IT202000004303A1

IT202000004303A1 - Circuito per rilevare scariche parziali, dispositivo, sistema e procedimento corrispondenti

Info

Publication number: IT202000004303A1
Application number: IT102020000004303A
Authority: IT
Inventors: Matteo D'aria; Roberto Sannino
Original assignee: St Microelectronics Srl
Priority date: 2020-03-02
Filing date: 2020-03-02
Publication date: 2021-09-02

Description

DESCRIZIONE dell?invenzione industriale intitolata:

"Circuito per rilevare scariche parziali, dispositivo, sistema e procedimento corrispondenti"

TESTO DELLA DESCRIZIONE

Campo tecnico

La descrizione si riferisce al rilevamento di scariche (elettriche) parziali.

Una o pi? forme di attuazione possono essere applicate al rilevamento, all'identificazione e alla classificazione di scariche parziali in un?ampia variet? di componenti e dispositivi elettrici.

Sfondo tecnologico

La scarica parziale ? un fenomeno elettrico tale da dare origine a una scarica elettrica localizzata in grado di superare solo parzialmente l'isolamento fra conduttori e che pu? o non pu? verificarsi in adiacenza di un conduttore. Una tale definizione ? accettata in modo convenzionale nella tecnica, come testimoniato, per esempio, dallo standard della Commissione Elettrotecnica Internazionale IEC-60270.

Una scarica parziale si pu? verificare, per esempio, per effetto di una cavit?, impurit? o difetto nell?isolamento di un cavo ad alta tensione che pu? essere modellato come un condensatore.

Quando una tensione (per esempio una tensione in alternata o AC da 50Hz-60Hz) ? applicata a un tale condensatore, attraverso il condensatore si genera un campo elettrico. Quando si raggiunge un certo valore del campo elettrico, il dielettrico nel condensatore diventa conduttivo dando origine a una scarica (elettrica). Alla tensione che genera la scarica si fa correntemente riferimento come "tensione di rottura".

Si possono identificare vari tipi di scarica parziale quali:

effetto corona: scarica verso l?aria

elettrodo flottante: da metallo-a-metallo

scarica di particelle: particelle conduttive contaminano un mezzo di isolamento

vuoti: per esempio, spazi nell?isolamento solido o bolle di gas nell?olio

scarica superficiale: per esempio, sulla superficie esterna di isolatori/boccole.

Le scariche parziali sono rilevate e misurate in modo convenzionale analizzando segnali elettrici legati alla formazione di valanghe di elettroni. Ciascun singolo evento di scarica parziale (PD) si pu? di conseguenza associare a un impulso di corrente molto veloce (nel campo dei nanosecondi) prodotto dalla carica elettrica in movimento.

Certe tecniche convenzionali possono comportare di analizzare impulsi di scarica parziale "con risoluzione di fase": vale a dire gli eventi di scarica parziale sono analizzati insieme alla fase del segnale di ingresso in alternata che conduce a tali eventi di scarica parziale. Si pu? successivamente produrre un grafico cumulativo in cui la distribuzione della scarica parziale pu? essere analizzata in funzione della fase del segnale di ingresso (tensione). In tal modo si possono distinguere gli eventi di scarica parziale "interna" che si verificano all?interno di un certo mezzo, per esempio, da scariche parziali superficiali o a effetto corona.

Le scariche parziali sono considerate eventi negativi in vari contesti di utilizzo.

Per esempio, in trasformatori di potenza (per esempio, in reti di distribuzione di energia elettrica) la scarica parziale pu? essere ricondotta a invecchiamento, umidit? e altri fattori che conducono a una riduzione dell?isolamento elettrico in cavi ad alta tensione dei trasformatori tale da dare origine a correnti di perdita. Questi problemi possono diventare sempre pi? critici nel tempo con l'eventuale verificarsi di rotture del connettore e danno ai trasformatori.

La capacit? di identificare scariche parziali allo scopo di sviluppare schemi di manutenzione predittivi prima che possano verificarsi danni significativi ? di conseguenza un obiettivo da perseguire: a tale riguardo si apprezzer? che i trasformatori elettrici e/o le reti di distribuzione di energia sono solo un esempio di uno dei (molti) settori in cui la capacit? di rilevare fenomeni di scarica parziale pu? rappresentare una risorsa.

Gli eventi di scarica parziale sono altrimenti noti generare onde acustiche nel campo delle frequenze udibili e anche nel campo degli ultrasuoni. Per facilitare il rilevamento della scarica parziale in apparecchiature elettriche sono stati di conseguenza proposti rilevatori di scarica parziale acustici portatili come alternativa alle apparecchiature di laboratorio configurate per implementare procedure abbastanza complesse (l?analisi degli impulsi di scarica parziale con "risoluzione di fase" ? esemplificativa di queste): le apparecchiature di laboratorio dimostrano una scarsa scalabilit? e sono poco adatte per l?utilizzo "sul campo". I rilevatori portatili demodulano nel campo dell'udibile segnali sonori rilevati da un trasduttore. Un operatore addestrato che ascolta il segnale audio risultante pu? essere in grado di identificare e eventualmente classificare il segnale audio risultante come indicativo di una situazione critica.

Una tale apparecchiatura di rilevamento acustico portatile pu? essere affetta da un grado abbastanza elevato di imprecisione. Inoltre, i risultati cos? forniti possono dipendere notevolmente dall?esperienza dell?operatore.

Scopo e sintesi

Uno scopo di una o pi? forme di attuazione ? contribuire a migliorare il rilevamento (e anche l?identificazione/classificazione) di scarica parziale con l?obiettivo di facilitare, per esempio, la manutenzione predittiva in sistemi distribuiti quali, per esempio, reti di distribuzione di energia e apparecchiature di potenza.

Secondo una o pi? forme di attuazione, un tale scopo pu? essere conseguito per mezzo di un circuito avente le caratteristiche esposte nelle rivendicazioni che seguono.

Una o pi? forme di attuazione si possono riferire ad un corrispondente dispositivo. Un?apparecchiatura o componente elettrico (per esempio, un trasformatore e/o un cavo in una rete di distribuzione di energia) possono essere esempi di un tale dispositivo.

Una o pi? forme di attuazione si possono riferire ad un corrispondente sistema. Una rete di distribuzione di energia che supporta uno schema di manutenzione predittivo basandosi sul rilevamento/classificazione di scarica parziale pu? essere esemplificativa di un tale sistema.

Una o pi? forme di attuazione si possono riferire ad un corrispondente procedimento.

Le rivendicazioni sono una parte integrante dell?insegnamento tecnico relativo alle forme di attuazione come qui fornito.

Una o pi? forme di attuazione si prestano ad essere implementate come:

una soluzione autonoma,

parte di una rete di sensori distribuita, e/o

parte di sistemi con sensori multipli eterogenei (per esempio, in un contesto IoT) comprendenti eventualmente altri sensori quali sensori di luce, gas, inerziali, ambientali e cos? via.

Una o pi? forme di attuazione possono fornire l?identificazione e classificazione (automatiche) di scarica parziale basandosi sul rilevamento e analisi di un segnale a ultrasuoni.

Una o pi? forme di attuazione possono comportare l?utilizzo di microfoni MEMS (Sistemi Microelettromeccanici).

Una o pi? forme di attuazione possono basarsi su un?elaborazione di segnali digitali tale da coinvolgere eventualmente classificatori basati su un approccio di apprendimento automatico.

Una o pi? forme di attuazione possono fornire (per esempio, facendo ricorso a una schiera di microfoni) la localizzazione di un punto (all?interno di un dispositivo o all?interno di una rete) in cui si verifica una scarica parziale.

Una o pi? forme di attuazione possono offrire uno o pi? dei seguenti vantaggi:

aumentata scalabilit?;

ridotta potenza;

ridotta dipendenza da una certa larghezza di banda di segnale;

maggiore intelligenza di nodo;

maggiore riservatezza e sicurezza;

maggiore risparmio di energia;

maggiore disponibilit? di dati significativi (valore dei dati).

Una o pi? forme di attuazione facilitano il rilevamento di scarica parziale in un?apparecchiatura elettrica, la manutenzione predittiva, il monitoraggio e il rilevamento in remoto di guasti.

Una o pi? forme di attuazione possono fornire il rilevamento di scarica parziale ad un costo inferiore e con un?efficacia superiore rispetto agli approcci convenzionali discussi in precedenza.

