電氣設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的現(xiàn)代技術(shù)和發(fā)展趨勢

1、電氣設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷電氣設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的現(xiàn)代技術(shù)及發(fā)展趨勢的現(xiàn)代技術(shù)及發(fā)展趨勢河海大學(xué)河海大學(xué) 電氣學(xué)院電氣學(xué)院 馬宏忠馬宏忠2022-2-272概念的再認識概念的再認識 2022-2-274 電氣設(shè)備的定期檢修制度定期檢修制度: 到期必修,缺乏對設(shè)備的綜合分析, 檢修過量,檢修不足 人力和物力的浪費,降低了供電可靠性。 狀態(tài)檢修狀態(tài)檢修替代定期檢修是發(fā)展的必然趨勢。2022-2-275 及時準確地發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備潛在潛在的和現(xiàn)有現(xiàn)有的故障是保證生產(chǎn)安全運行的重要措施。 由于種種原因,目前狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的應(yīng)用水平不平衡應(yīng)用水平不平衡，還存在種種問題,包括一些認識上的誤區(qū)。2022

2、-2-276本報告要點:首先討論電氣設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的概念，概念的再認識概念的再認識 目前主要電氣設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷關(guān)鍵技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)與現(xiàn)代診斷方法現(xiàn)代診斷方法綜述最后討論發(fā)展趨勢發(fā)展趨勢概念的再認識概念的再認識2022-2-278 狀態(tài)檢修狀態(tài)檢修是我國即將面臨的先進的設(shè)備管理體制開展狀態(tài)檢修狀態(tài)檢修的研究一般從兩個方面兩個方面進行一類是對設(shè)備進行不間斷實時動態(tài)的在線監(jiān)測在線監(jiān)測,用在線的數(shù)據(jù)來判別判別設(shè)備狀態(tài)。另一類是以離線檢測為主,通過各種離線數(shù)據(jù)分析離線數(shù)據(jù)分析對設(shè)備狀態(tài)進行綜合診斷綜合診斷。實現(xiàn)狀態(tài)檢修的前提前提：必須進行可靠的狀態(tài)監(jiān)測狀態(tài)監(jiān)測與準確的故障診斷以及有效的故障

3、預(yù)報。2022-2-279故障預(yù)報、故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測的本質(zhì)區(qū)本質(zhì)區(qū)別別：。故障預(yù)報故障預(yù)報根據(jù)故障征兆,對可能發(fā)生可能發(fā)生故障的時間、位置和程度進行預(yù)測。故障診斷故障診斷根據(jù)故障特征,對已發(fā)生的已發(fā)生的故障進行定位和對故障發(fā)展程度進行判斷。狀態(tài)監(jiān)測狀態(tài)監(jiān)測對設(shè)備的運行狀態(tài)進行記錄記錄、分類和評估評估,為設(shè)備維護、維修提供決策。關(guān)系如圖 (按故障發(fā)展的時間進程時間進程進行分類)2022-2-2710圖圖1 1故障預(yù)報、故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測之間的關(guān)系（按時間進程）故障預(yù)報、故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測之間的關(guān)系（按時間進程） 2022-2-2711如果不能對未發(fā)生的故障未發(fā)生的故障時間、位置進行預(yù)測和不能對

4、已發(fā)生故障的位置、程度進行準確判斷,則不能稱為故障預(yù)報和故障診斷不能稱為故障預(yù)報和故障診斷,其結(jié)論應(yīng)該屬于狀態(tài)監(jiān)測狀態(tài)監(jiān)測范圍。2022-2-2712對故障的故障的預(yù)測或預(yù)報預(yù)測或預(yù)報必須建模和仿真.故障診斷故障診斷需要對故障的機理進行分析和研究,因而存在較大的難度。狀態(tài)監(jiān)測狀態(tài)監(jiān)測主要依據(jù)信號處理和模式識別對設(shè)備進行評估和判斷,相對容易實現(xiàn)。也不能認為不能認為預(yù)測或預(yù)報是最好的方法,而狀態(tài)監(jiān)測只是一種初級的手段。每一種方法必須適合具體的對象,關(guān)鍵在于準確,要得到準確的結(jié)論都是不容易的。圖2表示狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷和故障預(yù)報與狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷和故障預(yù)報與設(shè)備故障的關(guān)系的關(guān)系。2022-2-27

