7. Identyfikacja defektów badanego obiektu

Podobne dokumenty
8. Wyniki procesu identyfikacji

3. Metody identyfikacji defektów 3.1. Wprowadzenie

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

OCENA PARAMETRÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ DOSTARCZANEJ ODBIORCOM WIEJSKIM NA PODSTAWIE WYNIKÓW BADAŃ

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Często spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k:

Testowanie hipotez statystycznych.

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Analiza i monitoring środowiska


RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH

Tom 4 Prace analityczne

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

Analiza Statystyczna

Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Narodowe Centrum Badań Jądrowych Dział Edukacji i Szkoleń ul. Andrzeja Sołtana 7, Otwock-Świerk

PARAMETRY, WŁAŚCIWOŚCI I FUNKCJE NIEZAWODNOŚCIOWE NAPOWIETRZNYCH LINII DYSTRYBUCYJNYCH 110 KV

Szkoła z przyszłością. Zastosowanie pojęć analizy statystycznej do opracowania pomiarów promieniowania jonizującego

Ćw. 8: POMIARY Z WYKORZYSTANIE OSCYLOSKOPU Ocena: Podpis prowadzącego: Uwagi:

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne)

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Skrypt 29. Statystyka. Opracowanie L2

Testowanie hipotez statystycznych.

Inteligentna analiza danych

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 3

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Testowanie hipotez statystycznych.

Uwaga. Łącząc układ pomiarowy należy pamiętać o zachowaniu zgodności biegunów napięcia z generatora i zacisków na makiecie przetwornika.

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

Tworzenie tabeli przestawnej krok po kroku

ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA WYBRANYCH PARAMETRÓW

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

Projektowanie systemów pomiarowych

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Wskaźnik asymetrii Jeżeli: rozkład jest symetryczny, to = 0, rozkład jest asymetryczny lewostronnie, to < 0. Kwartylowy wskaźnik asymetrii

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM. Procedura szacowania niepewności

ANALIZA SPRZEDAŻY: - rozproszenia

4. Ultradźwięki Instrukcja

5. Badania eksperymentalne

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Wymagania egzaminacyjne z matematyki. Klasa 3C. MATeMATyka. Nowa Era. Klasa 3

Instytut Fizyki Politechniki Łódzkiej Laboratorium Metod Analizy Danych Doświadczalnych Ćwiczenie 3 Generator liczb losowych o rozkładzie Rayleigha.

RAPORT ZBIORCZY z diagnozy umiejętności matematycznych

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

LABORATORIUM: ROZDZIELANIE UKŁADÓW HETEROGENICZNYCH ĆWICZENIE 1 - PRZESIEWANIE

Rozpoznawanie obrazów

Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

7.4 Automatyczne stawianie prognoz

UWAGA. Wszystkie wyniki zapisywać na dysku Dane E: Program i przebieg ćwiczenia:

Edytor materiału nauczania

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35

Wprowadzenie

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Regulacja dwupołożeniowa (dwustawna)

Usługi Informatyczne "SZANSA" - Gabriela Ciszyńska-Matuszek ul. Świerkowa 25, Bielsko-Biała

Systemy uczące się wykład 2

Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia.

Ćw. 8: OCENA DOKŁADNOŚCI PRZYRZĄDÓW POMIAROWYCH

Funkcje Tablicowe podstawy

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

Załącznik nr 6 do rozporządzenia Ministra Gospodarki i Pracy ZASADNICZE WYMAGANIA SPECYFICZNE DLA WAG AUTOMATYCZNYCH CZĘŚĆ I. Przepisy ogólne. 1.