Una o pi? forme di attuazione possono anche facilitare una messa in campo pi? agevole in dispositivi di piccole dimensioni facili da integrare in infrastrutture/sistemi esistenti con funzionamento eventualmente alimentato tramite batterie e/o raccoglitori di energia.

Una o pi? forme di attuazione possono peraltro sfruttare la tecnologia MEMS (Sistemi Microelettromeccanici) convenzionale utilizzando microfoni MEMS disponibili oltre il campo acustico.

Breve descrizione delle figure

Una o pi? forme di attuazione saranno ora descritte, a puro titolo di esempio, facendo riferimento alle figure annesse, in cui:

la Figura 1 ? uno schema a blocchi funzionale esemplificativo di un possibile contesto di utilizzo di forme di attuazione,

le Figure 2A a 2C sono esemplificative di fenomeni fisici alla base del funzionamento di forme di attuazione, la Figura 3 ? uno schema a blocchi esemplificativo di una possibile struttura di forme di attuazione,

la Figura 4 ? esemplificativa di una possibile implementazione di uno dei blocchi in Figura 3,

la Figura 5 ? uno schema a blocchi che fornisce dettagli di una possibile implementazione come esemplificata in Figura 4,

le Figure 6A a 6D sono diagrammi temporali esemplificativi di un possibile comportamento di segnali che si possono generare in forme di attuazione,

la Figura 7 ? uno schema a blocchi che fornisce dettagli di una possibile variante dell?implementazione come esemplificata in Figura 4,

le Figure 8A a 8C sono diagrammi temporali esemplificativi di un possibile comportamento di segnali che si possono generare in forme di attuazione,

le Figure 9A a 9C sono diagrammi temporali esemplificativi di un possibile comportamento di segnali che si possono generare in forme di attuazione,

le Figure 10A a 10C sono diagrammi temporali esemplificativi di un possibile comportamento di segnali che si possono generare in forme di attuazione, e

le Figure 11A a 11C sono diagrammi temporali esemplificativi di un possibile comportamento di segnali che si possono generare in forme di attuazione.

Si apprezzer? che diagrammi come quelli che appaiono nelle Figure 6A-6D, 8A-8C, 9A-9C, 10A-10C e 11A-11C sono puramente esemplificativi e non devono essere interpretati, anche indirettamente, in un senso limitativo delle forme di attuazione.

Descrizione dettagliata di forme di attuazione illustrative

Nella seguente descrizione sono forniti vari dettagli specifici per fornire una comprensione esauriente di varie forme di attuazione esemplificative della presente descrizione. Le forme di attuazione si possono mettere in pratica senza uno o vari dettagli specifici, o con altri procedimenti, componenti, materiali, ecc. In altri esempi, strutture, materiali, o operazioni ben noti non sono mostrati o descritti nel dettaglio al fine di rendere poco chiari i vari aspetti delle forme di attuazione. Il riferimento per tutta questa descrizione ad "una forma di attuazione"significa che una particolare caratteristica, struttura, o peculiarit? descritta in abbinamento alla forma di attuazione ? compresa in almeno una forma di attuazione. Di conseguenza, le possibili apparizioni della frase "in una forma di attuazione" in vari luoghi di tutta questa descrizione non fanno necessariamente tutti riferimento alla stessa forma di attuazione. Inoltre, particolari caratteristiche, strutture, o peculiarit? si possono combinare in qualsiasi maniera appropriata in una o pi? forme di attuazione.

Le intestazioni/riferimenti qui forniti sono solo per comodit?, e quindi non interpretano la portata di protezione o l?ambito delle forme di attuazione.

Una o pi? forme di attuazione possono prevedere l?identificazione (automatica), e anche eventualmente la classificazione e localizzazione, di scarica parziale basandosi sul rilevamento di un segnale ultrasonico.

Secondo la definizione (standard) richiamata nella porzione introduttiva di questa descrizione, una "scarica parziale" ? una scarica elettrica localizzata in grado di superare solo parzialmente l'isolamento fra conduttori e che pu? o non pu? verificarsi in adiacenza di un conduttore.

Inoltre, come qui utilizzate, denominazioni quali "ultrasuoni", "ultrasonici" e simili si applicano a segnali audio nel campo delle frequenze non udibili. Se non diversamente indicato, si far? riferimento a una frequenza tra circa 20kHz e circa 80kHz come esemplificativa di frequenze non udibili.

A titolo di esempio, in varie forme di attuazione si possono utilizzare microfoni piezoelettrici o capacitivi.

Per esempio, microfoni MEMS in grado di rilevare segnali acustici a ultrasuoni in una larghezza di banda "stretta" di circa 40kHz sono esemplificativi di microfoni in grado di catturare segnali a ultrasuoni/ultrasonici come qui considerati.

La Figura 1 ? esemplificativa in generale del possibile utilizzo di una o pi? forme di attuazione in una rete a intelligenza artificiale (AI) distribuita comprendente una pluralit? di dispositivi D in cui si possono verificare eventi di scarica parziale. Si prevede che questi eventi siano rilevati/classificati e eventualmente localizzati con i dati risultanti resi disponibili (per esempio, tramite una o pi? strutture di gateway GW) ad una struttura di elaborazione C. Questa struttura C pu?, per esempio, essere basata su cloud, e essere configurata per utilizzare questi risultati e l?esito della relativa elaborazione (indicata nel complesso con R) per un insieme di "azioni" (indicate in generale come A in Figura 1) da eseguire sui dispositivi D.

A puro titolo di esempio, i dispositivi D possono comprendere trasformatori in una rete di distribuzione di energia ove, per via dell?invecchiamento/umidit? e altri fattori, l?isolamento elettrico che protegge in essi il cablaggio ad alta tensione pu? gradualmente deteriorarsi, in modo da dare origine a correnti di perdita.

Si ? verificato che il rilevamento di scarica parziale facilita un riconoscimento anticipato di tali fenomeni prima che questi possano condurre a danni apprezzabili.

In una o pi? forme di attuazione, l?identificazione e classificazione (preliminare) di scariche parziali tramite il rilevamento e l'analisi di segnali a ultrasuoni (per esempio utilizzando microfoni MEMS) pi? la relativa elaborazione di segnali digitali nonch?, eventualmente, classificatori basati su un apprendimento automatico possono facilitare l?azione di manutenzione "predittiva", evitando di conseguenza danni rilevanti a un tale sistema/rete.

Si apprezzer? peraltro che la disposizione o layout generale esemplificata in Figura 1 ? solo un esempio di una variet? di approcci suscettibili eventualmente di basarsi su una attivit? di elaborazione diversa e/o con tale attivit? di elaborazione eventualmente condotta in posizioni diverse.

Per esempio, i dati rilevati nei dispositivi D possono essere inviati da sensori associati ai dispositivi (come discusso nel seguito) sotto forma di dati caricati (per esempio, tramite un gateway GW) su una struttura di elaborazione C (un motore di elaborazione, eventualmente basato su cloud) per fornire i risultati R.

Questi dati possono essere forniti sotto forma di dati "grezzi" o sotto forma di dati che, come discusso nel seguito, possono essere almeno parzialmente elaborati nei dispositivi D.

Rispetto a un?architettura di elaborazione distribuita come esemplificata sostanzialmente in Figura 1, una disposizione che prevede la fornitura di dati grezzi dai dispositivi D pu? risentire di una maggior quantit? di dati trasferita alla struttura di elaborazione C (con una corrispondente maggiore velocit? di trasmissione dei dati o data rate e una maggiore potenza consumata per la trasmissione).

Un?architettura di elaborazione distribuita come esemplificata sostanzialmente in Figura 1 pu? dimostrare un consumo di potenza ridotto a livello dei dispositivi D e una ridotta quantit? di dati inviati dai dispositivi D verso la struttura di elaborazione C. La struttura di elaborazione C pu? anche beneficiare di un carico di calcolo ridotto grazie a una certa quantit? di elaborazione dei dati gi? condotta a livello dei dispositivi D.

Come discusso, i trasformatori e/o altri componenti in una rete di distribuzione di energia sono semplici esempi di dispositivi D che possono beneficiare di una o pi? forme di attuazione.

