CN101266278A - 用于无源检测和定位线束缺陷的方法和*** - Google Patents
用于无源检测和定位线束缺陷的方法和*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及用于无源检测和定位线束缺陷的方法和***。一种用于检测电线(100)或线捆(200)中的缺陷的方法和***,包括一对环绕电线或电线束的传感器(150),用于监测由环绕电线的传感器产生的信号中的脉冲的数据采集设备(310),以及诊断引擎(320)。诊断引擎包括:分析模块(450),用来确定由数据采集设备捕捉的信号的特征;以及判定模块(470),用于确定脉冲是否表示电线中的缺陷和缺陷的位置。该***无源运行并能够被用于监测电线同时电线还在使用中且传送信号或电流,并且在不需要断开对要被监测电线的连接。
Description
本发明是在由国防部授权的合同号NO0421-05-D-0116下并且在得到政府支持的情况下做出的。政府对于本发明可以具有某些权利。
背景技术
在此所描述的***和技术大体上涉及布线***监测和诊断。更具体地说,它们涉及用于检测线束中的故障(如磨蚀(chafing))的局部放电监测。
线束(wiring harness)是捆扎在一起以简化其处理和走线的一组电线。虽然将电线捆扎成一组使得对它们进行集体处理的过程更加容易,但是也使得捆中的单独线的检查和修理更加困难。另外,因为电线被捆扎在一起,线束中的电线在震动或其它物理装载期间会遭受摩擦和磨蚀,这会引起电线变差,最终导致性能的降低。在诸如直升机的高震动环境中,该问题尤其明显。
监测捆扎的线束中的电线是人们所希望的,以此在故障发生时并且在故障变得严重到足以使电线传送的信号完全丢失之前检测出故障。已经使用了各种技术,包括外观检验、阻抗测试以及反射计(reflectometry)。然而,这些中的每一种都具有局限性。例如,在很多环境中,例如在飞机内,在不明显地分解电线束的情况下,很多电线都不能被进行外观检验。阻抗测试需要连接和断开电线,以便将它们附联(attach)到测试***。反射计是一种有效的技术,其涉及沿电线向下发送脉冲,然后当脉冲返回时研究它的反射的峰值和波形,但是通常很少能够在问题严重程度尚小时检测出进展中的问题。实际上,这样的技术不能有效地检测出磨蚀和磨损(fraying)。
由于现有监测技术的这些和其它局限性,所以一直就需要用于检测和定位电线缺陷(如磨蚀)的改进的***。
发明内容
根据在此所描述的技术的一个方面,提供了一种用于对电线缺陷进行无源监测的方法。该方法包括将第一传感器在第一位置附联到电线,以及将第二传感器在第二位置附联到电线。当在至少一个传感器中检测到脉冲时,数据段被从每个传感器捕捉,以使第一数据段被从第一传感器捕捉,第二数据段被从第二传感器捕捉。与该脉冲和所捕捉的数据相对应的时间标记也被捕捉。与该脉冲相关联的一组信号特征根据第一数据段、第二数据段和时间标记来计算。使用该与脉冲相关联的信号特征来确定缺陷判定,所述缺陷判定表明检测到的脉冲是否表示被监测的电线中的缺陷。与该脉冲和时间标记相关联的缺陷判定被存储在存储数据库中。
根据在此描述的***的另一方面,一种无源电线缺陷检测***包括一对传感器、数据采集设备以及诊断引擎。该对传感器中的每一个都被附联到要被监测的电线,其中每个传感器位于沿电线的长度方向上的不同位置处。数据采集设备被配置成从该对传感器的每一个传感器接收信号,并响应于在来自传感器中的一个的信号中检测到脉冲而记录来自每个传感器的数据段。诊断引擎被配置成从数据采集设备接收数据段,并输出缺陷判定,所述缺陷判定表明该脉冲是否对应于电线中的缺陷。
附图说明
当参考附图阅读下面的详细描述时,本发明的这些和其它特征、方面以及优势将变得更好理解,在所有附图中相同的附图标记表示相同的部分,其中:
