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

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2022/11/252Mainpoints1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的概念的再認(rèn)識

2主要電氣設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測方法

3狀態(tài)監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)

4電氣設(shè)備的現(xiàn)代故障診斷技術(shù)

5電氣設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢

6總結(jié)

緒論

(Introduction)2022/11/2541.Introduction

電氣設(shè)備的定期檢修制度: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(fèi),降低了供電可靠性。狀態(tài)檢修替代定期檢修是發(fā)展的必然趨勢。2022/11/2551.Introduction

及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備潛在的和現(xiàn)有的故障是保證生產(chǎn)安全運(yùn)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，還存在種種問題,包括一些認(rèn)識上的誤區(qū)。2022/11/2561.Introduction本報(bào)告要點(diǎn):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(rèn)識

目前主要電氣設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方法關(guān)鍵技術(shù)與現(xiàn)代診斷方法綜述最后討論發(fā)展趨勢2.狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的概念的再認(rèn)識

(TherecognitionoftheconceptofCMD)2022/11/2582.1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、故障預(yù)測的關(guān)系

(Therelationshipbetweenconditionmonitoringandfaultdiagnosis,faultprediction)狀態(tài)檢修是我國即將面臨的先進(jìn)的設(shè)備管理體制開展?fàn)顟B(tài)檢修的研究一般從兩個(gè)方面進(jìn)行一類是對設(shè)備進(jìn)行不間斷實(shí)時(shí)動態(tài)的在線監(jiān)測,用在線的數(shù)據(jù)來判別設(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)分析對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行綜合診斷。實(shí)現(xiàn)狀態(tài)檢修的前提：必須進(jìn)行可靠的狀態(tài)監(jiān)測與準(zhǔn)確的故障診斷以及有效的故障預(yù)報(bào)。2022/11/2592.1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、故障預(yù)測的關(guān)系

(Therelationshipbetweenconditionmonitoringandfaultdiagnosis,faultprediction)故障預(yù)報(bào)、故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測的本質(zhì)區(qū)別：。故障預(yù)報(bào)——根據(jù)故障征兆,對可能發(fā)生故障的時(shí)間、位置和程度進(jìn)行預(yù)測。故障診斷——根據(jù)故障特征,對已發(fā)生的故障進(jìn)行定位和對故障發(fā)展程度進(jìn)行判斷。狀態(tài)監(jiān)測——對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行記錄、分類和評估,為設(shè)備維護(hù)、維修提供決策。關(guān)系如圖(按故障發(fā)展的時(shí)間進(jìn)程進(jìn)行分類)2022/11/2510圖1故障預(yù)報(bào)、故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測之間的關(guān)系（按時(shí)間進(jìn)程）

2022/11/25112.1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、故障預(yù)測的關(guān)系

(Therelationshipbetweenconditionmonitoringandfaultdiagnosis,faultprediction)如果不能對未發(fā)生的故障時(shí)間、位置進(jìn)行預(yù)測和不能對已發(fā)生故障的位置、程度進(jìn)行準(zhǔn)確判斷,則不能稱為故障預(yù)報(bào)和故障診斷,其結(jié)論應(yīng)該屬于狀態(tài)監(jiān)測范圍。2022/11/25122.1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、故障預(yù)測的關(guān)系

(Therelationshipbetweenconditionmonitoringandfaultdiagnosis,faultprediction)對故障的預(yù)測或預(yù)報(bào)必須建模和仿真.故障診斷需要對故障的機(jī)理進(jìn)行分析和研究,因而存在較大的難度。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(jìn)行評估和判斷,相對容易實(shí)現(xiàn)。也不能認(rèn)為預(yù)測或預(yù)報(bào)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(zhǔn)確,要得到準(zhǔn)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(bào)與設(shè)備故障的關(guān)系。2022/11/25132.1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、故障預(yù)測的關(guān)系

(Therelationshipbetweenconditionmonitoringandfaultdiagnosis,faultprediction)

2022/11/25142.1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、故障預(yù)測的關(guān)系

(Therelationshipbetweenconditionmonitoringandfaultdiagnosis,faultprediction)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(jī)械故障等的一些故障機(jī)理還不清楚,全系統(tǒng)的故障建模和仿真更難,而作為一個(gè)產(chǎn)品,其生存期有限,也沒有必要進(jìn)行大量的研究工作。如果強(qiáng)調(diào)對主設(shè)備故障的“預(yù)報(bào)”和“定位”,不僅現(xiàn)有條件下很難達(dá)到預(yù)期效果,而且容易產(chǎn)生過分的期望和誤解,并將影響監(jiān)測技術(shù)的推廣和發(fā)展。2022/11/25152.1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、故障預(yù)測的關(guān)系