5、13 2022-2-2714狀態(tài)監(jiān)測狀態(tài)監(jiān)測適合電力系統(tǒng)主設(shè)備的現(xiàn)狀。主設(shè)備的主要故障,例如絕緣故障、機械故障等的一些故障機理還不清楚故障機理還不清楚,全系統(tǒng)的故障建模和仿真更難,而作為一個產(chǎn)品,其生存期有限生存期有限,也沒沒有必要進行大量的研究工作有必要進行大量的研究工作。如果強調(diào)對主設(shè)備故障的“預(yù)報”和“定位”,不僅現(xiàn)有條件下很難達到預(yù)期效果現(xiàn)有條件下很難達到預(yù)期效果,而且容易產(chǎn)生過分的期望和誤解過分的期望和誤解,并將影響監(jiān)測技術(shù)的推廣影響監(jiān)測技術(shù)的推廣和發(fā)展和發(fā)展。2022-2-2715狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)該包括以下任務(wù)狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)該包括以下任務(wù):a.為設(shè)備的運行情況積累資料和數(shù)據(jù),建立設(shè)備運行的歷

6、史檔案歷史檔案。b.對設(shè)備運行狀態(tài)處于正常還是異常正常還是異常做出判斷判斷根據(jù)歷史檔案、運行狀態(tài)等級和已出現(xiàn)的故障特征或征兆,判斷故障的性質(zhì)和程度。c.對設(shè)備的運行狀態(tài)進行評估運行狀態(tài)進行評估,為狀態(tài)檢修的實施提供依據(jù)。2022-2-27162.2 2.2 狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷與繼電保護繼電保護有很多共性之處，但其任務(wù)與功能是不同任務(wù)與功能是不同的，必須根據(jù)故障特點進行定位。不存在誰比誰好不存在誰比誰好，或誰可完全代替誰的問題。對不同的設(shè)備和不同的故障類型,采用的監(jiān)測的方法可能完全不一樣。由于故障發(fā)展速度的差別,形成了瞬變故障瞬變故障和緩變故緩變故障障兩個類型

7、。以大型發(fā)電機和變壓器為例,如表1所示。表1. 變壓器、發(fā)電機故障按處理時間分類2022-2-2717狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護( (瞬變故障瞬變故障 例如相間短路等,發(fā)展很快。繼電保護繼電保護裝置必須在10ms20ms內(nèi)處理這類故障,以避免損失擴大。 瞬變故障發(fā)生時需要解決的問題需要解決的問題是故障保護和避免事故擴大,不是診斷和監(jiān)測的問題。2022-2-2718狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護( ( 緩變故障緩變故障是從出現(xiàn)故障征兆發(fā)展到故障災(zāi)害進程較慢進程較慢的一類故障現(xiàn)象,例如絕緣故障、機械系統(tǒng)故障等。 當(dāng)出現(xiàn)故障征兆時,需要對故障進行定位,或?qū)收系某潭群桶l(fā)展進行監(jiān)測,采

8、取措施,防止故障狀態(tài)的進一步發(fā)展和造成重大損失。 因此因此,緩變故障是狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的緩變故障是狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的對象對象。2022-2-2719狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護( ( 對于對于瞬變故障瞬變故障,繼電保護繼電保護可以發(fā)揮巨大的作用可以發(fā)揮巨大的作用,大大減少可能造成的危害。 但并不是所有的瞬變故障都是由緩變故障發(fā)展形成的,同時,很多緩變故障其發(fā)展造成的損害也不在繼電保護所能保護的范圍內(nèi)。 有人認為狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷能防止故障發(fā)有人認為狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷能防止故障發(fā)生生,是比繼電保護更先進的技術(shù)是比繼電保護更先進的技術(shù),可以取而代之可以取而代之,這是一種誤解這是一種誤解

9、。 兩種技術(shù)互相補充互相補充,缺一不可缺一不可。2022-2-2720表表1. 1. 變壓器、發(fā)電機故障按處理時間分類變壓器、發(fā)電機故障按處理時間分類 10mS1min瞬變故障瞬變故障緩變故障緩變故障發(fā)生時間電力變壓器繞組匝間、相間短路局部放電 partial discharge (PD)油中氣體色譜分析 (PDA)油中水分 Water in oil油溫 oil temperature調(diào)壓分接開關(guān) tap switch大型發(fā)電機定子繞組匝間、相間短路 stator winding turn to turn short, phase short負序 negative sequence逆功率 re

10、verse-power定子繞組一點接地 stator winding ground ?轉(zhuǎn)子一點接地 rotor ground 失磁 Loss of field轉(zhuǎn)子繞組匝間短路 rotor winding turn to turn short 局部放電 PD軸電壓不正常 shaft voltage abnormal冷卻系統(tǒng)故障 cooling system fault機械振動 mechanical vibrating軸系振動 shafting vibrating主要檢測方法繼電保護 relay protection狀態(tài)監(jiān)測 condition monitoring2022-2-2722 2000