图1示出示例性电线和传感器的局部横截面,所述电线和传感器例如可能被用在飞机布线***的一个实施例中;
图2图示出被用在电线捆上的传感器的实施例;
图3示意地图示出用于监测电线缺陷的示例性***的一个实施例;
图4图示出通过诊断引擎的数据流的一个实施例;
图5图示出通过分析模型的数据流的一个实施例;以及
图6图示出判定模型的操作的一个实施例。
具体实施方式
如上面所讨论的,当前还没有这样的***,所述***能够在不断开电线的连接或使高压信号通过它们的情况下检测和定位电线磨蚀。在此描述的方法和***可用于无源地监测线束中的电线,并检测单独电线中发生的故障,如磨蚀。因为该***无源地监测电线,因此能够避免单独电线的有源脉动(activepulsing)。这意味着能够在没有对电线所连接到的***运行造成干扰的情况下连续地执行监测。此外,该技术还能够被用于对沿电线长度方向上的故障的位置进行定位,从而兼顾到了更有目标性的修理和维护。
图1图示出单个示例性电线。电线100具有导电芯110,并且被一层绝缘体120包围。整个电线被包裹在护套130中。电线导电芯110传送电信号,绝缘体120和护套(sheath)130保护电线不受机械损伤,并防止它与其它导电材料(例如其他电线)直接接触,那将会干扰电线的运用。单独电线100可以被集合成电线捆以便更容易地处理。这将在下面更详细地讨论。
如图1中所示,电线100能够具有附联到它的传感器150,用于监测流过该电线的信号。在一个实施例中,传感器,也称作电流探测器(probe),是重量轻的、柔性的传感器,其能够监测电线100内的电流。该传感器由柔性基底制成,所述基底上布置有一个或多个导线170。探测器150的表面覆盖有管帽(cap)175,用于防止导线接触相邻的导电表面。
当被绕电线100环绕时,传感器150的导线170形成围绕电线100的环形(toroidal)线圈。一旦被附联到电线,这种布置就允许传感器150对所述电线的导电芯110中流动的电流做出响应。本质上,导线170和芯110形成电流互感器,其响应于由电线缺陷引起的放电而在导线中感应电流。在传感器中所感应的电流能够通过间接附联到导线170的负载(burden)电阻(未示出)来测量。
除如图1中示出的、使用单个传感器150的单个电线100的***之外,还可以使用这样的电流探测器来一次监测整捆电线,如图2中所示。通常,当多个电线100被捆扎在一起以便更容易地处理时,它们被这样布置以使捆200内的每个电线100彼此大概平行。因为单个捆中的电线通常在相同的位置之间走线,所以通常在电线捆的每个末端提供一个集合连接器210,以使得更容易地与***的其余部分的电线连接和断开。
当监测电线100的捆200时,可以使用独立的传感器150环绕捆内的每个电线。这提供了关于捆的每个电线内流动的电流的个体化信息。然而,还可以采用的方式是:单个传感器150能够被绕整捆电线的外部缠绕,如图2中所示。虽然这种布置考虑到由单个探测器150监测多个电线100,但是它没有考虑到直接区分开捆200内的独立电线100的信号。
除柔性缠绕之外,传感器能够被嵌入到电线末端的连接器210中,无论电线是否被捆扎。例如,传感器可以被嵌入到连接器210中,每个电线100都端接在该连接器中。可替换地,用于整捆200的电线100的单个传感器可以被嵌入到连接器210中。
在另一布置中,能够通过提供一对背对背的连接器(其中用于每个电线的传感器被嵌入在连接器体内)来创建内嵌式传感器250。这种内联(inline)传感器能够用于连接两捆电线,并提供对捆内电线的监测。关于传感器的其他细节和变化能够在2005年8月16日授权的、名称为“MONITORING SYSTEMAND METHOD FOR WIRING SYSTEMS”美国专利号6,930,610中找到,其被全部结合在此作为参考。
