电网 － ＤＯｈ １０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－９４９２．２０１７．０１．０１７ 电气设备故障诊断方法和技术研究 刘继军 （太原工业学院，山西太原０３００２４） 摘要：以电工实验设备常见的故障为对象，以小波变换、神经网络等为技术手段，通过对实际故障排查案例的分析和研究，对 几种诊断方式的依据、特点、适用范围进行比较，并对各种诊断方法在电力、电气设备的故障诊断中的应用进行了研究。 关键词：故障诊断；小波变换；神经网络 中图分类号：ＴＭ５０７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９—９４９２（２０１７）０１—００６６—０２ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｆａｕｌｔ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｎ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ＬＩＵ Ｊｉ－ｊａｎ （Ｔａｉｙｕａｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｔａｋｅｓ ｅｌｅｃｔｉｃｉｒａｎ ｃｏｍｍｏｎ ｆａｕｌｔｓ ｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓ ａｓ ｔａｒｇｅｔ，ｕｓｉｎｇ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｓ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｃａｓｅ ｆｒｏｍ ａｃｔｕａｌ ｆａｕｌｔ ｅｘａｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ ｃｈｅｃｋｉｎｇ，ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ，ｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｒａｎｇｅ ｏｆ ｖａｒｉｏｕｓ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄ ｉｔ ｍａｄｅ ｓｏｍｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｏｒ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｔｈａｔ ｈａｓ ａ ｗｉｄｅｒ ｒａｎｇｅ ｏｆ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｐｏｗｅｒ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒ￣：ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ０引言 电工实验设备是各高校、科研机构和工厂中 常见的一种教学、研究和测量仪器设备。因其使 用率高，操作强度大，动作频繁且工作环境较复 杂，导致故障率也处于较高水平。对设备进行维 修，首先要有一套科学、先进、合理的故障诊断 用于设备故障原因的外部特征较为明显时使用， 如短路导致的线路毁损、元器件松懈脱落和设备 的过载等；（３）检测诊断法：这里指利用万用表 等简单仪器，通过对电压、电流、电阻等参数的 测量来判断故障部位和原件的方法，是经验法中 最为常用的，但检测效率较低，有时存在误判， 办法，然而现行的诊断办法主要依靠经验和简单 的技术手段。随着仪器设备的集成化程度提高， 电气、电子器件的更新换代，沿用的诊断办法和 手段已经无法满足实际需要。 对集成化程度高、技术先进的电气设备不适用； （４）常用的经验法还有状态分析法、测温法、置 换法等 ］。 １．２ ＢＰ神经网络模型诊断法 １诊断方法 １．１几种常用经验法 １．２．１建立电气设备故障诊断知识库 本文以故障产生规则表现形式，以一个规则 产生一个结论，且前提之间为“与”关系建立表 １所示的知识库。 经验法对某些设备的简单故障诊断能起到一 定的效果。（１）弹压诊断法：主要用于一些动作 部件的故障诊断，如开关、按钮、接触器等，通 过反复弹压来提高部件的灵活度来检测和解决部 分接触不良导致的故障；（２）观测诊断法：主要 收稿日期：２０１５—０９—０９ １．２．２建立诊断电气设备故障神经网络 如图１，其中Ｘ为故障情况输入向量，假设为 种，引起故障的原因数量设为ｍ，Ｙ为输出向 刘继军：电气设备故障诊断方法和技术研究 电力 表１ 知识库 Ｅ ＝ ＿』＝１ ｐｊ一。ｐｊ） 此时过程样本误差精度为 Ｅｐ 。 序号 故障表现 断路器跳闸不灵、合闸 故障原因 铁芯卡涩、跳闸机构脱扣或卡 Ｅｐ＝ ＝１ 不稳 ２ 僦 死，触头故障、传动失效 、 １．２．３实例分析 将知识库中所列６种故障表现依次设为故 损、 硼 艏劳 障特征（ 。