(Therelationshipbetweenconditionmonitoringandfaultdiagnosis,faultprediction)狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)該包括以下任務(wù):a.為設(shè)備的運(yùn)行情況積累資料和數(shù)據(jù),建立設(shè)備運(yùn)行的歷史檔案。b.對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)處于正常還是異常做出判斷根據(jù)歷史檔案、運(yùn)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(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評估,為狀態(tài)檢修的實(shí)施提供依據(jù)。2022/11/25162.2狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護(hù)狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷與繼電保護(hù)有很多共性之處，但其任務(wù)與功能是不同的，必須根據(jù)故障特點(diǎn)進(jìn)行定位。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,形成了瞬變故障和緩變故障兩個(gè)類型。以大型發(fā)電機(jī)和變壓器為例,如表1所示。表1.變壓器、發(fā)電機(jī)故障按處理時(shí)間分類2022/11/25172.2狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護(hù)

(Conditionmonitoringandrelayprotection)瞬變故障

例如相間短路等,發(fā)展很快。繼電保護(hù)裝置必須在10ms～20ms內(nèi)處理這類故障,以避免損失擴(kuò)大。瞬變故障發(fā)生時(shí)需要解決的問題是故障保護(hù)和避免事故擴(kuò)大,不是診斷和監(jiān)測的問題。2022/11/25182.2狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護(hù)

(Conditionmonitoringandrelayprotection)緩變故障是從出現(xiàn)故障征兆發(fā)展到故障災(zāi)害進(jìn)程較慢的一類故障現(xiàn)象,例如絕緣故障、機(jī)械系統(tǒng)故障等。當(dāng)出現(xiàn)故障征兆時(shí),需要對故障進(jìn)行定位,或?qū)收系某潭群桶l(fā)展進(jìn)行監(jiān)測,采取措施,防止故障狀態(tài)的進(jìn)一步發(fā)展和造成重大損失。因此,緩變故障是狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的對象。2022/11/25192.2狀態(tài)監(jiān)測與繼電保護(hù)

(Conditionmonitoringandrelayprotection)對于瞬變故障,繼電保護(hù)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(shí),很多緩變故障其發(fā)展造成的損害也不在繼電保護(hù)所能保護(hù)的范圍內(nèi)。有人認(rèn)為狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷能防止故障發(fā)生,是比繼電保護(hù)更先進(jìn)的技術(shù),可以取而代之,這是一種誤解。兩種技術(shù)互相補(bǔ)充,缺一不可。2022/11/2520表1.變壓器、發(fā)電機(jī)故障按處理時(shí)間分類

10mS1min瞬變故障緩變故障發(fā)生時(shí)間電力變壓器繞組匝間、相間短路局部放電partialdischarge(PD)油中氣體色譜分析(PDA)油中水分Waterinoil油溫oiltemperature調(diào)壓分接開關(guān)tapswitch大型發(fā)電機(jī)定子繞組匝間、相間短路statorwindingturntoturnshort,phaseshort負(fù)序negativesequence逆功率reverse-power定子繞組一點(diǎn)接地statorwindingground?轉(zhuǎn)子一點(diǎn)接地rotorground失磁Lossoffield轉(zhuǎn)子繞組匝間短路rotorwindingturntoturnshort局部放電PD軸電壓不正常shaftvoltageabnormal冷卻系統(tǒng)故障coolingsystemfault機(jī)械振動mechanicalvibrating軸系振動shaftingvibrating主要檢測方法繼電保護(hù)relayprotection狀態(tài)監(jiān)測conditionmonitoring.主要電氣設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofmainelectricalequipments)2022/11/25223.1.1變壓器事故統(tǒng)計(jì)分析

2000年32臺次、4712.0MVA2001年63臺次、7399.5MVA事故率0.43%=（63臺/14523臺）事故容量0.72%=（7399.5/1024089.7）其中330kV1.65%500kV1.83%容量300MVA(1.04%)3834.0MVA(2.23%)1)事故臺數(shù)：3.1電力變壓器的狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofpowertransformer)2022/11/25232)事故與運(yùn)行年限統(tǒng)計(jì)：