电线100中的电流会由于多种原因而变化,例如,围绕芯110的绝缘体120的劣化能够导致由在传感器150中感应的电流反射的电流的局部放电。因此,环绕式传感器150考虑到在不需要与电线中的中心导体进行任何物理接触的情况下对电线中的电流进行无源(passive)监测。局部放电(“PD”)是指电线100中的电流中的突变,所述突变可能在绝缘击穿期间或者当电流在电线和另一元件之间形成电弧时产生。
下面描述的***通过检查来自位于沿被监测的电线或电线捆的长度方向的不同位置的一对传感器的信息而操作。例如,该***可以对与沿同一电线的长度方向放置的两个传感器相关联的数据进行分析。如果电线捆被集体地监测(即,一个传感器被用于整个捆),那么该对传感器理想地都监测单独电线的相同集合。
该***可以监测和接收来自两个以上的多个传感器的数据。然而,对于在此描述的分析,通常在置于同一电线或同一电线捆上的成对传感器的基础上检查数据。
用于执行监测的示例性***在图3中示出。监测***300具有多个传感器,它们产生关于它们所监测的电线中的电流的实时数据。在该图中,这样的传感器包括一系列单独的柔性传感器150,所述传感器150被置于捆200内的每个电线100的同一位置。沿电线捆200的长度方向放置的内联传感器250对电线进行单独检测,内联传感器250被用作这对传感器的另一传感器。
如上所述,多种传感器类型(内联、嵌入、单独缠绕的等)可以沿单个电线的长度方向放置,并且传感器沿使用中的不同电线或电线捆放置。然而,被分析的数据总是将在同一电线或电线捆上的成对传感器的基础上进行处理。在图3中所示出的实施例中,与用于捆200中的每个电线100的两个传感器位置相关联的数据形成用于分析的合适的对。
每个传感器都与特定电线100或捆200相关联,更一般地,与由被监测的电线传送的一个或多个信号相关联。此外,当从某一参考点测量时,每个传感器都与沿电线或捆的长度方向的一个位置相关联。
传感器的输出被发送到用于记录的高速数据采集设备(Data AcquistionDevice DAQ)310。DAQ 310标注从每个传感器进入的信号,并且随着时间推移对位于每个位置的每个被监测的电线的信号进行监测。DAQ还可以对数据执行模拟到数字的转换。该信号数据被发送到诊断引擎320以用来处理和分析。引擎320分析每个传感器和位置的数据,以检测和定位被监测的电线内的故障。诊断引擎使用诊断算法和判定模型,以确定所接收的数据是否表明被监测的电线100中的一个或多个缺陷的存在。当被识别时,这样的缺陷和它们的关联数据可以被存储在数据库330或其它存储***中,并且被报告***340使用来提供信息给用户,例如飞行员或维护人员。
DAQ 310被配置成针对每个传感器监测进入的数据,并且当满足触发条件时,通过保存一组数据并将它转发到诊断引擎320而对某些条件进行响应。例如,可以这样选择触发条件以使无论何时在信号中观察到特定变化率,该信号都被选择以供捕捉。可替换地,触发能够被与高于(或低于)特定阈值的绝对电压电平相关。除这样的触发条件之外,DAQ还能够被配置成以特定频率对进入的信号进行采样。用于DAQ的操作和触发条件的组合在下面被称为“DAQ参数”。通常,当在被监测的电线中检测到脉冲时,DAQ参数被选择成使得DAQ捕捉并转发数据。这样的脉冲可以由(例如)电线所产生的火花、局部放电事件或电线上的噪声引发。
当DAQ检测到来自它的满足触发条件的传感器中的一个传感器的信号时,DAQ将针对该传感器和与该传感器成对的任何其他传感器捕捉多个顺序数据读数。通常,这将是被配置成在其它位置监测同一电线或电线捆的其它传感器。用于传感器产生触发信号的数据段以及用于与触发信号成对的传感器相关联的任何传感器的数据段与适当的时间标记一起被转发给诊断引擎以用于分析。
