电气设备故障诊断技术研究综述*

贾　雪　王晓旭

(吉林建筑大学电气与电子信息学院，长春　130118)

电气设备故障诊断技术研究综述*

贾雪王晓旭

(吉林建筑大学电气与电子信息学院，长春130118)

摘要：随着科学技术的快速发展，电气设备已深入到生活的各个领域中，电气设备故障诊断成了目前研究的热点之一.本文针对电气设备故障诊断技术的现状以及系统结构、故障的分类和常见的电气故障以及故障诊断方法等进行了分析.其中对常见电气故障以及故障诊断方法方面做了重点阐述，为以后的课题研究奠定了理论基础.

关键词：电气设备；常见故障；故障诊断

0引言

当今社会正处于科学技术高速发展的时代，随着人们日常生活和社会活动需求不断提高，高层楼宇不断增加以及工业厂房不断扩大等，越来越多的电气设备应用到生活和工作中.与此同时，规模不断扩大的电气系统，其功能也在日益完善，复杂程度也越来越高，伴随而来了各种问题.电气结构的日益大规模化以及其各子系统之前的错综复杂，使得电气设备出现故障的几率成倍增长.而电力系统的基本元件就是电气设备，一旦发生故障，轻则停电检修，造成经济损失并且影响人们的正常工作和生活；重则引起电气设备短路或者局部损坏，若发现不及时甚至可能发生火灾事故，危及人身安全.因此，电气设备故障诊断技术的研究，对保证电气设备安全、稳定的运行，减少经济损失以及避免人员伤亡等方面具有重要意义.

1电气设备故障诊断技术的现状分析

现阶段，人工检测、人工查找故障原因和人工抢修这一流程，仍是许多电气系统故障排除的主要方法.这对故障维修人员的素质和能力要求极高，设备故障的维修方法以及恢复时间很大程度上取决于维修人员的个人水平和经验.在城市化建设迅速发展的今天，大量电气设备广泛应用于各个不同领域中，并且逐渐向大规模集成化和自动化发展.这就出现了大量的复杂系统和混杂系统，各子系统之间相互关联，错综复杂，一旦发生故障，影响面很大.所以，这种传统的故障诊断方法已经无法满足当今结构日益复杂，功能日益完善的电气系统，因此，电气故障诊断技术应运而生.

据国内外调查显示，在英国实行故障诊断技术的两千家工厂中，共投资0.5亿英镑用于该技术的实施，其后一年中，设备的维修费用同比下降了3亿英镑，节约费用2.5亿英镑，是投资费用的5倍之多.在日本，采用故障诊断技术的企业，设备停机检修的时间平均下降50%，与此同时，事故率也下降了75%，维修费用下降了25%~50%.在丹麦，某炼油厂采用故障诊断技术后，电机的维修工作量大大减少，维修费用下降了75%.而在我国，仅冶金企业每年就要花掉250亿元用于设备维修上，若该企业采用故障诊断技术，那么每年的设备维修费将至少节约10%~30%，同时，也可减少约50%~70%的事故发生率[1].因此，如果采用故障诊断技术，及时的对故障作出诊断，不仅能提高设备的安全性和可靠性，大大减少事故的发生率，也将创造巨大的经济效益.

2电气设备故障诊断系统的结构

针对于电气设备的设备故障诊断系统，主要是进行故障部位的查找以及故障原因的分析，在尽短的时间内找出解决故障的有效方法[2].通常将其分为信息监测与采集、特征提取、状态分析、状态诊断以及诊断决策几方面，见图1.

图1 故障诊断流程

(1) 信息监测与采集.对运行中的电气设备进行实时检测，多由传感器来反映待测设备的准确信息，并将该信息传送到后续单元；

(2) 特征提取.对传感器所反映出来的信息采取分类、加工、处理等方法，将能够反映故障特征的信号与无关信号进行分离，去伪存真，提取出能代表设备当前运转状况的表征信号；

(3) 状态分析.可采用不同方法对提取出的表征信号进行分析，如：信号处理法、基于推理的方法等.将表征信号转化为能表达状态的特征量；

(4) 状态诊断，根据分析出的特征量与历史数据、知识库、规章以及标准等进行比较，以此来判断设备是否存在故障或者是故障隐患；

(5) 诊断决策.根据上一单元的诊断结果，对设备运行状况存在的隐患或故障情况做出预测和判断，来决定针对故障原因所采取的对策和措施.

