Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 10187-1:2015 IEC/TR 62131-1:2011 Điều kiện môi trường-Rung và xóc của các thiết bị kỹ thuật điện-Phần 1: Quy trình xác nhận dữ liệu động

TIÊU CHUẨN QUỐC GIA

TCVN 10187-1:2015

IEC/TR 62131-1:2011

ĐIỀU KIỆN MÔI TRƯỜNG - RUNG VÀ XÓC CỦA CÁC THIẾT BỊ KỸ THUẬT ĐIỆN - PHẦN 1: QUY TRÌNH XÁC NHẬN DỮ LIỆU ĐỘNG

Environmental conditions - Vibration and shock of electrotechnical equipment - Part 1: Process for validation of dynamic data

Lời nói đầu

TCVN 10187-1:2015 hoàn toàn tương đương với IEC/TR 62131-1:2011

TCVN 10187-1:2015 do Ban kỹ thuật tiêu chuẩn quốc gia TCVN/TC/E3 Thiết bị điện tử dân dụng biên soạn, Tổng cục Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng đề nghị, Bộ Khoa học và Công nghệ công bố.

Bộ TCVN 10897 (IEC/TR 62131), Điều kiện môi trường gồm các phần sau:

- TCVN 10187-1:2015 (IEC/TR 62131-1:2011), Điều kiện môi trường - Rung và xóc của các thiết bị kỹ thuật điện - Phần 1: Quy trình xác nhận dữ liệu động

- TCVN 10187-2:2015 (IEC/TR 62131 -2:2011), Điều kiện môi trường - Rung và xóc của các thiết bị kỹ thuật điện - Phần 2: Thiết bị vận chuyển bằng máy bay phản lực có cánh cố định

- TCVN 10187-3: 2013 (IEC/TR 62131-3: 2011), Điều kiện môi trường - Rung và xóc của thiết bị điện tử - Phần 3: Thiết bị vận chuyển bằng phương tiện đường sắt

- TCVN 10187-4: 2013 (IEC/TR 62131-4: 2011), Điều kiện môi trường - Rung và xóc của thiết bị kỹ thuật điện - Phần 4: Thiết bị được vận chuyển bằng phương tiện đường bộ

ĐIỀU KIỆN MÔI TRƯỜNG - RUNG VÀ XÓC CỦA CÁC THIẾT BỊ KỸ THUẬT ĐIỆN - PHẦN 1: QUY TRÌNH XÁC NHẬN DỮ LIỆU ĐỘNG

Environmental conditions - Vibration and shock of electrotechnical equipment - Part 1: Process for validation of dynamic data

1  Phạm vi áp dụng

Tiêu chuẩn này rà soát lại quy trình xác nhận dữ liệu chủ yếu mang tính kinh nghiệm được chọn để tạo độ tin cậy của các dữ liệu được sử dụng ở các phần khác của bộ tiêu chuẩn TCVN 10187 (IEC/TR 62131). Việc chọn một quy trình xác nhận là cần thiết, do thiếu các bộ dữ liệu được xác nhận đầy đủ.

Tiêu chuẩn này nhằm đưa ra các yêu cầu chung về bản chất và thường được kỳ vọng sẽ được áp dụng ở mức độ rộng rãi nhất mà thực tiễn cho phép trong phạm vi các tình huống của bất kỳ hạng mục dữ liệu cụ thể nào.

2  Tài liệu viện dẫn

Không có.

3  Nguồn và chất lượng dữ liệu (thực hiện trên một dữ liệu duy nhất)

Mục đích của giai đoạn này là rà soát lại từng ghi nhận riêng lẻ để xác định rằng nó xuất hiện nhất quán. Các công cụ chính trong giai đoạn này là sự xuất hiện trực quan của dữ liệu và xem xét đánh giá sai số kèm theo. Một thực tế được thừa nhận là rất ít dữ liệu được đánh giá là sai hoàn toàn. Tuy nhiên việc sử dụng các dữ liệu được đánh giá là không sai lỗi chí ít cũng là đáng ngờ bởi vì có thể chứng minh là chúng hoàn toàn vô giá trị. Phạm vi đánh giá một sai số bất kỳ nhiều khi là một chỉ dẫn về năng lực và sự cẩn trọng trong thu thập dữ liệu. Đánh giá chất lượng dữ liệu của mỗi dữ liệu thường bao gồm xem xét các khía cạnh dưới đây:

a) tiêu đề và ghi nhãn: một dữ liệu chỉ có ích nếu như (ít nhất là) có thể xác định vị trí và trục của phép đo cũng như các điều kiện thực hiện phép đo (như tốc độ, sự kiện, kiểu bề mặt, v.v.). Mặc dù việc ghi nhãn này ít có khả năng là hoàn toàn đầy đủ, nhưng người dùng dữ liệu không thể đưa ra những phán đoán có ý nghĩa về các điều kiện và vị trí liên quan tới dữ liệu. Một khó khăn đáng kể là vào lúc thử nghiệm, thông tin thường không được ghi lại đủ.