图4示出当触发事件已经发生时由诊断引擎320对传感器的成对数据段进行的处理。该对传感器中的每个传感器的信号数据400以及与被捕捉的信号数据400的时间相对应的时间标记410被从DAQ 310发送到诊断引擎320。除被捕捉的数据之外,诊断引擎320还获取DAQ参数420,所述DAQ参数420表征DAQ的操作规则以及数据正被分析的一对传感器150的位置之间的距离430。DAQ参数420以及传感器之间的距离430可以被存储在DAQ中,并且根据情况转发到诊断引擎320,或者可以通过查表或其它可以与引擎320相关联的存储器使得引擎320能够获得。示例性的DAQ参数可以包括用于DAQ的触发电平(例如,100毫伏)以及DAQ从每个传感器记录数据所采用的采样频率。
诊断引擎320包括用于评价进入的数据的两个模块:分析模块450,被用于确定与进入的信号数据400相关联的一组信号特征460;以及判定模块,使用信号特征460以及其它信息,例如DAQ参数和传感器之间的距离,来做出关于与传感器信号数据相关联的任何缺陷的性质和位置的判定。该缺陷判定480能够包括检测到的信号是否表示被监测的电线中的缺陷,这样的缺陷的位置,以及与该判定相关联的置信度的测量。
图5示出了分析模块450所采用的用以产生希望的信号特征460的各种模型。这些模型包括曲线拟和模型500、噪声模型510、快速傅里叶变换(FFT)模型520以及统计模型530。这些模块中的每个模型都包括一组可执行的代码,其被用来分析进入的数据,如信号数据400,并且所述模型在诊断引擎320中的执行产生一个或多个信号特征460,所述一个或多个信号特征460是由分析模块450为信号确定的。每个模型以及它的输出信号,将在下面更详细地讨论。
曲线拟和模型500被用来对进入的信号数据执行威布尔(Weibull)分析。这种分析产生对尺度和形状参数的一对最大似然估计,其能够被用来表征信号数据400的威布尔分布。形状和尺度参数是那种参数,即当使用下面的等式1时,产生符合所接收的信号数据的模型。这样的技术作为求对应于接收的数据的概率分布函数的近似的方式在现有技术中是已知的。
y=abxb-1e-axI(0,∞)(x) (等式1)
尺度(scale)参数是等式1中的“a”,形状参数是“b”。这种为该对信号中的每个的数据确定参数的分析被执行,为该对中的每个信号产生形状和尺度参数。这四个参数中的每个都作为被分析的信号数据400的特征460的一部分而被输出。
噪声模型510被用来产生能够被判定模块470使用以区分表示电线中的故障的数据信号和仅信号中的噪声的数据。为信号数据400计算振幅谱估计,然后信号的DC振幅被从信号数据中减去。然后,如在现有技术中已知的那样,为非DC信号计算主频率和它的振幅。诸如使用自相关函数的振幅谱之类的技术能够被用来改进信号数据的频率估计。主频率和它的振幅被作为分析的信号数据400的特征460而输出。
FFT模型520被用来对信号数据400执行离散傅立叶变换,以确定信号的分量频率。如在现有技术中已知的那样,可以通过使用信号数据和采样频率(DAQ参数420中的一个)并将它们供给快速傅立叶变换算法来计算傅立叶变换。十个最有效的分量频率被作为信号的特征而输出。
统计模型530是一组统计例程,其提取与数据信号400相关联的公共描述性统计。这样的参数在现有技术中是已知的,并且能够包括信号的最小值、信号的最大值、平均值、调和平均值、几何平均值、信号的均方根值、波峰因数、绝对偏差、标准偏差、倾斜、峰度、回归r-平方值以及信号的最大值的时间。这些计算结果中的每个结果都作为信号特征460的一部分被输出。