Vari tipi di macchinari e apparecchiature industriali cos? come sistemi IoT (per esempio, sistemi di "domotica") possono analogamente beneficiare di una o pi? forme di attuazione. Questo pu? essere il caso, per esempio, l? dove i sensori di scarica parziale come qui discussi possono, per esempio, essere integrati con altri sensori quali sensori di luce, gas, inerziali, ambientali e cos? via in un contesto IoT.

Un?architettura come esemplificata in Figura 1, con elaborazione di rilevamento locale e analisi localizzate a livello dei dispositivi D, pu? beneficiare di una maggiore riservatezza dei dati e facilitare anche nel contempo la raccolta di dati o "macro" decisioni di integrazione di eventi, riservatezza di dati, permesse dall?analisi locale a livello del gateway GW.

Le azioni A possono comprendere decisioni a livello di apparecchiatura quali, per esempio, decisioni su aree di fabbricazione in impianti di produzione automatizzati.

Le forme di attuazione come qui esemplificate affrontano principalmente questioni relative alla raccolta di segnali risultanti da eventi di scarica parziale e non pongono un'enfasi particolare sull?elaborazione di alto livello di questi segnali e/o sulle azioni che si possono intraprendere come risultato di tale elaborazione. In effetti, le forme di attuazione come qui esemplificate possono offrire il vantaggio di essere ampiamente "trasparenti" rispetto a tale elaborazione e/o tali azioni, che possono essere svolte in qualsiasi maniera nota agli esperti del settore.

Le Figure 2A a 2C sono esemplificative di tipi diversi di fenomeni di scarica parziale (effetto corona - Figura 2A; scarica superficiale - Figura 2B; scarica "interna" -Figura 2C) e del modo in cui questi possono dare origine a impulsi elettrici PD generati aventi caratteristiche diverse (ampiezza, posizione, periodicit?, e cos? via).

A titolo di esempio, le Figure 2A a 2C sono esemplificative della possibile relazione di "fase" di impulsi elettrici PD di scarica parziale rispetto a un segnale di tensione in alternata AC sinusoidale o quasi sinusoidale alla base della scarica parziale in un certo mezzo. A titolo di esempio, il segnale AC pu? essere una tensione di "rete" sinusoidale o quasi sinusoidale a 50Hz-60Hz da una rete di alimentazione di energia applicata ad un cavo di tipo convenzionale.

Un tale segnale sinusoidale o quasi sinusoidale a 50Hz-60Hz ? puramente a titolo di esempio: come ulteriore esempio, si possono considerare segnali diversi quali segnali di tensione a 100Hz.

Una o pi? forme di attuazione possono basarsi sul fatto di notare che la temporizzazione (inclusa la periodicit?) di effetti di scarica parziale come quelli indicati con PD nelle Figure 2A a 2C pu? essere funzione della natura dello specifico effetto di scarica alla base degli stessi.

Per esempio:

come esemplificato in Figura 2A, la scarica parziale ad effetto corona pu? dare origine a un singolo "burst" di impulsi PD su un periodo del segnale AC,

come esemplificato in Figure 2B e 2C, i fenomeni di scarica superficiale o di scarica "interna" possono dare origine a due burst di impulsi PD su un periodo del segnale AC.

In questi ultimi due casi, i burst di impulsi PD possono presentare una diversa relazione di "fase" o "spaziale" rispetto al segnale AC:

nel caso di un fenomeno di scarica superficiale come esemplificato in Figura 2B, gli impulsi PD possono in qualche modo "seguire" i punti di zero del segnale AC,

al contrario, nel caso di un fenomeno di scarica interna come esemplificato in Figura 2C, si pu? verificare che gli impulsi PD in qualche modo "precedono" tali punti di zero.

Si osserva peraltro che impulsi come quelli indicati con PD nelle Figure 2A a 2C possono presentare spettri di frequenza che variano eventualmente da 20kHz a 1MHz.

Come esemplificato in Figura 3, in un dispositivo D dove si possono verificare fenomeni di scarica parziale si possono disporre uno o pi? microfoni M1, M2, M3, ..., Mn.

I microfoni M1, M2, M3, ..., Mn possono essere di un tipo convenzionale noto agli esperti del settore.

Per esempio, microfoni MEMS come quelli disponibili in commercio come MP23ABS1 presso societ? del gruppo STMicroelectronics (si veda, per esempio st.com) sono esemplificativi di microfoni che in forme di attuazione come qui esemplificato possono essere accoppiati in modo vantaggioso a un dispositivo D per catturare segnali a ultrasuoni/ultrasonici risultanti da fenomeni di scarica parziale.

Tali microfoni si possono accoppiare a (o comprendono gi?) interfacce IC comprendenti rispettivi convertitori analogico/digitali ADC1 a ADCn per fornire a un?unit? di elaborazione 10 rispettivi segnali digitali.

Microfoni quali M1, ..., Mn sono suscettibili di generare segnali microfonici corrispondenti a segnali sonori nello spettro degli ultrasuoni (per esempio, 20kHz a 80kHz: a titolo di esempio non limitativo si possono considerare valori di circa 40kHz) generati come risultato di eventi di scarica parziale PD che si verificano in un dispositivo D.

Sul lato sinistro di Figura 3, come esempio di un dispositivo D cui si possono applicare forme di attuazione, ? illustrato un trasformatore di una rete di distribuzione di energia comprendente cavi ad alta tensione dove si possono verificare eventi di scarica parziale come risultato di un segnale in alternata AC (sinusoidale o quasi sinusoidale, 50Hz o 60Hz) ad esso applicato.

Come ripetutamente discusso, il dispositivo D (che pu? essere un elemento distinto rispetto alle forme di attuazione) pu? essere di fatto qualsiasi circuito, componente, apparecchiatura, ecc. dove si possono verificare fenomeni di scarica parziale.

Per semplicit?, in tutto il resto di questa descrizione dettagliata di forme di attuazione illustrative, verranno discussi il rilevamento e la classificazione di eventi di scarica parziale con l'impiego di un singolo microfono. La previsione di una molteplicit? di microfoni M1, ..., Mn ? peraltro esemplificativa della possibilit? di disporre questi microfoni in locazioni diverse. In tal modo, in una o pi? forme di attuazione, oltre al verificarsi (rilevamento) e all?identificazione (classificazione) di eventi di scarica parziale, pu? avere luogo anche la localizzazione di questi eventi (vale a dire la determinazione della posizione nella quale si ? verificato l?evento).

La localizzazione di eventi di scarica parziale pu? avere luogo facendo ricorso a varie tecniche note agli esperti del settore, per esempio sulla base dei ritardi relativi di segnali ricevuti da microfoni diversi o, in forme di attuazione pi? sofisticate, facendo ricorso a cosiddette tecniche di "phased array".

Come esemplificato in Figura 3 e gi? discusso in relazione alla Figura 1, l?unit? di elaborazione 10 ? configurata (in qualsiasi modo convenzionale noto agli esperti del settore: per esempio, tramite tecniche di comunicazione su linea elettrica, nel caso di reti elettriche di distribuzione di energia) per inoltrare i risultati dell'elaborazione svolta in corrispondenza dell?unit? di elaborazione 10 verso un?infrastruttura di elaborazione di livello superiore C. Questa pu? a sua volta essere configurata per eseguire varie funzioni come per esempio un?azione di manutenzione predittiva come esemplificato dai blocchi R e A in Figura 1.

Ci? pu? avvenire, per esempio, tramite un gateway GW verso un?infrastruttura di elaborazione basata su cloud C. Si ? gi? fatto notare che le forme di attuazione come qui esemplificate sono principalmente legate alla raccolta di segnali risultanti da eventi di scarica parziale, piuttosto che alla loro elaborazione e a azioni di livello superiore, suscettibili di essere attuate in qualsiasi modo noto agli esperti del settore.

Come esemplificato in Figura 4, un?unit? di elaborazione 10 come qui discussa pu? comprendere una circuiteria di pre-elaborazione 12 configurata per cooperare con circuiteria di classificazione 14 e (eventualmente) con circuiteria aggiuntiva 16 che esegue funzioni avanzate quali la localizzazione e simili.

Come esemplificato in Figura 4, i risultati dalla classificazione 14 e (eventualmente, di altre funzioni di elaborazione come attuate in 16) sono inoltrati verso un?infrastruttura di elaborazione di livello superiore C tramite un sistema di comunicazione edge (per esempio, un gateway GW).