11、2000年年3232臺次、臺次、4712.04712.0MVAMVA 2001 2001年年6363臺次、臺次、7399.57399.5MVAMVA 事故率事故率0.430.43%=%=（6363臺臺/14523/14523臺）臺） 事故容量事故容量 0.72%=0.72%=（7399.5/1024089.77399.5/1024089.7） 其中其中 330 330kV 1.65% 500kV 1.83%kV 1.65% 500kV 1.83% 容量容量300 300 MVA(MVA(1.04%1.04%) 3834.0 MVA(2.23%) 3834.0 MVA(2.23%)1)1)事故臺

12、數(shù)：事故臺數(shù)：2022-2-2723運行年限運行年限事故臺次事故臺次占百分比占百分比(%)(%)11221.123 455 68.8 10.56101322.811151322.81620 204 4 7.0 7.0 合計合計5757100.0100.0投運投運1515年內(nèi)發(fā)生事故的年內(nèi)發(fā)生事故的4949臺次臺次( (其中進口其中進口變變8 8臺臺) )，占總事故統(tǒng)計臺次，占總事故統(tǒng)計臺次86.0%86.0%，說明，說明運行壽命值得擔(dān)憂。運行壽命值得擔(dān)憂。2022-2-2724表表10 199010 199020012001年短路損壞事故臺次統(tǒng)計年短路損壞事故臺次統(tǒng)計 年年 份份事故總臺事故總

13、臺次次短路事故短路事故臺次臺次占總事故占總事故比率比率% %1990342619915635199276182419936922321994572137199559294919965829501997552138.21998632641.31999492040.82000321134.42001632133.32022-2-27253.1.2 OLTC的特殊監(jiān)測的特殊監(jiān)測統(tǒng)計表明,OLTC(有載調(diào)節(jié)器)故障和繞組故障最常見。因此,監(jiān)控的關(guān)鍵參數(shù)包括OLTC故障、油/紙絕緣(包括繞組和變壓器)的老化、負載和運行狀態(tài)。1) OLTC的特殊監(jiān)測的特殊監(jiān)測: 當(dāng)前已有一些OLTC在線監(jiān)控系統(tǒng),但是機械

14、和電氣故障的集成檢測器仍在研究之中。OLTC的振動振動監(jiān)測是有效的在線監(jiān)測方法,但其研究仍在進行之中。2022-2-27262) 絕緣問題絕緣問題: 繞組絕緣和主絕緣是影響變壓器壽命的最大的問題之一.通過溫度、油中氣體分析 (DGA),局部放電(PD)和濕度分析來監(jiān)測。考慮到絕緣問題,使用光纖傳感器光纖傳感器是直接測量熱點溫度的最重要方法,但這種方法成本很高。絕緣系統(tǒng)中,局部放電局部放電的早期檢測非常重要。對變壓器,廣泛使用附著在變壓器箱體上的壓電壓電聲學(xué)傳感器聲學(xué)傳感器來探測局部放電信號。2022-2-27273) 其它有價值的監(jiān)測量其它有價值的監(jiān)測量: 負載和運行狀態(tài)的基本信息可通過電壓、

15、電流互感器監(jiān)測。振動監(jiān)測似乎是檢測OLTC故障的最佳方法。2022-2-27283.2.1發(fā)電機故障和監(jiān)測方法發(fā)電機故障和監(jiān)測方法1) 定子繞組故障定子繞組故障: 包括絕緣故障、繞組導(dǎo)體故障和包括絕緣故障、繞組導(dǎo)體故障和繞組端部故障。繞組端部故障。 電氣絕緣電氣絕緣逐漸劣化逐漸劣化的結(jié)果的結(jié)果,絕緣故障絕緣故障便成了主要便成了主要關(guān)注對象。關(guān)注對象。 主要主要早期特征早期特征便是機器內(nèi)局部便是機器內(nèi)局部放電增加放電增加,因此因此,對對局部放電的監(jiān)測成為實施定子繞組狀態(tài)監(jiān)測的主局部放電的監(jiān)測成為實施定子繞組狀態(tài)監(jiān)測的主要工具。要工具。2022-2-27293.2.1發(fā)電機故障和監(jiān)測方法發(fā)電機故障