通过对信号数据400应用上述模型中的每一个,产生时间标记410和DAQ参数420、信号特征460。信号特征,如上所述,是一组在不需要再生信号的全部的情况下集体描述信号的参数。如下所描述的那样,信号特征将可以被用在判定模块470中,也可以被直接存储在存储数据库330中。除上面所应用的模型之外,分析模块还可以可选地执行信号的压缩,例如通过使用离散余弦变换进行压缩,以将信号数据本身与信号特征一起存储。
一旦分析模块450已经计算了信号特征460,所述特征被传给判定模块470以确定最终的缺陷判定480。如在图6中所示的那样,所述缺陷判定是通过使用信号特征460、DAQ参数420以及已知的产生信号数据400的一对传感器150之间的距离430来确定的。组成缺陷判定480的元素是:表明所述信号是否表示线路中的放电(指示电线中的缺陷)或线上噪声的标志;以及检测到的放电事件和缺陷的位置(如果所述信号被确定不是噪声的的话)。
图6示意地示出对传给判定模块470的数据执行的过程。如在步骤600中示出的那样,由噪声模型510确定的噪声频率被与由FFT模型520确定的四个最有效分量频率进行比较。如果噪声频率不在前四个最有效分量频率中的一个的1%内(步骤605),那么该信号被标记为噪声信号(步骤610),并输出缺陷判定480(步骤615)。
如果噪声频率在四个最有效分量频率中的一个的1%内(步骤605),那么就对来自两个传感器的信号作出该信号是否能够被当作可能的放电的确定。这基于两个值,威布尔形状参数(等式1中的“b”),以及噪声振幅与威布尔尺度参数的比(噪声幅值比威布尔尺度,或NOWS)。如果威布尔形状在一对预定的限值或界限(L1和L2)之间,并且NOWS在另外一对预定的界限(L3和L4)之间,那么来自该传感器的信号就被认为表示放电。所述界限是在如下所述的***设置期间用实验方法确定的。该分析是为与每个传感器相关联的数据而分别执行的。
在步骤620中,为两个传感器的信号计算噪声振幅与威布尔尺度的比率。如果对于两个信号,威布尔形状都在L1和L2之间,并且对于两个信号,NOWS都在L3和L4之间(步骤625),那么信号暂时被认为表示放电事件。按如下所描述的那样,计算放电位置(步骤630)。如果两个信号都不具有在预定界限以内的值,那么该信号被描述为噪声(步骤610)。
在步骤630中,为由信号数据400表示的放电事件确定估计的位置。该估计是基于峰值信号到达每个传感器150的时间,以及它们之间的已知距离。通过假定由放电事件产生的信号中的干扰以恒定的速率沿被监测的电线在两个方向上传播,直到它在每个传感器被检测到,从第一传感器到第二传感器的距离能够被估计。用来估计该距离的公式在等式2中示出,其中:d是从传感器1朝向传感器2到缺陷所在之处的距离;L是传感器之间的距离;v是沿电线的传播速率;t1是在传感器1信号最大的时间;t2是在传感器2信号最大的时间。
如果计算出的d值大于或等于零(步骤635),则信号在缺陷判定480中被标记为放电事件,并且该事件的位置被添加到缺陷判定(步骤640)。如果计算出的d值小于0,那么该信号就被标记为噪声(步骤610)。
如上面讨论的,界限L1、L2、L3和L4是通过在以下环境中运行***300的实验过程来确定的,在所述环境中缺陷的存在能够被独立地确认。在实验运行期间,为所有事件捕捉信号特征。然后NOWS和威布尔形状的界限值被计算,以在假阳性(false positives)和假阴性(false negatives)之间提供适当的平衡。
通过使用多种现有技术中已知的技术,可以计算上面讨论的各种模型。在一个实施例中,通过使用通用计算机上的编程的例程,可以运行这些模型。这些例程可以被直接编程,或者它们可以利用分析信息包,例如Matlab。在其它实施例中,合适的分析例程可以在固件或者专门构造的硬件中执行。在变化的实施例中,这些模型可以在位于配线被监测的设备的硬件上运行,或者在单独的诊断设备上运行,所述诊断设备能够从DAQ 310接收数据。以这种方式,诊断引擎320能够以硬件和软件的混合的形式实施中,视适合各种应用而定。