Come esemplificato in Figura 5, in una o pi? forme di attuazione, la circuiteria di pre-elaborazione 12 pu? a sua volta comprendere un filtro passa banda 122 (per esempio, con un intervallo passa banda da 20kHz a 80kHz) configurato per ricevere il segnale dai microfoni M1, ..., Mn (dai convertitori analogici/digitali ADC1, ..., ADCn: come notato, questi possono essere compresi nei microfoni e non sono visibili in Figura 5 per semplicit?) e rimuovere da esso componenti indesiderate quale il rumore nel campo di frequenze dell'udibile e al disopra del campo di ultrasuoni di interesse. Si ? verificato che queste componenti di segnale rappresentano per lo pi? una fonte di disturbo senza dare un contributo apprezzabile a risultati utili.

Come esemplificato in Figura 5, in una o pi? forme di attuazione, la circuiteria di pre-elaborazione 12 pu? comprendere un blocco di quadratura 124 che calcola valori quadratici medi (RMS) del segnale filtrato al 122, con i valori RMS (di fatto valori di energia) calcolati su un intervallo di tempo, per esempio, di 0,5ms.

Pur riscontrato essere vantaggioso, tale valore temporale ? puramente esemplificativo e non deve essere interpretato, anche indirettamente, in senso limitativo delle forme di attuazione.

Come esemplificato in Figura 5, in una o pi? forme di attuazione, la circuiteria di pre-elaborazione 12 pu? comprendere una circuiteria di media 126 che calcola una media mobile del segnale proveniente dalla circuiteria RMS 124.

Forme di attuazione come esemplificate in Figura 5 possono fare affidamento sulla possibilit? di identificare e classificare fenomeni di scarica parziale di interesse basandosi (esclusivamente) su una o pi? soglie di energia.

Questo approccio pu? basarsi sull?ipotesi che sussiste una relazione funzionale tra la natura (entit?) del fenomeno di scarica parziale e i contenuti di energia acustica del segnale a ultrasuoni catturato dal o dai microfoni M1, ..., Mn. Ipotesi verificata essere giustificata e fondata in quelle (semplici) situazioni dove i fenomeni di scarica parziale possono essere rilevati (e classificati) rispetto ad uno scenario "pulito" basandosi sull?energia ad essi associata in funzione di una (o pi?) soglie di rilevamento il cui valore(i) pu?/possono essere determinati in modo sperimentale, anche sul campo, con la possibilit? di regolare i valori di soglia su diversi scenari di funzionamento/diversi dispositivi da provare.

Inoltre, come esemplificato in diagrammi quali i diagrammi delle Figure 2B e 2C, i fenomeni di scarica superficiale/scarica interna si possono distinguere dai fenomeni di scarica parziale a effetto corona basandosi sulla frequenza (periodicit?) del burst di impulsi generato, che pu? condurre a diversi valori di media mobile.

Come discusso in precedenza, in 16 si pu? applicare, secondo criteri e principi noti agli esperti del settore, un?ulteriore elaborazione per determinare la posizione del fenomeno di scarica parziale: mentre la determinazione della posizione viene menzionata per completezza, il resto della presente discussione si concentrer? principalmente sull?attivit? di rilevamento e classificazione con la classificazione che (nelle forme di attuazione come esemplificato in Figura 5) ha luogo in 14 basandosi su soglie di energia.

Le Figure 6A a 6D sono diagrammi temporali dove vari dati/segnali sono rappresentati rispetto ad una scala (per esempio, ms) di tempo (ascissa) comune.

La Figura 6A illustra etichette di cambio di tensione previste al fine di tenere traccia:

di variazioni di una tensione (in kV) applicata ad un componente elettrico D (per semplicit? si pu? considerare un cavo di alimentazione) durante un esperimento dove, come risultato della tensione applicata, si verificano eventi di scarica parziale, e

della carica relativa (in pC) attribuita a tali eventi di scarica parziale come misurata utilizzando equipaggiamento da laboratorio: ci? rappresenta sostanzialmente la "verit? di base" come registrata dalla strumentazione di laboratorio;

La Figura 6B ? esemplificativa di un tale segnale di tensione in alternata AC (per esempio, rete elettrica da 50Hz) applicato a un componente D testato riguardo alla scarica parziale: come esemplificato in Figura 6B, l?ampiezza del segnale AC e gradualmente ridotta iniziando da un periodo di tempo I (ampiezza pi? alta) attraverso i periodi II, III, IV, V e VI (ampiezza minima); in Figura 6A sono annotati i valori effettivi DC associati.

La Figura 6C ? esemplificativa di un segnale (analogico) come prodotto da un microfono (quale uno dei microfoni M1 a Mn) accoppiato acusticamente al componente in prova, per esempio essendo montato sullo stesso.

La Figura 6D mostra un possibile comportamento temporale di:

un segnale ARMS risultante dall?elaborazione RMS, per esempio in 122, su un intervallo di tempo di 0,5 ms del segnale acustico come registrato da uno dei microfoni; e

un segnale AMA (linea tratteggiata) risultante dal filtraggio a media mobile, per esempio in 124, di ARMS su una finestra temporale di 384ms.

I diagrammi delle Figure 6A a 6D sono esemplificativi di un layout sperimentale dove la tensione applicata a un componente in prova (per esempio un cavo) ? variata per ottenere livelli diversi di scarica (parziale): il variare la tensione facilita l?ottenimento di diversi gradi di scariche parziali.

Le etichette nel diagramma di Figura 6A sono esemplificative del fatto che, per una certa tensione applicata (KV), si pu? misurare (per esempio, tramite uno strumento di laboratorio) una certa quantit? di scariche parziali (pC).

Il diagramma di Figura 6B ? esemplificativo di un segnale proporzionale alla tensione applicata (come dai valori riprodotti in 6A): questo diagramma identifica il momento esatto in cui la tensione ? cambiata, che ? rispecchiato dalla quantit? di scariche rilevate.

Il diagramma di Figura 6C ? esemplificativo di una traccia "grezza" del segnale acustico come registrato da un microfono come uno fra M1, ..., Mn.

Come notato, nel diagramma di Figura 6D:

ARMS ? esemplificativo di un possibile comportamento temporale del valore RMS (dopo il filtro da 20 - 80 kHz) di tale segnale grezzo calcolato su 0,5 ms, e

AMA corrisponde al valore RMS con media calcolata con una media mobile.

I diagrammi delle Figure 6A a 6D indicano che, nei momenti descritti dalle etichette in Figura 6A (dove si verifica una certa quantit? di scarica parziale, suscettibile di essere misurata con strumenti di laboratorio ad hoc) il segnale dei microfoni M1, ..., Mn si pu? utilizzare per riconoscere la presenza/assenza (e quantit?) di scarica.

Per esempio, ipotizzando che segnali entro una certa soglia di rilevamento (qui, a titolo di esempio, un segnale da 5.3kV e un segnale da 4kV) si possano considerare come indicativi di componenti "puliti" (vale a dire, componenti esenti dai fenomeni di scarica parziale di interesse), nessun fenomeno di scarica parziale ? osservato sugli intervalli V e VI, dove per il segnale AC (Figura 6B) ? applicato il valore minimo.

Al contrario, sui periodi I, II, III e IV sono illustrati pi? eventi di scarica parziale con valori di tensione/carica che si possono identificare (utilizzando per esempio un?apparecchiatura di laboratorio convenzionale) come corrispondenti a valori di tensione/carica di 13kV-800pC, 11kV-580pC, 10kV-580pC, 8kV-150pC rilevabili applicando rispettive soglie (non visibili in Figura 6D, per via dei fattori di scala), per esempio, in funzione del segnale a media mobile AMA.

Il diagramma a blocchi di Figura 7 ? esemplificativo di altri tipi di elaborazioni che si possono eseguire sui segnali del o dei microfoni M1, ..., Mn.

In Figura 7, parti o elementi simili a parti o elementi gi? discussi in riferimento alle figure precedenti sono indicati con simboli di riferimento simili. Una corrispondente descrizione dettagliata di queste parti o elementi non verr? ripetuta per brevit?.

Una o pi? forme di attuazione come esemplificate in Figura 7 possono comportare l?estrazione dai segnali di microfono (ultrasuoni) di certe caratteristiche vantaggiosamente utilizzabili in procedure di intelligenza artificiale quali procedure di apprendimento automatico.

Per esempio, come esempio non limitativo di una procedura adatta per l?utilizzo con una o pi? forme di attuazione, si pu? menzionare la regressione logistica.

