導(dǎo)言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇故障診斷方法綜述，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

關(guān)鍵詞：液壓系統(tǒng)故障 簡易故障診斷法 人工智能故障診斷法

液壓系統(tǒng)具有很多獨特的優(yōu)點，常見的如：大容量、結(jié)構(gòu)緊湊、安裝靈活、反應(yīng)快、容易控制等等，在現(xiàn)代大型設(shè)備，特大型設(shè)備中具有廣泛的應(yīng)用的同時存在著問題，極易發(fā)生故障從而影響生產(chǎn)，造成故障的原因主要是系統(tǒng)中元輔件和工作液體性能不穩(wěn)定，系統(tǒng)設(shè)備使用不當(dāng)或者維護不到位。近幾年液壓系統(tǒng)故障診斷成為了一門專門的學(xué)科，受到高度的重視。

1、液壓系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)備工作

第一拿到設(shè)備使用說明書時一定要認(rèn)真仔細(xì)的閱讀，詳細(xì)了解該設(shè)備的功能、結(jié)構(gòu)、工作原理，包括系統(tǒng)中元件的功能結(jié)構(gòu)和原理；第二從網(wǎng)上查閱設(shè)備的檔案資料，包括生產(chǎn)廠家、制造日期、調(diào)試驗收，故障可能、處理方法等等。

2、簡易故障診斷方法

2.1 主觀診斷法

這是一種最傳統(tǒng)的方法，憑借維修人員的主觀判斷（看、聽、摸、聞、問）和實踐經(jīng)驗，或者利用簡單的儀器、儀表判斷故障發(fā)生的部位并且給出發(fā)生的原因。常見到的主觀診斷法有感官診斷、方框圖分析、系統(tǒng)圖分析，該方法簡單快捷方便，這種方法對維修人員的要求極高需要有豐富的診斷經(jīng)驗，但是診斷結(jié)果具有局限性。

2.2直接性能測試法

這種方法通過測試液壓元件和系統(tǒng)性能進而評價系統(tǒng)工作狀態(tài)，適用于處于工作狀態(tài)的系統(tǒng)，還能進行定量的分析，現(xiàn)代運用最多的是檢測液壓系統(tǒng)的狀態(tài)。如果檢測的液壓系統(tǒng)元件或者性能超出了規(guī)定的正常范圍，那么該系統(tǒng)就有發(fā)生故障的可能性。這種方法原理簡單，相當(dāng)直觀，但是測試的精準(zhǔn)度不是很高，一般早期的失效很難檢測出來。

3、基于信號分析的故障診斷方法

3.1基于抽樣分析法

反映系統(tǒng)內(nèi)部信息的除了液壓系統(tǒng)本身的信息，其內(nèi)部的污染物也可以，也就是說測定和鑒別油液當(dāng)中污染物的成分和含量，可以知道液壓系統(tǒng)的污染情況和運行狀況，也是一種故障診斷的方法。目前我們經(jīng)常見到的有兩種：一種是基于油液顆粒污染度的檢測技術(shù)，包括：顯微鏡檢測技術(shù)（設(shè)備投資小、方法簡單、費時費力、誤差大）、自動顆粒計數(shù)器（檢測速度快、操作簡便、準(zhǔn)確度高但精度低）、稱重法（設(shè)備簡捷、檢測方便、只測重）、鐵譜分析法（可進行定性和定量的分析）、光譜法（成本高、精度高）；另一種是基于油液性能參數(shù)的檢測技術(shù)，這種技術(shù)需要細(xì)致的分析油液的有關(guān)參數(shù)和金屬的含量，歷時的周期較長，無法實現(xiàn)在線檢測，但是對重要液壓系統(tǒng)的診斷很有效。

3.2基于振動噪聲分析法

在液壓系統(tǒng)的運行過程中，必然會伴隨產(chǎn)生振動和噪聲，尤其液壓泵的振動聲音十分大，實際上這些設(shè)備的振動和噪聲就包含了許多故障的信息，分析信號，得到元件狀態(tài)信息，進而進行故障診斷。這種方法的理論比較完善，應(yīng)用也比較廣泛，有多種信號處理方法如：時域特征參數(shù)法、時差域特征法、概率密度法、相關(guān)分析法、譜分析法、自功率譜分析法、倒頻譜分析法、包絡(luò)譜分析法、主分量自回歸譜提取法、AR譜參數(shù)提取法、小波分析等。目前旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備也能用它分析診斷故障，純機械設(shè)備的故障診斷效果相當(dāng)明顯。隨著信號處理技術(shù)的發(fā)展，這種方法的應(yīng)用前景十分可觀。

3.3基于數(shù)學(xué)模型法

這種方法的指導(dǎo)是現(xiàn)代控制理論和優(yōu)化方法，基礎(chǔ)是系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，殘差產(chǎn)生法是觀測器（組）、等價空間方程、Kalman濾波器、參數(shù)模型估計和辨識等，利用閥值或者準(zhǔn)則評價決策殘差。該方法和控制系統(tǒng)的關(guān)系相當(dāng)密切，共同成為監(jiān)控、容錯控制、系統(tǒng)修復(fù)重構(gòu)的基礎(chǔ)。這種方法的數(shù)學(xué)模型的精確度直接決定診斷的精確性，一般最常建立的是線性和非線性的數(shù)學(xué)模型來診斷液壓系統(tǒng)的故障。

4、基于人工智能的故障診斷方法

4.1基于專家系統(tǒng)的智能診斷法

這是智能診斷技術(shù)中受到多方關(guān)注的一個發(fā)展方向，研究最多，應(yīng)用最廣，主要是利用專家的知識和推理方法解決實際遇到的復(fù)雜問題。在這的專家系統(tǒng)并不是指人員而是指一種人工智能計算機程序，知識權(quán)威，學(xué)習(xí)功能強大。該系統(tǒng)的主要組成部分：知識庫（系統(tǒng)知識和規(guī)則庫）、數(shù)據(jù)庫、推理機和解釋機制。如果利用它檢測在線的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫顯示的是實時工況數(shù)據(jù)；如果利用它檢測離線系統(tǒng)，則數(shù)據(jù)庫顯示的是實際故障時的數(shù)據(jù)或者人為故障的樣本數(shù)據(jù)。該方法的運行過程是通過人機相互交換，專家系統(tǒng)獲得所需信息，利用系統(tǒng)的知識庫和數(shù)據(jù)庫，推理機運用規(guī)則，調(diào)用應(yīng)用程序，進行正確的推理，找到液壓系統(tǒng)的故障。這種方法給自動化進行液壓系統(tǒng)故障診斷代帶來了光明和希望，但是也存在一定的不足和問題，不過未來的發(fā)展前景還是很廣闊的。

4.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷法

20世紀(jì)80年代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速崛起，成為人工智能領(lǐng)域的一個分支，是一種計算模型（與人的認(rèn)知過程相似），一種非線性動力學(xué)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（模擬大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)特性）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理單元（類似神經(jīng)元）相互關(guān)聯(lián)，具有了學(xué)習(xí)、記憶、歸納總結(jié)等功能和數(shù)學(xué)模擬能力。這種方法的具有獨特的優(yōu)勢，如：分布式處理能力、聯(lián)想記憶、自學(xué)習(xí)能力等收到診斷領(lǐng)域的廣泛關(guān)注和重視，未來發(fā)展前景十分寬廣。

4.3基于模糊理論的智能診斷法

大量的模糊現(xiàn)象存在于液壓系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域，如：系統(tǒng)油溫過高、壓力波動較重等等，過高、較重這些都是模糊的概念，并沒有清晰的邊界，故障發(fā)生會經(jīng)歷一個漫長的時間，同時故障發(fā)生的原因和癥狀也是模糊的，可能一對一，可能一對多，也可能多對一。利用模糊邏輯、模糊關(guān)系描述故障的原因和現(xiàn)象，建立隸屬度函數(shù)和模糊方程，明確識別故障。這種方法的現(xiàn)象更為客觀，結(jié)果更符合實際，速度快，容易實現(xiàn)。

5、結(jié)束語

隨著21世紀(jì)科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)更是突飛猛進，還有許多智能診斷的方法如：故障樹診斷法、灰色理論智能診斷法、案例推理診斷法、多智能體的智能診斷法、信息融合技術(shù)智能診斷法等等。如何將新型科技、智能技術(shù)運用到故障診斷系統(tǒng)當(dāng)中，實現(xiàn)自動化、智能化的故障系統(tǒng)診斷是我們亟待解決的問題。