另外,将会理解的是,DAQ 310和诊断引擎320之间的数据通信,以及在诊断引擎的模块450、470内的数据通信,可以以多种方式进行。例如,数据可以由DAQ 310捕捉,然后被无线发送给诊断引擎320。然后诊断引擎320能够发送它的结果到存储数据库330,所述存储数据库330被物理连接到诊断引擎的硬件。报告(下面讨论的)可以被无线地发送到远离诊断引擎320本身的显示器。
再参考图3和4,缺陷判定480,与相关联的信号特征460一起,或者信号数据400本身的复制,能够被发送到存储数据库330。存储数据库提供一个位置,可以在稍后的时间点从该位置重获信息,以进一步检查被监测的电线的状态。使用被存储的数据的一种方式是通过报告***340,其能够提供哪些电线正在经历最多的放电事件从而正在经历最多磨蚀和磨损的摘要报告。这样的报告可以在预定的维护期间被完成,以查看电线的哪些部分最需要被更换。
除使用报告***在预定维护期间提供描述性报告外,报告***还可以被用来监测缺陷判定,其被实时添加到数据库以检测表明需要迫切关注的缺陷或磨损存在的模式(pattern)。通过跟踪在每个被监测的电线中发现的缺陷的位置和频率,报告***能够被用来向诸如飞行员或技工之类的人员警告需要迫切关注的区域。
在此描述的***和技术的实验测试已经证实:这样的无源监测***能够被用来监测传送电压变化的信号的电线中的缺陷。测试电压包括400Hz的115伏交流、28伏直流、5伏直流以及1伏直流。这样的能力,尤其是用于低压***,因监测的无源性质而更加有效。使用在此所描述的***和技术,电线能够在不需要周期地断开连接并且也不需要沿待测试的电线发送高压测试信号的情况下被监测。这两种行为都能够导致电线内的绝缘体的额外磨损,尤其当电线本身重量很轻时更是这样。
除了使用无源监测,所描述的***和技术也适用于实时机载使用,不像需要断开电线连接的监测***或者将外部负载对线束的应用。通过使用这样的重量轻、相对便宜的传感器,整个监测***能够在不影响车辆的用途的情况下被携带在车辆或需要监测的其它***上。
除了能够实时操作,保持一直连接考虑到监测***能够在其它安全***(例如电弧故障电路断路器)能够反应之前检测并定位故障。通过在故障之前检测这样的紧急缺陷和故障,整个装备的寿命能够被保持,***的可靠性和方便性能够被提高。在测试中,小到511微米的磨蚀产生被检测并且被***归类为缺陷的信号。
因此,上面描述的监测技术的各种实施例提供了一种提供对电线和线束中的紧急故障的实时检测的方式。这些技术和***还考虑到适用于移动平台(例如直升机或飞机)中的机载检测***。
当然,将会理解的是,根据任何特定实施例,不是所有上面描述的这样的目标或优势都可以被获得。因此,例如,本领域技术人员将认识到,在此描述的***和技术可以采用以下方式具体化或实施,即只获得或优化在此所讲授的一种优势或一组优势,而不必获得在此讲授或建议的其它目标或优势。
此外,技术人员将会认识到来自不同实施例的各种特征的可交换性。例如,关于一个实施例描述的实时报告能够适用于缺陷数据的存储,以供之后在预定维护期间使用。类似地,所描述的各种特征,以及每个特征的其它已知等同物,可以被本领域普通技术人员混合或匹配,以根据本公开的原理构建另外的***和技术。
虽然在此***已经在某些优选实施例和例子的上下文中被公开,但是本领域技术人员将会理解,本发明将具体公开的实施例扩展到其它可替换的实施例,和/或在此的***和技术的使用,以及其明显的修改和等同物。因此,所公开的本发明的范围不应被上面描述的特定公开的实施例限制,而只应该由下面的权利要求的清楚解释来确定。
元件列表
100 电线
110 导电芯
120 绝缘体
130 护套
150 传感器/电流探测器
