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    一種利用融合相關(guān)譜的異步電機(jī)故障診斷方法

    2021-12-29 07:37:54張雅暉楊凱李天樂(lè)
    電機(jī)與控制學(xué)報(bào) 2021年11期
    關(guān)鍵詞:匝間定子短路

    張雅暉,楊凱,李天樂(lè)

    (華中科技大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院,武漢 430074)

    0 引 言

    異步電機(jī)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、制造容易、價(jià)格低廉、運(yùn)行可靠、維護(hù)方便、堅(jiān)固耐用、較高工作效率和較好工作特性等一系列顯著優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于機(jī)床、中小型軋鋼設(shè)備、風(fēng)機(jī)、水泵、輕工機(jī)械、冶金、礦山機(jī)械、家用電器、小型水電站等領(lǐng)域,是國(guó)民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)和日常生活中應(yīng)用最為廣泛的交流電機(jī),其用電量占整個(gè)電力系統(tǒng)總用電量的60%以上[1]。異步電機(jī)作為工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中的核心驅(qū)動(dòng)部件,其運(yùn)行可靠性直接影響整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn),一旦發(fā)生故障停機(jī),將造成不可估量的經(jīng)濟(jì)損失,因此對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確地狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷具有重要意義。

    籠型異步電機(jī)占整個(gè)異步電機(jī)總量的85%左右,其中定子匝間短路以及轉(zhuǎn)子斷條故障是電機(jī)的常見(jiàn)故障,分別占故障總數(shù)的30%~40%和10%左右[2-3],對(duì)于其故障機(jī)理的探討以及故障診斷技術(shù)的研究得到眾多國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。根據(jù)使用特征信號(hào)的不同,電機(jī)故障檢測(cè)方法可分為電流檢測(cè)、振動(dòng)檢測(cè)、溫度檢測(cè)、電磁轉(zhuǎn)矩檢測(cè)等。文獻(xiàn)[4]提出一種定子電流二次方法的電機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)方法,電流故障特征頻率經(jīng)過(guò)電流平方處理后位置得到轉(zhuǎn)移,故障幅值得到放大,實(shí)現(xiàn)電機(jī)早期故障的準(zhǔn)確診斷。文獻(xiàn)[5]提出一種基于Morlet小波解調(diào)制分析的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法,利用Morlet小波提取電機(jī)定子電流信號(hào)包絡(luò)線,進(jìn)一步作傅里葉變換頻譜分析,根據(jù)是否存在故障特征頻率成分判斷轉(zhuǎn)子斷條故障發(fā)生與否。文獻(xiàn)[6]提出一種基于骨干微粒群算法和支持向量機(jī)的故障診斷方法,利用骨干微粒群優(yōu)化算法濾除電流基波分量對(duì)故障特征諧波的影響,進(jìn)而對(duì)殘余電流信號(hào)進(jìn)行小波包分解,實(shí)現(xiàn)異步電機(jī)匝間短路故障的特征提取與準(zhǔn)確識(shí)別。文獻(xiàn)[7-8]結(jié)合電機(jī)定子電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)中的特征諧波分量診斷電機(jī)轉(zhuǎn)子故障。文獻(xiàn)[9-10]融合定子電流和電機(jī)振動(dòng)等多信號(hào)頻譜檢測(cè)電機(jī)匝間短路故障。文獻(xiàn)[11]基于異步電機(jī)二維有限元計(jì)算模型分別得到電機(jī)轉(zhuǎn)子在正常和斷條時(shí)的溫度場(chǎng)分布情況,從而通過(guò)監(jiān)測(cè)溫度診斷電機(jī)故障。文獻(xiàn)[12]利用異步電機(jī)定子三維傳熱模型對(duì)匝間短路故障時(shí)的定子溫度場(chǎng)進(jìn)行研究,從而通過(guò)電機(jī)溫度場(chǎng)變化規(guī)律及溫升對(duì)定子匝間短路故障進(jìn)行綜合評(píng)估。文獻(xiàn)[13-14]利用電磁轉(zhuǎn)矩的變化特征診斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條及定子匝間短路故障,實(shí)現(xiàn)電機(jī)故障的早期檢測(cè)。綜合以上分析得知,當(dāng)電機(jī)發(fā)生故障時(shí),可從多種信號(hào)中提取故障特征,若能將其綜合用于電機(jī)故障診斷過(guò)程,可有效降低環(huán)境因素對(duì)單一參數(shù)的影響,獲得比單一信息源更為精確和可靠的診斷結(jié)果。