參考文獻：

篇2

中圖分類號：X752 文獻標(biāo)識碼：A

對于電氣控制而言，其指的是使用電氣自動控制的方式來對生產(chǎn)過程進行控制，而對于電氣控制線路，則是將各有觸點的繼電器、接觸器和按鈕等電氣元件通過導(dǎo)線按照特定的方式連接起來組成的控制線路。該類控制線路故障的診斷是一項技術(shù)性較強的工作，也是實際工作中一項十分重要的工作。

一、故障調(diào)查法

對于電氣設(shè)備控制電路一旦有故障的發(fā)生，切忌不要出現(xiàn)盲目的亂動或者盲目的自己操作，在進行檢修之前需要對該控制線路的故障情況進行詳細(xì)的檢查和詢問，對于具體的方法而言，我們可以分為望、問和摸、聽和聞、切。望：首先弄清電路的型號、組成及功能。例如輸入信號是什么? 輸出信號是什么? 什么元器件受命令? 什么元器件檢測? 什么元件執(zhí)行? 各部分在什么地方? 操作方法有哪些等。這樣可以根據(jù)以往的經(jīng)驗，將系統(tǒng)按原理和結(jié)構(gòu)分成幾部分，再根據(jù)控制元件的型號如接觸器、PLC、時間繼電器，大概分析其工作原理。檢查觸頭是否燒蝕、熔毀，線圈是否發(fā)熱、燒焦，熔體是否熔斷、脫扣器是否脫扣等; 其他電子元件是否燒壞、發(fā)熱、斷線，連接螺釘是否松動、電動機的轉(zhuǎn)速是否正常。然后對系統(tǒng)故障進行初步檢查。檢查內(nèi)容包括: 系統(tǒng)外觀有無明顯操作損傷，各部分連線是否正常，控制柜內(nèi)元件有無損壞、燒焦，有無松脫等。問和摸: 詢問操作人員故障發(fā)生前后電路和設(shè)備的運行狀況，故障發(fā)生時的跡象，如有無煙、火花及異常振動; 故障發(fā)生前后有無頻繁起動、制動、正反轉(zhuǎn)、過載等現(xiàn)象，詢問系統(tǒng)的主要功能、操作方法、故障現(xiàn)象、故障過程、內(nèi)部結(jié)構(gòu)，其它異常情況、有無故障先兆等，通過詢問，往往能得到一些很有用的信息。剛切開電源后，盡快觸摸檢查線圈、觸頭等容易發(fā)熱的部分、看溫升是否正常。聞和聽: 聽一下電路工作時有無異常響動，如振動聲、摩擦聲、放電聲以及其他聲音。用嗅覺器官檢查有無電氣元件發(fā)熱和燒焦的異味。這對確定電路故障范圍十分有用。在電路和設(shè)備還能勉強運轉(zhuǎn)而又不致于擴大故障的前提下，可通電起動運行，傾聽有無異響，如有應(yīng)盡快判斷異響的部位后迅速關(guān)閉電源。切: 即檢查電路。

二、結(jié)構(gòu)、原理分析檢查法

1、依照結(jié)構(gòu)及原理查找故障

在進行故障的檢修時，需要先從主電路處著手，看拖動該設(shè)備的幾個電動機是否正常，然后逆著電流方向檢查主電路的觸頭系統(tǒng)、熱元件、熔斷器、隔離開關(guān)及線路本身是否有故障，接著根據(jù)主電路與控制電路的控制關(guān)系，檢查控制回路的線路接頭、自鎖或連鎖觸點、電磁線圈是否正常，檢查制動裝置、傳動機構(gòu)中工作不正常的范圍，從而找出故障部位。如能通過直觀檢查發(fā)現(xiàn)故障點，如線圈脫落、觸頭( 點) 、線圈燒毀等，則檢修速度更快。

2、從動作程序檢查故障

通過調(diào)查、斷電檢查無法找到故障點時，可對電氣設(shè)備進行通電檢查。通電檢查前要先切斷主電路，讓電動機停轉(zhuǎn)，盡量使電動機和其所傳動的機械部分脫開，將控制器和轉(zhuǎn)換開關(guān)置于零位，行程開關(guān)還原到正常位置，然后用萬用表檢查電源電壓是否正常，有沒有缺相或嚴(yán)重不平衡。進行通電檢查的順序為先檢查控制電路，后查主電路; 先檢查輔助系統(tǒng)，后檢查主傳動系統(tǒng); 先檢查交流系統(tǒng)、后檢查直流系統(tǒng); 先檢查開關(guān)電路，后檢查調(diào)整系統(tǒng)。通電檢查控制電路的動作順序，觀察各元件的動作情況，或斷開所有開關(guān)，取下所有熔斷器，然后按順序逐一插入要檢查部位的熔斷器，合上開關(guān)，觀察各電氣元件是否按要求動作。

三、電氣儀表檢測法

此種方法主要指的是利用儀器儀表作為輔助工具，以此來對煤礦電氣線路故障進行判斷的檢修方法。由于儀器儀表種類很多，且有日新月異之勢，故檢測法發(fā)展很快，準(zhǔn)確率大大提高，手段也日益增多。但比較常用、比較實用的方法仍為利用歐姆表、電壓表和電流表對電路進行測試。

1、電阻法

此類方法的原理是在被測線路兩端加一特定電源，則在被測線路中有電流通過。被測線路的電阻越大，流過的電流就越小。反之，被測電阻越小，流過的電流就越大。這樣在測量電路中，串接電流表，就可以根據(jù)電流表電流的指示換算出電阻的大小。由于換算中，電流和電阻是一一對應(yīng)關(guān)系，故可直接在電流表的刻度盤上標(biāo)出電阻的大小。

2、電壓法

在進行電路的加電時，不同點之間的電壓也不同。如果在電壓不同的兩點之間接入一個電阻不為無窮大的支路時，支路中就會有電流通過，通過串接在支路中的電流表的讀數(shù)，就可推知此時的電壓值。一般直接在刻度盤上標(biāo)出電壓值。

3、電流法

電路在正常工作時，導(dǎo)線中有電流流過，其大小反映了電路的工作狀態(tài)。為了測量電路中的電流，常在電路中串接電流表，然后通過電流表讀出電路的電流。工作中應(yīng)充分發(fā)揮儀表檢查故障的作用，儀表檢測法具有速度快、判斷準(zhǔn)確、故障參數(shù)可量化等優(yōu)點，例如判斷電路是否通斷，電動機繞組、電磁線圈的直流電阻，觸頭( 點) 的接觸電阻等是否正常，可用萬用表相應(yīng)的電阻擋檢查。對于電動機三相空載電流、負(fù)載電流是否平衡，大小是否正常，可用鉗型電流表或其他電流表檢查; 對于三相電壓是否正常、是否一致，對于工作電壓、線路部分電壓等可用萬用表檢查; 對線路、繞阻的有關(guān)絕緣電阻，可用兆歐表檢查等。

四、工作經(jīng)驗法

1、彈壓活動部件法

主要用于活動部件，如接觸器的銜鐵、行程開關(guān)的滑輪、按鈕、開關(guān)等。通過反復(fù)彈壓活動部件，使活動部件靈活，同時也使一些接觸不良的觸頭進行磨擦，達到接觸導(dǎo)通的目的。

2、元件替換法

對于值得懷疑的元件，可采用替換的方法進行驗證。如果故障依舊，說明故障點懷疑不準(zhǔn)，可能該元件沒有問題。但如果故障排除，則與該元件相關(guān)的電路部分存在故障，應(yīng)加以確認(rèn)。

結(jié)論

實際的煤礦電氣控制線路進行維修時，我們會發(fā)現(xiàn)造成電氣電路發(fā)生故障的原因多種多樣，既有明顯的、也有隱蔽的，有的簡單、有的復(fù)雜。維修中應(yīng)靈活使用上述診斷方法，仔細(xì)觀察電路故障的特征和表現(xiàn)，探索故障發(fā)生的規(guī)律，找出故障點，從而順利排出故障。

參考文獻:

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[2] 馮潔.試論煤礦電氣控制電路常見問題及解決策略[J].黑龍江科技信息.2010(20)

[3] 陳孔明,王家旺,張明.礦用隔爆型真空電磁啟動器的檢修方法及技術(shù)[J].機電信息.2011(12)

[4] 韓艷娟,宋建成.基于信息融合技術(shù)的煤礦主通風(fēng)機故障參數(shù)檢測系統(tǒng)[J].工礦自動化.2009(07)

[5] 于秀娟.煤礦井下電氣設(shè)備防爆探討[J].價值工程.2010(33)