16、和監(jiān)測方法2) 轉(zhuǎn)子體轉(zhuǎn)子體故障故障: 對轉(zhuǎn)子體故障的早期檢測可通過對轉(zhuǎn)子體故障的早期檢測可通過振動監(jiān)測振動監(jiān)測和和氣隙氣隙磁密磁密監(jiān)測來實現(xiàn)。監(jiān)測來實現(xiàn)。2022-2-27303.2.1發(fā)電機故障和監(jiān)測方法發(fā)電機故障和監(jiān)測方法3) 轉(zhuǎn)子繞組轉(zhuǎn)子繞組故障故障: 主要是匝間短路故障。主要是匝間短路故障。 匝間短路故障可引起局部過熱甚至導(dǎo)致轉(zhuǎn)子接地。匝間短路故障可引起局部過熱甚至導(dǎo)致轉(zhuǎn)子接地。 監(jiān)測方法是采用監(jiān)測方法是采用氣隙磁密監(jiān)測氣隙磁密監(jiān)測:通過探測氣隙磁通過探測氣隙磁密密,可以確定匝間短路的數(shù)量和位置?？梢源_定匝間短路的數(shù)量和位置。2022-2-27313.2.1發(fā)電機故障和監(jiān)測方法發(fā)電機

17、故障和監(jiān)測方法4) 定子鐵心故障定子鐵心故障: 主要是主要是鐵心深處的過熱鐵心深處的過熱問題。問題。 熱監(jiān)測技術(shù)熱監(jiān)測技術(shù)(包括熱成像技術(shù)包括熱成像技術(shù))已被用于變壓器和已被用于變壓器和電動機定子繞組的監(jiān)測中電動機定子繞組的監(jiān)測中,但很少有用于定子鐵但很少有用于定子鐵心監(jiān)測的報道。心監(jiān)測的報道。2022-2-27323.2.2發(fā)電機定子繞組的局部放電在線狀態(tài)監(jiān)測發(fā)電機定子繞組的局部放電在線狀態(tài)監(jiān)測定子繞組絕緣劣化定子繞組絕緣劣化:是大型發(fā)電機故障的主要原因。定子繞組PD監(jiān)測:不可缺少的其研究已有40余年的歷史PD監(jiān)測仍是一項發(fā)展中的技術(shù)。2022-2-27333.2.23.2.2發(fā)電機定子繞組

18、的局部放電在線狀態(tài)監(jiān)測發(fā)電機定子繞組的局部放電在線狀態(tài)監(jiān)測1) 抑制噪聲抑制噪聲: 在對定子繞組PD進行在線測量時,通常會受到來自電機內(nèi)、外的電氣干擾電氣干擾。解決方法解決方法兩種兩種:一是改進測量方式和測量儀器;二是利用信號處理技術(shù)信號處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)后處理階段消除消除PDPD信號中的噪聲信號中的噪聲。信號處理技術(shù)信號處理技術(shù)是抑制噪聲的常用工具。例如自適應(yīng)濾波器自適應(yīng)濾波器和程控帶通濾波器程控帶通濾波器,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也被用于濾除PD信號中的噪聲信號。2022-2-27343.2.2發(fā)電機定子繞組的局部放電在線狀態(tài)監(jiān)測發(fā)電機定子繞組的局部放電在線狀態(tài)監(jiān)測2) PD行為解釋行為

19、解釋: 在線PD監(jiān)測期望達到兩個目的目的:一是判定哪一臺機器需要進行定子繞組維護;二是找出故障位置及成因故障位置及成因。經(jīng)驗表明,PD幅值不能作為故障的絕對指標幅值不能作為故障的絕對指標,因此難以設(shè)定一個PD門檻值用于報警。定子繞組的絕緣狀態(tài)最好由一段時間的由一段時間的趨勢趨勢來判定。2022-2-27353.3 感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測(Condition monitoring of induction motor)3.3.1感應(yīng)電動機故障和監(jiān)測方法感應(yīng)電動機故障和監(jiān)測方法1) 定子故障定子故障: 主要原因主要原因:絕緣破壞引起繞組絕緣破壞引起繞組匝間短路匝間短路造成的。造成的。

20、感應(yīng)電動機的定子繞組匝間故障將在定子電流感應(yīng)電動機的定子繞組匝間故障將在定子電流中中產(chǎn)生諧波產(chǎn)生諧波,因此定子電流可用于故障的檢測。因此定子電流可用于故障的檢測。當(dāng)前當(dāng)前,定子電流信號分析是常用方法。定子電流信號分析是常用方法。由于電動機和由于電動機和發(fā)電機發(fā)電機在定子繞組上的在定子繞組上的相似相似性用性用于于發(fā)電機的發(fā)電機的PD在線監(jiān)測也可用于電動機中在線監(jiān)測也可用于電動機中,它比它比電流監(jiān)測能更早地檢測到繞組故障。電流監(jiān)測能更早地檢測到繞組故障。2022-2-27363.3 感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測(Condition monitoring of induction motor