    在目前的研究中,基于定子電流頻譜分析的診斷方法較為常用,這主要取決于電流信號(hào)容易獲取,且可實(shí)現(xiàn)電機(jī)非侵入式的狀態(tài)監(jiān)測(cè),但同時(shí)也存在電機(jī)故障頻率被較大幅值的基頻和環(huán)境噪聲湮沒(méi)而難以識(shí)別的問(wèn)題。近年來(lái),一些基于多信號(hào)融合分析的方法已成為電機(jī)故障檢測(cè)的趨勢(shì)[15-17],其主要側(cè)重于使用多個(gè)傳感器獲取不同形式的特征信號(hào),綜合利用多種信號(hào)進(jìn)行電機(jī)故障診斷,保障依據(jù)不同特征信號(hào)進(jìn)行電機(jī)故障診斷結(jié)果的一致性,以增強(qiáng)電機(jī)診斷結(jié)果的可信性,但同時(shí)也存在信號(hào)處理方式不同導(dǎo)致診斷過(guò)程的復(fù)雜性以及信息冗余的問(wèn)題,對(duì)于不同信號(hào)間故障特征的相關(guān)性有待進(jìn)一步研究。

    基于上述分析,借鑒多源信息融合的思想,文中提出一種異步電機(jī)融合相關(guān)譜故障診斷方法,通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)的定子電流和振動(dòng)信號(hào),對(duì)其進(jìn)行融合相關(guān)譜分析,利用融合相關(guān)譜圖中故障分量譜峰是否存在來(lái)判斷電機(jī)是否發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條及定子匝間短路故障。此方法克服了單純利用振動(dòng)譜分析或定子電流頻譜分析的不足,使得故障特征頻率分量更加突出,有利于電機(jī)故障的可靠識(shí)別。通過(guò)仿真對(duì)文中所提出的方法進(jìn)行研究,并對(duì)比分析了該方法與單一信號(hào)頻譜分析的性能差異。

    1 電機(jī)故障特征分析

    在異步電機(jī)的主要故障中,轉(zhuǎn)子斷條故障和定子匝間短路故障占有較大的比例,主要對(duì)其進(jìn)行深入分析,研究其故障機(jī)理和故障規(guī)律,進(jìn)而通過(guò)電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的融合相關(guān)譜分析方法來(lái)監(jiān)測(cè)電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)以預(yù)測(cè)其潛在故障。

    1.1 轉(zhuǎn)子斷條

    異步電機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中, 轉(zhuǎn)子導(dǎo)條承受電磁應(yīng)力、離心力、熱彎曲撓度力等交變應(yīng)力的作用, 在電機(jī)起停過(guò)程和負(fù)載過(guò)重時(shí),這種應(yīng)力作用更大, 加之轉(zhuǎn)子自身存在一些固有的制造缺陷, 容易導(dǎo)致電機(jī)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條故障。

    當(dāng)異步電機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí),定子電流基頻附近的一些諧波分量將會(huì)增大,出現(xiàn)頻率為(1±2ks)f0的故障邊頻 (k為任意整數(shù),s為電機(jī)轉(zhuǎn)差率,f0為電源基波頻率),可作為電機(jī)斷條故障的識(shí)別依據(jù)。

