建筑電氣系統故障診斷方法研究

李晨

安慶市城鄉規劃設計院 安徽 安慶 246000

1 電氣設備故障診斷應用現狀

為解決短路、斷線、電氣設備損壞等電氣故障所帶來的各種問題，故障診斷技術通過對電氣設備運行狀態的監測結果的分析，發現故障，并提出針對性的維修策略。應用于電氣設備故障診斷的算法一般可以分為基于解析模型的方法、基于定性經驗知識的方法以及數據驅動的方法三種。

1.1 基于解析模型的方法

其主要是通過將設備的實際運行狀態與建模后的預測運行狀態進行對比分析，對設備故障進行診斷，但是此種故障診斷算法跟模型參數關系較大，有一定的誤差[1]。

1.2 基于定性經驗知識的方法

其依賴于系統的先驗知識，主要是應用專家系統、神經網絡、粗糙集理論等技術對故障進行診斷，但由于涉及的專業知識比較復雜，應用起來相對困難，不易操作。

1.3 基于數據驅動的方法

其主要是通過對監測的實時數據和離線歷史數據的分析，來對設備故障進行診斷。若只采用某一種算法對電氣設備進行故障診斷，在實際引用時可能存在缺陷，因此，考慮將三種方法進行融合，綜合三種算法的優勢，達到很好的故障診斷效果。例如，在神經網絡中加入粗糙集理論，既可以減少訓練數據，提高故障診斷效率，又能提高數據的代表性，較少噪聲干擾。

2 電氣設備故障檢查方法

（1）直觀法。直觀法是最常用的電氣設備故障檢查方法，指的是通過看、聽、聞等手段對電氣設備故障的外部表現進行檢查，并判斷故障的類型。例如，一些電氣設備觸電在進行閉合操作、分斷電路操作或者導線線頭松動時就會產生火花，所以觀察電器是否出現火花現象、火花現象是否嚴重，可以有效判斷電氣設備故障類型。

（2）對比法。將檢測數據與正常運行的記錄參數進行對比，也可以判斷出電氣設備的故障。如果某一電氣設備沒有檢測數據，也沒有正常運行狀態的記錄，則可與相同型號的正常電氣設備進行比較。如果電氣設備中的電氣元件的控制性質相同，或者該電氣設備由多個元件共同控制，可以參考其他類似電源元件的正常動作情況，從而判斷故障類型[2]。

（3）短接法。第一，導線斷路、導線虛連或導線松動；第二，觸點接觸不良、觸點虛焊以及觸點假焊；第三，熔斷器熔斷。針對這些故障，除了電阻法、電壓法之外，還可以使用短接法進行檢查。即使用一份絕緣性能良好的導線，連接可能出現斷路故障的部位，在接到某一處電路運行恢復正常時，此處即為斷路故障的具體位置。

（4）強迫閉合法。如果使用直觀法沒有檢查出故障點的位置，且沒有特別適合測量的儀器儀表，則可以通過絕緣棒來強行按下繼電器、接觸器以及電磁鐵，然后觀察電氣設備的變化，進而判斷故障。

3 電氣設備在線監測與故障診斷技術應用

3.1 變壓器監測診斷

在線檢測系統運行主要涉及電力變壓器、微計算機、光纖、超聲傳感器以及電流傳感器，同時，還包括數據采集單元、數據分析與控制單元。準確對變壓器放電量進行判斷，必須嚴格按照規定要求展開。診斷過程中因為無線電會造成一定的干擾，所以需要在安裝在線檢測裝置期間，盡量提高分辨率。繪制分布譜圖進行科學判斷，將譜圖信息轉變為指紋信息，以此對放電模式進行準確識別，并且確定故障的嚴重情況。準確對放電源進行定位，具體包括聲信號定位、電信號定位。其中，聲信號定位主要針對放電信號進行分組處理，根據電信號參考基準，對時差速度以及聲傳播速度等進行對比，及時編制方程式，隨即確定放電源具體位置。隨即進行延時分析，設雙曲面方程，根據計算數值準確診斷放電故障。電信號定位，則針對變壓器繞組過程中所出現的放電現象，主要通過繞組二端進行傳播。及時對繞組的中端與高端電信號進行采集，分析電信號的線性關系，由此與準確定位放電源位置[3]。

3.2 電控柜緊急開關Q2跳閘診斷

電控柜緊急開關Q2跳閘診斷技術，主要涉及PLC、觸摸屏、24V電源系統、I/O電纜等。通過控制部分、顯示部分、24V電源系統、現場安裝，準確診斷故障問題并且妥善解決。其中，控制部分屬于獨立安裝類型，是重要的監控裝置，有效監督電氣設備運行情況，并且不會對原設備造成影響，能夠單獨運行與控制。控制部分的主要控制元件為OMRON（可選）的產品。其采用可編程控制器，是自動化控制的重要機型，不僅運行速度比較快，工作穩定性好，并且控制功能完善，能夠自動、實時對電氣設備進行監測。如此不僅減少額外軟件環節，同時，在網絡服務基礎上維護維修更及時、到位，保證電氣設備的正常運行。GD-Q2跳閘故障快速分析系統利用主電控柜安裝，安裝簡單、布局合理、維護方便。控制系統是獨立安裝的，屬于監控裝置，不會影響原設備的正常運行。GD-Q2跳閘故障快速分析系統實現了故障快速判斷，故障點定位準確，顯示快捷直觀，提升了Q2故障點分析的自動化水平，降低了電氣維修人員的勞動強度，縮短了維修時間和因維修帶來的停機時間。

3.3 基于人工智能技術的故障診斷系統開發

為了提高電氣設備故障診斷系統的智能化，將專家系統、模糊推理、機器學習等信息融合技術融入故障診斷系統開發中，充分利用智能信息處理技術的協作優勢，克服應用單一故障診斷方法所存在的局限性，為電氣設備在線監測與故障診斷數據的分析和處理提供一個有力的解決工具[4]。

4 結束語

相關工作人員一定要使用正確的檢查方法，以最快的時間確定出故障位置和故障類型，并采取科學合理的維修措施恢復電氣設備的正常運行。