La regressione logistica ? una tecnica nota basata su modello statistico che comporta una funzione logistica per modellare una variabile dipendente (binaria). Per esempio, un modello logistico binario pu? avere una variabile dipendente con due possibili valori rappresentati da un indicatore (per esempio,"0" e "1") determinati come una funzione di uno o pi? valori o predittori indipendenti. La probabilit? che il valore etichettato come "1" (per esempio) possa variare tra 0 e 1 e la funzione che converte le cosiddette probabilit? di registrazione o log-odds in probabilit? ? la funzione logistica, da qui il nome. Al posto della funzione logistica Si possono utilizzare funzioni sigmoidali diverse.

Quale che sia lo specifico tipo di possibile procedura considerata per la successiva elaborazione, in una o pi? forme di attuazione come esemplificate in Figura 7 - invece di essere fornito ad un blocco di elaborazione a media mobile quale il 126 in Figura 5 - il segnale risultante dall?elaborazione RMS in 124 pu? essere fornito ad una circuiteria di elaborazione di trasformata di Fourier rapida (FFT) 128 e il segnale trasformato FFT in 128 pu? a sua volta essere fornito ad un circuito di estrazione/selezione di frequenze 130.

Il segnale risultante dalla selezione di frequenze (sostanzialmente l?ampiezza del segnale a certe frequenze) pu? essere applicato ad una circuiteria di classificazione che pu? essere configurata per implementare una procedura di regressione logistica o elaborazione di circuito di rete neurale artificiale.

In una o pi? forme di attuazione, si pu? utilizzare una circuiteria di elaborazione di rete neurale artificiale addestrata su segnali etichettati ottenuti dalle procedure di prova eseguite utilizzando una strumentazione di laboratorio convenzionale come discusso nella parte introduttiva della presente descrizione (e anche in abbinamento ai diagrammi di Figure 6A a 6D: per esempio, si vedano le etichette in Figura 6A).

Si ? verificato che una o pi? forme di attuazione come esemplificate in Figura 7 sono in grado di rilevare e distinguere (almeno) tre diversi tipi di scarica parziale, cio?:

immunit? da PD (vale a dire il componente in prova pu? essere ritenuto esente da fenomeni PD),

PD a effetto corona,

scarica interna/esterna.

Le Figure 8A a 8C, 9A a 9C, 10A a 10C e 11A a 11C sono diagrammi temporali che condividono una scala (ascissa) temporale comune sostanzialmente seguendo i criteri dei diagrammi delle Figure 6A a 6D precedentemente discusse.

I diagrammi delle Figure 8A a 8C, 9A a 9C, 10A a 10C e 11A a 11C sono illustrativi della capacit? di una o pi? forme di attuazione come esemplificate in Figura 7 di rilevare fenomeni di scarica parziale (per esempio come etichettato nei diagrammi di Figure 8A, 9A, 10A e 11A).

Questi valori possono dipendere dal contesto di utilizzo delle forme di attuazione e/o possono riflettere una particolare regolazione del valore dell?ampiezza del segnale AC.

La regolazione si pu? effettuare in una maniera nota agli esperti del settore, per esempio collocando il sistema in una modalit? di rilevamento di scarica parziale, dove il segnale AC pu? essere regolato su certi valori di ampiezza/frequenza eventualmente diversi dai valori di ampiezza/frequenza correnti del segnale AC nel funzionamento ordinario del dispositivo D.

A titolo di esempio:

la Figura 8B mostra ampiezze crescenti (a gradini) del segnale AC sugli intervalli di tempo I, II, III e IV,

la Figura 9B mostra ampiezze decrescenti del segnale AC sugli intervalli I, II, III, IV, V e VI,

la Figura 10B mostra ampiezze del segnale AC che prima aumenta passando dall?intervallo di tempo I all?intervallo di tempo II e successivamente che diminuisce passando dall?intervallo di tempo II agli intervalli di tempo III e IV, e

la Figura 11B mostra ampiezze crescenti sugli intervalli di tempo I, II e III Per un segnale AC affetto da rumore impulsivo.

I diagrammi delle Figure 8A a 8C, 9A a 9C, 10A a 10C e 11A a 11C (si pu? nuovamente considerare a titolo di esempio un cavo di alimentazione) sono illustrativi della possibilit? di distinguere rispetto a dispositivi D "puliti" (cio? su dispositivi esenti da fenomeni di scarica parziale apprezzabili) dispositivi D che sono affetti da fenomeni di scarica parziale con l?ulteriore possibilit? di distinguere, per esempio, eventi di scarica interna/esterna da scariche ad effetto corona.

I segnali rappresentati nelle Figure 8C, 9C, 10C e 11C sono esemplificativi di possibili uscite del blocco di classificazione 14 in Figura 7, per esempio sotto forma di una probabilit? indicata di uno stato di "scarica parziale", in modo che tale probabilit?, se aggiunta alla probabilit? dello strato complementare, arrivi all'unit?.

Vale a dire, indipendentemente dalla specifica procedura qui implementata (regressione logistica, apprendimento automatico o altri), il blocco di classificazione 14 pu? essere addestrato ? in una maniera nota agli esperti del settore - utilizzando caratteristiche estratte in 130 dal risultato di elaborazione della FFT in 128 di segnali le cui caratteristiche sono note a priori.

Per esempio, i segnali utilizzati per l?addestramento possono essere selezionati come segnali noti corrispondere a tre tipi di scarica parziale: per esempio, ad effetto corona o interna/esterna.

Una volta conseguito l?addestramento, i segnali ricavati dal microfono o microfoni M1, .., Mn accoppiati ad un dispositivo D tramite la circuiteria di (pre)elaborazione 12 possono essere applicati al blocco di classificazione 14, che pu? di conseguenza fornire segnali di uscita indicanti (per esempio) la probabilit? che il dispositivo in questione sia "pulito", con nessun fenomeno di scarica parziale considerato di rilievo che viene rilevato, ovvero affetto da fenomeni di scarica parziale considerati come essere di rilievo. Questo con la possibilit? aggiuntiva di distinguere, per esempio, tra effetto corona o interna/esterna, in termini di probabilit? che un componente possa essere affetto da un certo tipo di scarica parziale.

A titolo di esempio, nelle Figure 8C, 9C, 10C e 11C i fenomeni di scarica parziale interna/esterna sono rappresentati da linee tratteggiate, e le scariche a effetto corona sono raffigurate da linee a tratto e punto. Un componente "pulito" ? rappresentato da una linea continua.

A titolo di esempio, in Figura 10C si pu? vedere che il classificatore 14 pu? essere molto incerto tra "pulito" ? "interna/esterna", con le rispettive linee (continue tratteggiate) entrambe circa alla probabilit? di 0,5 (50%).

Questo si pu? spiegare per il fatto che le cariche associate sono abbastanza basse (circa 8 pC).

Aumentando la tensione applicata (vale a dire, passando dall?intervallo I all?intervallo II nella figura) l?intensit? della carica aumenta (a circa 75 pC) e il classificatore 14 pu? ora correttamente identificare la scarica come interna/esterna (la linea tratteggiata che si avvicina al valore unitario, vale a dire probabilit? del 100%).

Infine, il lato destro di Figura 10 ? esemplificativo di una parte del segnale esente da scariche che ? correttamente identificato dal classificatore come "pulito" con una probabilit? di circa il 70% (linea continua).

Le Figure 8A-8C, 9A-9C, 10A-10C e 11A-11C sono illustrative dei vari esperimenti basati sullo stesso concetto: indipendentemente dalla procedura implementata (per esempio, regressione logistica o elaborazione di rete neurale), il segnale a ultrasuoni dal microfono o microfoni M1, ..., Mn (per esempio, come pre-elaborato in 12) convoglia informazioni affidabili sul verificarsi di scariche parziali e sulla relativa natura (interna /esterna, con due eventi per ciclo di tensione applicata, a effetto corona, con un evento per ciclo di tensione applicata, e cos? via ? si veda anche Figura 2).

Le Figure 8A-8C, 9A-9C, 10A-10C e 11A-11C sono illustrative di vari fatti.

Per esempio, i fenomeni di scarica parziale interna/esterna ? rappresentati con linee tratteggiate -sono chiaramente distinguibili rispetto a scenari indicativi di un componente "pulito" ? rappresentato con linea continua -in quasi tutte le condizioni di funzionamento (per esempio, in termini dell?ampiezza del segnale AC applicato), indipendentemente dal fatto di applicare la regressione logistica o un'elaborazione di rete neurale artificiale.

