡可能精確的同步是值得期望的。該方法還包括指引通過聲發(fā)射傳感器16對來自組件的聲發(fā)射信號作為聲發(fā)射數據的收集、以及指引通過局部放電傳感器20對來自組件的電信號作為電數據的收集。
聲發(fā)射檢測系統(tǒng)將聲發(fā)射信號記錄為聲發(fā)射數據（步驟34），與之同時，局部放電檢測系統(tǒng)將電信號記錄為電數據（步驟36）。平行地，聲特征從聲發(fā)射數據被抽?。ú襟E38），且電特征從電數據被抽取（步驟40）。平行地，聲模式識別將聲特征歸類為聲統(tǒng)計事件（步驟42），且電模式識別將電特征歸類為電統(tǒng)計事件（步驟44）。任何恰當的模式識別過程可在本發(fā)明的精神內被實現。聲統(tǒng)計事件和電統(tǒng)計事件作為交叉檢查被比較，以用于由所述分別的系統(tǒng)所進行的歸類的一致性、澄清、以及確認（步驟46）。與被歸類為疲勞破裂事件的聲統(tǒng)計事件相對應的任何聲發(fā)射數據可被分析來確定疲勞破裂事件的位置以及嚴重性（步驟48）。與被歸類為pd事件的聲發(fā)射事件相對應的任何聲發(fā)射數據被分析（步驟50），與被歸類為pd事件的電統(tǒng)計事件相對應的電數據被分析（步驟52），以及聲發(fā)射數據和電數據可被融合來進一步表征pd事件（步驟54）。在一些實施例中，pd事件被表征為內部、表面、或電暈pd事件。疲勞破裂事件結果以及pd事件結果然后被解釋，以估計發(fā)電機系統(tǒng)的損壞狀況（步驟56）。
在本文中使用時，聲發(fā)射指代在固體中聲（彈性）波的生成和傳播的現象，該現象在材料經歷其內部結構中的不可逆改變時發(fā)生。例如，裂縫形成或外部負載，諸如局部放電，可引起聲發(fā)射。
可從ae數據抽取的特征中的一些被示出在圖3中。特征抽取優(yōu)選地首先基于定義幅度閾值60，使得系統(tǒng)尋找大于那個幅度閾值60的峰。在尋找事件時，系統(tǒng)可尋找此類峰的群（cluster）。峰的持續(xù)期62是從當第一峰跨過閾值60時到直到最后峰落入閾值60之下的時間。對于圖3中的事件的持續(xù)期大約是34μs。上升時間64是從當第一峰跨過閾值60時到直到最大峰達到它的最大值的時間。對于圖3中的事件的上升時間大約是16μs。峰幅度66是最大峰的高度，且計數68是對于每次峰超過閾值60。五個此類計數68示出在圖3中。
在一些實施例中，該方法實時在原位對系統(tǒng)進行監(jiān)視。在一些實施例中，系統(tǒng)實時監(jiān)視發(fā)電機組件。在線局部放電測試可允許電設備的分析和趨勢化。與ac循環(huán)的360度相對的局部放電行為的檢驗允許標識局部放電的突出（prominent）根本原因，使得可實現恰當的修正動作。如圖7中示出的，pd事件總是發(fā)生在ac循環(huán)的第一和第三四分之一區(qū)期間的事實，幫助ae和pd系統(tǒng)在更好地歸類pd事件和ae事件中從彼此獲益。在線局部放電測試可在退化的累進相中檢測絕緣，從而帶有能夠在最終故障的很早之前對問題進行標識的趨勢。
在其它實施例中，該方法在系統(tǒng)處于可以是離線或關閉的時間期間或是在系統(tǒng)的生產期間，為了質量控制或調查的目的來對系統(tǒng)進行監(jiān)視。在一些實施例中，系統(tǒng)在正充電下測量過大的（exaggerated）負極性脈沖，且在負充電下測量過大的正極性脈沖。在一些實施例中，系統(tǒng)在工廠/停用（factory/outage）高電位（hipot）測試以及絕緣質量控制（qc）測試期間進行監(jiān)視。