电气设备状态监测与预测性维护

引言

电气设备是工业生产、能源供应、建筑运营等领域的核心组成部分，其稳定运行直接关系到生产效率和系统安全。传统的电气设备维护多采用定期检修模式，存在过度维护 维护 足的问题，既增加了运维成本，又难以避免突发故障带来的损失。随着传感技术、 数据分析技术的发展， 测与预测性维护逐渐成为电气设备运维的主流模式。状态监测通过实时掌握设备运 行状态， 为 供数据支撑；预测性维护则基于监测数据预判设备故障趋势，实现按需维护。研究电气设备状态监测与预测性维护，对于提高设备可靠性、降低运维成本、保障系统稳定运行具有重要意义。

一、电气设备状态监测的技术方

（一）多维度数据采集技术

数据采集是电气设备状态监测的基础，需通过多维度采集反映设备运行状态的关键参数。根据设备类型和监测需求，可采集电气参数如电压、 谐波等 性能；采集物理参数如温度、振动、湿度、局部放电等，捕捉设备的机械 测与离线检测相结合的方式，在线监测通过安装固定传感器实时获取数据，适用于 离线检测通过便携式仪器定期采集数据，适用于非关键设备或特定参数的检测。采集过程中需保证数据的准确性和时效性，为后续分析提供可靠依据。

（二）信号分析与处理技术

信号分析与处理技术是从采集数据中提取设备状态信息的关键。由于原始监测信号常包含噪声和干扰，需通过滤波、降噪等预处理技术去除无关信息，保留有效信号。针对不同类型的信号采用相应的分析方法，如对振动信号采用频谱分析、时域分析识别设备机械部件的磨损或松动；对局部放电信号采用脉冲分析、相位分析判断绝缘老化程度；对温度信号采用趋势分析、温差分析发现接触不良或过载问题。通过信号分析可将原始数据转化为反映设备状态的特征参数，为状态评估提供依据。

（三）状态评估与诊断技术

状态评估与诊断技术通过对分析后的信号特征进行解读，判断电气设备的健康状态。基于设备的历史运行数据和标准参数，建立状态评估模型，将实时监测的特征参数与模型中的正常范围进行比对，识别异常状态。采用故障诊断算法对异常特征进行深入分析，确定故障类型、位置及严重程度，如电机轴承磨损、变压器油质劣化、电缆绝缘损伤等。状态评估需综合考虑设备的运行环境、负载变化等因素，确保诊断结果的准确性，为预测性维护提供明确的维护方向。

二、电气设备预测性维护的实施流程（一）基于状态的维护计划制定

预测性维护计划的制定需以设备状态监测数据为核心，结合设备重要程度和运行需求。通过分析设备的状态评估结果，区分设备的健康等级， 状态的设备 监测周期，对存在轻微异常的设备制定针对性检查计划，对接近故障阈值的设备 衡维护成本与设备风险，优先保障关键设备的维护资源，同时考虑生产计划的协调性，避免维护工作对正常生产造成干扰，实现维护的经济性和有效性。

（二）动态故障预警与干预

动态故障预警是预测性维护的核心环节，通过持续监测设备状态变化趋势，提前发出故障预警。基于历史数据和实时监测数据构建故障预警模型，设定不同等级的预警阈值，当设备特征参数接近阈值时，系统自动发出预警信息，如轻微预警提示加强监测、严重预警触发维护指令。预警信息需及时传递给运维人员，运维人员根据预警等级采取相应干预措施，如调整设备负载、更换易损部件、进行针对性检修等，防止故障进一步发展，将故障消灭在萌芽状态。

（三）设备寿命预测与资源调配

设备寿命预测为长期维护策略制定和资源调配提供依据。通过分析设备的老化规律、运行强度、维护记录等数据，建立寿命预测模型，估算设备 用寿命 测结果，提前规划设备的更换或大修周期，合理储备备品备件，避免因备件短缺 误。 多台设备的寿命预测情况，统筹安排维护资源，优化人力资源和物资资源的调配，提高维护效率，降低整体运维成本，实现设备全生命周期的高效管理。

三、电气设备状态监测与预测性维护的挑战与应对策略

（一）实施过程中的主要挑战

电气设备状态监测与预测性维护在实施过程中面临诸多挑战。在技术层面，部分设备结构复杂、运行环境恶劣，传感器安装和数据采集难度大，且不同设备的信号特征差异大，通用分析模型的适用性有限。在数据层面，监测数据量大且类型多样，存在数据质量参差不齐、数据孤岛等问题，影响分析结果的准确性。在管理层面，传统运维人员对新技术的接受度和应用能力不足，难以有效运用状态监测和预测性维护成果；同时，缺乏完善的管理制度和评价体系，导致维护工作的规范性和持续性不足。

（二）技术层面的优化路径

技术优化是提升状态监测与预测性维护效果的关键。针对复杂设备和恶劣环境，研发适用于不同场景的专用传感器，提高传感器的稳定性和抗干扰能力；优化传感器布设方案，通过最少的传感器实现最全面的状态监测。在数据分析方面，开发融合多源数据的智能分析算法，结合设备机理模型与数据驱动模型，提高故障诊断和寿命预测的精度；引入边缘计算技术，在数据采集端进行初步分析，减少数据传输量和处理延迟，提升实时响应能力。推动监测系统的标准化建设，统一数据接口和格式，实现不同设备、不同系统间的数据互通。

（三）管理层面的完善措施

管理措施的完善是保障状态监测与预测性维护落地的支撑。加强运维人员的培训，开展传感技术、数据分析、预测性维护流程等方面的培训，提高其技术应用能力和综合素质，培养既懂设备原理又掌握现代运维技术的复合型人才。建立健全管理制度，明确状态监测、数据分析、维护执行等各环节的责任主体和工作流程，制定维护效果评价指标，定期评估维护工作的有效性并持续改进。加强跨部门协作，促进运维部门与生产部门、技术部门的沟通协调，确保维护计划与生产需求的协同，推动预测性维护在企业内部的全面落实。

结束语

电气设备状态监测与预测性维护通过技术融合实现了运维模式的革新，多维度数据采集、信号分析为设备状态评估提供支撑，基于状态的维护计划、动态预警、寿命预测则实现了运维的精准化和高效化。尽管面临技术适配、数据管理、人员能力等挑战，但通过技术优化和管理完善，能够逐步克服这些问题。未来，随着智能化技术的不断发展，状态监测与预测性维护将更加集成化、自动化，为电气设备的安全稳定运行提供更有力的保障，推动各行业向高效、可靠、经济的方向发展。

参考文献

1]黄亚东. 基于深度学习的电气设备状态监测与预测模型分析[J]. 电子技术, 2025, 5

[2]李平. 电力设备运行状态监测技术的优化与应用[J]. 中国机械, 2025, (13): 94-97.

[3]程小敏, 周靖康, 王思琪. 基于数据挖掘的水电站电气设备状态自动化监测系统[J]. 自动化与仪表, 2025,40 (04): 82-85+90.