21、)2) 轉(zhuǎn)子故障轉(zhuǎn)子故障: 感應(yīng)電動機轉(zhuǎn)子故障主要有感應(yīng)電動機轉(zhuǎn)子故障主要有轉(zhuǎn)子導(dǎo)條斷裂轉(zhuǎn)子導(dǎo)條斷裂,將引起轉(zhuǎn)矩跳動將引起轉(zhuǎn)矩跳動,轉(zhuǎn)速波動轉(zhuǎn)速波動,轉(zhuǎn)子振動以及過熱等。轉(zhuǎn)子振動以及過熱等。檢測方法檢測方法:定子電流監(jiān)測。定子電流監(jiān)測。振動和氣隙監(jiān)測振動和氣隙監(jiān)測。2022-2-27373.3 感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測(Condition monitoring of induction motor)3) 軸承故障軸承故障: 軸承故障占所有機器故障的軸承故障占所有機器故障的40%以上。以上。潛在的軸承故障通常采用潛在的軸承故障通常采用振動振動和和定子電流定子電流監(jiān)測監(jiān)測的辦法來檢測。

22、的辦法來檢測。2022-2-27383.3 感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測(Condition monitoring of induction motor)4) 氣隙不均勻氣隙不均勻: 有兩種類型的氣隙不均：動態(tài)和靜態(tài)。有兩種類型的氣隙不均：動態(tài)和靜態(tài)。靜態(tài)氣隙不均靜態(tài)氣隙不均: 最小的氣隙位置在空間上是固定最小的氣隙位置在空間上是固定的的; 動態(tài)氣隙不均動態(tài)氣隙不均: 轉(zhuǎn)子的中心和旋轉(zhuǎn)中心不一致轉(zhuǎn)子的中心和旋轉(zhuǎn)中心不一致,因此最小氣隙位置是旋轉(zhuǎn)的。因此最小氣隙位置是旋轉(zhuǎn)的。監(jiān)測方法監(jiān)測方法: 定子鐵心振動監(jiān)測和定子電流監(jiān)測來定子鐵心振動監(jiān)測和定子電流監(jiān)測來檢測。檢測。2022-2-27

23、393.3 感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測(Condition monitoring of induction motor)3.3.2感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測常用監(jiān)測技術(shù)和最新研究感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測常用監(jiān)測技術(shù)和最新研究 1) 振動監(jiān)測和電流監(jiān)測振動監(jiān)測和電流監(jiān)測: 振動和電流監(jiān)測振動和電流監(jiān)測是感應(yīng)電動機實際應(yīng)用中最流行的兩種是感應(yīng)電動機實際應(yīng)用中最流行的兩種的狀態(tài)監(jiān)測方法的狀態(tài)監(jiān)測方法 。 在電流監(jiān)測還處于研究中時在電流監(jiān)測還處于研究中時,振動監(jiān)測就已投入實際應(yīng)振動監(jiān)測就已投入實際應(yīng)用。用。 振動監(jiān)測振動監(jiān)測可以發(fā)現(xiàn)機械故障、氣隙不均勻、定子繞組或可以發(fā)現(xiàn)機械故障、氣隙不均勻、定子繞組或轉(zhuǎn)

24、子故障轉(zhuǎn)子故障,三相電源不對稱等問題。三相電源不對稱等問題。 振動監(jiān)測的振動監(jiān)測的改進改進依賴于先進的信號處理技術(shù)依賴于先進的信號處理技術(shù),例如高階例如高階統(tǒng)計分析、非靜態(tài)的遞歸濾波器和小波等。統(tǒng)計分析、非靜態(tài)的遞歸濾波器和小波等。 電流變化相對較小電流變化相對較小,電流監(jiān)測電流監(jiān)測一直被認為難以用來檢測一直被認為難以用來檢測故障。目前的研究主要集中于電流監(jiān)測的實施上。故障。目前的研究主要集中于電流監(jiān)測的實施上。2022-2-27403.3 感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測(Condition monitoring of induction motor)3.3.2感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測常用監(jiān)測