， ：，… ），原因依次设为 （Ｙ ，Ｙ：，…ｙ６）。某台设备在实际运行中出现 仪器变压器过热，ｃＴ二 次开路，ＰＴ－＂次失压 接头接触不良、绝缘油不足、呼 吸器硅胶问题 （ 。， ：， ）三种故障现象，严重程度分别为 ４ ５ 电路开路、漏电 蜂鸣器异常 电容引脚腐蚀、脱焊、漏液 线圈烧毁、金属片断裂 （０．２，０．５，０．６），则故障模糊向量 分别为０．２， ０．５，０．６。对以上故障计算得出结果见表２。 表２ 故障原因分析 ６ 测量仪表不准或无法使用 指针机械故障、断线、器件烧毁 量。有输入层神经元数量为ｎ，隐藏层神经元数 量为ｈ，输出层神经元数量为ｍ。输入层、隐藏层 两者的权重为 ，输出层、隐藏层两者的权重为 ，隐藏层的神经元数量为［号＋１，３ｎ］。 ＢＰ神经网络模型诊断法可以较好的避免经验 —＿＋ ［ 一 ［卜［ 输出层 隐层 法以及一般的模糊理论诊断法所依靠的隶属度所 带来的主观性及经验性弊端。是自适应性及精确 度都较高的诊断方法系统。本方法适用于知识库 果 ］。 。 完备、准确的故障环境，能够起到良好的诊断效 １．３基于小波变换的故障诊断分析 电气设备正常工 作状态下，其电磁信号 信号采集 ％—＿＋ 输入层 平稳，而当故障发生时 会产生奇异点。依据小 图１ 诊断故障神经网络图 波变换理论对奇异信号 进行多辨率分析，在不 样本训练如下： 上 ｌ消除噪声Ｉ 、Ｌ 不同尺寸小波变换 对 。和 随机赋予初值，且条件必须满足 ，同尺度将信号分解，分 别反映原信号的不同 组成。对其分析来得 出故障信号，进而进 行状态监视和达到故 ≠ ｋ； ，，ｗｊｋ∈（０，１）。 Ｊｒ 小波分析 进行知识库学习样本的实际输出计算，学习 样本为（ ，ｙｐ）。 依据消除误差的方法进行权值矩阵的调整。 开展迭代判断，当迭代次数Ｎ比给定值ⅣＰ大 障诊断目的。过程框 图如图２所示。 时则完成训练，若条件不满足则继续对知识库样 本进行输出计算。 Ｊｒ Ｉ故障诊断Ｉ 上 排除故障 如当交流电机的 对于精度的要求可将第Ｐ个样本取值为 定子绕组匝间发生短路 图２ 小波变换诊断法框图 （下转第１１８页） 交流 ４故障处理 首先，调节刷毛的安装方向，将左侧刷组刷 毛凋整为逆时针方向安装，右侧刷组刷毛调整为 …砸时针方向安装。以减少刷组刷毛同定孔处橡胶 的磨损 其次，ｒ｝１于洗车机尚需要进行夜间的洗车作 业， 此对于已经ｍ现变形的刷组采取临时固定 方，在刷毛前方将其同定，厂古１定位置在刷毛同定 重叠处，利朋刷毛安装处的突起，防止刷毛脱落 刷组．起到防脱的作用 ． ．的措施 使用一个长扎带，将之穿过刷组毛后 作 国为滨刷大加险同刷语现一哈车时向落蝻躺瞰 毛州脯变经已于兰对删Ⅲ进。 ． 方毛安搬经极 娥删嗽呶 刷机刷 的的 洗尔克泼刷防提ｉ： 车新洗 毛转 ＝ 内沃威毛了装，的 机机洗车具脱垫１式安装 过大黼毛片瓦潮风方 落片 醐 备 披， ＝， ¨峨 京 机杨睢， 掰枇北垮＝ 熊一 的 潞绍皖一 国研 ¨川峨标 扎 德门 …９ 一 靖科 ６川抹 概一一 印 洲 术洗机诜叭晡 奶 机燃动 ｌ墩靖Ｉ ． 重 蛳皖埘度 自 艺 坼～ 一 栉 连帮小 扎 最后，对于稳固、没有变彤的刷毛，住刷毛 同定处ＪＪｆｌ装一个梅化形防转垫片，卡侄刷毛安装 的突起位置，该垫片需比较厚，不易变形，且需 要人于刷毛本身的同定沉孔、这样才可以起到更 ＋。＋。十’＋ ＋ ＋。＋ ＋。＋“＋ ＋’＋ ＋一＋一＋一＋一＋一＋第一作者简介：拿２篇。 一＋－＋－＋－＋岳，女， １９８６年生，山东聊城人，大 （编辑：王智圣） 学本科，１ 程师。研究领域： 城市轨道交通。已发表论文 －＋－＋－＋－＋－＋－＋一＋－＋－＋－＋－＋－＋一＋ （上接第６７页） ， 主装方 渊的 故障时，会有高次喈波电流产生，不仪增大铁心 要 需 则 为 ，沃 刷低 分式 要方式时整降 毛ｒ 车 车 埋 或故障率要求很低的场合需建立包含各种技术 建 十 Ｄ 程 损耗，而且负序谐波会减小电动机的转矩，发热 的故障诊断系统才能较为科学、准确地进行故 的同时产生噪声及振动。采取措施依据小波分析 埘信号进行采样分析检测，可以较准确的找到信 障诊断． ．参考文献： 号奇异 一 和故障原因 但如何正确地选择小波关 系苕故障原 分析的准确性和可行性，因此适用于 电机等设备的故障排除和电力没备的故障监测 Ｉ。 【１］王辑祥．电气工程实践训练［Ｍ ．北京：中国电力出 版社．２００７． ［２］刊、怡，关邦树，刘仪ｌ、，等．基于红外图像处理的电 气设备故障诊断方法『Ｊ１．机电工程技术．２ ０ｌ６ （６）：５９—６２． ２综述 实际中电气设备故障发生原因的复杂程度和 发生故障的器件不尽相同，需根据情况采用不同 的诊断方法 １３］赵玲，李楠，钟秋．基于ＢＩ＇神经网络的水电站电气设 备故障诊断『Ｊ］．能源与环境．２０１２（Ｏ１）：４３—４４． ４］任震，黄雯莹．小波分析及其在电力系统中的应用 ［Ｊ］．电力系统自动化．１９９７（ ）：１８—２１． 作者简介：划继军． ，１９８３年 ｊ 电气设备故障诊断的核心是在设备状态量 数据和知 库较为完备的基础上，建立合理适 用的数学模型和方法，有针对性的去处理不同 Ｊｆ：ｌｌ￣研究领域：电力系统ｔ＇１动化 已发丧沦文８篇 ｆ编辑：向 故障现象ｆ１ｊ’能的故障原 ，在某些复杂情况下