电气设备状态监测与故障诊断技术的现状与展望分析

张建勋

摘 要：电气设备状态监测与故障诊断技术是提高电气系统运行安全高效的关键。结合烟草行业从意大利G.D公司进口的GDX2型包装机组为例，对卷烟包装机的电气设备状态监测与故障诊断技术现状进行分析研究，结合具体设备的电控组成，客观认识未来电气设备状态监测与故障诊断技术的发展，目的在于保证烟草行业包装设备运行的安全性和性能有效性。

关键词：电气设备;状态监测;故障诊断;人工神经网络技术

中图分类号：TM507 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2020）10-0094-02

0 引言

电气设备运行状态的监测以及故障诊断是保证电气设备正常运行的关键。电气设备主要包括变压器、断路器、电控柜、电力线路、检测元件以及执行元件等多种设备。电力设备系统作为设备整体运行的重要支撑，一旦出现问题，将会导致整机设备性能运行异常，对设备效能的发挥造成严重影响。及时对电气设备状态进行监测，并且做好故障诊断和预判，精准掌握电气控制设备运行状态，有利于整机设备运行效能的提升。当前电气设备状态检修与故障诊断技术，集电子技术、数据仓库、信号处理技术、传感技术以及干扰抑制技术于一体，通過对线路电流电压数据监测和电气控制器件的物理状态进行监测，及时发现设备运行异常，并实时采取有效的维修措施，从而提高生产设备故障检修的及时性与准确性。

1 电气设备状态监测与故障诊断技术发展现状剖析

电气控制系统作为生产设备的重要组成，电气设备故障监测以及诊断一直是电气控制系统关注的重点。电气设备状态监测以及故障诊断技术通过近年来不断优化和创新，当前电气设备监测以及故障诊断技术水平和应用已取得显著成果。

电气设备状态监测是对故障问题的形成原因和故障发生的点位，提供指示和判别，指导及时维修和做好防范性维修。设备运行期间，如果设备出现故障，生产设备性能下降，会导致设备运行效率降低;如果不能及时进行监测以及故障诊断，设备安全性也无法保障，设备生产价值无法正常体现。结合电气设备运行情况制定实时的检修计划，按计划对电气控制系统给予定期试验和维修等，有效预防故障问题[1]。但是传统监测方式不能在电气设备运行状态下完成，停电操作势必会对电气系统运行造成影响，导致不必要的间接损失。针对这种情况，电气设备状态监测以及故障诊断技术加大研究力度，优化传统监测模式，保证电气设备正常运行的情况下完成设备监测。在不影响电气系统运行的同时，做好监测工作，及时掌握电气设备运行情况，避免不必要的经济损失。在线监测电气设备基础上，及时获取相关数据，并且比对设备运行的正常值，绘制设备性能变化趋势图。针对趋势图对设备性能的问题展开研究，并且准确评估设备运行寿命变化，及时发出故障预警，排除设备安全隐患。

针对电气设备不同的应用特征和范围，状态监测与故障诊断技术划分出不同的研究方向。其中，传感器检测以及特征值提取方面研究尤其深入，传感器在状态监测与故障诊断中将其中的物理量进行有效转换，成为设备状态相匹配的电信号，对应出具体检测单元进行故障判别。检测单元及时进行数据处理与分析，记录检测数据与标准数据对比变化，随后进行实时传输，为电气设备监测干扰因素剖析提供准确参考。特别是其中的特征值，准确诊断电气设备问题，随后制定有效处理措施[2]。

2 电气设备状态监测以及故障诊断的具体组成分析

电气设备状态监测与故障诊断主要包括五方面[3]：（1）信息检出单元。该单元主要监测对象为设备状态情况，尤其是特征量，通过转换器进行检测，结合检测情况进行有效转换，由此保证设备的电信号稳定。（2）数据采集单元。数据采集单元主要是将接收到的传感器信号进行科学处理，避免电气设备受到不必要的干扰，营造更理想的运行环境。不仅如此，及时将A/D转换，做好实时记录。（3）信息传输单元。该单元的主要功能是将采集到的电气设备信息及时传送，观察后续单元信息处理。尤其是固定式装置，数据单元并非在设备运行现场，对此必须针对固定式装置设置具体的信息传输单元，有针对性地进行信息传输。便携式装置信息传输比较灵活，并且能够实时对相关信息进行隔离或者变换。（4）数据处理单元。所有信息采集与分析，均在数据处理单元完成。尤其是特征值的提取以及抑制干扰相关信息，在数据处理单元经过特殊处理后，为电气设备的诊断提供准确参考数据。（5）诊断单元。针对处理后的相关数据进行有效分析，同时还需要对历史数据以及电气设备诊断过程中的判据以及规程等对比分析，由此准确判断出设备运行状态、存在的故障位置与信息等，为设备维修养护提供有效参考。

对卷烟包装机的电气设备状态监测与故障诊断技术现状进行分析研究，结合烟草行业的GDX2型包装机组电控组成，客观认识未来电气设备状态监测与故障诊断技术的发展，目的在于保证烟草行业包装设备运行的安全性和性能有效性，检出急停开关、防护门开关异常信息，感知在电柜、主机、辅机上由各个直流24V支回路的控制器件、设备状态检测元件和执行元件位置状态，也可以通过感知直流24V支回路电流量;再通过连接线路和信息通信等形式由中心处理器进行处理;数据依照一定规则判别是否存在状态错误，或者判别元器件性能是否良好，结合设备图形建模技术，及时显示出异常信息;通过数据深度挖掘使隐形故障向显性数据转化，统计分析机器状态数据提升故障预测能力，做好预防性维修，促进精细化设备管理，提升GD包装机故障诊断的自动化水平。

