电气自动化领域中的安全管理与风险评估研究

一、引言

电气自动化系统通过集成控制器、传感器、电力设备与软件算法，实现生产流程的自动化控制与精准调节，已成为现代工业高效运行的核心支撑。研究电气自动化领域的安全管理与风险评估，有助于突破传统安全管理的局限性，推动安全防控向 “精准化、前置化” 转型，对保障电气自动化系统可靠运行、助力工业安全生产具有重要意义。

二、电气自动化领域的典型安全风险类型

2.1 设备与技术层面的安全风险

电气自动化系统的核心设备存在多重安全隐患。高压配电柜、变频器等电力设备长期运行后，易因绝缘老化、触点氧化导致短路或漏电，若未及时发现，可能引发设备烧毁甚至火灾；传感器作为系统 “感知器官”，若受粉尘、湿度影响出现数据漂移或失效，会导致控制系统误判，引发设备误动作，如电机过载运行、阀门异常启闭。自动化控制软件与通信系统也存在风险。软件程序逻辑错误或参数配置不当，可能导致系统控制紊乱；工业以太网、总线通信等网络系统受电磁干扰或网络攻击时，可能出现数据丢包、指令传输延迟，影响系统协同运行，极端情况下甚至导致整个自动化生产线停机。

2.2 操作与运维层面的安全风险

人员操作不当是引发安全事故的重要原因。一线作业人员若未按规程操作设备，如带电插拔模块、违规修改控制参数，可能破坏设备绝缘或导致系统逻辑混乱；在设备检修时，若未执行 “停电、验电、挂牌” 流程，易发生触电事故；新员工因对系统原理不熟悉，误操作设备按钮或开关，可能触发紧急停机或设备碰撞。运维管理疏漏进一步放大风险。设备维护未按周期开展，如未定期清洁传感器探头、检查电缆连接，会加速设备老化；备品备件管理混乱，使用型号不符的替换部件，可能导致设备兼容性问题；运维记录不完整，无法追溯设备故障历史与维护情况，难以制定针对性防控措施。

三、电气自动化领域的安全管理体系构建

3.1 设备全生命周期安全管理

构建设备 “采购 - 安装 - 运维 - 报废” 全周期安全管理流程。采购阶段优先选择符合安全标准的设备；安装环节严格按规范施工，如高压设备接地电阻符合要求、电缆敷设避开高温区域，避免因安装不当留下安全隐患。运维阶段制定标准化维护规程，定期开展设备巡检与性能检测，如每周清洁传感器、每月检查电缆绝缘层、每季度校准控制参数；建立设备健康档案，记录维护时间、故障类型、更换部件等信息，通过分析档案数据预判设备老化趋势，提前安排维修或更换；设备报废时按规程处置，如拆除的高压设备需进行绝缘处理，避免残留电荷引发触电，软件系统需清除敏感数据，防止信息泄露。

3.2 人员安全管理与培训

建立分层分类的人员安全管理机制。明确不同岗位的安全职责，如操作人员负责设备规范操作，运维人员负责设备维护与故障排查，管理人员负责安全制度制定与监督；实行 “持证上岗” 制度，操作人员需通过技能考核与安全培训，掌握设备操作流程与应急处置方法，禁止无证人员操作关键设备。优化安全培训体系，采用 “理论 + 实操 + 案例” 的培训模式。理论培训涵盖电气安全标准、系统原理、风险识别方法；实操培训聚焦设备操作、检修流程与应急技能，如模拟触电急救、设备紧急停机操作；通过事故案例分析，让人员直观认识违规操作的危害，强化安全意识。定期组织复训，结合技术更新与设备升级调整培训内容，确保人员技能与系统需求匹配。

四、电气自动化领域的风险评估方法应用

4.1 基于经验与检查表的风险评估

经验评估法与安全检查表法是基础评估手段，适用于常规风险识别。经验评估由资深工程师结合过往运维经验，分析设备与操作中的潜在风险，如根据变频器故障历史，判断绝缘老化是主要风险点；安全检查表法依据电气安全标准与规程，制定涵盖设备状态、操作流程、环境条件的检查清单，如检查项目包括 “传感器数据是否正常”“电缆绝缘层是否破损”“应急物资是否齐全”，通过逐一核对排查风险隐患。

4.2 基于故障树与事件树的风险评估

故障树分析（FTA）与事件树分析（ETA）适用于复杂系统的风险溯源与后果评估。故障树分析从 “顶事件”（如系统停机）出发，逐层分解为中间事件与底事件（如传感器失效、软件错误），通过逻辑关系图清晰呈现风险传播路径，帮助定位关键风险点，如分析 “电机过载” 顶事件时，可追溯到底事件 “电流传感器失效” 或 “PLC 过载保护未触发”。

4.3 基于智能算法的风险评估

随着智能化技术发展，基于机器学习、大数据的风险评估方法逐渐应用于电气自动化领域。通过采集设备运行数据（如温度、电流、振动）、操作记录与故障历史，训练机器学习模型（如神经网络、支持向量机），模型可自动识别设备异常状态，预测故障发生概率，如通过分析变频器电流波动数据，提前预警绝缘老化风险。

五、优化策略

5.1 技术优化：推动评估与管理智能化

研发适配复杂系统的风险评估技术，结合数字孪生构建电气自动化系统虚拟模型，通过虚实数据交互模拟不同风险场景，提升风险识别全面性；开发轻量化智能评估算法，降低对故障样本的依赖，适应中小企业数据积累不足的现状；推动安全管理系统与自动化控制系统融合，实现风险预警与设备控制联动，如风险评估发现电机过载风险时，自动触发降负荷指令。

5.2 人员与管理升级：强化素养与协同

加强复合型人才培养，高校开设 “电气自动化 + 安全工程” 跨学科课程，企业开展内部培训，组织技术人员学习风险评估方法与安全管理规程；建立人员技能考核与激励机制，将安全操作、风险识别能力纳入绩效考核，鼓励人员主动参与安全管理。

构建跨部门协同平台，整合生产、技术、运维数据，实现风险信息实时共享；明确各部门在安全管理与风险评估中的职责，制定协同工作流程，如每月召开跨部门安全会议，同步风险评估结果与防控措施；应急处置时建立统一指挥机制，提升部门协同效率。

5.3 成本与效益平衡：提升投入合理性

政府出台政策支持，对开展安全管理升级与智能风险评估的企业给予资金补贴或税收减免，降低企业成本压力；行业协会推广成熟的安全管理方案与评估工具，减少企业重复投入。企业需树立 “安全即效益” 理念，通过分析安全事故案例，量化安全投入的长期收益，如减少停机损失、避免赔偿成本，提升开展安全管理与风险评估的积极性。

结论

电气自动化领域的安全管理与风险评估是保障系统可靠运行、防范安全事故的核心手段，当前已形成涵盖设备管理、人员培训、应急处置的安全管理体系，以及经验评估、故障树分析、智能算法等多元化风险评估方法。未来，随着智能化技术的深度融入，电气自动化领域的安全管理与风险评估将实现更高水平的精准化与前置化，推动行业从 “被动应对” 向 “主动预防” 转型，为电气自动化系统安全稳定运行、工业生产高效发展提供坚实保障。

参考文献

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[2] 王政. 浅谈电气自动化在汽车领域中的应用[J]. 数码设计（上）2021（05）：63-64