運(yùn)行年限事故臺次占百分比(%)≤11221.12~34~5568.810.56~101322.811~151322.816~20＞20447.07.0

合計(jì)57100.0投運(yùn)15年內(nèi)發(fā)生事故的49臺次(其中進(jìn)口變8臺)，占總事故統(tǒng)計(jì)臺次86.0%，說明運(yùn)行壽命值得擔(dān)憂。3.1電力變壓器的狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofpowertransformer)2022/11/25243)短路損壞的統(tǒng)計(jì)：

表101990～2001年短路損壞事故臺次統(tǒng)計(jì)

年份事故總臺次短路事故臺次占總事故比率%1990342619915635199276182419936922321994572137199559294919965829501997552138.21998632641.31999492040.82000321134.42001632133.33.1電力變壓器的狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofpowertransformer)2022/11/25253.1電力變壓器的狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofpowertransformer)3.1.2OLTC的特殊監(jiān)測統(tǒng)計(jì)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(fù)載和運(yùn)行狀態(tài)。1)OLTC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(jī)械和電氣故障的集成檢測器仍在研究之中。OLTC的振動監(jiān)測是有效的在線監(jiān)測方法,但其研究仍在進(jìn)行之中。2022/11/25263.1電力變壓器的狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofpowertransformer)2)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?？紤]到絕緣問題,使用光纖傳感器是直接測量熱點(diǎn)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聲學(xué)傳感器來探測局部放電信號。2022/11/25273.1電力變壓器的狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofpowertransformer)3)其它有價(jià)值的監(jiān)測量:負(fù)載和運(yùn)行狀態(tài)的基本信息可通過電壓、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。2022/11/25283.2發(fā)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofthegenerator)發(fā)電機(jī)故障和監(jiān)測方法1)定子繞組故障:包括絕緣故障、繞組導(dǎo)體故障和繞組端部故障。電氣絕緣逐漸劣化的結(jié)果,絕緣故障便成了主要關(guān)注對象。主要早期特征便是機(jī)器內(nèi)局部放電增加,因此,對局部放電的監(jiān)測成為實(shí)施定子繞組狀態(tài)監(jiān)測的主要工具。2022/11/25293.2發(fā)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofthegenerator)發(fā)電機(jī)故障和監(jiān)測方法2)轉(zhuǎn)子體故障:對轉(zhuǎn)子體故障的早期檢測可通過振動監(jiān)測和氣隙磁密監(jiān)測來實(shí)現(xiàn)。2022/11/25303.2發(fā)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofthegenerator)發(fā)電機(jī)故障和監(jiān)測方法3)轉(zhuǎn)子繞組故障: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。監(jiān)測方法是采用氣隙磁密監(jiān)測:通過探測氣隙磁密,可以確定匝間短路的數(shù)量和位置。2022/11/25313.2發(fā)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測

Conditionmonitoringofthegenerator發(fā)電機(jī)故障和監(jiān)測方法4)定子鐵心故障:主要是鐵心深處的過熱問題。熱監(jiān)測技術(shù)(包括熱成像技術(shù))已被用于變壓器和電動機(jī)定子繞組的監(jiān)測中,但很少有用于定子鐵心監(jiān)測的報(bào)道。2022/11/25323.2發(fā)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測

Conditionmonitoringofthegenerator發(fā)電機(jī)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:是大型發(fā)電機(jī)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(xiàng)發(fā)展中的技術(shù)。2022/11/25333.2發(fā)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測

Conditionmonitoringofthegenerator發(fā)電機(jī)定子繞組的局部放電在線狀態(tài)監(jiān)測1)抑制噪聲:在對定子繞組PD進(jìn)行在線測量時(shí),通常會受到來自電機(jī)內(nèi)、外的電氣干擾。解決方法兩種:一是改進(jìn)測量方式和測量儀器;二是利用信號處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)后處理階段消除PD信號中的噪聲。信號處理技術(shù)是抑制噪聲的常用工具。例如自適應(yīng)濾波器和程控帶通濾波器,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也被用于濾除PD信號中的噪聲信號。2022/11/25343.2發(fā)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測