Raport pochodzi z portalu

Szukanie rozwiązań funkcji uwikłanych (równań nieliniowych)

Procedura szacowania niepewności

Próba własności i parametry

Wyznaczanie budżetu niepewności w pomiarach wybranych parametrów jakości energii elektrycznej

Średnie. Średnie. Kinga Kolczyńska - Przybycień

Licznik rewersyjny MD100 rev. 2.48

WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI

Transkrypt:

7. Identyfikacja defektów badanego obiektu Pierwszym krokiem na drodze do identyfikacji defektów było przygotowanie tzw. odcisku palca poszczególnych defektów. W tym celu został napisany program Gaussian [45], którego okno przedstawia rysunku 7.1. Wszystkie parametry opisujące rozkłady częstościowo amplitudowe zostały poddane takiej samej procedurze. W kolumnę o nazwie Seria liczb zostały wpisane wszystkie wartości danego parametru, które znajdują się w Załączniku 1. Wynikiem działania programu na wprowadzonej serii liczb były parametry statystyczne opisujące tę serię. Parametry opisujące wprowadzoną serię liczb: - współczynnik koncentracji serii iloraz dolnego i górnego kwantylu serii liczb rzędu 0,15, - średnia arytmetyczna serii, - odchylenie standardowe serii, - procentowe odchylenie standardowe serii. Rys. 7.1. Okno programu Gaussian [45] Wartość rzędu kwantylu została narzucona a priori w celu zminimalizowania wpływu na wartość współczynnika koncentracji 69

przypadkowej wartości liczby w serii. Dla celów identyfikacji defektów przyjęto, że wartość współczynnika koncentracji serii jest równoznaczna wadze danego parametru. Program Gaussian umożliwia również porównanie dodatkowo wprowadzonej liczby z serią, podając jej gęstość prawdopodobieństwa. Analiza wszystkich rozkładów czasowych impulsów wyładowań niezupełnych doprowadziła do zredukowania liczby parametrów opisujących rozkłady fazowe do jednego: Qmax+/Qmax-. Wartość kąta fazowego, przy którym rejestrowano impulsy wnz, nie pozwalała na jednoznaczne uzależnienie wartości parametrów kątowych (kąt początkowy, kąt końcowy i kąt średni dla dodatniej i ujemnej połowy sinusoidy napięcia) od rodzaju defektu. Odcisk palca wszystkich badanych defektów jest przedstawiony w Załączniku 2. Kolejnym krokiem pracy było wyselekcjonowanie i usunięcie z odcisku palca tych parametrów, które nie nosiły informacji pozwalającej odróżnić poszczególne defekty. Po selekcji pozostały tylko te parametry, które choć dla jednego defektu spełniały kryterium braku części wspólnej zakresu zmienności parametru tego defektu z zakresami zmienności innych defektów. Zakres zmienności parametru należy rozumieć jako zakres od średniej arytmetycznej tego parametru pomniejszonej o odchylenie standardowe do średniej arytmetycznej tego parametru powiększonej o odchylenie standardowe. W ten sposób z odcisku palca zostały usunięte następujące parametry: - minimalna liczba wyładowań, - maksymalna liczba wyładowań, - dominanta ładunku, - współczynnik asymetrii ładunku, - współczynnik ekscesu liczby wyładowań, - współczynnik ekscesu ładunku, Dodatkowo z odcisku palca został usunięty parametr ładunek minimalny, którego wartość była w dużej części uzależniona od nastaw czułości aparatury pomiarowej. Załącznik 3 przedstawia odcisk palca wszystkich defektów po usunięciu wyżej wymienionych parametrów. Komórki zaznaczone kolorem oznaczają parametry, których zakres zmienności dla wskazywanego defektu nie pokrywa się z zakresem zmienności tego parametru dla pozostałych defektów. 70