3常见的电气故障以及故障诊断方法

3.1　故障的分类

故障是系统脱离了正常的运行状态从而引起了系统状态功能上部分丧失或者完全丧失其原本具有的能力[3].可根据故障发生的时间以及故障发生时的相互作用关系分别对其进行分类.

3.1.1按照故障发生的时间不同进行分类

按照故障的发生时间，可以将故障分为三大类，分别为：系统原发性故障、损耗性故障以及偶发故障[3].

(1) 系统原发性故障.多数是因为设计欠缺或生产工艺没有达到要求等留下的缺陷，并由该缺陷在后期运行使用的过程中引发的故障.其特点是部分系统经过一段时间的运行使用后，各设备元件之间有了一定的磨合，故障的发生概率会逐步减少，但是也有一些比较严重的生产缺陷所引起的故障是不会因磨合的时间长短而消失的；

(2) 损耗性故障.引起的原因是设备元件在日复一日的工作中，由于机械间的相互磨损或是外在原因，如工作环境的温度、湿度或长期使用不当等，造成了系统老化或损坏，使其无法正常运行.特点是在系统运行的后期发生损耗性故障的频率越来越高，直到系统瘫痪；

(3) 偶发性故障.因一些偶然或不可预见的因素引起的，这类故障的发生概率较低，相对于之前两种比较少见.

3.1.2按照故障发生时的相互作用关系进行分类

按照故障的发生时的相互作用关系，可以将故障分为四大类，分别为：单源故障、多源故障、独立故障和从属故障[4].

(1) 单源故障.发生的原因是由于某一处单独的元件或参数发生损坏而引起的系统性故障.故障发生的部位虽只有一处，但引发的原因却是多种多样的；

(2) 多源故障.这种故障产生的原因可能是因多个元器件或是参数的损坏以及各个元件之前的相互干扰造成的，其复杂程度要远远高于单源故障；

(3) 独立故障.是由一类故障原因造成的，可能发生于多个元件或者多个不同位置，不要混淆于单源故障；

(4) 从属故障.是因为其他元件或者参数的故障所造成的干扰或影响引起的连带故障，元件本身没有故障.

3.2　常见电气故障

(1) 断路故障.电路中最常见的故障.在电路中，因某些原因使原本正常的回路断开，形成开路，该回路的连通性被损坏，原本流经的电流无法顺畅的通过，导致连接的装置无法动作.该故障多半是因为机械损伤造成的断线，或是接触点接触不良，如：开关触电以及导线的联结点等；

(2) 短路故障.由于导电部位的绝缘被击穿，或是不同的电位之间被导体短接，形成短路[5].在电路中，电压主要是施加在负载上，所以最严重的短路故障就是负载两端短接.发生短路故障时，短路点的电阻值趋近为零，随即用于保护电路的元器件发生动作.在系统中，多个不同的电气回路可能是被一个元器件所保护的.因此，一旦动作可能造成多个回路无法正常工作，所以要尽快找到短路回路和短路点；

(3) 接地故障.由于导体对地的绝缘电阻变小，当小于规定值时引起故障；

(4) 电气设备与电气元件的故障.电气设备或元件因生产缺陷、安装不当、自身老化、维护不及时等原因造成的故障.常见的故障有电压互感器高低压侧熔断器熔断、回路短线、开关闭合时发热冒烟；电流互感器声音异常、开路、发热、冒烟、漏油；电动机不能起动、熔丝熔断、外壳带电；低压断路器无法闭合、辅助开关故障、跳闸、温升过高等；高压断路器操作机构无法分断、漏油、短路接地等；

(5) 谐波故障.造成谐波故障的原因，其一是由于各种各样的特殊大功率负载，如交直流变换器、工业数控机床、个人计算机等可以将电流形成陡峭的脉冲电流，在中性线、相线以及变压器上被这种脉冲电流引起同样波形的电压降，导致电网电压畸变，并将这个电压供给其它负载；原因之二是容性负载和感性负载配置得不合理造成的电网震荡而引起的谐波[6].