Conditionmonitoringofthegenerator發(fā)電機(jī)定子繞組的局部放電在線狀態(tài)監(jiān)測2)PD行為解釋:在線PD監(jiān)測期望達(dá)到兩個(gè)目的:一是判定哪一臺機(jī)器需要進(jìn)行定子繞組維護(hù);二是找出故障位置及成因。經(jīng)驗(yàn)表明,PD幅值不能作為故障的絕對指標(biāo),因此難以設(shè)定一個(gè)PD門檻值用于報(bào)警。定子繞組的絕緣狀態(tài)最好由一段時(shí)間的趨勢來判定。2022/11/25353.3感應(yīng)電動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofinductionmotor)感應(yīng)電動機(jī)故障和監(jiān)測方法1)定子故障:主要原因:絕緣破壞引起繞組匝間短路造成的。感應(yīng)電動機(jī)的定子繞組匝間故障將在定子電流中產(chǎn)生諧波,因此定子電流可用于故障的檢測。當(dāng)前,定子電流信號分析是常用方法。由于電動機(jī)和發(fā)電機(jī)在定子繞組上的相似性用于發(fā)電機(jī)的PD在線監(jiān)測也可用于電動機(jī)中,它比電流監(jiān)測能更早地檢測到繞組故障。2022/11/25363.3感應(yīng)電動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofinductionmotor)2)轉(zhuǎn)子故障:感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子故障主要有轉(zhuǎn)子導(dǎo)條斷裂,將引起轉(zhuǎn)矩跳動,轉(zhuǎn)速波動,轉(zhuǎn)子振動以及過熱等。檢測方法:定子電流監(jiān)測。振動和氣隙監(jiān)測。2022/11/25373.3感應(yīng)電動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofinductionmotor)3)軸承故障:軸承故障占所有機(jī)器故障的40%以上。潛在的軸承故障通常采用振動和定子電流監(jiān)測的辦法來檢測。2022/11/25383.3感應(yīng)電動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofinductionmotor)4)氣隙不均勻:有兩種類型的氣隙不均：動態(tài)和靜態(tài)。靜態(tài)氣隙不均:最小的氣隙位置在空間上是固定的;

動態(tài)氣隙不均: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。監(jiān)測方法:定子鐵心振動監(jiān)測和定子電流監(jiān)測來檢測。2022/11/25393.3感應(yīng)電動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofinductionmotor)感應(yīng)電動機(jī)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:振動和電流監(jiān)測是感應(yīng)電動機(jī)實(shí)際應(yīng)用中最流行的兩種的狀態(tài)監(jiān)測方法。在電流監(jiān)測還處于研究中時(shí),振動監(jiān)測就已投入實(shí)際應(yīng)用。振動監(jiān)測可以發(fā)現(xiàn)機(jī)械故障、氣隙不均勻、定子繞組或轉(zhuǎn)子故障,三相電源不對稱等問題。振動監(jiān)測的改進(jìn)依賴于先進(jìn)的信號處理技術(shù),例如高階統(tǒng)計(jì)分析、非靜態(tài)的遞歸濾波器和小波等。電流變化相對較小,電流監(jiān)測一直被認(rèn)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(shí)施上。2022/11/25403.3感應(yīng)電動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofinductionmotor)感應(yīng)電動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測常用監(jiān)測技術(shù)和最新研究2)基于模型的方法和人工智能:基于模型的故障檢測:對于較小的電動機(jī)和調(diào)速電動機(jī),采用這種方式更為適合一些。首先建立電動機(jī)的數(shù)學(xué)參考模型,通過比較參考模型和測量模型的輸出偏差檢測和定位轉(zhuǎn)子故障。2022/11/25413.3感應(yīng)電動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測

(Conditionmonitoringofinductionmotor)人工智能:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):建立模型的另一方法。對非線性關(guān)系很難甚至根本不可能獲得精確的數(shù)學(xué)表達(dá)式。而利用經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地反映這種關(guān)系。4.

狀態(tài)監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)

(KeyTechnologyofConditionmonitoring)2022/11/25434.

狀態(tài)監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)

(KeyTechnologyofConditionmonitoring)4.1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(diǎn)和瓶頸。智能傳感器：具有CPU和符合一定協(xié)議的通信接口。2022/11/25444.