Kolejnym krokiem było nadanie wagi zerowej tym wszystkim parametrom każdego defektu, których obszar zmienności choć częściowo pokrywał się z obszarami zmienności innych defektów. W ten sposób, do celów identyfikacji defektów, zostały wykorzystane tylko te parametry, których wartość pozwalała jednoznacznie zidentyfikować jeden z czterech defektów. Dodatkowym zabiegom poddano dwa ostatnie parametry: liczba mod oraz Qmax+/Qmax-. Z pomiarów wynika, że liczba mod rozkładu częstościowo amplitudowego tylko i wyłącznie dla defektu drugiego ma wartość równą dwa. We wszystkich pozostałych rozkładach stwierdzono pojedynczą modę. Niestety pewna, niewielka liczba zarejestrowanych rozkładów częstościowo amplitudowych tego defektu nie posiadała drugiej mody. Fakt ten został uwzględniony w odcisku palca w ten sposób, że zmodyfikowano wagę tego parametru. Jeśli badany rozkład miał dwie mody to waga tego parametru została ustalona na 100 %, natomiast w przypadku, gdy rozpoznana była tylko jedna moda, to waga tego parametru została ustalona na zero. Podobnie został rozwiązany problem parametru Qmax+/Qmax-. Defekt 4 ma zwykle zerową wartość tego parametru, co oznacza brak wyładowań niezupełnych w dodatniej połowie sinusoidy napięcia. Jednak zauważono, że sporadycznie takie wyładowania mogły się pojawić w obu połowach sinusoidy napięcia. Możliwość tę uwzględniono w ten sposób, że waga parametru Qmax+/Qmax- została ustalona na 100 % wtedy, gdy wartość tego parametru jest zerowa. Jeśli jednak wartość tego parametru była różna od zera to jego waga zostanie ustalona na zero. Na komentarz jeszcze zasługuje wartość parametru Qmax+/Qmaxdla defektu trzeciego. Została ona ustalona na więcej niż 12,4. Wynika ona z tego, że mikrowyładowania między stykami w badanych komorach gaszeniowych były rejestrowane przede wszystkim w dodatniej połowie sinusoidy napięcia. Jednak czasami były rejestrowane pojedyncze impulsy w ujemnej części sinusoidy napięcia co implikowało zmniejszeniem wartości Qmax+/Qmax- z nieskończoności do kilkudziesięciu lub kilkunastu. Wartość tego parametru równa 12,4 jest najmniejszą zarejestrowaną wartością podczas wszystkich pomiarów. Tablica z ostateczną zawartością odcisku palca przedstawiona jest w Załączniku 4. Na podstawie tej tablicy napisano program do identyfikacji defektów. Okno startowe programu Identyfikacja defektów [46] jest pokazane na rysunku 7.2. 71

Rys. 7.2. Okno startowe programu Identyfikacja defektów [46] W celu zidentyfikowania defektu należy przejść następujące kroki: - zbadanie zdefektowanej komory gaszeniowej przy użyciu WAA oraz karty przetwornika A/C i uzyskanie plików wynikowych z obu urządzeń, - wprowadzenie plików wynikowych do programu Statys i AnSin oraz zapisanie wyników na pliku, - wskazanie programowi Identyfikacja defektów położenia pliku wynikowego z programu Statys oraz wskazanie obliczonej przez AnSin wartości w polu wyboru, - uruchomienie procedury identyfikacji defektów. Po wykonaniu obliczeń program generuje okno końcowe z hipotezą końcową rozpoznania defektów. Okno to, wraz z przykładowym rozwiązaniem, przedstawione jest na rysunku 7.3. Program rozpoznaje defekt wypisując w procentach stopień rozpoznania. Stopień rozpoznania jest liczony według wzoru: R n = ( r w ) n n w n, (7.1) gdzie: R n stopień rozpoznania defektu numer n, r n rozpoznanie parametru dla defektu n; gdy parametr nieznanego defektu zawiera się w zakresie wyznaczonym przez średnią arytmetyczną parametru i jej odchylenie standardowe, to r n =1, w przeciwnym wypadku r n =0, 72

w n suma wartości wszystkich wag odcisku palca dla defektu n, (r n w n ) suma wartości wszystkich iloczynów rozpoznania parametru i wagi dla defektu n, Stopień rozpoznania dla poszczególnych defektów nie musi po zsumowaniu wynosić 100%, gdyż są to wartości niezależne od siebie. Rys. 7.3. Okno programu Identyfikacja defektów z przykładowym wynikiem rozpoznania [46] Program Identyfikacja defektów może również pokazać szczegóły rozpoznania wszystkich defektów. Jest to przedstawione na rysunku 7.4. wraz z przykładowymi wartościami. 73

Rys. 7.4. Przykładowy stopień rozpoznania poszczególnych defektów, wygenerowany przez program Identyfikacja defektów [46] 74