Questo ? esemplificato, per esempio, negli intervalli III e IV in Figure 8A a 8C, negli intervalli I, II, III in Figure 9A a 9C, nell?intervallo II in Figure 10A-10C e, pur in minor misura, negli intervalli I e II in Figure 11A-11C.

In Figura 8C, le linee continue e a tratto e punto che finiscono per essere entrambe in corrispondenza o in prossimit? di zero sono altrimenti esemplificative della capacit? del sistema di identificare in modo affidabile la scarica parziale come interna/esterna.

In una o pi? forme di attuazione, in quei casi dove ? di interesse distinguere fenomeni a effetto corona - si possono identificare condizioni dove i segnali risultanti da scariche parziali a effetto corona si possono chiaramente distinguere rispetto ad uno scenario pulito e/o a scenari di scarica interna/esterna.

A questo riguardo sono ulteriormente esemplificativi intervalli quali gli intervalli V e VI nei diagrammi delle Figure 9A-9C o gli intervalli I e IV nei diagrammi delle Figure 10A-10C o (come meglio visibile) gli intervalli III nei diagrammi delle Figure 11A a 11C.

Inoltre i diagrammi delle Figure 11A a Figure 11C sono esemplificativi (principalmente nell?intervallo di tempo designato con II) della possibilit? di distinguere efficacemente dall?ambiente pulito, anche in presenza di un segnale AC affetto da rumore, sia le scariche parziali a effetto corona sia le scariche interna/esterna.

Diagrammi quali i diagrammi delle Figure 6A-6D, e, in modo pi? preciso, i diagrammi delle Figure 8A-8C, 9A-9C, 10A-10C e 11A-11C facilitano la comprensione del fatto che il segnale a ultrasuoni dal microfono o dei microfoni M1, ..., Mn (per esempio, come pre-elaborato in 12) convoglia informazioni affidabili sul verificarsi di scariche parziali (e sulla relativa natura), con tali informazioni essendo suscettibili di essere estratte dal segnale a ultrasuoni del microfono o dei microfoni M1, ..., Mn con vari approcci e procedure.

Le forme di attuazione sono di conseguenza principalmente dirette a produrre tale segnale a ultrasuoni a partire dal microfono o dai microfoni M1, ..., Mn e possibilmente pre-elaborare tale segnale (filtraggio passa banda, elaborazione RMS...), piuttosto che a definire relazioni specifiche che legano la natura e il tipo di fenomeni di scarica parziale destinati a essere indagati e elaborazioni specifiche prevista per essere eseguite nell?unit? di elaborazione 10. Di fatto, una o pi? forme di attuazione possono essere ampiamente "trasparenti" rispetto a qualsiasi specifica procedura successivamente adottata nel blocco classificatore 14 (e nel blocco di localizzazione 16).

In scenari (semplici) dove rilevare (e possibilmente classificare) fenomeni di scarica parziale basandosi sull?energia associata ai segnali microfonici pu? essere ritenuto soddisfacente, confrontare il segnale risultante dall?elaborazione a media mobile al 126 rispetto ad una soglia pu? fornire un rilevamento adeguato come esemplificato dai diagrammi delle Figure 6A a 6D.

Per esempio, un tale approccio pu? facilitare il rilevamento di fenomeni di scarica parziale rispetto a uno scenario "pulito" in funzione di una soglia di rilevamento il cui valore pu? essere determinato in modo sperimentale, anche sul campo, con la possibilit? di regolare tale soglia per diversi scenari di funzionamento/dispositivi da provare.

Come esemplificato in diagrammi quali i diagrammi delle Figure 2B e 2C, i fenomeni di scarica superficiale/scarica interna si possono distinguere dai fenomeni di scarica parziale a effetto corona basandosi sulla frequenza (periodicit?) del burst di impulsi generato, che pu? condurre a diversi valori a media mobile.

L?elaborazione pi? sofisticata quale l?elaborazione di regressione logistica o l?elaborazione di rete neurale artificiale pu? fare affidamento su risultati di analisi spettrale o addestramento che, nuovamente, si possono eseguire in modo sperimentale, eventualmente sul campo.

Si ? notato che tale elaborazione di classificazione pu? di per s? "incorporare" l?elaborazione come esemplificata dai blocchi 124 a 130 in Figura 7, per cui in una o pi? forme di attuazione la procedura di classificazione del circuito di rete neurale artificiale/regressione logistica pu? essere direttamente alimentata con il segnale filtrato dal blocco 122.

Tale filtraggio pu? essere vantaggioso in quanto pu? rimuovere componenti acustiche indesiderate e componenti di segnale oltre gli ultrasuoni: queste possono rivelarsi essere fonte di disturbo mentre non sono in grado di fornire alcun contributo utile al rilevamento, alla classificazione e alla localizzazione di scarica parziale come desiderati.

Per quanto riguarda la localizzazione come eventualmente eseguita in 16 (in un modo di per s? noto agli esperti del settore) si ? notato che specifici intervalli di frequenza facilitano la discriminazione di quale dispositivo in un insieme o quale parte di un dispositivo (per esempio quale cavo in un fascio di cavi o quale parte di un certo cavo) pu? essere affetta da fenomeni di scarica parziale tale da condurre ad un eventuale danno previsto.

L?elaborazione di beam forming dei segnali di una pluralit? di microfoni (come nota agli esperti del settore e correntemente implementata, per esempio, nel rilevamento di obiettivi radar/sonar) pu? facilitare il concentrarsi su una specifica area/sezione di un dispositivo su cui sono previsti possibili danni.

Il funzionamento in un campo di segnali a ultrasuoni ? ritenuto vantaggioso poich? le frequenze nell?intervallo udibile da vicino a 0 a 20kHz sono verosimilmente fonte di inquinamento acustico. Questo pu? ancora pi? vero in quanto si pu? prevedere che una o pi? forme di attuazione siano utilizzate in ambienti rumorosi quali cabine/abitacoli di veicoli, impianti industriali, ambienti urbani rumorosi.

Si ? notato che i segnali del campo udibile forniscono raramente un contributo sostanziale per il rilevamento/classificazione di eventi di scarica parziale.

Un valore superiore di 80 kHz per l?intervallo utile dei segnali come discusso ? principalmente legato alla tecnologia di microfono attualmente disponibile. Di conseguenza, una o pi? forme di attuazione possono contemplare di estendere l?intervallo utile dei segnali a ultrasuoni utilizzati anche oltre gli 80kHz.

Nel caso in cui si adotti l?elaborazione RMS (si vedano i blocchi 124 nelle Figure 5 e 7) si ? verificato che il calcolo di un valore RMS ogni 0,5ms ? vantaggioso ai fini dell?affidabilit? statistica.

Si ? verificato che un tale valore rappresenta una scelta adeguata considerando il fato che si desidera avere un numero ragionevolmente alto di campioni di segnale: ipotizzando un tasso di campionamento per i segnali microfonici forniti da M1 a Mn compatibile con il limite di Nyquist relativo a un limite superiore dell?intervallo di frequenza impostato a 80kHz, si pu? selezionare una frequenza di campionamento di - almeno - 160kHz.

Si ? anche verificato che un tale valore rappresenta un compromesso ragionevole con il fatto di desiderare di ricalcolare valori RMS tali da considerare il comportamento dinamico di un segnale non-ergodico cos? come fornito dai microfoni M1, ..., Mn che sono esposti a possibili transitori.

Si osserva peraltro che, mentre ? vantaggiosa per le ragioni illustrate, la scelta di un periodo di calcolo RMS paria a 0,5ms non ? imperativa per le forme di attuazione.

Nel caso di un?architettura di elaborazione come esemplificata nella Figura 5, i segnali disponibili all?uscita del blocco circuitale a media mobile 126 si possono ritenere indicativi del verificarsi di fenomeni di scarica parziale quando l?ampiezza (energia) ad essi associata raggiunge una certa soglia.

Una tale soglia pu? essere definita a priori basandosi su parametri specifici della configurazione di test, per esempio in funzione dell?accoppiamento acustico (distanza, per esempio) del microfono(i) dalla potenziale fonte di scarica parziale. Ci? pu? comportare uno studio preliminare delle condizioni di guasto con una definizione empirica di certi limiti: per esempio una stessa impostazione, una volta definita in modo sperimentale, pu? essere utilizzata per stesse condizioni di funzionamento (per esempio, per una pluralit? di trasformatori dello stesso tipo).