篇3

0 引言

近年來，隨著故障診斷技術(shù)理論研究的不斷深入，各種方法相互滲透借鑒，目前該領(lǐng)域我國在大系統(tǒng)故障診斷、多元統(tǒng)計分析、基于信息融合方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、基于專家系統(tǒng)方法等方面取得了一系列的研究成果，其中部分領(lǐng)域處于國際領(lǐng)先地位[1-2]。盡管故障診斷技術(shù)的相關(guān)研究不斷深入，取得了很多成果，但工業(yè)技術(shù)的整體進步迅猛，使得故障診斷技術(shù)理論及應(yīng)用研究都急需加強。目前該領(lǐng)域的研究熱點問題有[3]：復(fù)雜系統(tǒng)多故障檢測；基于人工智能的故障推理機制；多信息融合故障診斷方法；強擾動系統(tǒng)故障診斷；實用化工程故障診斷軟件的開發(fā)。

聚類分析是近二十年發(fā)展起來的一種新的數(shù)學(xué)方法，聚類就是將一個數(shù)據(jù)集劃分為若干組或類的過程并使同一組內(nèi)的對象具有較高相似度，而不同組的對象之間相似度較差，組內(nèi)對象之間的相似度越高而不同組對象之間的差別程度越大，聚類的質(zhì)量也就越高。故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用最多的是基于模糊理論衍化的各種模糊聚類分析方法[4]，因為對故障的識別問題往往伴有模糊性，即需要確定的不僅是定性的有或者無，更重要的是相識程度，這些問題用模糊語言來表達更為自然和符合實際。

1 模糊聚類故障診斷模型

5 結(jié)束語

利用G-K算法提出了一種在輸入輸出乘積空間中，通過模糊聚類獲得基于知識的故障診斷模型的方法。該方法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不同形狀和方向的故障模式，同時該方法比傳統(tǒng)的故障診斷模型更具柔性，具有更強的處理噪聲數(shù)據(jù)的能力。

【參考文獻】

[1]周東華.國內(nèi)動態(tài)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的一些最新進展[J].自動化博覽，2007（10）：16-18.

[2]于春梅，楊勝波，陳馨.多元統(tǒng)計方法在故障診斷中的應(yīng)用綜述[J].計算機工程與應(yīng)用，2007，43（8）：205-208.

[3]BO-SUK YANG，XIAO DI，TIAN HAN，Random forests classifier for machine fault diagnosis[J].Journal of Mechanical Science and Technology，2013，22（9）：16-25.

篇4

中圖分類號：TP393 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9599　（2012）　18-0000-02

1 引言

近二十年來，容錯控制技術(shù)無論是在故障診斷研究方面，還是在控制律重構(gòu)算法設(shè)計上都取得了一系列的成果，文獻[1-2]對近些年研究狀況進行了較好的綜述，雖然電機系統(tǒng)的在線故障診斷與容錯控制有些報道，基于模型的故障診斷方法[3]，信號處理故障診斷方法[4-5]及基于人工智能的診斷方法等[6-7]。但是關(guān)于電機可靠性的容錯控制技術(shù)研究卻很少[8-9]。仍有許多工作有待研究。

本文采用一種改進的基于信度分配的CMAC（ICA-CMAC）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，進行電機系統(tǒng)的在線故障辨識，引入第一控制律控制算法進行控制規(guī)律的在線重組，將在線故障診斷與容錯控制相結(jié)合，構(gòu)造集成故障診斷與容錯控制系統(tǒng)。保證系統(tǒng)的控制性能，實現(xiàn)電機系統(tǒng)容錯控制。

篇5

模擬電路廣泛地應(yīng)用在通訊、自動控制、家用電器等方面，伴隨著大規(guī)模的模擬集成電路的發(fā)展，模擬電路的復(fù)雜度和密集度也在不斷地增長，同時，對模擬電路的運行可靠性也要求越來越高。一旦發(fā)生模擬電路故障，能夠及時地診斷故障，以便調(diào)試和替換。模擬電路的故障診斷主要包括檢測點的選擇、測試信號的確定、被診斷對象輸出響應(yīng)信號的測試、處理和診斷的方法的實現(xiàn)、診斷結(jié)果的顯示等。本文從分析模擬電路故障特點，探討了模擬電路故障診斷的一些新方法。

1、模擬電路故障特點

模擬電路故障診斷就是根據(jù)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，將信號輸入后檢測故障反應(yīng)，并據(jù)此確定出現(xiàn)故障的具置及相應(yīng)參數(shù)。模擬電路信號不同于數(shù)字信號，其受時間的影響較大，并處于不斷變化過程中，具體而言，模擬電路信號特點可以歸結(jié)為以下幾點：

（1）構(gòu)成模擬電路的元器件一大突出特點就是離散型，也就是通常所說的容差，從本質(zhì)上講，就是許可范圍內(nèi)的小故障，在實踐中并不罕見，其會對模擬電路故障明確性造成一定影響，從而加大確定故障準(zhǔn)確位置的難度；（2）模擬電路輸入及輸出具有連續(xù)性，由于故障模型復(fù)雜程度較高，予以量化的難度較大；（3）通常情況下，模擬電路頻率范圍為至，可見其頻率范圍較寬，因此，就算檢測同一信號，由于原理、具體方法以及相關(guān)設(shè)備等因素，結(jié)果也會有所區(qū)別；（4）由于現(xiàn)代電路可以用來進行檢測的節(jié)點數(shù)量較少，用于故障診斷的信息有限，這就加大了故障定位的難度；（5）由于非線性問題的存在，差不多所有實用模擬電路都面臨反饋回路和非線性問題，這也使得測試及計算變得更加困難。

2、故障診斷的新近方法

2.1信息融合故障診斷法

由于設(shè)備本身的復(fù)雜性和運行環(huán)境的不穩(wěn)定性，單傳感器反映的設(shè)備信息具有不確定性，導(dǎo)致故障診斷準(zhǔn)確率降低，甚至出現(xiàn)漏檢和誤診現(xiàn)象。信息融合技術(shù)為解決復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷的不確定性問題提供了一條嶄新的途徑，采用其獨特的多維信息處理方式，來解決用常規(guī)的網(wǎng)絡(luò)撕裂法進行模擬電路故障診斷時由于電路前后元器件相互影響和由于容差、非線性因素而出現(xiàn)的診斷不確定性問題。

2.2模糊理論故障診斷法

依據(jù)專家經(jīng)驗在故障征兆空間與故障原因空間之間建立模糊關(guān)系矩陣，再將各條模糊推理規(guī)則產(chǎn)生的模糊關(guān)系矩陣進行組合，根據(jù)一定的判定閾值來識別故障元件。隨著模糊理論的發(fā)展，它的一些優(yōu)點逐步被重視，如其可適應(yīng)不確定性問題；其模糊知識庫使用語言變量來表述專家的經(jīng)驗，更接近人的表達習(xí)慣等。然而，由于復(fù)雜系統(tǒng)的模糊模型的建立、辨識，語言規(guī)則的獲取、遺忘、修改等理論和方法還不夠完善，使該方法的實際應(yīng)用受到了限制。

2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）是用物理上可以實現(xiàn)的器件、系統(tǒng)或現(xiàn)有的計算機來模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能的人工系統(tǒng)。它以其諸多優(yōu)點，如I／O非線性映射特性、信息的分布存儲、并行處理、高度的自組織和自學(xué)習(xí)能力等，在智能故障診斷中受到越來越廣泛的重視，顯示出巨大的潛力。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已有數(shù)十種，常用于故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要有：誤差后向傳播（BP）網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、自組織特征映射（SOFM）網(wǎng)絡(luò)等。由此促成了以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為核心的新近模擬電路故障診斷方法，這些方法解決了經(jīng)典方法面臨的問題：采用BP網(wǎng)絡(luò)可有效解決非線性問題；采用Hopfield網(wǎng)絡(luò)可用來診斷正常元器件容差條件下的多故障問題；采用SOFM網(wǎng)絡(luò)解決模擬電路故障診斷容差問題的方法，可以對單、多、軟、硬故障進行有效識別、迅速定位。

2.4小波變換故障診斷法

通過小波母函數(shù)在尺度上的伸縮和時域上的平移來分析信號，適當(dāng)選擇母函數(shù)，可以使擴張函數(shù)具有較好的局部性，是一種時-頻分析方法。在模擬電路故障診斷中，小波變換被有效地用來提取故障特征信息，之后再將這些故障特征信息送入故障分類處理器進行故障診斷。不需要系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，故障檢測靈敏準(zhǔn)確，運算量也不大，對噪聲的抑制能力強，對輸入信號要求低。但其不足在于在大尺度下由于濾波器的時域?qū)挾容^大，檢測時會產(chǎn)生時間延遲，且不同小波基的選取對診斷結(jié)果也有影響。