25、技術(shù)和最新感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測常用監(jiān)測技術(shù)和最新研究研究2) 基于模型的方法和人工智能基于模型的方法和人工智能: 基于模型的故障檢測基于模型的故障檢測: 對于較小的電動機和調(diào)速電動機對于較小的電動機和調(diào)速電動機,采用這種方式采用這種方式更為適合一些。更為適合一些。首先建立電動機的數(shù)學(xué)首先建立電動機的數(shù)學(xué)參考模型參考模型, 通過比較參考通過比較參考模型和測量模型的輸出模型和測量模型的輸出偏差偏差檢測和定位轉(zhuǎn)子故檢測和定位轉(zhuǎn)子故障。障。2022-2-27413.3 感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測感應(yīng)電動機狀態(tài)監(jiān)測(Condition monitoring of induction motor)人工智能人工智能:

26、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):建立模型的另一方法。建立模型的另一方法。對對非線性關(guān)系非線性關(guān)系很難甚至根本不可能獲得精確的很難甚至根本不可能獲得精確的數(shù)學(xué)表達式。數(shù)學(xué)表達式。而利用經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地而利用經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地反映這種關(guān)系。反映這種關(guān)系。2022-2-27434.1傳感器技術(shù)傳感器技術(shù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)輸入信號：電、熱、聲、振動等物理量，油、氣體經(jīng)化學(xué)分析得到的分解物含量,各種來源的信號通過傳感器轉(zhuǎn)換為電信號。傳感器是監(jiān)測系統(tǒng)的輸入端, 測量技術(shù)的難點和瓶頸。智能傳感器：具有CPU和符合一定協(xié)議的通信接口。2022-2-27444.2數(shù)據(jù)分析技術(shù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)在狀態(tài)監(jiān)

27、測系統(tǒng)中在狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)分析的任務(wù)：任務(wù)：從采集到的數(shù)據(jù)中得到設(shè)備運行的有關(guān)信息。從采集到的數(shù)據(jù)中得到設(shè)備運行的有關(guān)信息。數(shù)據(jù)分析過程數(shù)據(jù)分析過程：分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、：分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、狀態(tài)分類和處理決策等狀態(tài)分類和處理決策等4個部分。個部分。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)選取、消除噪聲等前期處包括數(shù)據(jù)選取、消除噪聲等前期處理過程。理過程。特征提取特征提取是指采用數(shù)理統(tǒng)計、信號處理是指采用數(shù)理統(tǒng)計、信號處理 (FFT、小波分析、分形和混沌小波分析、分形和混沌)等方法提取信號的特征。等方法提取信號的特征。2022-2-27454.2數(shù)據(jù)分析技術(shù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)狀態(tài)分類狀

28、態(tài)分類和和處理決策處理決策是數(shù)據(jù)分析的核心部分是數(shù)據(jù)分析的核心部分,也也是難度較大的部分。是難度較大的部分。狀態(tài)分類狀態(tài)分類是一個模式識別問題。是一個模式識別問題。例如例如, ,一個一維的狀態(tài)分類問題一個一維的狀態(tài)分類問題, ,設(shè)設(shè)x x為特征指數(shù)為特征指數(shù),x0,x0為特征指數(shù)的閾值為特征指數(shù)的閾值, ,則則: :xx0為故障為故障狀態(tài)。對于多維問題狀態(tài)。對于多維問題, ,特征指數(shù)不止特征指數(shù)不止1 1個個, ,狀態(tài)分類狀態(tài)分類在多維空間中不是一個簡單的區(qū)域劃分問題。這個在多維空間中不是一個簡單的區(qū)域劃分問題。這個過程一般都采用了人工智能技術(shù)過程一般都采用了人工智能技術(shù), ,如如模式識別模式

29、識別、人人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)模糊數(shù)學(xué)、專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)等。等。5 5. .電氣設(shè)備的電氣設(shè)備的現(xiàn)代故障診斷方法現(xiàn)代故障診斷方法2022-2-2747 5.1基于基于信號變換信號變換的診斷方法的診斷方法 許多故障信息故障信息是以調(diào)制的形式調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測的電氣信號及振動信號之中,借助于某種變換變換對這些信號進行解調(diào),獲得故障特征信息常用的信號變換方法常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換。小波變換小波變換時率函數(shù), 具有多分辨率特點利用小波變換的奇異點在多尺度下的綜合表現(xiàn)來檢測信號的局部突變點局部突變點,從而進行故障診斷。2022-2-2748如，在電機故障診斷電機故障診斷