160 基底
170 导线
175 管帽
200 电线捆
210 连接器
250 内联传感器
300 监测***
310 数据采集设备(DAQ)
320 诊断引擎
330 存储数据库
340 报告***
400 信号数据
410 时间标记
420 DAQ参数
430 传感器之间的距离
450 分析模块
460 信号特征
470 判定模块
480 缺陷判定
500 曲线拟合模型
510 噪声模型
520 FFT模型
530 统计模型
600 比较噪声频率与分量频率
605 噪声频率在前4个分量的1%内
610 将信号标记为噪声
615 输出缺陷判定
620 计算NOWS
625 NOWS和威布尔形状在界限内
630 计算位置
635 位置>=0
640 将信号标记为放电事件
Claims (10)
1.一种用于对电线缺陷进行无源监测的方法,所述方法包括:
把第一传感器在第一位置附联到电线;
把第二传感器在第二位置附联到电线;
捕捉来自第一传感器的第一数据段,来自第二传感器的第二数据段,以及在第一传感器和第二传感器中的至少一个中检测到脉冲之时的时间标记;
根据第一数据段、第二数据段和时间标记来计算与脉冲相关联的一组信号特征;
使用与脉冲相关联的信号特征来确定缺陷判定,所述缺陷判定表明检测到的脉冲是否表示被监测电线的缺陷;以及
在存储数据库中存储与脉冲和时间标记相关联的缺陷判定。
2.如权利要求1所述的方法,其中通过使用分析模块来执行计算步骤,所述分析模块包括:曲线拟合模型、噪声模型、FFT模型和统计模型,它们中的每个都被用来产生至少一个信号特征。
3.如权利要求2所述的方法,其中曲线拟合模型被用于为第一数据段和第二数据段中的每一个计算威布尔尺度和威布尔形状,噪声模型被用于为第一数据段和第二数据段中的每一个计算噪声频率和噪声振幅,FFT模型被用于计算在第一数据段和第二数据段的每一个中发现的多个分量频率,统计模型被用于为第一数据段和第二数据段中的每一个计算峰值信号的时间。
4.如权利要求3所述的方法,其中确定步骤包括:比较噪声频率和每个数据段的最有效分量频率,计算噪声振幅与每个数据段的威布尔尺度的比率,比较所述比率与第一组预定界限,比较威布尔形状与第二组预定界限,以及计算与检测到的脉冲相关联的位置。
5.如权利要求1所述的方法,其中第一传感器和第二传感器中的每一个都包括:柔性基底和置于所述基底上的导线,使得当传感器被环绕电线时,通过电线中电流的波动在导线中感应电流。
6.一种无源电线缺陷检测***,包括:
一对传感器,每一个传感器都被沿电线长度方向在不同位置处附联到被监测的电线;
数据采集设备,被配置成从该对传感器中的每一个接收信号,并响应于在来自传感器中的一个的信号中检测到脉冲而记录来自每个传感器的数据段;
诊断引擎,被配置成从数据采集设备接收数据段,并输出缺陷判定,所述缺陷判定表明脉冲是否对应于电线中的缺陷。
7.如权利要求6所述的***,其中每个传感器都包括柔性基底和置于所述基底上的导线,使得当传感器被环绕电线时,通过电线中电流的波动在导线中感应电流。
8.如权利要求6所述的***,其中诊断引擎包括分析模块和判定模块,所述分析模块被配置成计算一组信号特征,所述判定模块被配置成生成缺陷判定。
9.如权利要求8所述的***,其中与每个数据段相关联的一组信号特征包括:威布尔尺度、威布尔形状、噪声频率、噪声振幅、多个分量频率,以及所接收的每个数据段的峰值的时间。
10.如权利要求9所述的***,其中判定模块被配置成比较噪声频率和每个数据段的最有效分量频率,计算噪声振幅与每个数据段的威布尔尺度的比率,比较所述比率与第一组预定界限,比较威布尔形状与第二组预定界限,并计算与检测的脉冲相关联的位置。
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