2.5專家系統(tǒng)故障診斷法

專家系統(tǒng)是一種智能化的計算機軟件系統(tǒng)，運用知識和推理來解決只有專家才能解決的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)在模擬電路故障診斷中的典型應(yīng)用是基于產(chǎn)生式規(guī)則的系統(tǒng)，能夠有效地模擬故障診斷專家完成故障診斷過程。但在實際應(yīng)用中仍存在一定缺陷，其主要問題是知識獲取的瓶頸問題、知識難以維護、知識推理的"組合爆炸"和"無窮遞歸"問題以及不能有效解決故障診斷中許多不確定因素。

2.6其他方法

分形理論在模式識別中也有初步的應(yīng)用，在故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用研究只是剛剛開始。設(shè)備故障診斷中用來反映設(shè)備運行狀態(tài)的特征信號在一定尺度范圍內(nèi)部具有分形的特性，可通過計算分維數(shù)來進行診斷?？捎糜陔娏υO(shè)備局部放電模式識別中，可大大減少特征提取數(shù)量，與小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，可提高模式識別的有效性和可靠性。遺傳算法是一種新發(fā)展起來的全局優(yōu)化算法，已成為人們用來解決高度復(fù)雜問題的一個新思路和新方法。它應(yīng)用于專家系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)，仿真結(jié)果表明，可以加快推理速度，提高專家系統(tǒng)在缺乏先驗知識和樣本數(shù)據(jù)很少的情況下的實用性。

總之，這些新術(shù)對模擬電路故障診斷都有著重要意義，有著廣闊的發(fā)展前景，為解決故障診斷問題找到了新的突破口，促進了模擬電路故障診斷技術(shù)的發(fā)展。但是這些技術(shù)自身發(fā)展還不完善，在實際工作中還需要我們努力探索。

參考文獻：

[1]白建社.淺談模擬電路的故障診斷[J].大眾科技，2007，(04)

篇6

一、緒論

隨著科學(xué)與經(jīng)濟的發(fā)展，電力系統(tǒng)在國民經(jīng)濟中發(fā)揮著日益深淵的影響，在人們的經(jīng)濟生活與生產(chǎn)的地位越來越突出，因此人們對電力系統(tǒng)的要求也逐漸提高。目前我國的電網(wǎng)的規(guī)模日益擴大，結(jié)構(gòu)也逐漸復(fù)雜化，對區(qū)域之間電網(wǎng)系統(tǒng)的聯(lián)系要求也越來越高，做好電力系統(tǒng)故障的診斷研究有利于維護區(qū)域經(jīng)濟與生產(chǎn)的穩(wěn)定性，為人們生產(chǎn)與生活帶來更高的效益。

電力系統(tǒng)具有設(shè)備的復(fù)雜性與電網(wǎng)拓?fù)涞拇_定性，因此對于電力統(tǒng)故障診斷的研究是具有綜合性的課題。國內(nèi)外對電力統(tǒng)故障診斷的進行研究得出了很多相關(guān)技術(shù)與方法，比如：專家系統(tǒng)法ES、遺傳算法GA、模糊理論法FT等等，文章對幾種電力統(tǒng)故障診斷方法進行了闡述與歸納，并提出電力系統(tǒng)故障診斷的研究發(fā)展方向。

二、電力系統(tǒng)故障診斷國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀

所謂的電力統(tǒng)故障診斷指的是對保護裝置中的信息進行采集與分析，利用相關(guān)經(jīng)驗與理論基礎(chǔ)對故障區(qū)域進行及時的處理，SCAD/EMS系統(tǒng)[1]的應(yīng)用為電力系統(tǒng)故障診斷提供了便捷，但是還不能完全實現(xiàn)電網(wǎng)故障時信息的全面處理，因此建立一套完備的電力系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)是現(xiàn)階段我們需要解決的問題。

2.1基于專家系統(tǒng)的方法ES

專家系統(tǒng)ES是發(fā)展較為成熟的一種智能技術(shù)，是建立在智能計算機程序的包含大量知識與經(jīng)驗的綜合系統(tǒng)，利用現(xiàn)有專業(yè)的知識與經(jīng)驗技巧進行系統(tǒng)故障相關(guān)問題的解決。

專家系統(tǒng)中知識庫與推理機是量大核心組成，知識庫是用來存放問題與相關(guān)專業(yè)知識的媒介，推理機是負(fù)責(zé)對整個系統(tǒng)工作的協(xié)調(diào)。專家電力系統(tǒng)的運作中，通過保護器等結(jié)構(gòu)與運行人員的經(jīng)驗相結(jié)合，使用恰當(dāng)?shù)谋磉_式錄入知識庫，當(dāng)系統(tǒng)故障發(fā)生，推理機可根據(jù)報警系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)進行診斷分析并得出結(jié)果，縮小了搜索和問題推理的范圍，有效的利用了專家相關(guān)的經(jīng)驗知識，提高了故障診斷的效率。科學(xué)技術(shù)的發(fā)展提高了專家系統(tǒng)的表達多樣性，使其廣泛運用于電網(wǎng)故障診斷中。

電網(wǎng)運行復(fù)雜性的提高，對專家系統(tǒng)的運行程度提出了接近極限的要求，使其漸漸暴露出一些問題：（1）專家系統(tǒng)知識庫不具備較高的靈活性，知識的獲取方式單一，普遍依靠傳統(tǒng)的人工移植方式，不能與復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)，需要

設(shè)計出具備自動升級與知識獲取的完備系統(tǒng)，提高知識庫對信息的存儲與檢索能力。（2）專家系統(tǒng)中知識不具備模仿學(xué)習(xí)的能力，對于沒有出現(xiàn)過的故障容易造成誤判，影響相關(guān)人員操作的準(zhǔn)確性。 （3）知識庫維護困難，系統(tǒng)不具備簡便的維護與修復(fù)功能。（4）系統(tǒng)容錯能力低[2]，容易造成由于裝置誤動作而引起的錯誤診斷。 （5）系統(tǒng)故障診斷過程中多次迭代的產(chǎn)生會對系統(tǒng)正常運行造成不同程度的影響，尤其影響了信息診斷的實時性。

2.2基于模糊理論的方法FT

模糊理論的方法FT指的是運用語言變量和近似推理的模糊邏輯進行故障推理的技術(shù)[3]。模糊理論在運用中加入變量的結(jié)構(gòu)，更有利于表達專家經(jīng)驗，有效增加了系統(tǒng)的容錯能力，對于系統(tǒng)不確定問題可以進行有效的解決。

由于其推理理論自身的特殊性與局限性，在電力故障的分析與處理中常常與其他方法同時使用，對于較為復(fù)雜的具體問題，還需要進一步進行研究與推理。

如果故障診斷過程中利用模糊理論不能有效地解決故障的不確定性問題，可以建立復(fù)雜的的數(shù)學(xué)模型與函數(shù)關(guān)系進行故障信息的處理。但模糊理論在邏輯語言上還不夠規(guī)范，信息修改的理論也不夠成熟。

三、電力系統(tǒng)故障診斷的研究發(fā)展方向

不同的電力系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)都具備各自的優(yōu)勢和不足，電網(wǎng)的規(guī)模的擴大與結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性發(fā)展對電力系統(tǒng)故障診斷技術(shù)提出了更高的要求，我們需要對以下幾個問題進行深入的研究：

（1）利用不同診斷方法相結(jié)合的方法：不同診斷方法都自身優(yōu)勢，實現(xiàn)各種方法的結(jié)合使用，有利于故障系統(tǒng)之間的進行優(yōu)勢互補，彌補各自在電力系統(tǒng)故障診斷不足。比如在同一個故障問題中利用數(shù)學(xué)建模，并結(jié)合遺傳算法進行信息數(shù)據(jù)的處理，從而達到良好的解決效果。

（2） 故障診斷在信息不完整情況下的處理方法：通常清空下調(diào)度中心所記錄的信息具備完整與準(zhǔn)確性，但是當(dāng)斷路器等裝置出現(xiàn)錯誤操作時，狀態(tài)信息的傳輸就會出現(xiàn)錯誤，往往會影響故障診斷的結(jié)果的正確性。我們要將故障診斷過程中信息不完整的情況作為重點研究內(nèi)容，深入研究并尋找出最有效的診斷方法。

