高精度无接触电压探针设计

一种包含信号处理电路的高精度无接触电压探针设计

摘要

本文展示了一种高精度无接触电压探针的设计技术。首先提到了该设计所依据的基本静电场原理。然后,为了实现精确测量并考虑电磁干扰问题,设计了专用电极、滤波和放大电路以及屏蔽室。本文还给出了该装置的实测信号,以验证该方法的有效性。

关键词 ——静电场理论,无接触电压探针,电磁干扰,穿心电容器

一、引言

无接触电压探针(传感器)正逐渐成为电力行业中必不可少的设备,尤其是在在线测试环境中。例如,当需要监测存在绝缘体的高压电缆上的电位时,金属导线便无法直接接触。从根本上说,无接触电压探针基于静电场理论,其中电位可通过泊松方程及相应的边界条件计算得出。从工程角度而言,待测电压是由于电源线上的电压源“感应”而产生的,如图1所示。

示意图0

尽管探头背后的理论在静电场理论中已有充分解释,但在此类工业应用中,精度和噪声处理仍是主要关注点。特别是在电力环境中,电磁干扰(EMI)[5]被认为是一种普遍存在的现象,容易影响测量电压信号。

本文提出并实现了一种包含信号处理电路的高精度无接触电压探针。此外,设计了一个特殊的金属腔体和一段同轴线,以实现电磁干扰(EMI)的抑制。基于运算放大器(OP)的电路用于放大感应电压的检测。

实现后,通过测量验证了所提出的理论和设计技术的概念,并证明本工作适用于实际工业领域。

II. 提出的理论

在静电理论中,图1中的电场ሬሬ⃗由电位源产生,该电位源即为待测电压。假设存在一个待感应的电位 ′。ሬሬ⃗~ − ᇱ

示意图1

如图2所示,在同轴结构中,外部的探针金属用于测量由于内部电位源在[6],处产生的感应电压 ,它们的关系如下式所示,

− 项是校准程序中需要设定的不确定项。该不确定项涉及多个参数,即同轴结构的尺寸和所用材料。

III. 装置实现与测量

该设备的设计如图3所示,除了电极外,所有电子器件和电路均置于金属屏蔽室内,以考虑电磁干扰[5]问题。该电路由低通滤波器和放大器组成。更重要的是,经过放大的信号通过“直通(FT)电容器”[7],以确保检测到的信号无噪声。

示意图2

示意图3

图4所示为最终实现的设备,其中还包括电极以及连接电极与电路的同轴电缆。电极设计如图5所示,其中内弧形金属用于感应电线中的电场,并与同轴电缆的内层金属线相连;而外弧形金属则与同轴电缆的屏蔽金属相连。采用微波SMA连接器从腔体输出检测并处理后的信号,三根导线用于该设备的直流电源偏置。

示意图4
示意图5

图6显示了示波器屏幕上测量的波形。含噪声的蓝色曲线是信号处理前在探头(电极)上检测到的信号。而清晰的黄色曲线则是被测导线上120伏特的输出信号。在探测过程中,电极放置在导线的外部护套上。此类测量如上所述需要进一步校准,即存在由内部被测导线与外部电极之间的材料和尺寸参数引起的不确定项。

从图6的结果可以看出,所提出的这种设计确实能够以无接触方式准确地检测电压。该设计主要考虑了电磁干扰问题,并应用滤波和金属腔体技术以提供稳定的测量信号。

IV. 结论

本文提出了一种无接触电压探针的设计方法。特殊的电极设计用于感应被测电线产生的电场。同时设计了一个腔体,用于容纳电子电路,以对探测信号进行滤波和放大。本文详细描述了所提出装置的理论和实现细节。此外,还解释了测量数据。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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