Alternativamente, si pu? ipotizzare che un evento di scarica parziale possa avere luogo ogniqualvolta un segnale come risultante dall?elaborazione a media mobile in 126 abbia uno scostamento (per esempio uno scostamento di soglia percentuale) da condizioni considerate come esemplificative di un ambiente "pulito". Questo approccio facilita la calibrazione di un sistema in presenza di un dispositivo ritenuto "pulito" (per esempio un dispositivo appena installato) in modo tale per cui qualsiasi scostamento rispetto a una tale condizione oltre una certa soglia pu? essere considerato come possibile indicazione di un evento di scarica parziale "indesiderato". Un tale approccio pu? essere ritenuto vantaggioso in quei sistemi dove si desidera una certa flessibilit? di funzionamento.

Nel caso di forme di attuazione come esemplificate in Figura 7, che impiegano una procedura di apprendimento automatico, si pu? utilizzare un certo insieme di dati di addestramento suscettibile di essere replicato per una pluralit? di ambienti di funzionamento simili (per esempio per una pluralit? di trasformatori dello stesso tipo compresi in una certa rete di distribuzione di energia).

Il tipo di procedura di apprendimento automatico coinvolto nel distinguere fenomeni di scarica parziale come esemplificati in Figure 8A-8C, 9A-9C, 10A-10C, 11A-11C pu? essere relativamente semplice.

Una tale configurazione pu? comprendere uno strato di ingresso avente una dimensione (per esempio, 513) pari alla dimensione finale dello stadio (ultimo) della FFT in 128, con in pi? da 10 a 25 strati nascosti e uno strato di uscita di dimensione tre (corrispondente alle tre possibili uscite cio? i) pulito, ii) effetto corona iii) interna/esterna da distinguere).

Si apprezzer? che tali valori sono semplicemente esemplificativi e non imperativi in quanto una o pi? forme di attuazione possono basarsi su tipi di algoritmi di apprendimento automatico diversi o procedure diverse come la regressione logistica.

A questo riguardo si apprezzer? che una o pi? forme di attuazione possono anche fare a meno di un insieme di dati di apprendimento completo e prestarsi ad implementazioni con una procedura di apprendimento non supervisionata.

Facendo nuovamente riferimento allo schema generale della Figura 1 si pu? inoltre notare che una o pi? forme di attuazione come qui esemplificate si prestano ad essere implementate (nella misura in cui sono coinvolte le relative elaborazioni) a livello del dispositivo indicato come D e dello strato superiore (qui esemplificato come uno strato basato su cloud C) e anche a livello di gateway GW edge.

Come precedentemente discusso, un?architettura distribuita comprendente nodi sensori "intelligenti" a livello di dispositivo pu? facilitare una prima analisi locale dei segnali a ultrasuoni provenienti dai microfoni.

Se a tale livello si rileva una possibile condizione di allarme, i relativi risultati si possono trasferire sino al livello di gateway o di cloud per una possibile ulteriore elaborazione comprendente l?aggregazione con dati provenienti da altri nodi con la possibilit? di implementare procedure di elaborazione pi? sofisticate.

Come qui esemplificato, un circuito per rilevare scariche parziali in un dispositivo (si veda, per esempio, D in Figura 3) avente un campo elettrico (per esempio, AC) applicato a esso pu? comprendere:

almeno un microfono (per esempio, M1, ..., Mn) acusticamente accoppiato a detto dispositivo (per esempio, essendo ivi montato), l?almeno un microfono essendo sensibile a segnali ad ultrasuoni risultanti da scariche parziali che si verificano in detto dispositivo e producendo segnali di microfono in funzione di detti segnali ad ultrasuoni, una circuiteria di elaborazione di segnale (per esempio, 10, 12, 14, 16) accoppiata a detto almeno un microfono configurata per ricevere e elaborare detti segnali di microfono per generare segnali elaborati (per esempio, dal 14) indicativi del verificarsi di scariche parziali in detto dispositivo.

In un circuito come qui esemplificato, detto almeno un microfono pu? comprendere un microfono MEMS.

In un circuito come qui esemplificato, detta circuiteria di elaborazione di segnale (per esempio, 12) pu? comprendere un filtro passa banda (per esempio, 122) per rimuovere da detti segnali di microfono ricevuti da detto almeno un microfono componenti di frequenza nell?intervallo udibile (per esempio, 0 a 20kHz) e componenti di frequenza oltre un limite di frequenza superiore.

In un circuito come qui esemplificato:

detto limite di frequenza superiore pu? essere approssimativamente di 80kHz, e/o

detti segnali di microfono possono avere frequenze di circa 40kHz.

In un circuito come qui esemplificato, detta circuiteria di elaborazione pu? comprendere un circuito di calcolo di RMS (root mean square) per calcolare valori quadratici medi di detti segnali di microfono, in cui detti segnali elaborati sono funzione di valori RMS di detti segnali di microfono, detto circuito di calcolo di RMS essendo opzionalmente configurato per funzionare su un intervallo di tempo di approssimativamente 0,5ms.

In un circuito come qui esemplificato, detta circuiteria di elaborazione pu? comprendere, configurati per funzionare su detti valori RMS di detti segnali di microfono:

un circuito di calcolo di media mobile (per esempio, 126) configurato per calcolare una media mobile di detti valori RMS di detti segnali di microfono, e

un circuito di soglia (per esempio, incorporato al 14) configurato per ricevere detta media mobile di detti valori RMS di detti segnali di microfono e per dichiarare il verificarsi di una scarica parziale in detto dispositivo (D) come un risultato del fato che detta media mobile supera almeno una soglia in detto circuito di soglia.

In un circuito come qui esemplificato, detta circuiteria di elaborazione di segnale pu? comprendere (per esempio, incorporata al 14) almeno uno fra una circuiteria di calcolo di regressione logistica e un circuito di rete neurale artificiale configurato per produrre segnali elaborati indicativi del verificarsi di scariche parziali in detto dispositivo come risultato dell?elaborazione di regressione logistica o elaborazione di circuito di rete neurale artificiale di detti segnali di microfono.

In un circuito come qui esemplificato, detto circuito di calcolo di regressione logistica o detto circuito di rete neurale artificiale pu? essere localizzato a valle di detto filtro passa banda per cui detti segnali elaborati indicativi del verificarsi di scariche parziali in detto dispositivo sono funzione di segnali di microfono filtrati da detto filtro passa banda.

In un circuito come qui esemplificato:

detta circuiteria di elaborazione pu? comprendere un circuito di trasformata di Fourier (per esempio, 128) e un circuito di selezione di frequenza (per esempio, 130), il circuito di selezione di frequenza alimentato col risultato della elaborazione di trasformata di Fourier in detto circuito di elaborazione di trasformata di Fourier, e

detto circuito di calcolo di regressione logistica o detto circuito di elaborazione di rete neurale artificiale pu? essere localizzato a valle di (vale a dire, dopo) detto circuito di elaborazione di trasformata di Fourier e detto circuito di selezione di frequenza, per cui detti segnali elaborati sono funzione di segnali selezionati in frequenza ricevuti da detto circuito di selezione di frequenza.

Un circuito come qui esemplificato pu? comprendere: una pluralit? di microfoni (per esempio, M1, ..., Mn) acusticamente accoppiati a detto dispositivo in diverse locazioni reciprocamente distanziate in detto dispositivo, in cui detta circuiteria di elaborazione di segnale comprende una circuiteria di elaborazione di localizzazione (per esempio, 16) configurata per ricevere segnali di microfono da microfoni diversi in detta pluralit? di microfoni detta circuiteria di elaborazione di localizzazione configurata per produrre, come risultato del verificarsi di una scarica parziale in detto dispositivo, informazioni di localizzazione di dette scariche parziali.

Un dispositivo (per esempio, D) come qui esemplificato pu? essere configurato per avere un campo elettrico applicato ad esso e avere almeno un circuito di rilevamento di scarica parziale come qui esemplificato disposto con detto almeno un microfono acusticamente accoppiato con esso (vale a dire con il dispositivo).