狀態(tài)監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)

(KeyTechnologyofConditionmonitoring)4.2數(shù)據(jù)分析技術(shù)在狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)分析的任務(wù)：從采集到的數(shù)據(jù)中得到設(shè)備運(yùn)行的有關(guān)信息。數(shù)據(jù)分析過程：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4個(gè)部分。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)選取、消除噪聲等前期處理過程。特征提取是指采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)、信號處理(FFT、小波分析、分形和混沌)等方法提取信號的特征。2022/11/25454.

狀態(tài)監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)

(KeyTechnologyofConditionmonitoring)4.2數(shù)據(jù)分析技術(shù)狀態(tài)分類和處理決策是數(shù)據(jù)分析的核心部分,也是難度較大的部分。狀態(tài)分類是一個(gè)模式識別問題。例如,一個(gè)一維的狀態(tài)分類問題,設(shè)x為特征指數(shù),x0為特征指數(shù)的閾值,則:x<x0為正常狀態(tài);x>x0為故障狀態(tài)。對于多維問題,特征指數(shù)不止1個(gè),狀態(tài)分類在多維空間中不是一個(gè)簡單的區(qū)域劃分問題。這個(gè)過程一般都采用了人工智能技術(shù),如模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、專家系統(tǒng)等。5.電氣設(shè)備的現(xiàn)代故障診斷方法

(Modernfaultdiagnosismethodsforelectricalequipment)2022/11/25475.1基于信號變換的診斷方法

Signaltransformation-baseddiagnosingmethods

5.1基于信號變換的診斷方法

許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測的電氣信號及振動信號之中,借助于某種變換對這些信號進(jìn)行解調(diào),獲得故障特征信息常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換。小波變換時(shí)率函數(shù),具有多分辨率特點(diǎn)利用小波變換的奇異點(diǎn)在多尺度下的綜合表現(xiàn)來檢測信號的局部突變點(diǎn),從而進(jìn)行故障診斷。2022/11/25485.1基于信號變換的診斷方法

Signaltransformation-baseddiagnosingmethods如，在電機(jī)故障診斷中，通過對定子電流預(yù)處理,并進(jìn)行小波變換,有效的提取電機(jī)定子繞組故障特征,并明顯區(qū)分由于外部負(fù)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(fù)載影響,實(shí)現(xiàn)有效可靠地進(jìn)行電機(jī)故障在線診斷。特點(diǎn)：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。2022/11/25495.2基于專家系統(tǒng)的診斷方法

Expertsystembaseddiagnosingmethods

5.2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(yàn),將其歸納成規(guī)則,并運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)規(guī)則通過規(guī)則推理來進(jìn)行故障診斷。特點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：過程簡單、快速等,局限性：基于專家系統(tǒng)的方法屬于反演推理,因而不是一種確保唯一性的推理方法,該方法存在著獲取知識的瓶頸。對于復(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(yàn)歸納成規(guī)則往往不是唯一的并且有相當(dāng)難度。該方法不適合于復(fù)雜電機(jī)設(shè)備或新的及未有經(jīng)驗(yàn)的電機(jī)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(jìn)一步解釋,通常只能診斷單個(gè)故障,難以診斷多重故障。2022/11/25505.3

基于模糊理論的診斷方法

Fuzzytheorybaseddiagnosingmethods5.3基于模糊理論的診斷方法在電氣設(shè)備故障診斷中,模糊屬性常常出現(xiàn)，模糊理論是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R,再建立故障與征兆的模糊關(guān)系方程,即F=S.R。這時(shí)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的診斷方法方法。先建立故障與征兆的模糊規(guī)則庫,再進(jìn)行模糊邏輯推理的診斷過程。該方法已實(shí)現(xiàn)了對鼠籠式感應(yīng)電機(jī)軸承的故障診斷。2022/11/25515.3

基于模糊理論的診斷方法

Fuzzytheorybaseddiagnosingmethods5.3基于模糊理論的診斷方法優(yōu)缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：模糊語言變量接近自然語言,知識的表示可讀性強(qiáng),模糊推理邏輯嚴(yán)密,類似人類思維過程,易于解釋。不足或難點(diǎn)：模糊診斷知識獲取困難,尤其是故障與征兆的模糊關(guān)系較難確定,且系統(tǒng)的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)(即隸屬度)表示的,如何實(shí)現(xiàn)語言變量與模糊數(shù)之間的轉(zhuǎn)化,是實(shí)現(xiàn)上的一個(gè)難點(diǎn)。2022/11/25525.4