3 电气设备状态监测与故障诊断技术发展趋势

当前电气设备状态监测以及故障诊断作为保证电气系统运行、包装机正常工作的基础，未来发展逐渐朝着智能化方向前进。尤其是科学技术与互联网技术的有效结合，信号加强处理技术更成熟，对故障情况技术识别与诊断，人工智能系统的加入等，这些均提高了电气设备状态监测与故障诊断效率。加上电气设备状态监测与故障诊断技术的综合性发展与分布式优化，加大对电力设备虚拟医院以及远程监测的科学诊断研究，电气设备状态监测与故障诊断技术的应用更加可靠，维修技术推广范围扩大。未来电气设备状态监测与故障诊断发展重点集中在如下几方面[4]：

3.1 信号处理技术与识别诊断技术

电气设备信号处理技术与识别诊断技术的应用优化，主要从两方面着手：首先是抑制干扰，将电气设备信号适当增强或者保留电气设备的强信号等，其次是及时将信号特征进行提取。通过时域分析的手段，配合时频与频域等分析，对信号进行有效处理。设置时间函数，转变信号处理形式，准确划分时间域。利用傅里叶变换的方式，设置信号频率单元，以函数计算的方式完成信号的频域分析。其中隐藏的不能反应或者异常的信号，则需要设定局部时间范围，随后结合频率特征进行时频分析。这其中涉及到时域图形显示以及检测量，加上数据时域开窗等变化趋势。信号处理技术中的时域平均法以及信号回归模型建设、干扰抑制的自适应、数据信号的相关分析、短时傅里叶变换、数字图像特征有效提取以及频谱分析等，均是未来识别诊断技术应用的关键技术。

其中小波变换中，集时、频二域为一体，准确对信号进行局部特征分析。小波變换期间，结合信号情况设置奇异点，由此合理规划尺度范围，随即观察电气设备状态的综合变化情况，从中发现表征信号变化情况。如果信号出现白噪情况，则代表电气设备的信号受到极大值影响，出现减小变化。针对这种情况采取有效措施对信号状态进行调整，以此有效消除白噪，保证信号的稳定[5]。

3.2 电气设备诊断方法优化创新

电气设备诊断方法在未来的发展中，结合电气设备特征量具体情况，及时对诊断方法进行优化，具体包括阈值诊断、指纹诊断以及频率特性与时域波形诊断等。根据电气设备特征量具体情况，以阈值作为设备运行状态良好的判断标准，及时完成设备诊断，这种方法是当前应用比较多的阈值诊断。因为包装机中包括多种电气设备，部分电气设备特征值特殊，对此还需要进一步完善。如果对电气设备中的特定物理量进行诊断，则需要及时绘制时间变化相关曲线，并且制定成样板，如此进行设备状态诊断，这种诊断方法是时域波形诊断的主要形式，未来在断路器、电气设备的各个分闸线圈等均能够使用。结合频率特性展开频谱分析，及时进行样板对照，由此检查电气设备运行状态，这种方法是频率特性诊断的主要形式，多应用在变压器绕组方面，准确诊断是否存在变形。指纹诊断则结合电气设备测得数据展开分析，对照电气设备特殊图形，指纹诊断未来应用范围扩展，将会为电气设备状态监测与故障诊断带来更多方便，当前应用主要集中在电气设备绝缘部位，准确识别电谱图。

3.3 人工神经网络在电气设备中的应用

在电气设备状态监测与故障诊断技术未来的发展中，人工神经网络会得到更有效的应用。准确对电气设备故障模式进行识别，尤其是局部放电指纹方面，应用人工神经网络技术，及时对放电的具体类型以及严重程度进行判断。人工神经网络模型的应用，主要划分为三个层次，输入层、输出层与隐含层。通过神经元组成状态判断的连接线，在相互作用与联系下，及时将信息进行分散传输，随后计算神经元权系数与阈值。其中输入层的向量设定为I，隐含层作为输入层信号加权和，是输入层信号结点数值统计的关键，随即在加权信号的基础上及时将阈值输出，随后进入到输出层。这期间涉及到激励函数，属于非线性函数类型。隐含层设为H，输出层设为O。针对具体样板模式，人工神经网络需提前进行期望输出设定（T），通过对实际输出的计算，对比设定值，采用反向输出算法确定最终阈值向量，及时对权矩阵进行调整。人工神经网络在实际应用中不断完善，为电气设备状态监测以及故障诊断准确性提高提供了有利条件。

4 结语

综上所述，电气设备状态监测与故障诊断技术是保证电气系统正常运行的关键。当前电气设备状态监测与故障诊断发展逐渐完善，尤其是电气系统维护重视的提高，更多新技术应用其中。未来故障诊断技术与状态监测发展空间扩展，尤其是人工神经网络技术以及信号处理技术、故障诊断技术等的优化升级，电气设备状态监测更准确、及时，实时数据的统计以及故障的有效诊断，有助于实现电气系统安全、有效的运行。

参考文献

[1] 张振彪.电气设备管理中状态检测和故障诊断技术的运用[J].科技经济导刊，2018（8）：47-48.

[2] 徐雪.电气设备状态监测及故障诊断技术应用[J].设备管理与维修，2019（6）：184-185.

[3] 宋兵，鄂士平，刘志军.电气设备状态监测与故障诊断技术[J].建筑工程技术与设计，2018（21）：3026.

[4] 徐紫阳，黄建乐.机电设备状态监测与故障诊断技术[J].环球市场，2018（27）：367.

[5] 黄露萍.电气设备状态监测与故障诊断技术[J].建筑工程技术与设计，2018（11）：642.