30、中，通過對定子電流預(yù)處理,并進行小波變換,有效的提取電機定子繞組故障特征,并明顯區(qū)分由于外部負載突變和外部電流不對稱而引起的定子電流變化。診斷結(jié)果幾乎不受負載影響,實現(xiàn)有效可靠地進行電機故障在線診斷。特點：小波變換,很適合于探測正常信號分析中夾帶的瞬態(tài)反常現(xiàn)象并展示其成分,但基于信號變換的診斷方法缺乏學(xué)習(xí)功能。2022-2-2749 5.2基于基于專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)的診斷方法的診斷方法 基于專家系統(tǒng)的診斷方法基于專家系統(tǒng)的診斷方法: 是根據(jù)被診斷系統(tǒng)的專家以往經(jīng)驗以往經(jīng)驗,將其歸納成規(guī)則歸納成規(guī)則,并運用經(jīng)驗規(guī)則通過規(guī)則推理規(guī)則推理來進行故障診斷。 特點： 優(yōu)點：過程簡單、快速等, 局限性：基于

31、專家系統(tǒng)的方法屬于反演推理反演推理,因而不是不是一種確保唯一唯一性性的推理方法,該方法存在著獲取知識的瓶頸獲取知識的瓶頸。 對于復(fù)雜系統(tǒng)復(fù)雜系統(tǒng)所觀測到的癥狀與所對應(yīng)故障之間聯(lián)系是相當(dāng)復(fù)雜的,專家經(jīng)驗歸納成規(guī)則往往不是唯一的并且有相當(dāng)難度。 該方法不適合于不適合于復(fù)雜電機設(shè)備或新的及未有經(jīng)驗的電機設(shè)備的故障診斷。 對于診斷結(jié)論除了重復(fù)被采用的規(guī)則外，無法做出進一步解釋無法做出進一步解釋,通常只能診斷單個故障只能診斷單個故障,難以診斷多重故障多重故障。2022-2-27505.35.3基于基于模糊理論模糊理論的診斷方法的診斷方法 在電氣設(shè)備故障診斷中,模糊屬性模糊屬性常常出現(xiàn)，模糊理論模糊理論是

32、處理這類問題的最好的工具。 模糊故障診斷有兩種方法： 一種是基于模糊關(guān)系基于模糊關(guān)系及合成算法的診斷方法。 先建立征兆與故障類型之間的因果關(guān)系矩陣因果關(guān)系矩陣R,再建立故障與征兆的模糊關(guān)系方程模糊關(guān)系方程,即F=S.R。這時F為模糊故障矢量;S為模糊征兆矢量;“.”為模糊合成算子。 另一種是基于知識處理基于知識處理的診斷方法方法。 先建立故障與征兆的模糊規(guī)則庫模糊規(guī)則庫,再進行模糊邏輯推理模糊邏輯推理的診斷過程。該方法已實現(xiàn)了對鼠籠式感應(yīng)電機軸承的故障診斷。2022-2-27515.3基于模糊理論的診斷方法基于模糊理論的診斷方法優(yōu)缺點：優(yōu)缺點： 優(yōu)點： 模糊語言變量接近自然語言接近自然語言,知

33、識的表示可讀性強,模糊推理邏輯嚴密邏輯嚴密,類似人類思維過程,易于解釋易于解釋。 不足或難點： 模糊診斷知識獲取困難知識獲取困難,尤其是故障與征兆的模糊關(guān)系較難確模糊關(guān)系較難確定定,且系統(tǒng)的診斷能力依賴模糊知識庫診斷能力依賴模糊知識庫,學(xué)習(xí)能力差,容易發(fā)生漏診和誤診。 另外,由于模糊語言變量是用模糊數(shù)模糊數(shù)(即隸屬度隸屬度)表示的,如何實現(xiàn)語言變量與模糊數(shù)之間的轉(zhuǎn)化語言變量與模糊數(shù)之間的轉(zhuǎn)化,是實現(xiàn)上的一個難點。2022-2-27525.4基于基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法的診斷方法 用ANN技術(shù)處理故障診斷問題,不僅能進行復(fù)雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴重性評估和故障預(yù)測,由于

34、ANN能自動獲取診自動獲取診斷知識斷知識,使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力自適應(yīng)能力。 將ANN應(yīng)用于電氣設(shè)備故障診斷是當(dāng)前電氣設(shè)備故障診斷的熱點熱點之一之一。 如采用BPBP網(wǎng)絡(luò)對電機進行故障診斷網(wǎng)絡(luò)對電機進行故障診斷。 基本思想： 采用傳感器獲取傳感器獲取表征電機設(shè)備故障的特征信號特征信號（如電流、噪聲等）, 對獲取的特征信號做FFTFFT變換變換, 利用特征信號頻譜中的若干個譜峰（值）的能量值譜峰（值）的能量值做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本輸入樣本, 以故障類型故障類型做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出樣本輸出樣本, 對網(wǎng)絡(luò)采用BP算法進行學(xué)習(xí)學(xué)習(xí),獲取輸入樣本(特征信號)與輸出樣本(故障類型)間的映射關(guān)系映射關(guān)系。