3.3　常见电气故障的诊断方法

目前，故障诊断技术已逐渐发展成为一门综合性学科，常用的电气故障诊断方法可分为信号处理法、解析模型法、基于分类法和基于推理法四大类[7]，见表1.

表1 常见电气设备故障诊断方法

(1) 信号处理法.该方法适用于可以测出系统的状态，但是建立数学模型困难的系统.利用测得的信号，来获得存在于系统的多种特征向量和参数，如：高阶统计量、频谱、函数等.根据相关参数分析出故障原因；

(2) 解析模型法.该方法诊断的对象是在一定的数学理论基础上，可以建立相对比较精细的数学模型，从而对故障进行诊断和处理.它可以敏感地察觉未知故障，这也是其优势所在.但在实际操作中，要建立较为精确的数学模型还是一个难点，这也是阻碍其推广的一个重要原因；

(3) 基于分类法.该方法适用于被测系统可以很好地测得输入输出信号，并对所得信号进行处理.根据已有经验和知识进行故障判别和推理，以此来对系统进行诊断.该方法具有较好的实时性和模式识别能力；

(4) 基于推理法.该方法适用于根据以往故障发生时获得的大量经验，将抽象的信息转化成能代表设备的机械语言表达方式，并进行总结分析.根据以往获得的经验知识进行判断推理，以此来实现故障诊断.该方法的优点是不依赖于系统的数学模型，也不需要被诊断系统的故障模式样本数据.

4结语

随着人们对电气设备的使用要求逐年增高，电气设备的可靠性与安全性愈发被重视.要想实现电子设备的自动化和智能化，提高电气设备的安全性和可靠性，电气设备故障诊断将成为电气系统中不可忽视的重要环节.

参考文献

[1] 张龙.建筑电气系统故障诊断方法研究[D].北京：北京林业大学,2014.

[2] 马长.浅析电气设备故障诊断系统的分析与设计[J].中国新技术新产品,2014(1):118.

[3] 吴茜.建筑电气实验平台故障智能诊断技术研究[D].北京：北京建筑工程学院,2013.

[4] 黄文生.电气设备故障诊断的现状与发展趋势[J].中国电力教育,2010(31):265-266.

[5] W.Y.Liu,W.H.Zhang,J.G.Han,G.F.Wang.A new wind turbine fault diagnosis method based on the local mean decomposition[J].Renewable Energy,2012,48:411-415.

[6] 雍静,胡杰,刘利萍,李建波.建筑物电气设备谐波故障分析[J].建筑电气,2007(3):4-7.

[7] 申莉.建筑电气故障自诊断技术应用[D].北京：北京建筑大学,2014.

*基金项目：吉林省科技厅项目(20130206090SF).

Research on Summary of Electrical Equipment Fault Diagnosis Technology

JIA Xue，WANG Xiao-xu

(SchoolofElectricandElectronInformationEngineering,JilinJianzhuUniversity,Changchun,China130118)

Abstract：With the rapid development of science and technology, electrical equipment has penetrated into various fields, electrical equipment fault diagnosis has become one of the hot research. In this paper, the status quo of electrical equipment fault diagnosis technology and system architecture, fault classification and common electrical faults and fault diagnosis methods are analyzed. Which the common electrical fault and fault diagnosis methods are emphasized, laid the theoretical foundation for future research.

Keywords:electrical equipment；common faults；fault diagnosis

中图分类号：TP 207

文献标志码：A

文章编号：2095-8919(2015)06-0049-04

作者简介：贾雪(1972~)，女，吉林省长春市人，高级实验师，硕士.

收稿日期：2015-02-19.