Un sistema come qui esemplificato (si veda, per esempio, la Figura 1) pu? comprendere:

una pluralit? di dispositivi come qui esemplificati, in cui i circuiti di rilevamento di scarica parziale con essi accoppiati forniscono segnali elaborati indicativi del verificarsi di scariche parziali in rispettivi dispositivi in detta pluralit? di dispositivi,

una struttura di comunicazione (per esempio, GW) configurata per raccogliere detti segnali elaborati dai circuiti di rilevamento di scarica parziale accoppiati ai dispositivi in detta pluralit? di dispositivi, e

una circuiteria di elaborazione centralizzata (per esempio, C) configurata per ricevere detti segnali elaborati raccolti tramite detta struttura di comunicazione, elaborare (per esempio, R) detti segnali raccolti e produrre da essa segnali di comando indicativi di azioni (per esempio, A) per contrastare il verificarsi di scariche parziali in detta pluralit? di dispositivi.

Un procedimento come qui esemplificato per rilevare scariche parziali in un dispositivo pu? comprendere:

applicare un campo elettrico ad un dispositivo come qui esemplificato,

rilevare segnali ad ultrasuoni risultanti da scariche parziali che si verificano in detto dispositivo come risultato di detto campo elettrico applicato ad esso, e

elaborare detti segnali ad ultrasuoni e generare da essi segnali elaborati indicativi del verificarsi di scariche parziali in detto dispositivo.

Un procedimento come qui esemplificato pu? comprendere applicare detto campo elettrico a detto dispositivo applicando ad esso un segnale di alimentazione di rete AC.

Senza pregiudizio per principi sottostanti, i dettagli e le forme di attuazione possono variare, anche significativamente, rispetto a ci? che ? stato descritto in precedenza solo a titolo di esempio senza discostarsi dall'ambito di protezione.

L'ambito di protezione ? determinato dalle rivendicazioni annesse.

Claims

RIVENDICAZIONI 1. Circuito per rilevare scariche parziali in un dispositivo (D) avente un campo elettrico (AC) applicato ad esso, il circuito comprendendo: almeno un microfono (M1, ..., Mn) acusticamente accoppiato a detto dispositivo (D), l?almeno un microfono essendo sensibile a segnali ad ultrasuoni risultanti da scariche parziali che si verificano in detto dispositivo (D) e producendo segnali di microfono in funzione di detti segnali ad ultrasuoni, circuiteria di elaborazione di segnale (10, 12, 14, 16) accoppiata a detto almeno un microfono (M1, ..., Mn) e configurata per ricevere e elaborare detti segnali di microfono per generare segnali elaborati (14) indicativi del verificarsi di scariche parziali in detto dispositivo (D).
2. Circuito secondo la rivendicazione 1, in cui detto almeno un microfono (M1, ..., Mn) comprende un microfono MEMS.
3. Circuito secondo la rivendicazione 1 o rivendicazione 2, in cui detta circuiteria di elaborazione di segnale (12) comprende un filtro passa banda (122) per rimuovere da detti segnali di microfono ricevuti da detto almeno un microfono (M1, ..., Mn) componenti di frequenza nell?intervallo udibile e componenti di frequenza oltre un limite di frequenza superiore.
4. Circuito secondo la rivendicazione 3, in cui: detto limite di frequenza superiore ? approssimativamente di 80kHz, e/o detti segnali di microfono hanno frequenze di circa 40kHz.
5. Circuito secondo qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, in cui detta circuiteria di elaborazione (12) comprende un circuito di calcolo di RMS (124) per calcolare valori quadratici medi di detti segnali di microfono, in cui detti segnali elaborati (14) sono funzione di valori RMS di detti segnali di microfono, detto circuito di calcolo di RMS (124) essendo preferibilmente configurato per funzionare su un intervallo di tempo di approssimativamente 0,5ms.
6. Circuito secondo la rivendicazione 5, in cui detta circuiteria di elaborazione (12) comprende, configurati per funzionare su detti valori RMS di detti segnali di microfono: un circuito di calcolo di media mobile (126) configurato per calcolare una media mobile di detti valori RMS di detti segnali di microfono, e un circuito di soglia (14) configurato per ricevere detta media mobile di detti valori RMS di detti segnali di microfono e per dichiarare il verificarsi di una scarica parziale in detto dispositivo (D) come risultato del fatto che detta media mobile supera almeno una soglia in detto circuito di soglia (14).
7. Circuito secondo qualsiasi delle rivendicazioni 1 a 5, in cui detta circuiteria di elaborazione di segnale comprende almeno uno fra un circuito di calcolo di regressione logistica e un circuito di rete neurale artificiale (14) configurato per produrre segnali elaborati indicativi del verificarsi di scariche parziali in detto dispositivo (D) come un risultato dell?elaborazione di regressione logistica o dell?elaborazione del circuito di rete neurale artificiale di detti segnali di microfono.
8. Circuito secondo la rivendicazione 3 e rivendicazione 7, in cui detto circuito di calcolo di regressione logistica o detto circuito di rete neurale artificiale (14) sono localizzati a valle di detto filtro passa banda (12) in cui detti segnali elaborati indicativi del verificarsi di scariche parziali in detto dispositivo (D) sono funzione di segnali di microfono filtrati da detto filtro passa banda (12).
9. Circuito secondo la rivendicazione 7 o rivendicazione 8, in cui: detta circuiteria di elaborazione (12) comprende un circuito di trasformata di Fourier (128) e un circuito di selezione di frequenza (130), il circuito di selezione di frequenza (130) alimentato con il risultato di elaborazione di trasformata di Fourier in detto circuito di elaborazione di trasformata di Fourier (128), e detto circuito di calcolo di regressione logistica o detto circuito di elaborazione di rete neurale artificiale (14) sono localizzati a valle di detto circuito di elaborazione di trasformata di Fourier e detto circuito di selezione di frequenza (130) in cui detti segnali elaborati (14) sono funzione segnali selezionati in frequenza ricevuti da detto circuito di selezione di frequenza (130).
10. Circuito secondo qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, comprendente: una pluralit? di microfoni (M1, ..., Mn) acusticamente accoppiati a detto dispositivo (D) a diverse locazioni reciprocamente distanziate in detto dispositivo (D), in cui detta circuiteria di elaborazione di segnale (12) comprende una circuiteria di elaborazione di localizzazione (16) configurata per ricevere segnali di microfono da microfoni diversi in detta pluralit? di microfoni (M1, ..., Mn) detta circuiteria di elaborazione di localizzazione (16) configurata per produrre, come risultato del verificarsi di una scarica parziale in detto dispositivo (D), informazioni di localizzazione di dette scariche parziali.
11. Dispositivo (D) configurato per avere un campo elettrico (AC) applicato ad esso, il dispositivo avendo almeno un circuito di rilevamento di scarica parziale secondo qualsiasi delle rivendicazioni precedenti disposto con detto almeno un microfono (M1, ..., Mn) acusticamente accoppiato con ci?.
12. Sistema, comprendente: una pluralit? di dispositivi (D) secondo la rivendicazione 11, in cui i circuiti di rilevamento di scarica parziale accoppiati con questi forniscono segnali elaborati (14) indicativi del verificarsi di scariche parziali in rispettivi dispositivi in detta pluralit? di dispositivi (D), una struttura di comunicazione (GW) configurata per raccogliere detti segnali elaborati (14) dai circuiti di rilevamento di scarica parziale (10) accoppiati ai dispositivi in detta pluralit? di dispositivi (D), e una circuiteria di elaborazione centralizzata (C) configurata per ricevere detti segnali elaborati (14) raccolti tramite detta struttura di comunicazione (GW), elaborare (R) detti segnali raccolti e produrre da essa segnali di comando indicativi di azioni (A) per contrastare il verificarsi di scariche parziali in detta pluralit? di dispositivi (D).
13. Procedimento di rilevamento di scariche parziali in un dispositivo (D), comprendente: applicare un campo elettrico (AC) a detto dispositivo (D), rilevare (M1, ..., Mn) segnali ad ultrasuoni risultanti da scariche parziali che si verificano in detto dispositivo (D) come un risultato di detto campo elettrico (AC) applicato ad esso, e elaborare (10, 12, 14, 16) detti segnali ad ultrasuoni e generare da essi segnali elaborati (14) indicativi del verificarsi di scariche parziali in detto dispositivo (D).
14. Procedimento secondo la rivendicazione 13, comprendente applicare detto campo elettrico a detto dispositivo applicando ad esso un segnale di alimentazione di rete in alternata.