b) Biểu hiện bề ngoài: các đặc tính dấu hiệu của nhiều thiếu sót trong đo lường và phân tích có thể được xác định bởi sự xuất hiện của riêng dữ liệu đó. Mặc dù việc xác định các đặc tính dấu hiệu như vậy có thể không khẳng định được điều gì nhưng chúng nhiều khi là “những dấu hiệu cảnh báo” của các vấn đề biện minh cho việc phải tiếp tục đánh giá.

c) Sai số phép đo: Trong một số trường hợp, người ta đưa ra các sai số ước tính của toàn bộ hệ thống đo lường. Thường thì người ta thực hiện một phép đo "nhiễu”. Đây có thể là một kênh riêng được thiết lập để đo nhiễu nền hoặc nó có thể từ một nền tảng không có hoạt động nào khác. Khi cả hai đều không có sẵn, đôi khi có thể xác định một điều kiện mà có thể được xử lý, vì mục đích thực tiễn, như một phép đo nhiễu nền. Ít nhất là, người dùng dữ liệu phải tin chắc rằng các đặc tính được khảo sát không bị sai lệch quá mức do nhiễu và sai số đo.

d) sai số phân tích: bất cứ phân tích nào cũng cần phải có thông tin kèm theo cho thấy các tham số được chọn khi thực hiện phân tích. Phân tích này cũng cần bao gồm các thông tin mà nhờ đó có thể xác định biến động và các sai số phát sinh từ quá trình phân tích.

Đa số các dữ liệu có nhiều khả năng là đối tượng của quá trình xác nhận dữ liệu sẽ phải được phân tích bằng kỹ thuật số. Trong các trường hợp như vậy, việc chuyển đổi từ các phép đo analog sang dạng kỹ thuật số có thể đưa vào các sai số. Hệ quả là cần có một số kiến thức về quá trình được chọn, tức là ít nhất tốc độ lấy mẫu và tần số bộ lọc. Chiến lược ghi dữ liệu cũng có thể tương tác trực tiếp với quá trình phân tích dữ liệu. Điều này đặc biệt đúng khi sử dụng các bộ ghi kỹ thuật số, loại lưu trữ “không liên tục" các dữ liệu phù hợp với một số tiêu chí đã được xác định. Trong các tình huống như vậy, kiến thức về quá trình ghi và về các tiêu chí mang tính thiết yếu. Trong mọi trường hợp khác, nó vẫn có lợi bởi vì phương tiện ghi thường quy định các giới hạn về tần số, nhiễu, v.v...

4  So sánh nguồn dữ liệu nội bộ (thực hiện trên một tổ hợp dữ liệu)

Mục đích của giai đoạn này là xác định rằng bộ dữ liệu, như một tổng thể, tự nó nhất quán. Điều này thường liên quan đến việc xác minh rằng bất kỳ xu hướng và đặc tính nào đều nhất quán trong toàn bộ bộ dữ liệu. Mức độ xu hướng tồn tại trong phạm vi các dữ liệu số phụ thuộc vào các điều kiện mà các phép đo đã được thực hiện, và kiến thức về các điều kiện đó là quan trọng. Đối với các phép đo nhằm lượng hóa các điều kiện kích thích, các câu hỏi sau đây có thể thường được đặt ra:

- các trục: các thay đổi về biên độ và về các đặc tính giữa các hệ trục khác nhau có nhất quán không?

- vị trí: các thay đổi về biên độ và về các đặc tính giữa các vị trí đo khác nhau có nhất quán không?

- các điều kiện đo: các thay đổi về biên độ và về các đặc tính giữa các điều kiện đo khác nhau có nhất quán không?

- các xu hướng: có thể xác định (và định lượng) các xu hướng cụ thể trong phạm vi các dữ liệu không và các xu hướng này có nhất quán trong toàn bộ bộ dữ liệu không?