（3）非正常的電網(wǎng)故障相關(guān)問題與方法：當(dāng)電網(wǎng)的指標(biāo)沒有處于允許范圍時，就應(yīng)當(dāng)考慮到信息的錯誤傳輸。常用的方法是將信息傳送到運行中心，對故障進行預(yù)測與防范，但目前對于非正常的參數(shù)與指標(biāo)還沒有建立起完善的應(yīng)對方法，

這將成為診斷故障與預(yù)防的重點問題。

（4）各種算法與處理器結(jié)合的方法：電力故障診斷的過程中會發(fā)生數(shù)據(jù)信息的

多次迭代或多次循環(huán)現(xiàn)象，反復(fù)計算的過程延長了故障診斷的時間，對故障診斷的時效性造成了很大的影響。我們需將不同的算法與合適的高速處理器進行結(jié)合，為解決故障處理的時效問題提供了方向。

四、結(jié)語

電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日益擴大，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也更加復(fù)雜化，只有提高電力系統(tǒng)故障診斷的水平才能適應(yīng)電力發(fā)展的現(xiàn)狀。今年來國內(nèi)外對電力故障診斷的研究逐漸深入，結(jié)合基礎(chǔ)理論采用了多種手段為故障診斷提出了相關(guān)解決技術(shù)，但實際應(yīng)用中還存在一些問題與不足。我們需把握電力系統(tǒng)故障診斷的發(fā)展趨勢，在實踐中建立起更加完善、成熟的電網(wǎng)診斷系統(tǒng)，為提高經(jīng)濟生產(chǎn)效益奠定良好的基礎(chǔ)。

參考文獻：

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1.電機故障診斷的特點及實施電機故障診斷的意義

1.1電機故障診斷的特點

電機的功能是進行電能與機械能量的轉(zhuǎn)換，涉及因素很多，如電路系統(tǒng)、磁路系統(tǒng)、絕緣系統(tǒng)、機械系統(tǒng)、通風(fēng)散熱系統(tǒng)等。哪一部分工作不良或其相互之間配合不好，都會導(dǎo)致電機出現(xiàn)故障。因此，電機故障要比其它設(shè)備的故障更復(fù)雜，其故障診斷所涉及到的技術(shù)范圍更廣，對診斷人員的要求也就更高。一般來說，電機故障診斷涉及到的知識領(lǐng)域主要有[20]：電機理論、電磁測量、信號處理、計算機技術(shù)、熱力學(xué)、絕緣技術(shù)、人工智能等。電機故障診斷的復(fù)雜性還表現(xiàn)在故障特征量的隱含性、故障起因與故障征兆之間的多元性。一種故障可能表現(xiàn)出多種征兆，有時不同故障起因也可能會反映出同一個故障征兆，這種情況下很難立即確定其真正的故障起因。另外，電機的運行還與其負(fù)載情況、環(huán)境因素等有關(guān)，電機在不同的狀態(tài)下運行，表現(xiàn)出的故障狀態(tài)各不相同，這進一步增加了電機故障診斷難度，所以要求對電機進行故障診斷首先必須掌握電機本身的結(jié)構(gòu)原理、電磁關(guān)系和進行運行狀況分析的方法，即掌握電機各種故障征兆與故障起因間的關(guān)系的規(guī)律。

1.2實施電機故障診斷的意義

電機的驅(qū)動易受逆變器故障的影響，在交流電機驅(qū)動系統(tǒng)中，逆變器短路故障將會使電機產(chǎn)生有規(guī)律波動的或是恒定的饋電扭矩，使車輛突然減速。研究表明：逆變器出現(xiàn)故障時，永磁感應(yīng)電機將產(chǎn)生較大的饋電扭矩，而且永磁電機也有存在潛在的高消磁電流的問題。而感應(yīng)電機在逆變器出現(xiàn)故障時所產(chǎn)生有規(guī)律的饋電扭矩將由于有持續(xù)的負(fù)載而迅速衰減，這說明了感應(yīng)電機具有較高的容錯能力，適應(yīng)混合動力系統(tǒng)的要求。開關(guān)電機磁阻是最具有故障容錯能力的電機，而且當(dāng)其有一個逆變器支路出現(xiàn)故障時電機仍能產(chǎn)生凈扭矩，另外，開關(guān)磁阻電機成本低，結(jié)構(gòu)緊湊，但是開關(guān)磁阻電機有較大的噪聲和扭矩脈沖，而且需要位置檢測器，而這些缺點使得開關(guān)磁阻電機在現(xiàn)階段不適合應(yīng)用于混合動力客車上。在混合動力客車動力系統(tǒng)中，電機是作為輔助動力的，而且電機屬于高速旋轉(zhuǎn)設(shè)備，如果電機出現(xiàn)故障，電機產(chǎn)生的瞬態(tài)扭矩將使車輛的穩(wěn)定性和動力性將受到影響，而且，電機由高壓電池組驅(qū)動，如果電機出現(xiàn)故障而不能及時容錯，電機產(chǎn)生的瞬態(tài)電流將使電池受到損害，因此在混合動力系統(tǒng)中對電機進行故障診斷是非常必要的。

2.電機的故障診斷方法及典型故障診斷分析

2.1電機故障的診斷方法

（1）傳統(tǒng)的電機故障診斷方法

在傳統(tǒng)的基于數(shù)學(xué)模型的診斷方法中，經(jīng)典的基于狀態(tài)估計或過程參數(shù)估計的方法被應(yīng)用于電機故障檢測。圖1為用此類方法進行故障診斷的原理框圖。這種方法的優(yōu)點是能深入電機系統(tǒng)本質(zhì)的動態(tài)性質(zhì)，可實現(xiàn)實時診斷，而缺點是需建立精確的電機數(shù)學(xué)模型，選擇適當(dāng)決策方法，因此，當(dāng)電機系統(tǒng)模型不確定或非線性時，此類方法就難以實現(xiàn)了。

（3）基于模糊邏輯的電機故障診斷方法

圖3為基于模糊邏輯的電機故障診斷方法框圖，故障診斷部分是一個典型的模糊邏輯系統(tǒng)，主要包括模糊化單元、參考電機、底層模糊規(guī)則和解模糊單元。其中，模糊推理和底層模糊規(guī)則是模糊邏輯系統(tǒng)的核心，它具有模擬人的基于模糊概念的推理能力，該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊涵關(guān)系及推理規(guī)則來進行的。模糊規(guī)則的制定有兩種基本方法：第一，啟發(fā)式途徑來源于實際電機操作者的語言化的經(jīng)驗。第二，是采用自組織策略從正常和故障電機測量獲得的信號進行模糊故障診斷的制定，將此方法通過計算機仿真實現(xiàn)，對電機故障有較好的識別能力。

（4）基于遺傳算法的電機故障診斷方法

遺傳算法是基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的搜索算法，它的推算過程就是不斷接近最優(yōu)解的方法，因此它的特點在于并行計算與全局最優(yōu)。而且，與一般的優(yōu)化方法相比，遺傳算法只需較少的信息就可實現(xiàn)最優(yōu)化控制。由于一個模糊邏輯控制器所要確定的參變量很多，專家的經(jīng)驗只能起到指導(dǎo)作用，很難根據(jù)指導(dǎo)準(zhǔn)確地定出各項參數(shù)，而反復(fù)試湊的過程就是一個尋優(yōu)的過程，遺傳算法可以應(yīng)用于該尋優(yōu)過程，較有效地確定出模糊邏輯控制器的結(jié)構(gòu)和數(shù)量。

遺傳算法應(yīng)用于感應(yīng)電機基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法的框圖如圖4所示。設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵在于如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及連接權(quán)系數(shù)，這就是一個優(yōu)化問題，其優(yōu)化的目標(biāo)是使得所設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有盡可能好的函數(shù)估計及分類功能。具體地分，可以將遺傳算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和訓(xùn)練兩個方面，分別構(gòu)成設(shè)計遺傳算法和訓(xùn)練遺傳算法。許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計細(xì)節(jié)，如隱層節(jié)點數(shù)、神經(jīng)元轉(zhuǎn)移函數(shù)等，都可由設(shè)計遺傳算法進行優(yōu)化，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重可由訓(xùn)練遺傳算法優(yōu)化。這兩種遺傳算法的應(yīng)用可使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)得以優(yōu)化，特別是用DSP來提高遺傳算法的速度，可使故障響應(yīng)時間小于300μs，不僅單故障信號診斷準(zhǔn)確率可達98%，還可用于雙故障信號的診斷，其準(zhǔn)確率為66%。