在本文中使用時，hipot測試指代一類電測試，用來校驗在電系統(tǒng)中電絕緣的狀況。在一些實施例中，hipot測試涉及應用高電壓并監(jiān)視因而發(fā)生的流經絕緣體的電流，以確定絕緣體是否足夠用來保護免于電擊。在一些實施例中，絕緣質量控制聲發(fā)射數據被收集。該數據可用來對hipot測試進行補充。在一些實施例中，方法在停用期間在保養(yǎng)中（in-service）被應用。在一些實施例中，質量控制聲發(fā)射數據對hipot測試進行補充。在一些實施例中，ae系統(tǒng)和/或pd系統(tǒng)在停用期間在保養(yǎng)中被應用。
在一些實施例中，發(fā)電機系統(tǒng)的pd監(jiān)視使用ae數據來被增強，以預測并阻止系統(tǒng)的潛在未來故障。在一些實施例中，ae系統(tǒng)將ae信號記錄為ae數據、抽取特征、并使用模式識別方法來歸類統(tǒng)計事件。在一些實施例中，pd系統(tǒng)收集并記錄電數據、抽取特征、并使用模式識別方法來歸類統(tǒng)計事件。在疲勞破裂事件的情況中，ae系統(tǒng)解釋ae數據，以確定由疲勞破裂事件引起的損壞狀況。在pd事件的情況中，ae系統(tǒng)和pd系統(tǒng)通過將ae數據和pd電數據進行融合，來合作解釋由pd事件引起的損壞狀況。在本發(fā)明的精神內，可使用任何恰當的數據融合方法。
在一些實施例中，ae系統(tǒng)和pd系統(tǒng)一起形成集成系統(tǒng)，以用于檢測疲勞破裂事件和局部放電事件。ae系統(tǒng)和pd系統(tǒng)的組合監(jiān)視給與了從pd事件的數據融合，這幫助pd系統(tǒng)和ae系統(tǒng)從彼此獲益并導致pd事件的增強測量和表征。在一些實施例中，在測量的pd強度中的快速下降充當被監(jiān)視系統(tǒng)的迫近故障的指示。
在一些實施例中，ae系統(tǒng)實時監(jiān)視發(fā)電機的一個或更多組件，以用于pd事件和疲勞破裂事件。在一些實施例中，ae系統(tǒng)數據增強pd測量系統(tǒng)。在一些實施例中，pd系統(tǒng)數據增強ae系統(tǒng)。在一些實施例中，從ae和/或pd系統(tǒng)數據的模式識別以及特征抽取提供了與pd和疲勞裂縫有關的事件歸類。在一些實施例中，自適應機器學習增強該集成監(jiān)視系統(tǒng)。在一些實施例中，質量控制聲發(fā)射數據被收集。
由于ae檢測對電噪聲不敏感，故它在檢測發(fā)電機系統(tǒng)中較小pd事件上比pd監(jiān)視系統(tǒng)更加有效。盡管pd監(jiān)視系統(tǒng)傾向于只在顯著損壞已經發(fā)生之后開啟檢測pd事件，但ae監(jiān)視系統(tǒng)能夠檢測pd事件且因此能夠在較早期監(jiān)視損壞，以能夠更加有效地阻止故障。
信號處理以及特征抽取可包括從所收集的數據抽取峰幅度66、頻率、超過閾值60的計數或擊中（hit）68、持續(xù)期62、以及上升時間64。在一些實施例中，數據融合以及自適應機器學習基于ae系統(tǒng)數據和pd系統(tǒng)數據來增強pd測量與表征。
在一些實施例中，由ae檢測系統(tǒng)所檢測的事件與由pd檢測系統(tǒng)所檢測的事件的比值作為時間的函數被確定和監(jiān)視。如果該比值保持相當穩(wěn)定，則可假設所檢測的事件是pd事件。然而，如果該比值隨時間一直增加，則預期是非pd事件的某事正在發(fā)生，這可指示一個或更多疲勞破裂事件的發(fā)生。