Nhận thức rằng phân tích dữ liệu cũng là một quá trình thu gọn các dữ liệu, các giả định vốn có trong mỗi quá trình phân tích cần phải được xác minh. Một ví dụ hay là phân tích mật độ phổ công suất rất hay được áp dụng, yêu cầu các dữ liệu phải tĩnh tại (không thay đổi theo thời gian); cần phải khẳng định được điều này trước khi tiến hành phân tích. Ý kiến xác minh về các giả định vốn có cần được thể hiện trong một bản đánh giá kèm theo hoặc trong một phân tích dữ liệu hỗ trợ. Nhìn chung, các dữ liệu từ một quá trình phân tích dữ liệu duy nhất cần được nhìn nhận với một sự thận trọng nhất định trừ khi các dữ liệu đó được hỗ trợ bởi các bộ dữ liệu khác hoặc bằng một sự đánh giá hợp lý cho thấy các công việc kiểm tra như vậy đã được thực hiện.

5  So sánh chéo các nguồn dữ liệu (thực hiện trên các nguồn dữ liệu khác nhau)

Mục đích của giai đoạn này là xác định rằng bộ dữ liệu có thể so sánh với các bộ dữ liệu tương tự khác, hoặc, nếu không, có thể so sánh với những điều đã dự kiến. Việc này thường yêu cầu một số kiến thức về ý nghĩa vật lý về đặc tính của dữ liệu. Để có được sự tin cậy trong bất cứ sự so sánh nào, yêu cầu phải có tối thiểu ba bộ dữ liệu độc lập. Tất cả các bộ dữ liệu này đều phải qua được hai giai đoạn xác thực dữ liệu trước. Hai câu hỏi chung về bộ dữ liệu có thể được đặt ra trong giai đoạn này:

- đặc điểm có ý nghĩa của các kết quả từ phân tích dữ liệu có nhất quán không? Hầu hết tất cả các nguồn kích thích đều có một số đặc điểm có tính nhất quán. Sự nhất quán như vậy thường phát sinh từ các thuộc tính của kích thích. Một số đặc điểm có thể là thước đo của nguồn kích thích, và các đặc điểm còn lại liên quan đến các đặc tính động của nền tảng mà trên đó các phép đo được thực hiện;

- điều kiện khắc nghiệt cơ bản có nhất quán không? Hầu hết các nguồn kích thích đều bị hạn chế bởi các giới hạn bên trong được áp đặt bởi các quy luật vật lý (ví dụ năng lượng khả dụng) hoặc bởi sự can thiệp của con người (do tính nhạy cảm của cơ thể người). Việc xác định tác động của các giới hạn như vậy lên môi trường nhiều khi có thể cho phép so sánh.

Với một số lượng tối thiểu các bộ dữ liệu, điều quan trọng là phải xác định được tính nhất quán rõ ràng ở ít nhất ba trong số các bộ dữ liệu có sẵn. Trong một số trường hợp nhất định, việc nhận dạng các lý do tiềm ẩn của các khác biệt là dễ dàng hơn, mặc dù điều này không hoàn toàn có lợi do khó có thể chứng minh những lập luận như vậy. Có một số lý do chung và đã được ghi nhận của các sự khác biệt giữa các bộ dữ liệu và đáng để xem xét.

Hầu hết tất cả quá trình phân tích dữ liệu đều dựa vào, ít nhất ở một mức độ nào đó, các tham số do nhà phân tích dữ liệu thiết lập. Không thể dựa vào một quá trình cụ thể để tạo ra các kết quả giống hệt nhau đối với các nhà phân tích khác nhau. Một số quá trình phân tích dữ liệu nhạy cảm hơn với tính biến động về mặt này hơn các quá trình khác. Khó có thể xác định các khác biệt nội tại giữa các bộ dữ liệu do sự thay đổi trong việc xử lý. Tuy nhiên, các phương pháp phân tích thống kê (như phân tích phương sai) có thể là những chỉ báo hữu dụng.

Trong một số trường hợp, các đáp ứng động có thể là kết quả của một số nguồn kích thích. Ý nghĩa của các nguồn riêng lẻ có thể khác nhau trong một thực hành so với thực hành khác. Hơn nữa, trong một số điều kiện, có thể xảy ra một kích thích động từ một nguồn hoàn toàn khác. Điều này có thể do một hiện tượng có thực hoặc có thể do cách thực hiện phép đo gây ra.

MỤC LỤC

Lời nói đầu

1  Phạm vi áp dụng

2  Tài liệu viện dẫn

3  Nguồn và chất lượng dữ liệu (thực hiện trên một dữ liệu duy nhất)

4  So sánh nguồn dữ liệu nội bộ (thực hiện trên một tổ hợp dữ liệu)

5  So sánh chéo các nguồn dữ liệu (thực hiện trên các nguồn dữ liệu khác nhau)