近年來，電機故障診斷的智能方法在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上得到了飛速發(fā)展，新型的現(xiàn)代故障診斷技術(shù)不斷涌現(xiàn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等都在電機故障診斷領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，自動化系統(tǒng)的規(guī)模越來越大，使其產(chǎn)生故障的可能性和復(fù)雜性劇增，僅靠一種理論或一種方法，無論是智能的還是經(jīng)典的，都很難實現(xiàn)復(fù)雜條件下電機故障完全、準(zhǔn)確、及時地診斷，而多種方法綜合運用,既可是經(jīng)典方法與智能方法的結(jié)合，也可是兩種或多種智能方法的結(jié)合，兼顧了實時性和精確度,因此多種方法的有機融合、綜合運用這一趨勢將成為必然，也將成為電機故障在線診斷技術(shù)發(fā)展的主流方向。

參考文獻：

篇8

關(guān)鍵詞：

電氣設(shè)備；故障診斷；研究

1前言

家用電器為人類生活帶來了極大的便利，發(fā)電機和變壓器等設(shè)備提供人類日常所需用電，因此人類便利安全的生活很大程度上依賴這些電氣設(shè)備的有效運行，當(dāng)電氣設(shè)備不能安全地運行出現(xiàn)故障時，則會對日常生活產(chǎn)生影響，甚至?xí)斐蓢?yán)重的經(jīng)濟損失。為了提高設(shè)備的使用效率和安全運行性能，必須采取相應(yīng)保護措施，當(dāng)出現(xiàn)故障或緊急事故時，應(yīng)首先對故障進行診斷，然后對癥下藥，這樣才能高效地處理事故并把損失減少到最小，由此可知故障診斷是核心步驟。

2電氣設(shè)備常見故障分析

2．1電器設(shè)備發(fā)生絕緣

故障電氣設(shè)備往往處于長時間不停歇的工作狀態(tài)，其工作環(huán)境是高電壓和強電場相互作用形成的區(qū)域。當(dāng)設(shè)備發(fā)生絕緣現(xiàn)象，不但對電氣設(shè)備的正常供電產(chǎn)生嚴(yán)重影響，還很可能造成事故，如設(shè)備的燒毀、設(shè)備引起爆炸等，給人們生活造成安全隱患。造成絕緣故障的原因很多，例如由于設(shè)備常年使用自身發(fā)生老化，設(shè)備沒有密封嚴(yán)密而受到外界物質(zhì)的腐蝕，設(shè)備喪失絕緣能力。這些原因最終導(dǎo)致電氣設(shè)備發(fā)生絕緣故障，主要表現(xiàn)在變壓器絕緣故障、電力電纜絕緣故障和電壓、電流互感器絕緣故障。

2．2電氣設(shè)備發(fā)生械損壞

通常電氣設(shè)備主要由三部分組成，分別為定子、轉(zhuǎn)子和軸承裝置，當(dāng)電機在運行時，會形成不相互影響的電路，并經(jīng)過電路的斷開和閉合作用而形成的一個耦合電路磁場，從而確保整個設(shè)備的正常運行，且保證各個部位的良好散熱。設(shè)備發(fā)生機械故障通常的表現(xiàn)形式為機械的振動、磨損和振動等等，在電氣設(shè)備發(fā)生機械損壞之前，是不容易檢查出來的，其隱蔽性較強，因此對于這類故障，需要較強的檢修技術(shù)，并需要配備經(jīng)驗豐富、操作技術(shù)靈活的檢修人員。

2．3設(shè)備散熱系統(tǒng)發(fā)生故障

電氣設(shè)備在運行過程中，由于存在能量的轉(zhuǎn)換和傳遞過程，設(shè)備會隨著運行時間的延長而發(fā)熱，對設(shè)備的性能產(chǎn)生影響。當(dāng)設(shè)備的散熱系統(tǒng)發(fā)生故障，則不能及時降低設(shè)備因運行產(chǎn)生的高溫，其原因是該方式容易導(dǎo)致設(shè)備長時間處于高溫而燒壞。

3電氣設(shè)備故障診斷的方法和技術(shù)

電氣設(shè)備的故障診斷主要是檢測技術(shù)人員對設(shè)備在運行時的各種技術(shù)參數(shù)進行收集，然后根據(jù)收集的數(shù)據(jù)、專業(yè)知識和工程經(jīng)驗對設(shè)備進行診斷，確定故障發(fā)生的部位和性質(zhì)，并對發(fā)生故障的原因進行分析和判斷，還包括對設(shè)備非正常狀態(tài)進行原因識別和對故障變化趨勢進行預(yù)測，其實質(zhì)是通過表面現(xiàn)象對實質(zhì)進行分析判斷。

3．1電氣設(shè)備故障診斷方法

一般而言，設(shè)備故障診斷方法隨著設(shè)備結(jié)構(gòu)和性質(zhì)的不同而發(fā)生變化，主要可分為顯著性差異分析法、故障樹分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法等等。顯著性差異分析法主要給設(shè)備和同一家族其他設(shè)備提供幾乎同等條件，然后兩者之間的各項技術(shù)參數(shù)，進行分析。故障樹分析法是列舉出所有可能造成電氣故障的影響因素，然后對其逐一分析和判斷，從而形成邏輯圖，確定各種因素以及各種組合發(fā)生的概率和造成的影響，進一步確定設(shè)備發(fā)生故障的原因。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法更現(xiàn)代化，它主要基于現(xiàn)代神經(jīng)生理學(xué)和心理學(xué)而建立的非線性動力學(xué)系統(tǒng)，近似于人腦神經(jīng)元，可進行相對容易的數(shù)學(xué)計算，由于這種分析方法趨于智能化，無需設(shè)定新的算法和規(guī)則進行引導(dǎo)和限制，大大降低軟件工程量，因此其用于電氣設(shè)備范圍的前景很好。故障診斷方法越先進，診斷精度越高，則專業(yè)診斷技術(shù)人員在在工作時效率越高，能更高效地完成任務(wù)，避免不必要的事故發(fā)生。

3．2電氣設(shè)備故障診斷技術(shù)

故障診斷方式是技術(shù)人員使用的手段，手段的高低與診斷效率密切相關(guān)，而故障診斷技術(shù)是診斷途徑，可加快診斷進程。故障診斷技術(shù)可分為多種，而且隨著科學(xué)的進步，肯定會出現(xiàn)更高科技的技術(shù)，如紅外診斷技術(shù)。診斷技術(shù)主要可由三部分組成:采用精確、高效的檢測方法對設(shè)備的各個參數(shù)、信息進行測取;對測取的信息進行提煉，從而診斷故障的部位;根據(jù)有效信息和相關(guān)專業(yè)知識建立針對性數(shù)學(xué)模型，確定故障的性質(zhì)。

4電氣設(shè)備故障診斷的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

目前，我國針對電氣設(shè)備發(fā)生的故障有相應(yīng)的診斷方法。針對設(shè)備的絕緣故障，一般采用斷路法進行診斷，通過對輸電線路采取分段斷電從而判斷該電路段是否發(fā)生絕緣故障，如此逐段進行實驗判斷整個路段的故障區(qū)域。針對設(shè)備機械損壞，通常采用常規(guī)化手段進行診斷，如點燃實驗、放電實驗等，因為有的機械損壞故障會產(chǎn)生甲烷、一氧化碳等氣體，其具有可燃性，所以可對生成的氣體進行收集并通過點燃實驗判斷。針對設(shè)備散熱系統(tǒng)發(fā)生故障，可采用紅外線設(shè)施進行檢測，其主要利用紅外線對溫度的敏感度，即使是設(shè)備的細(xì)微溫度變化也可以檢測出來，可及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的非正常狀態(tài)，從而及時采取相應(yīng)措施進行修復(fù)，避免安全事故發(fā)生。顯然針對不同的故障有不同的診斷方法，但是隨著科學(xué)技術(shù)的不斷更新，更優(yōu)秀的診斷方法必然會出現(xiàn)，然而不論診斷方法如何進步都會沿著一定的性能，如綜合性、針對性、快捷性等。綜合性能主要表現(xiàn)在對信息的綜合整合，即當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障時產(chǎn)生了設(shè)備的技術(shù)參數(shù)變化、溫度變化等信息，則需要一個數(shù)據(jù)終端對這些信息進行整合，而后經(jīng)過一系列智能技術(shù)進行分析和診斷，這種信息化數(shù)據(jù)處理使診斷方法針對性更強，根據(jù)不同的故障情形建立不同且完善的診斷體系，同時形成智能化體系，不但可以做出針對性的診斷，還可在第一時間把收集的信息上傳至總數(shù)據(jù)庫，詳細(xì)匯報故障，保證故障可以盡快得到處理。