在一些實施例中，無論監(jiān)視系統(tǒng)是否是實時監(jiān)視或是在調查條件下進行監(jiān)視，監(jiān)視系統(tǒng)可包括決策協議以用于評估被監(jiān)視系統(tǒng)或組件是否是在可接受的狀況中、或是在不可接受的狀況中、或對于繼續(xù)的操作是安全的、或必須被關閉以用于維修或維護。
所述系統(tǒng)與方法可被應用到任何電系統(tǒng)，包括但不限制于高功率發(fā)電機系統(tǒng)、低功率發(fā)電機系統(tǒng)、電馬達、或互感器。
示例1
ae監(jiān)視系統(tǒng)和pd監(jiān)視系統(tǒng)在充當模型發(fā)電機系統(tǒng)的金屬條上組合地被測試。監(jiān)視系統(tǒng)包括換能器、放大器、以及示波器。特斯拉（tesla）線圈被用來產生到金屬條上的預定位置的電弧放電，以模擬pd事件。遵循astme976（“standardguidefordeterminingthereproducibilityofacousticemissionsensorresponse”）來對著（against）金屬條上的預定位置折斷鉛筆芯，以模擬疲勞破裂事件。2h、0.5-mm直徑鉛筆芯在芯折斷之前通過導向環(huán)延伸大約3mm。傳感器位于金屬條上的預定位置的兩側上，并收集ae監(jiān)視系統(tǒng)數據和pd監(jiān)視系統(tǒng)數據。
ae監(jiān)視系統(tǒng)能夠檢測來自ae事件和pd事件二者的信號，而pd監(jiān)視系統(tǒng)只能夠檢測來自pd事件的信號。由于pd和疲勞破裂事件發(fā)生在ae傳感器之間，故基于到達ae傳感器的信號的定時（“飛行的時間”）來計算事件的位置是可能的。從這些測試因而發(fā)生的ae數據中的一些被示出在圖4和圖5中。圖4和圖5基于相同的ae傳感器數據，其中在圖4中電壓作為時間的函數，以及在圖5中作為頻率的函數。來自裂縫事件的ae數據70在大約20到大約30khz的低頻率范圍中示出若干強峰。來自pd事件的ae數據72在大約60到大約120khz的較高頻率范圍中示出寬的弱的峰。
示例2
來自被同步且對相同樣本進行監(jiān)視的pd監(jiān)視系統(tǒng)與ae監(jiān)視系統(tǒng)的樣本數據示出了數據融合如何允許ae監(jiān)視系統(tǒng)從pd監(jiān)視系統(tǒng)獲益，且反之亦然。由局部放電傳感器測量的電信號80的繪圖在圖6中作為ac相位82的函數被示出。在圖7中，來自相同樣本的由ae傳感器所測量并與電信號同步的預期聲發(fā)射信號的人工繪圖被示出。來自ae傳感器的裂縫事件數據84被來自pd傳感器的任何關聯信號的缺失所證實，且來自pd傳感器的pd事件數據被來自ae傳感器的關聯ae信號86所證實并增強。
盡管本發(fā)明已參考一個或更多實施例被描述，但將被本領域中那些技術人員所理解的是，在不偏離本發(fā)明的范疇的情況下，各種改變可被做出且等同體可取代本發(fā)明的要素。另外，在不偏離本發(fā)明的本質范疇的情況下，許多修改可被做出，以使特定情形或材料適應本發(fā)明的教導。因此，本發(fā)明旨在不被限制于作為最佳方式公開的設想用于實行本發(fā)明的特定實施例，而是本發(fā)明旨在將包括落入隨附權利要求的范疇之內的所有實施例。另外，在詳細描述中被標識的所有數值應當被解釋為好像精確和近似值均明確地被標識。
部件列表
10監(jiān)視系統(tǒng)
12計算機
14發(fā)電機系統(tǒng)
16聲發(fā)射傳感器
18聲發(fā)射監(jiān)視單元
20局部放電傳感器
30時鐘
60閾值
62持續(xù)期
64上升時間
66幅度
68計數
70ae數據
80電信號
84裂縫事件數據
86ae信號