    除引起定子三相電流的調(diào)制之外,故障導(dǎo)致氣隙中產(chǎn)生附加磁場(chǎng),繼而產(chǎn)生不平衡的徑向電磁力,作用于定子鐵心,產(chǎn)生區(qū)別于正常電機(jī)的特征頻率的電磁振動(dòng)。由斷條故障引起的附加磁場(chǎng)表達(dá)式為

    (1)

    式中:Br為附加磁場(chǎng)幅值;r=±1,±2,±3,…為氣隙附加磁場(chǎng)次數(shù);θ為某一時(shí)刻空間電角度;p為電機(jī)極對(duì)數(shù);ω0為同步旋轉(zhuǎn)角速度。

    根據(jù)麥克斯韋應(yīng)力張量法,徑向電磁應(yīng)力與氣隙磁密的平方成正比,可表示為

    (2)

    式中:b(t,θ)為氣隙磁密幅值;μ0為真空磁導(dǎo)率。

    計(jì)及基波磁場(chǎng)與氣隙附加磁場(chǎng)的相互作用,由斷條故障引起的附加徑向電磁應(yīng)力的表達(dá)式為

    (3)

    式中B1為基波磁場(chǎng)幅值。

    由式(3)可知,氣隙中附加徑向電磁力波的階數(shù)為|r±1|,故障特征頻率為|(r/p)(1-s)+s±1|f0,可作為電機(jī)斷條故障的識(shí)別依據(jù)。

    1.2 定子匝間短路

    異步電機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中, 常常容易因?yàn)榕鲎?、老化、過(guò)熱、電磁力等多方面的應(yīng)力作用,造成內(nèi)部繞組匝間絕緣破損,輕微的絕緣破損雖在短期內(nèi)不會(huì)對(duì)電機(jī)運(yùn)行性能造成較大影響,但若不及時(shí)維護(hù),定子繞組在較大的匝間短路電流的作用下,會(huì)造成短路處局部溫度升高,周?chē)^緣被進(jìn)一步破壞,引起更大范圍的繞組發(fā)生短路故障,影響電機(jī)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

    當(dāng)電機(jī)定子發(fā)生匝間短路故障后,氣隙磁密發(fā)生變化,電機(jī)各定子極間的對(duì)稱(chēng)性受到破壞,造成定子電流波形畸變,出現(xiàn)故障特征諧波分量,其表達(dá)式為

    (4)

    式中:s為電機(jī)轉(zhuǎn)差率;n=1,2,3,…;m=1,3,5,…;p為電機(jī)極對(duì)數(shù);f0為電源基波頻率。

    此外定子繞組匝間短路后,會(huì)在線圈短路環(huán)中形成故障回路電流,通過(guò)氣隙產(chǎn)生磁勢(shì)為f的附加脈振磁場(chǎng),當(dāng)忽略氣隙中的高次諧波后,可表示為

    f(t,θ)=Fcos(ω0t)cosθ。

    (5)

    式中F為電機(jī)附加脈振磁勢(shì)的幅值。

    由匝間短路故障引起的氣隙附加磁密的表達(dá)式為

    bs(t,θ)=Fcos(ω0t)cosθΛ0。

    (6)

    式中Λ0為正常電機(jī)氣隙磁導(dǎo)分量。

    代入式(2)得

    [1+cos(2θ)]。

    (7)

    由文獻(xiàn)[8]可知,異步電機(jī)正常運(yùn)行時(shí),氣隙中單位面積徑向電磁力波的頻率主要為二倍頻(即2f0),式(7)為定子匝間短路故障時(shí),氣隙附加徑向電磁力波分量,且頻率主要為二倍頻分量(即2f0),因此電機(jī)振動(dòng)信號(hào)中二倍頻分量(即2f0)的增加可作為電機(jī)匝間短路故障的識(shí)別依據(jù)。

    2 基于融合相關(guān)譜的電機(jī)故障檢測(cè)