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法

ANNbaseddiagnosingmethod5.4基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法用ANN技術(shù)處理故障診斷問題,不僅能進(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評估和故障預(yù)測,由于ANN能自動獲取診斷知識,使診斷系統(tǒng)具有自適應(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(diǎn)之一。如采用BP網(wǎng)絡(luò)對電機(jī)進(jìn)行故障診斷?；舅枷耄翰捎脗鞲衅鳙@取表征電機(jī)設(shè)備故障的特征信號（如電流、噪聲等）,對獲取的特征信號做FFT變換,利用特征信號頻譜中的若干個(gè)譜峰（值）的能量值做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,以故障類型做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出樣本,對網(wǎng)絡(luò)采用BP算法進(jìn)行學(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。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶和分布處理功能對電機(jī)設(shè)備故障進(jìn)行診斷。2022/11/25535.4

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法

ANNbaseddiagnosingmethod5.4基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法問題及改進(jìn)：BP網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性逼近能力,能進(jìn)行故障模式識別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重程度評估和預(yù)測,應(yīng)用較廣。但是,由于BP算法在迭代時(shí)采用梯度下降法,存在收斂慢、振蕩和局部極小等問題。另外,BP算法用于故障診斷的一個(gè)突出問題還在于對異常故障的處理能力低以及不具備增量學(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,其解題能力對樣本依賴性極大;當(dāng)一個(gè)與樣本差異較大的新的故障類型發(fā)生時(shí),往往會將其歸于一個(gè)已知的故障類型或判為正常狀態(tài),產(chǎn)生誤診或漏診。因此當(dāng)前文獻(xiàn)中利用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電機(jī)設(shè)備故障診斷都采用各種不同的BP改進(jìn)算法。2022/11/25545.5基于遺傳算法的電機(jī)故障診斷方法

(Geneticalgorithmbaseddiagnosingmethod)5．5基于遺傳算法的電機(jī)故障診斷方法遺傳算法是基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的搜索算法,它的推算過程就是不斷接近最優(yōu)解的方法。特點(diǎn)：并行計(jì)算與全局最優(yōu)。與一般的優(yōu)化方法相比,遺傳算法只需較少的信息就可實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化控制。因此,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)。2022/11/25555.5基于遺傳算法的電機(jī)故障診斷方法

(Geneticalgorithmbaseddiagnosingmethod)5．5基于遺傳算法的電機(jī)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)的電氣設(shè)備故障診斷。設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵在于如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(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(jì)和訓(xùn)練兩個(gè)方面,分別構(gòu)成設(shè)計(jì)遺傳算法和訓(xùn)練遺傳算法。許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié),如隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、神經(jīng)元轉(zhuǎn)移函數(shù)等,都可由設(shè)計(jì)遺傳算法進(jìn)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。6電氣設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢

Thedevelopmenttrendsofelectricalequipmentfaultdiagnosis2022/11/25576

Thedevelopmenttrendsofelectricalequipmentfaultdiagnosis故障診斷研究仍有一段艱巨的路程要走。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)；在線實(shí)時(shí)故障檢測算法；混合智能故障診斷技術(shù)；基于因特網(wǎng)的遠(yuǎn)程協(xié)作診斷技術(shù)；以故障監(jiān)測及分離為核心的容錯(cuò)控制、監(jiān)控系統(tǒng)和可信性系統(tǒng)研究等。2022/11/25586.1

多信息量融合，多層次診斷集成

(Multi-informationfusion,multi-hierarchydiagnosis)6.１多信息量融合，多層次診斷集成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(jìn)行綜合分析、判斷，定位故障點(diǎn)。主要對狀態(tài)監(jiān)測所得到的信息進(jìn)行融合，結(jié)合層次診斷模型，按照深淺結(jié)合的推理層次進(jìn)行診斷。它進(jìn)一步把狀態(tài)監(jiān)測中的信號監(jiān)測處理集成到診斷系統(tǒng)中，進(jìn)行在線數(shù)據(jù)處理與在線診斷推理，實(shí)現(xiàn)非實(shí)時(shí)診斷到實(shí)時(shí)診斷的轉(zhuǎn)變，也實(shí)現(xiàn)信息診斷與智能診斷的統(tǒng)一。2022/11/25596.2基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法

Integratedintelligencesystemsbaseddiagnosis6.２基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機(jī)設(shè)備系統(tǒng)復(fù)雜,依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復(fù)雜電機(jī)設(shè)備的故障診斷要求,