35、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶聯(lián)想記憶和分布處理功能分布處理功能對電機設(shè)備故障進行診斷診斷。2022-2-27535.4基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法問題及改進問題及改進： BP網(wǎng)絡(luò)具有較強的非線性逼近能力非線性逼近能力,能進行故障模式識別,還能進行故障嚴重程度評估和預(yù)測,應(yīng)用較廣。 但是但是,由于BP算法在迭代時采用梯度下降法,存在收斂慢收斂慢、振蕩振蕩和局部極小局部極小等問題。 另外,BP算法用于故障診斷的一個突出問題突出問題還在于對異異常故障常故障的處理能力低處理能力低以及不具備增量學(xué)習(xí)功能不具備增量學(xué)習(xí)功能。 這主要是由于BP算法在數(shù)學(xué)本質(zhì)上是內(nèi)插值法內(nèi)插值法,其解題能力

36、對樣本依賴性極大對樣本依賴性極大;當(dāng)一個與樣本差異較大的差異較大的新的故障類型發(fā)生時,往往會將其歸于一個已知的故障類型或判為正常狀態(tài),產(chǎn)生誤診或漏診誤診或漏診。 因此當(dāng)前文獻中利用BP網(wǎng)絡(luò)進行電機設(shè)備故障診斷都采用各種不同的各種不同的BP改進算法改進算法。2022-2-275455 基于基于遺傳算法遺傳算法的電機故障診斷方法的電機故障診斷方法 遺傳算法遺傳算法是基于自然選擇自然選擇和基因遺傳學(xué)基因遺傳學(xué)原理的搜索算法,它的推算過程就是不斷接近最優(yōu)解不斷接近最優(yōu)解的方法。特點特點：并行計算并行計算與全局最優(yōu)全局最優(yōu)。與一般的優(yōu)化方法相比,遺傳算法只需較少的信只需較少的信息息就可實現(xiàn)最優(yōu)化控制。因

37、此,通常用遺傳算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或模糊邏輯系統(tǒng)的參數(shù)和結(jié)構(gòu)。2022-2-275555 基于遺傳算法的電機故障診斷方法基于遺傳算法的電機故障診斷方法 例如：將遺傳算法應(yīng)用于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣設(shè)備故障診斷。設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵關(guān)鍵在于如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及連接權(quán)系數(shù)結(jié)構(gòu)及連接權(quán)系數(shù)。將遺傳算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和訓(xùn)練設(shè)計和訓(xùn)練兩個方面,分別構(gòu)成設(shè)計遺傳算法設(shè)計遺傳算法和訓(xùn)練遺傳算法訓(xùn)練遺傳算法。許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計細節(jié),如隱層節(jié)點數(shù)、神經(jīng)元轉(zhuǎn)移函數(shù)等,都可由設(shè)計遺傳算法進行優(yōu)化,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重可由訓(xùn)練遺傳算法優(yōu)化。 2022-2-2757故障診斷研究仍有一段

38、艱巨的路程要走。目前和今后的主要研究可歸納為：多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)；在線實時故障檢測算法在線實時故障檢測算法；混合智能故障診斷技術(shù)混合智能故障診斷技術(shù)；基于因特網(wǎng)的遠程遠程協(xié)作診斷技術(shù)；以故障監(jiān)測及分離為核心的容錯控制、監(jiān)控系統(tǒng)和可信性系統(tǒng)研究等。2022-2-27586.多多信息量融合信息量融合，多層次診斷集成，多層次診斷集成 集成知識庫中的各種診斷知識集成知識庫中的各種診斷知識，結(jié)合數(shù)據(jù)庫中的各種故障數(shù)據(jù)，按照不同的故障情況進行綜合分析、判斷，定位故障點。 主要對狀態(tài)監(jiān)測所得到的信息進行融合狀態(tài)監(jiān)測所得到的信息進行融合，結(jié)合層次診斷模型， 按照深淺結(jié)合深淺結(jié)合的推理層次進行診斷。 它進一步把狀態(tài)監(jiān)測中的信號監(jiān)測處理信號監(jiān)測處理集成到集成到診斷系統(tǒng)診斷系統(tǒng)中，進行在線數(shù)據(jù)處理在線數(shù)據(jù)處理與在線診斷推