    融合相關(guān)譜算法是由傳感器信息融合技術(shù)發(fā)展而來(lái),其基本思想是充分利用多個(gè)信息源,并依據(jù)某種準(zhǔn)則進(jìn)行組合,以減少多個(gè)信息源中的冗余信息,獲得有關(guān)被認(rèn)識(shí)對(duì)象的較為簡(jiǎn)便的一致解釋或描述。文中借鑒信號(hào)融合的思想,提出一種基于融合相關(guān)譜的電機(jī)故障檢測(cè)算法,其基本原理是對(duì)待識(shí)別診斷電機(jī)的電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行融合相關(guān)處理,在其相關(guān)譜中獲得能夠反映電機(jī)故障的特征信息。

    定子電流信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)融合相關(guān)分析的具體算式為:

    (8)

    式中:Cxy(f)為電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的融合相關(guān)譜,其幅值的大小表示兩信號(hào)頻譜在某頻率處的相關(guān)程度;Pxx(f)、Pyy(f)、Pxy(f)分別為電流信號(hào)自功率譜、振動(dòng)信號(hào)自功率譜、電流信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)互功率譜。

    融合相關(guān)譜函數(shù)在本質(zhì)上表達(dá)了兩種信號(hào)的相似性,當(dāng)電流頻譜和振動(dòng)頻譜中具有相同的頻率分量時(shí),在其相關(guān)譜中該頻率處的幅值就會(huì)增強(qiáng),反之則減弱。利用這一特性,可以很大程度上抑制與故障特征無(wú)關(guān)的冗余分量和環(huán)境噪聲,提高電機(jī)故障診斷的簡(jiǎn)便性和可靠性。

    以電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障為例,此時(shí)電機(jī)定子電流信號(hào)可近似表達(dá)為

    i=Imcos(ω0t-α)+Idlcos[(1-2s)ω0t-β1]+

    Idrcos[(1+2s)ω0t-β2]。

    (9)

    式中:Im、Idl、Idr、α、β1、β2分別為定子相電流基波分量、(1-2s)f0斷條故障邊頻分量、(1+2s)f0斷條故障邊頻分量的幅值和相位。

    定子電流信號(hào)經(jīng)希爾伯特(Hilbert)變換[18-19]后為

    Idrsin[(1+2s)ω0t-β2]。

    (10)

    此時(shí)定子電流Hilbert模量信號(hào)可表達(dá)為

    2ImIdlcos(2sω0t-α+β1)+

    2ImIdrcos(2sω0t+α-β2)+

    2IdlIdrcos(4sω0t+β1-β2)。

    (11)

    根據(jù)式(11)可知,當(dāng)電機(jī)發(fā)生斷條故障后,定子電流Hilbert模量信號(hào)中含有2sf0、4sf0等故障頻率分量。

    根據(jù)式(3)可知,以電機(jī)極對(duì)數(shù)p=2,氣隙附加磁場(chǎng)次數(shù)r=±2,±4,±6,±8,±10,…為示例,經(jīng)計(jì)算得電機(jī)徑向電磁力信號(hào)中含有2sf0、(2-2s)f0、(4-2s)f0、(2-4s)f0、(4-4s)f0、(6-4s)f0等故障頻率分量。參照定子電流Hilbert模量信號(hào)的推導(dǎo)方式,可得電機(jī)徑向電磁力Hilbert模量信號(hào)中含有2sf0、4sf0等故障頻率分量。此外由式(11)可知,Hilbert模量信號(hào)中含有直流分量,為消除直流分量對(duì)于后續(xù)信號(hào)融合相關(guān)分析的干擾,可通過(guò)頻率為0 Hz的陷波濾波器進(jìn)行濾波,使得輸入信號(hào)在0 Hz這一頻率點(diǎn)下迅速衰減,以達(dá)到濾除信號(hào)直流分量的效果。電流信號(hào)與徑向電磁力信號(hào)中同時(shí)含有2sf0、4sf0等故障頻率分量,可進(jìn)一步作融合相關(guān)分析,使故障頻率分量更加突出,有利于電機(jī)故障的可靠診斷。

