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电气设备状态监测及故障诊断系统的构建

作者：纪舜尧

来源：《环球市场》2017年第02期

摘要：电气设备实际上就是电力系统中电力线路、变压器、发电机、断电器等的统称，它是电力系统的基本单元，一旦时效将造成巨大的经济损失和社会影响。设备的状态监测是利用各种传感器的测量手段对反映设备运行状态的物理、化学量进行监测，目的是预测设备可能发生的故障，以期做到预知维修和有效维修，确保电力设备安全运行。随着科技的发展和进步，促进电气设备状态监测与故障诊断技术也在快速发展和进步。 关键词：电气设备；状态监测；故障诊断系统 引言

设备的长期应用会导致设备内部出现故障，如绝缘、局部过热以及操作不良等，影响设备的使用寿命，同时影响了企业的生产发展效益。在此情况下，应该加强对故障的调查研究，经过综合分析以及长期监测，确定故障诊断系统的构建，以此来制定科学的维修计划。 1 新形式下的电气设备状态监测与故障诊断系统功能 1.1数据浏览功能

在系统的状态监测与故障诊断系统中，需要通过网络技术来实现数据的浏览，用户在监控系统过程中，可以通过联网计算机实现对设备运行相关数据的查询和分析。其主要是由于在设备的运用过程中，通过传感器可以将设备运行的状态发送到计算机中，通过处理器的分析功能，可以实现对数据的整理和反馈，从而可以实现对设备运行状态的监控和诊断， 1.2提供参数信息

在设备的运行中，包括变压器、传感器以及开关等组成部分，通过温度、湿度以及气体传感器的检测，可以将数据发送到计算机中，从而通过系统软件，可以为用户提供设备的参数信息，实现对系统的整体分析。 1.3智能诊断功能

在电气设备运行中，通过系统可以实现对设备的数据收集，而用户将专家系统、神经网络以及人工智能等手段应用于设备的监控中，可以实现对设备运行状态的综合诊断，降低了人力资源的使用率，同时提升了设备诊断的质量和效率。 1.4预测和分析功能

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在设备运行监控以及诊断系统中，可以实现对系统运行的预测以及综合分析，其主要是由于系统通过相关数据，可以实现对设备的综合预测，通过历史数据以及工作状态，可以分析设备的使用寿命及功率的变化，另外，在系统的运行中，可以实现对故障的分析，从而可以最大程度的保障设备的运行状态。

2电气设备状态监测与故障诊断的技术方法 2.1发电机的状态监测与故障诊断技术

目前，国内外发电机的状态监测，主要是通过发电机光纤测漏仪（FOVM）、发电机状态监视器（GCM）、发电机射频监视仪（RFM）进行。发电机状态监测与诊断系统需要观测和采集运行状态下的数据与特性，建立正确的数据处理系统，给出运行异常和存在缺陷的信息，根据早期征兆进行故障预报，采用计算机故障模糊专家系统进行诊断和趋势分析，并提出检修方案。发电器的故障诊断系统，通过对发电机运行过程与状态参数分析及检修、实验的结果，无损探伤、电气绝缘检查结果的分析，综合进行故障诊断。 2.2变压器的状态监测与故障诊断技术

针对变压器的状态监测方法，目前国内外大多数都使用的是超声定位监测技术、局部放电监测以及红外监测技术等。针对充油式变压器最为主要的应用方向是在线油中溶解气体以及微水分析技术。针对故障比较多的有载调压的开关，多使用有载故障诊断在线装置，用以监测诊断触点的磨损情况以及机械或者电气回路中的故障等。像变压器中的高压套管，多采用介质损耗因数的数字化在线监测手段。变压器的状态监测除以上几个方面外，还可以用以监测油温、线匝线组的温度、负载电流以及电压、风扇的运行等方面。对于变压器的状态监测，需诊断的故障类型主要有过热性的故障类型、过热且放电的故障类型、放电性的故障类型、机械故障以及进水受潮等。

2.3压断路器的状态监测与故障诊断技术

高压断路器的检测内容包括载流回路是否完好、绝缘度是否合格、断路器是否有开断的能力、操作机构的特性是否保持等。高压断路器的检测和诊断结果如果现实运行稳定、无潜在故障或存在故障，那么则可以根据监测程序填写评估卡并列入状态检修范围。在高压断路设备工作时，对其监测主要是对每次发生故障时电流的大小和发生故障时跳闸的次数分别进行统计，并根据发生故障时电流的人总和闸刀开断的次数来安排维修的先后顺序。 2.4通过信息融合和多传感技术来诊断

多传感技术主要是从多个侧面、不同角度来对同一个物体进行检测，即针对同一个故障的不同表现形式，可以从时间、空间、频域的角度着手，多个领域、多个层次地收集故障特征量。为了保证故障特征量的代表性，应选取故障反应速度较快的故障状态信息量。信息融合技术是将多传感的数据按照一定的标准排列整合，并进行综合性分析。同一故障设备在不同的环

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境中，会反映出不同的故障特征量，运用信息融合技术可以实现“求同除异”的目标。对不同的故障状态特征量进行融合，可以提高电力设备状态监测的准确度和故障诊断的可靠性。但信息融合技术基本理论并不完善，所以信息融合技术诊断方法还需进一步研究。

电力设备的在线监测状态和固有特性信息量不足，会导致监测出来的结果存在偏差和变化，针对此问题，可以使用模糊理论中最大隶属原则。这种诊断原则可以迅速找出电气故障原因，并且可以判断电气的故障类型。将模糊理论中最大隶属原则和状态信号相结合，可以分析电气故障的模糊性和变化性。 结束语

在电气设备系统监测和诊断的过程中，随着技术的不断发展，系统必然逐渐引进新技术以及智能技术。在现阶段的系统运行中，推出的PM系统、MM系统可以较好的实现对发电机和电动机的监测及故障诊断，具有极高的应用价值。该软件具有数据库，可以实现对图像的输出功能呢过，便于分析和诊断设备的运行状态。另外，在未来系统的设计中，必然逐渐加强对智能化设备的运用。如粗糙集理论依据概率等方式将逐渐应用于系统的设计中，最终可以实现数据的动态监测与故障诊断，以此来制定科学的维修计划。 参考文献：

[1]金祖荣.石化行业电气设备状态监测与故障诊断[J].甘肃科技，2010（04）：66-67. [2] 毛江.大型水电厂设备远程状态监测与故障诊断系统的构建[J].水电站机电技术，2010（03）：110-112.