石油装备电气设备故障诊断系统研究

杨义

摘要：目前，自动化技术在石油企业中的应用十分广泛，石油电气工程设备逐渐具备了更完善的功能，设备也相应的呈现出更高的自动化程度。石油生产期间，电气设备故障是难以彻底规避的，一旦有故障产生，其他设备的正常运行就会遭受影响。所以，需要实时监测设备，并及时处理产生于设备中的问题。

关键词：石油电气;工程设备;故障诊断系统

引言

总体来讲，电力系统中包含了大量的电气设备，例如，断路器、变压器、开关、绝缘套管和避雷针等，这些设备都是整个供电系统中极为重要的组成部分，直接影响着整个电力系统的运行效果。如果这些电气设备出现问题和故障，不仅会影响整个供电系统的正常运行，严重时还会造成重大的安全事故，给电力企业造成严重的经济损失。正因为如此，相关工作人员一定要加强电气设备管理工作，尤其是状态检测工作。除此之外，还应该加强和提高故障诊断技术水平，能够及时发现问题，并将其快速地解决。

1石油电气设备常见故障产生的原因

1.1设备故障

在石油电气设备故障中，最为常见的问题之一是设备自身的老化故障。首先，电气设备工作的稳定性及其所发挥的性能与产品本身所使用的电器元件有直接的关系。因为这些电器元件随着使用年限的不断加长，特别是接近其使用寿命后期时故障率会逐渐增加。其次，随着石油技术不断进步，原有电器设备性能已经不能满足石油生产要求，部分元件常常处于超负荷工作状态，从而增加了设备故障率。第三，石油生产现场恶劣的工作环境，如震动、潮湿、灰尘等，也使得电气故障增加。

1.2人为故障

一是电气工程师缺乏。随着石油规模的不断扩大，石油队所聘用的技术人员越来越多，但多为地质、石油、泥浆等人员，电气工程师少而又少，多为兼职人员。这些兼职人员并没有经过专门的电气设备专业知识培训，对电气设备一知半解，不能及时有效地诊断并排除故障，增加了设备隐患。

二是现场人员违章操作。现场工作人员责任意识不强，安全意识薄弱，认为是公家的设备没有必要十分爱惜，只要不出现大故障就不会有什么问题，得过且过，不按操作规程进行维护保养和操作，麻痹大意，使得电气设备带病工作，增加事故隐患。三是现场管理能力欠缺。石油现场的管理人员能力参差不齐，管理工作不到位，对于设备的安装、调试、维护达不到应有的标准，导致设备不能正常使用或损坏。

2石油电气工程设备故障诊断系统应用研究

2.1石油电气工程设备故障诊断系统数据库设计

石油电气工程设备故障诊断系统中，数据库设计这一环节至关重要。数据库设计的科学性、合理性，有利于系统整体执行效率、响应速度的提升，同时也可将有利条件供于后期系统维护使用。在设计数据库时，一致性、完整性及设计规范化等原则必须始终坚持。具体内容主要包含用户信息表、神经网络结构信息表、初始知识表等数据表，而在设计数据库表字段时需对各数据表间的联系予以充分考虑，不但要为后期数据查询等提供便利，同时还要将数据冗余最大限度消除。有关安全性而言，应选择对应的数据库系统认证模块，以便确定数据库使用者访问的有效性。而在使用数据库时，查询、添加、修改及更新等操作功能基本都是源自于结构化查询语言，在动态服务器页面技术的运用下于网络服务器上进行服务器应用程序的编写，最后在储存数据源对向集合方法的运用下，将Web数据库与动态服务器页面连接。

2.2可编程控制器

可编程控制器硬件包含编程器、操作电源、信息输出与输入模块、微型中央处理器等多个部分。包含继电器控制系统在内的各方面，目前皆已广泛实现了可编程控制器技术的应用，该技术不仅能发挥继电器控制的计时功能、逻辑判断功能等，并且也能将设备本身故障及个别机器故障诊断出来。可编程控制器从本质来看，属于生产工业控制的专用计算机。然而，可编程控制器相对于一般计算机而言，数据传输结构与工业系统之间具有更强的连接性，同时在控制系统提出的有关编程系统语言方面的需求也能有效满足。可编程控制器在工作方式上，多以循环扫描形式为主，设备运行中每进行一次循环扫描耗费的时间一般为几十毫秒，称之为扫描周期。

2.3变压器检测和诊断

就变压器诊断和检测工作而言，其核心内容在于根据现有的规定和标准规范，对变压器的实际运行情况进行检测，同时，也需要根据检测工作的结果，及时发现变压器在实际运行过程中存在的问题和隐患，有针对性地对其进行维修。在进行检测和诊断时，相关工作人员不仅要对一些设备进行重点监测，同时，还应该对其进行日常的检测和维护。具体来讲，对于一些操作比较频繁的开关和风机进行有效的检测和维修工作，可以使变压器在运行过程中所承受的压力得到有效的减轻，使之可以保持更好的应用效果。如果变压器在运行过程中各部分都处于正常的状态，则可以完成评估检测单的填写，对其进行综合的分析和判断。

2.4电容性设备的检测和诊断

从总体的角度来讲，电容性设备的诊断和检测工作主要涵盖了红外线检测、离线检测、在线监测、油色谱分析以及停电调试等多个工作内容。另外，在进行电容性设备检测时，可以将其分为四个环节：首先需要进行信息检测，之后再对检测数据进行收集和获取，经过信息传递后，再对获取的数据进行相应的处理。之后对这四个环节进行完善，才可以保证电容性设备故障诊断工作可以发挥出最大的效果。就停电调试工作而言，需要将其与主设备进行紧密的联系，或者是在线路完全断电的情况下才能够展开检测工作。在确认故障和问题后，根据故障的严重性，制定相应的检修方案，并进行执行。

2.5网络学习算法

石油电气工程设备故障诊断系统中，网络学习算法可谓是基本诊断方式之一，在分析、处理获取的数据之后，依托算法优势能够智能、优化且有效地对个别非线性问题进行处理。现下，建立在B-P模型基础上的神经网络学习算法是网络学习算法中应用较为普及的理论及方法，网络学习算法专家在深入研究该内容之后，以石油电气工程设备为根据展开计算、推理，整个系统中也就形成了有关网络学习算法的只是储藏库，可分析网络中全部知识内容，并反映出可能潜藏或存在于设备中的故障及影响因素。

2.6对比分析法

通过前期对电气设备检测并收集设备运行实际参数，而后将获取参与数据与电气设备设计之初各项标准一一比较。根据实际参数中是否符合设计标准判断系统故障问题，同时对设备运行参数进行及时调整，最大限度保证电气设备长期、稳定运行。

2.7解析模型法

此方法具体执行时，需要借助于数学理论方法。通过预先以自动化电气设备做基准，运用数学模型作为观察对象。具体操作时，以数学模型参数变化判断实际电气设备运行情况，此方法更加精细化，敏感化。

结束语

文研究了石油电气工程设备故障诊断系统，着重分析了石油电气工程设备故障诊断系统中的一系列关键性技术，期望能够推动石油化工行业的进一步发展。石油化工企业要想获取更强有力的竞争力和更健康、稳定的发展，就必须保障石油电气工程设备设备能够安全、稳定的运行。

参考文献

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