超聲波檢測技術在機電設備故障診斷中的應用

邰慧明

（遼寧省朝陽工程技術學校，遼寧朝陽 122000）

0 引言

隨著現代化社會的飛速發展，機電設備安全檢測備受關注。通過對機電設備的故障診斷和及時維護使得機電設備能夠正常運行[1]。在人們生活和物質水平不斷提升的今日，在機電設備的維修過程中，電氣行業引入故障診斷技術。使得設備能夠保持正確運行模式，及時發現故障點，做出有效診斷。機電設備運行時，運行溫度要求保持在一定的范圍內，為避免機電運行免受環境因素困擾，在運行時進行定期檢查與維修。

在狀態檢修的過程中，結合多種檢測手段，通過傳感器和光學信息來感受機電設備的溫度變化，獲得溫度感應圖像，使得工作人員能夠及時根據變化情況分析機電設備內部溫度，及時尋找故障位置。同時還能遠程追蹤機電設備的實時變化情況，不必實地尋找故障位置，提升檢測過程中的安全性，使得機電設備能夠自主運行。在檢測過程中完成對于機電設備的高質量維護。通過檢測技術的應用，更加快速實施檢測，獲得良好檢測質量，擴大檢測范圍，得到優質檢測結果，相比于人工識別技術能夠更加智能化，多樣化[2]。

在確認故障類別及發生故障位置的過程中，由于現有條件中，檢測傳遞的圖像顯示出現故障的機電設備的結果不明顯，溫度變化的部分無法使得工作人員分清安全系數優先級，并針對于低級圖像無法做到實時告警，不利于工作人員及時對機電設備故障點進行維修。這樣就會導致機電設備的人工成本提升，故障發現遲緩，增加電力系統損壞程度，提升系統崩潰的嚴重指標，使得結果不能符合預期。因此，現階段為提升故障診斷的檢測效率與檢測精度，以機電設備故障診斷為實驗對象，運用超聲波技術，結合實際情況進行實驗與分析。

1 機電設備故障診斷

1.1 故障信號采集與預處理

在實際的電力系統信號采集、量化及傳輸過程中，電流中會存在故障信號，還有隨之而來的信號干擾噪聲。干擾信號會對故障信號產生滋擾，造成對于機電設備故障診斷過程中產生誤差，影響最后的分析結果[3]。在故障診斷檢測過程中，設定熱電區域的平均溫度為T1，絕對溫度差為ΔT，相對溫度差為ΔT2。將檢測結果作為故障的優先級，選取其中優先級最大的為檢測結果，優先級為檢測結果的計算公式為：

當診斷結果出現故障時產生影響，優先級判定為1 時產生的影響最大。故障檢測的輸出公式為：

得到輸出結果可以根據輸出的信息及時進行檢測與維護。若實際上設備發生了故障，優先級為0，如果這時沒有工作人員進行檢測和維修，設備就會在故障中持續運行。在達到了一定的程度后，機電設備遭到破壞。同時，需要對故障診斷中的干擾信息信號進行濾除，選取小波閾值去噪。利用信號與噪聲的小波系數的傳播方式，將故障和噪聲信號的分離。電力系統中的故障信號模型表示為：

公式中：s（e）為含有干擾信號的機電設備故障信號；f（e）為初始機電設備的信號；n（t）為噪聲干擾。對于離散小波變化，將s（e）進行處理得到：

公式中：w（y，k）為不同信號對應的小波；y 為最大分解程度；n 為信號長度。對機電設備中的故障信號進行小波分解，選取小波基函數和分層的數目進行拆分[4]。并對系數進行閾值處理，依據分解過后的小波系數，選擇對應的閾值和閾值函數，計算公式如下所示：

其中α的取值范圍為0～1，閾值函數在±λ中連續。同時觀察閾值函數在±λ中的連續性，按照信號和信號在不同尺度中的特征要求，獲得最優估計，得到新的閾值為：

公式中：y為分解程度；N為信號大小；σ為噪聲大小。去噪過程為。小波變換后計算得到信噪比和均方根誤差，信噪比大，去噪效果越明顯。與此同時，對各層的小波系數進行閾值對應處理，進而實現去除噪聲。并完成小波重構，獲得沒有干擾信號的故障信號。對光纜線路故障信號預處理，使得信號小波變換完成不同程度分解，通過公式運算得到g 的模量平方，同時設定閾值為η，使得閾值η的小波變換模極大值保持不變，如果存在小于閾值的數據則重新計算。最后得到的數值為測量故障信號的最大值點，從而找到故障發生的位置點。

1.2 超聲波技術故障檢測

超聲波頻率在20 kHz 以上。由于機電設備不同位置的電場強度不同，當達到介質擊穿場強時，某個位置會進行放電，根據電場分布情況和介質特征，添加外加電壓，擊穿電壓低的氣體產生部分破壞。存在放電老化現象，由于沿面放電使得兩個電極之間所有線路被破壞。當機電設備內部高壓絕緣劣化時會發生局部放電，通過對超聲波的檢測感知發出超聲波的部位，從而判斷故障位置[5]。超聲傳感器通過壓電晶片的逆壓電效應，由壓電晶片將其轉換成電信號，再經信號處理電路，以其他形式表現出來。由于超聲波內部放電的頻率高于20 kHz，設置電路中的通路濾波器進行濾波，并使用放大器做方法處理，對壓電晶片輸出的電信號進行放大，使得超聲傳感器的信噪比增加[6]。