    3 仿真

    文中以一臺(tái)11 kW的鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)為仿真對(duì)象,在Ansoft Maxwell、MATLAB/Simulink中進(jìn)行相應(yīng)的仿真驗(yàn)證,該電機(jī)有限元仿真模型的基本參數(shù)如表1所示。

    表1 仿真模型的參數(shù)Table 1 Parameters of simulation model

    在有限元仿真中,電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障的模擬可通過(guò)減小某些導(dǎo)條材料的電導(dǎo)率來(lái)實(shí)現(xiàn),定子匝間短路故障的模擬可通過(guò)搭建外電路設(shè)置某相繞組線圈匝數(shù)的減少。有限元仿真時(shí)間設(shè)定為3 s,仿真步長(zhǎng)設(shè)定為0.001 s。

    分別提取正常電機(jī)、斷條故障電機(jī)的電流信號(hào)和徑向電磁力信號(hào),導(dǎo)入MATLAB中對(duì)信號(hào)作進(jìn)一步融合相關(guān)分析,根據(jù)融合相關(guān)譜的頻譜特征判斷當(dāng)前電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。在實(shí)際檢測(cè)應(yīng)用中,定子電流信號(hào)可通過(guò)電流傳感器獲得,徑向電磁力信號(hào)可通過(guò)垂直徑向安裝于電機(jī)定子的振動(dòng)傳感器獲得。

    正常電機(jī)與斷條故障電機(jī)電流信號(hào)自功率譜對(duì)比如圖1所示, 可以看出,斷條故障電機(jī)電流信號(hào)自功率譜在2sf0、4sf0等反映斷條故障特征的頻率分量處的譜峰較正常電機(jī)有顯著增加,幅值高達(dá)20 dB以上,表明此時(shí)轉(zhuǎn)子斷條電機(jī)電流信號(hào)中含有能夠反映電機(jī)斷條故障的頻率信息。

    圖1 電流信號(hào)自功率譜Fig.1 Auto-power spectrum diagram of current signal

    正常電機(jī)與斷條故障電機(jī)振動(dòng)信號(hào)自功率譜對(duì)比如圖2所示,可以看出,斷條故障電機(jī)振動(dòng)信號(hào)自功率譜在2sf0、4sf0等反映斷條故障特征的頻率分量處的譜峰較正常電機(jī)只有輕微增大,幅值變化沒(méi)有電流信號(hào)明顯,表明此時(shí)僅通過(guò)單一振動(dòng)信號(hào)對(duì)電機(jī)斷條故障進(jìn)行診斷,故障識(shí)別難度將會(huì)增大。

    圖2 振動(dòng)信號(hào)自功率譜Fig.2 Auto-power spectrum diagram of vibration signal

    在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對(duì)正常電機(jī)、斷條故障電機(jī)電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行融合相關(guān)譜分析。

    正常電機(jī)與斷條故障電機(jī)電流信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)互功率譜對(duì)比如圖3所示,可以看出,斷條故障電機(jī)的信號(hào)互功率譜在2sf0、4sf0等頻率處的譜峰較正常電機(jī)有顯著增加,電流信號(hào)與徑向電磁力信號(hào)在相同頻率處的幅值被增強(qiáng),反之則減弱。

    圖3 電流信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)互功率譜Fig.3 Cross-power spectrum diagram of current signal and vibration signal