5結(jié)語

電氣設(shè)備不僅為人類創(chuàng)造了更便利的日常生活條件，還對社會的工業(yè)化進程做出貢獻，但是其使用過程存在著隱患，人們對設(shè)備的可靠性要求進一步提高，因此設(shè)備故障診斷顯得尤為重要。隨著科技日新月異，故障診斷方法技術(shù)也趨于現(xiàn)代化，為電氣設(shè)備安全運行提供保障。

參考文獻:

［1］周舟，陳紹藝，龔尚昆，胡旭，陶靖．SF_6電氣設(shè)備的監(jiān)督與故障診斷［J］．高壓電器，2011(02):104～107．

［2］孫上鵬，趙會兵，全宏宇，陳德旺，林濤，寧濱．基于定性趨勢分析的無絕緣軌道電路電氣絕緣節(jié)設(shè)備故障診斷方法［J］．中國鐵道科學(xué)，2014(01):105～113．

篇9

【中圖分類號】TH 【文獻標(biāo)識碼】A

【文章編號】1007-4309（2013）04-0062-1.5

發(fā)動機的診斷技術(shù)是根據(jù)發(fā)動機在正常與非正常兩種狀態(tài)下的某些指標(biāo)的對比及變化趨勢，對發(fā)動機的技術(shù)狀況和故障隱患進行定性、定量的分析，為故障的診斷和決策提供科學(xué)的依據(jù)的一種技術(shù)。為了適應(yīng)現(xiàn)代柴油機使用維修的需要，必須以檢測診斷技術(shù)為基礎(chǔ)，加強故障潛伏期的監(jiān)控，實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)控下的針對性維修。

一、常用發(fā)動機監(jiān)測技術(shù)

目前，比較成熟的性能指標(biāo)測試方法有以下幾種：無負(fù)荷測功法。一般情況下，采用國產(chǎn)無負(fù)荷加速測功儀，將發(fā)動機從中低速（一般在l000r/min）猛加速至額定轉(zhuǎn)速，以實測功率值不小于額定功率的80%為使用標(biāo)準(zhǔn)；轉(zhuǎn)速的測定。用最高空轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速、額定功率時轉(zhuǎn)速、最大扭矩時轉(zhuǎn)速的測定值與其對應(yīng)的標(biāo)定值進行對比，以不低于標(biāo)定值的90%為使用標(biāo)準(zhǔn)；發(fā)動機各運轉(zhuǎn)部件磨損程度的檢測分析。目前，比較成熟的手段是鐵譜分析法，通過鐵譜儀觀測油中金屬顆粒的數(shù)量、大小、形貌、濃度和顏色的變化，據(jù)此確定其磨損部位、性質(zhì)與程度。它為發(fā)動機的磨損分析提供了有效依據(jù)。

二、發(fā)動機故障診斷技術(shù)的分類

目前，發(fā)動機故障診斷領(lǐng)域涌現(xiàn)出很多的方法，其中依據(jù)診斷的流程可分為經(jīng)驗儀表診斷法（利用專家的經(jīng)驗或借助儀表進行診斷）、專家系統(tǒng)診斷法（將專家的經(jīng)驗以計算機程序的形式進行表達，是一種智能化的診斷方法）、基于特征狀態(tài)識別的方法（通過提取故障信號進行分析和識別）、車載自診斷方法（主要用于車輛電控系統(tǒng)的故障診斷）以及近幾年來發(fā)展的集成化和網(wǎng)絡(luò)化故障診斷方法等。

三、專家系統(tǒng)故障診斷方法在發(fā)動機故障診斷中的應(yīng)用

專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)?；趯＜蚁到y(tǒng)的故障診斷方法其實是一個計算機智能程序，計算機在采集診斷對象的信息后，綜合運用各種規(guī)則（專家經(jīng)驗）進行一系列的推理，必要時還可以隨時調(diào)用各種應(yīng)用程序，運行過程中向用戶索取必要的信息后，就可快速地找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶來證實，應(yīng)用人工智能技術(shù)，模擬人類專家求解問題的思維過程來進行汽車故障診斷的一種智能化方法。

專家系統(tǒng)的實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)。知識獲取是指如何獲得專家的知識和經(jīng)驗的問題，一般知識獲取的方式有如下幾種：通過知識工程師與領(lǐng)域?qū)＜医佑|，在專家的指導(dǎo)下以一種適當(dāng)?shù)挠嬎銠C內(nèi)部表示將知識編入知識庫；通過一種智能的知識獲取機制，讓專家與專家系統(tǒng)直接打交道，由智能編輯器直接生成知識庫；通過建立一個帶有歸納、類比或其他高級學(xué)習(xí)功能的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，使之通過實例或?qū)嶋H問題來總結(jié)發(fā)現(xiàn)出一些尚未被專家掌握或認(rèn)識到的知識裝入知識庫。

知識表示是關(guān)于各種存儲知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其對這些結(jié)構(gòu)的解釋過程的結(jié)合。傳統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)主要有以下幾種知識表示方法：產(chǎn)生式，又稱規(guī)則式表示法，是人工智能中最常用的知識表示方法；語義網(wǎng)絡(luò)式，通過概念以及語義關(guān)系來表達知識的一種網(wǎng)絡(luò)圖；框架式，是一種表示定性狀態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可表達知識之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，但是框架表示法不善于表達過程性知識。

推理方法是專家系統(tǒng)解決具體問題的思維過程，一般由程序?qū)崿F(xiàn)。常用的推理方式有基于規(guī)則的演繹推理，包括正向推理、反向推理和正反向混合推理等；還有歸納推理，包括完全歸納推理和不完全歸納推理等，這些都是關(guān)于精確知識的推理。對于不精確知識推理主要采用概率法、可信度方法、證據(jù)論證法和模糊子集法等。

專家系統(tǒng)的改進：基于案例的專家系統(tǒng)?；诎咐评硎墙陙砣斯ぶ悄茴I(lǐng)域興起的一種診斷推理技術(shù)。它是類比推理的一個獨立子類。其基本思想是利用過去求解成功或失敗的經(jīng)驗，通過對歷史案例知識的挖掘，獲得蘊涵于過去中的豐富經(jīng)驗和知識，并且可利用計算機進行推理。該方法主要用于分析不確定性故障，適用于診斷領(lǐng)域源知識難以表示成規(guī)則而易于表達成案例的情況。

基于模糊理論的專家系統(tǒng)。在發(fā)動機故障診斷方法中，針對界限不分明的模糊概念，可以采用將模糊理論與專家系統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合的方法。采用人工智能的方法，利用專家知識動態(tài)建立模糊診斷矩陣，并經(jīng)過適應(yīng)修正得到比較客觀的故障原因和故障征兆的判斷。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從1943年心理學(xué)家W.S.McCulloch和數(shù)學(xué)家W.Pitts研究并提出M-P神經(jīng)元模型起至今，已成為人工智能領(lǐng)域內(nèi)除專家系統(tǒng)外的又一重要分支。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用神經(jīng)元及它們之間的有向權(quán)重連接來隱含處理問題的知識，因此，它善于處理復(fù)雜問題，且具有自學(xué)習(xí)能力。神經(jīng)元處理信息是相對獨立的，便于處理并行問題。

基于行為的專家系統(tǒng)?；谛袨榈膶＜蚁到y(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊化單元，以確保系統(tǒng)與對象的實時交互。它是一種相對獨立且能夠動態(tài)構(gòu)建故障診斷子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊單元的變結(jié)構(gòu)單元，該模塊同車輛電控單元（ECU）之間進行數(shù)據(jù)交互，可以實現(xiàn)實時在線的監(jiān)測與診斷。開發(fā)基于行為的診斷專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是故障行為征兆（語義征兆、網(wǎng)絡(luò)征兆）的自動獲取問題，新故障的自動識別和分類問題也是開發(fā)的重點。隨著網(wǎng)絡(luò)的不斷進步，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和專家技術(shù)結(jié)合，可發(fā)展為基于網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專家系統(tǒng)，可實現(xiàn)基于Web的數(shù)據(jù)庫技術(shù)、實時數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的遠(yuǎn)程裝甲車輛故障診斷技術(shù)。