在對機電設備進行帶電測試的工程中，需要對每個氣室進行測試，將超聲波傳感器放置在金屬外筒的不同部位，一旦發現在連續測量模式下數據偏大時，需要加大在這個部位的測量密度，以進一步確認內部是否有異常。在機電設備中經由SF6傳播，采用縱波的形式在SF6中傳播，通過機電設備殼體傳播到觸頭接收。或者通過殼體金屬中傳播，在適當的距離內被觸頭接收。通過聲波與外殼的撞擊引起外殼的機械振動，再通過傳感器獲得檢測信號，通過幅值結合對超聲波聲源位置進行精準定位，從而診斷出故障的位置。在沒有聲波干擾時，介質所受到的壓強為p，聲波干擾后的壓強為p1，聲壓公式為：

公式中：pref為基準聲壓，pref=1×10-5。

超聲波信號傳播路徑如圖1 所示。

圖1 超聲波信號傳播路徑

超聲波信號從B 到C 中的時間計算公式為：

其中：h為放電點與機電和設備金屬外殼之間的距離；x為檢測點到放電點A 的距離；φ為氣體傳播的角度；為超聲波在其中傳播的速度。超聲波檢測技術也可以檢驗在氣體介質中使用的機電設備開關的密封性能，當機電設備開關在關閉狀態時，如果存在密封失效結果時，就會出現故障[7]。此刻機電設備開關前方的高壓氣體會通過狹小的縫隙流到壓力較低的后方，并產生紊流現象，產生超聲波，利用超聲波檢測儀測量故障信號，并判斷機電設備是否出現故障。同時，選定機電設備故障測量點。B 點和C 點分別在待測機電設備的前方和后方，而A 與B 間的距離和C 間的距離通常由測量得知。用超聲波檢測儀分別測量不同測點的dB 值。比較測點的dB 值，如果B、C 點較大，A 點較小，說明該機電設備有故障[8]。dB 數值增大，表示故障更嚴重。如果A 點較大，B 與C 點較小，表明機電設備沒有故障，超聲波聲源可能存在其他地方。利用超聲波檢測機電設備的故障，適合用于介質是氣體。檢測達到時間與角度之間的關系通過運算得到。超聲波定位方法具有較好的定位精度，得到最短達到時間與放電點和檢測點的位置，實現放電故障精準定位與診斷。

2 實驗測試與分析

2.1 搭建實驗環境

搭建故障診斷測試實驗系統，其中操作系統選擇Windows11，編程語言為Visual C++，系統調用SQL 數據庫，數據采集板的驅動程序BH533 和MATLAB7.0 進行編程。系統測試環境見表1。

表1 系統測試環境

開發環境下，通過BH533 數據采集板SQL 數據庫完成對機電設備運行狀態數據采集和存儲。在Visual C++中調用MATLAB7.0 程序對收集到的數據繪制成圖。提取機電設備運行時的狀態形式因數并傳輸，得到設備狀態診斷結果。為了提高數據真實性，需要實時對數據進行處理，在Windows 系統空間里設置固定長度64 K 且連續的內存池。內存池與機電設備數據緩沖區相獨立。并進行數據采集與更新，將數據完善并記錄在內存池中。獲取最新數據的位置信息，并得到最終的數據樣本。

2.2 實驗測試與分析

為有效驗證機電設備故障檢測方法精度，在建立好電氣設備故障診斷系統后，選取實驗檢測的樣本數為500 個，并通過人工識別檢測的方法診斷出其中的故障樣本。設置8 個實驗小組對樣本進行檢測。將通過人工檢測得到的故障樣本導入到故障診斷系統中，再次進行樣本故障診斷檢測，并輸出檢測正確的樣本數，得到診斷精度。小組1～5 運用本文方法，小組6～7 組運用傳統方法進行故障診斷檢測，其診斷結果見表2。

表2 故障診斷結果

由實驗結果可知，在500 個實驗樣本中，小組6～8 的診斷精準度差，均在90%以下。說明檢測出現錯誤的次數大，診斷不及時。而小組1～5 的診斷精度均在95%以上，說明運用本文方法在實際故障診斷過程中，達到較高的故障診斷標準。可以滿足實時對于機電故障診斷中的應用。在出現故障時能較快的做出人工檢測和維護，使得機電設備狀態基本達到相對平衡，提高診斷結果的精度，在一定的程度上保障電力系統的安全，減少因故障問題而產生的嚴重后果，基本滿足機電設備的診斷要求。

3 結束語

從機電故障診斷方法入手，基于超聲波檢測技術，深入分析在機電設備故障診斷中存在的各種問題，研究其應用效果并分析。但方法中還存在一些不足之處，如故障檢測中干擾信息消除問題、診斷數據異常問題、清除效果有待完善等。今后應更加完善計算，通過多種方法對故障特征進行提取，對故障點精準識別，節省了人工識別巡檢存在的資源，保障檢測過程中的安全性。通過對超聲波檢測技術的合理運用和改善，實現了其對于機電設備故障的有效診斷。