    正常電機(jī)與斷條故障電機(jī)電流信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)融合相關(guān)譜如圖4所示,可以看出,斷條故障電機(jī)信號(hào)的融合相關(guān)譜中出現(xiàn)2sf0、4sf0等頻率分量,可作為電機(jī)斷條故障的識(shí)別依據(jù)。相較于傳統(tǒng)基于傅里葉變換的電流信號(hào)頻譜分析(如圖5所示)和徑向電磁力信號(hào)頻譜分析(如圖6所示)結(jié)果,文中所提方法可使電機(jī)故障特征頻率更加凸顯,且與故障識(shí)別無(wú)關(guān)的諧波分量得到衰減,進(jìn)一步提高了電機(jī)故障識(shí)別的精確性與可靠性。

    圖4 電流信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)融合相關(guān)譜Fig.4 Fusion correlation spectrum diagram of current signal and vibration signal

    圖5 電流信號(hào)頻譜Fig.5 Spectrum diagram of current signal

    圖6 振動(dòng)信號(hào)頻譜Fig.6 Spectrum diagram of vibration signal

    在上述電機(jī)斷條故障仿真模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步同樣減小相鄰導(dǎo)條材料的電導(dǎo)率,模擬更為嚴(yán)重的電機(jī)斷條故障工況。此工況下電機(jī)電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的融合相關(guān)譜圖如圖7所示,可以看出,由于電機(jī)斷條故障程度加劇,在2sf0、4sf0處的幅值也相應(yīng)增加。由此說(shuō)明,電機(jī)斷條故障程度加劇,其特征頻率處的幅值也會(huì)相應(yīng)增加,據(jù)此可評(píng)估電機(jī)斷條故障的嚴(yán)重程度。

    圖7 電流信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)融合相關(guān)譜Fig.7 Fusion correlation spectrum diagram of current signal and vibration signal

    將電流信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)融合相關(guān)譜分析方法應(yīng)用于電機(jī)定子匝間短路故障的檢測(cè)中,由式(4)~式(7)可知,當(dāng)電機(jī)發(fā)生定子匝間短路故障時(shí),其電流頻譜與振動(dòng)頻譜中具有相同的特征頻率分量2f0,在其相關(guān)譜中可作為表征故障程度的特征分量。

    正常電機(jī)與匝間短路故障電機(jī)電流信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)融合相關(guān)譜圖如圖8所示,可以看出,匝間短路故障電機(jī)信號(hào)的融合相關(guān)譜中2f0頻率處的幅值有顯著增加,可作為電機(jī)匝間短路故障的識(shí)別依據(jù)。

    圖8 電流信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)融合相關(guān)譜Fig.8 Fusion correlation spectrum diagram of current signal and vibration signal

    在上述電機(jī)匝間短路故障仿真模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步減少相繞組的線圈匝數(shù),模擬更為嚴(yán)重的電機(jī)匝間短路故障工況。此工況下電機(jī)電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的融合相關(guān)譜圖如圖9所示,可以看出,由于電機(jī)匝間短路故障程度加劇,在2f0處的幅值也相應(yīng)增加。由此說(shuō)明,電機(jī)匝間短路故障程度加劇,其特征頻率處的幅值也會(huì)相應(yīng)增加,據(jù)此可評(píng)估電機(jī)匝間短路故障的嚴(yán)重程度。

    圖9 電流信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)融合相關(guān)譜Fig.9 Fusion correlation spectrum diagram of current signal and vibration signal

    4 結(jié) 論

    基于多源信息融合的思想,采用異步電機(jī)定子電流和振動(dòng)信號(hào)的融合相關(guān)譜分析方法實(shí)現(xiàn)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條及定子匝間短路的故障診斷。通過(guò)對(duì)故障特征信號(hào)的融合相關(guān)分析以達(dá)到凸顯故障特征頻率分量的目的。仿真結(jié)果表明:與采用單一故障特征信號(hào)頻譜分析相比,該方法處理得到的故障頻譜特征更為明顯,能有效提高電機(jī)故障診斷的可靠性和準(zhǔn)確性,對(duì)于在實(shí)際應(yīng)用中異步電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)具有重要意義。

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