四、信息融合技術(shù)在裝甲車輛發(fā)動機故障診斷中的應(yīng)用

發(fā)動機的工作過程是復(fù)雜的，其故障診斷信息也是非常復(fù)雜的。對于現(xiàn)代的發(fā)動機，需要再用多種傳感器協(xié)同來獲取不同種類、不同狀態(tài)的信息，然而，不同的信息之間也是相互獨立或耦合，甚至?xí)霈F(xiàn)相互矛盾的情況。發(fā)動機工作過程故障由于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，各機構(gòu)運動的非線性，傳統(tǒng)的基于單傳感器診斷又由于故障與癥兆之間的不確定性而導(dǎo)致其診斷結(jié)果的不確定性，有效的解決方法是應(yīng)用多傳感器的信息融合技術(shù)和模糊邏輯推理方法。

相比于傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)來說，還會出現(xiàn)更多先進的可遠(yuǎn)程控制的裝甲車輛發(fā)動機狀態(tài)監(jiān)測與故障分析技術(shù)，適應(yīng)裝甲部隊信息化高科技戰(zhàn)爭條件下的技術(shù)保障要求，為作戰(zhàn)部隊提供強有力的保障。

【參考文獻】

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當(dāng)前,機電設(shè)備故障診斷技術(shù)是一項發(fā)展迅速的新興檢測技術(shù),它在預(yù)防和診斷設(shè)備故障方面發(fā)揮著重要的作用。它能預(yù)防重大事故的發(fā)生,有效地避免人員傷害和設(shè)備損害,為煤礦機電設(shè)備的維修管理和日常保養(yǎng)提供重要的技術(shù)數(shù)據(jù),有利于保證設(shè)備的安全運行,并在節(jié)約設(shè)備的維修費用和降低設(shè)備維修成本方面發(fā)揮著重要的作用,有利于現(xiàn)代化礦井的發(fā)展。

1 故障診斷技術(shù)的構(gòu)成

故障診斷技術(shù)包括信號檢測、信號處理、狀態(tài)識別、預(yù)測和決策等部分。

(1)信號檢測。設(shè)備狀態(tài)信號是設(shè)備異常貨故障信息的載體,要選擇最便于診斷的狀態(tài)信號(如振動、噪聲、溫度等),以便能真實、充分地檢測到足夠數(shù)量、能客觀反映設(shè)備工作情況的狀態(tài)信號。這是診斷能否成功的關(guān)鍵。

(2)信號處理。它是伴有各種干擾的綜合信號中,把能反映設(shè)備狀態(tài)的特征信號提取出來,并精化故障特征信號,以達到提高診斷靈敏度和可靠性的目的。

(3)狀態(tài)識別。通過對設(shè)備狀態(tài)特征信號進行分析和對比,識別和判斷設(shè)備狀態(tài),確定其是否存在故障,以及故障的部位、原因及嚴(yán)重程度。

(4)預(yù)測和決策。預(yù)測是對尚未發(fā)生的或目前還不明確的事物進行預(yù)先的估計和推測,通過預(yù)測故障的發(fā)展過程,以及在何時進入危險范圍,對設(shè)備的劣化趨勢和剩余壽命做出預(yù)報,為進行事故預(yù)防和預(yù)防維修提供依據(jù)。決策是指根據(jù)預(yù)測預(yù)報及故障診斷結(jié)論,所應(yīng)采取的預(yù)防和消除故障的方法、措施等。

2 故障診斷的基本方法

2.1 故障信息的采集

故障信息的采集是故障技術(shù)的第一步。只有信息正確,才有可能進行正確的分析、判斷和決策。因此,故障信息的采集是診斷技術(shù)中最重要的內(nèi)容。一般可用以下幾種方法進行故障信息采集。

(1)直接觀察。直接觀察是現(xiàn)場工作人員根據(jù)經(jīng)驗對設(shè)備狀態(tài)做出判斷的方法。

(2)噪聲及振動的測量。噪聲和振動是診斷機器運行狀態(tài)的重要信息,其測量可分為3個步驟:①測定總的噪聲或振動強度,初步判斷機器運行是否存在問題。②進行頻譜分析,進一步判斷機器中的問題發(fā)生在哪個環(huán)節(jié)。③采用一些特殊技術(shù),對特定的可疑零部件進行深入分析。在噪聲和振動測量中,儀器可以是便攜式的,也可以是固定安裝的。后者多用于對重要機器的監(jiān)控,以防止發(fā)生事故和突然損壞。

(3)整機性能測定。整機性能測定是對整臺機器的功能進行測定,以取得信息的方法。把其性能劣化與后果聯(lián)系起來,對其發(fā)展趨勢進行測定。對整臺設(shè)備,通常用輸入與輸出的比較法或輸出量的變化趨勢進行測定。

2.2 設(shè)備運行工況綜合診斷

機械設(shè)備運行狀態(tài)的診斷方法是多種多樣的,其中以噪聲及振動測量、鐵譜分析、油位油溫檢測、無損探傷及超聲波等檢測方法最為常用。然而,由于一些特殊環(huán)境對設(shè)備的影響,一些診斷技術(shù)在具體診斷中受到限制或影響其準(zhǔn)確性,因此產(chǎn)生了進行設(shè)備運行工況綜合診斷的專家系統(tǒng)。

3 故障診斷技術(shù)在煤礦機電設(shè)備中的應(yīng)用

3.1 礦井提升機

礦井提升機擔(dān)負(fù)著提升煤炭、矸石、下放運料、升降人員和設(shè)備的重要的任務(wù),因此說提升機的運行是否安全可靠關(guān)系著煤礦的安全生產(chǎn)和職工的生命、財產(chǎn)安全。提升機常用的故障有硬故障和軟故障兩大類。硬故障一般可以通過保護裝置解決。而對于軟故障來說就需要設(shè)備運行工況綜合診斷方法來判斷,軟故障通常是硬故障的前兆,因此說要對軟故障進行及時的診斷和預(yù)報這對于提升機的安全運行是十分重要的。中國礦業(yè)大學(xué)研制的KJ46型礦井提升機狀態(tài)監(jiān)護系統(tǒng)、ASCC型全數(shù)字提升機控制系統(tǒng)等都包含了對提升機運行參數(shù)的檢測和故障診斷功能,具有制動失靈保護、過卷保護、超速保護功能,均取得了良好的效果,有很重要的現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

3.2 采煤機

采煤機是煤礦生產(chǎn)過程中應(yīng)用最廣泛的設(shè)備之一。它是集機械、電氣和液壓為一體的大型復(fù)雜系統(tǒng)。因為煤礦井下工作場所環(huán)境惡劣、空間狹小,采煤機才如此復(fù)雜和惡劣的環(huán)境中工作容易出現(xiàn)故障,而采煤機一旦出現(xiàn)故障將會導(dǎo)致整個采煤工作面中斷工作,給礦井帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟損失。隨著現(xiàn)代化煤礦工業(yè)的發(fā)展,采煤機的功能越來越多,自身結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜,導(dǎo)致發(fā)生的故障的原因變得更加復(fù)雜。國產(chǎn)的采煤機與國外先進的采煤機相比在故障檢測診斷技術(shù)方面還有不少差距,主要表現(xiàn)在檢測參數(shù)的缺少和檢測范圍的不全面,并且無故障診斷功能。為了改變國產(chǎn)采煤機無故障診斷功能和檢測水平低的現(xiàn)狀,原煤炭部將“采煤機工況檢測及故障診斷系統(tǒng)”的研制列入了“九五”重點科技攻關(guān)計劃當(dāng)中。該故障檢測診斷系統(tǒng)主要包括了機身檢測單元、左右搖臂檢測單元、變頻器通信單元、工況檢測及故障診斷單元、高壓控制箱檢測單元、檢測顯示單元這六個單元,在當(dāng)前煤礦生產(chǎn)過程中已取得了顯著的成效。

4 結(jié)語

總之,故障診斷技術(shù)在煤礦機電設(shè)備的診斷和檢測中發(fā)揮著重要的作用。但是我們也應(yīng)該看到由于煤炭行業(yè)的各種原因,設(shè)備故障檢測診斷技術(shù)應(yīng)用的范圍還比較窄,對故障診斷技術(shù)的開發(fā)研究投入不足,我國設(shè)備故障診斷檢測技術(shù)在理論上還不成熟,這就需要廣大的煤炭研究人員和技術(shù)人員不斷的探索,從而縮短差距。同時,還應(yīng)該加強與各個行業(yè)間故障檢測診斷技術(shù)的交流與合作,并進行新技術(shù)的推廣和應(yīng)用,使煤礦機電設(shè)備的安全性、可靠性得到進一步提高,促進礦井的和諧發(fā)展。

參考文獻:

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