火电厂电机故障诊断与智能维护系统研究-

一、引言

随着电力系统向智能化、高可靠、高自动化方向持续演进，传统火电厂的设备管理模式面临转型压力。其中，电机设备作为电厂中应用最广泛的机械电气综合构件，其运行状态直接影响锅炉、汽轮机、辅机系统与电气输出环节的稳定性。长期以来，电机维护主要依赖人工巡检与定期检修，存在响应滞后、故障隐蔽与资源浪费等问题，无法满足现代电厂对设备可靠性与智能化运维的管理要求。

二、电机故障诊断技术方法体系构建

（一）基于状态监测的诊断信号采集机制

电机故障诊断的有效性取决于状态数据的全面获取与实时性保障。为实现高可靠性监测，应在电机关键部位部署多类高灵敏度传感器，如振动监测器、温度采集探头、转速计、电流互感器以及磁通密度传感器等，覆盖机械、电气、热工与磁场状态参数。采集频率应根据设备运行负荷与故障演化速率进行匹配，支持瞬态变化检测与长期趋势记录。此外，为提升数据处理效率与传输稳定性，可采用数据压缩算法与边缘预处理技术，对海量信号进行筛选与结构化整理，结合事件触发策略实现故障征兆快速捕捉与预警信号及时回传，为后续诊断建模奠定数据基础。

（二）信号处理与故障特征提取技术路径

原始监测信号在噪声影响与非线性干扰下需进行多步骤处理，以提取对故障敏感的典型特征。首先通过滤波技术实现信号净化与频带识别，常用方法包括巴特沃斯滤波器、小波包分解与自适应滤波。随后进行归一化与标准化处理，消除设备差异性影响与数据维度不一致问题。特征提取环节采用频域分析、时频联合分析与统计特征计算等方法，提取峰值、均方根值、偏度、峭度、主频率、幅值变化率、谱能分布、热流梯度等参数。针对多类型故障交织问题，可结合多尺度分析与冗余特征剔除策略，构建高区分度的特征矩阵，以提高诊断模型的准确性与鲁棒性。

（三）故障诊断模型与识别算法构建

在高质量特征基础上，应构建适应性强、识别精度高的故障诊断模型。传统机器学习算法如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林（RF）在小样本识别与规则型故障分类方面具有良好性能；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）则适用于复杂故障模式识别与时间序列趋势分析。多模型集成方法如投票机制、模型融合与强化学习算法可进一步提升综合识别能力。模型训练阶段应引入滑窗采样、样本均衡、交叉验证与正则化优化技术，减少过拟合现象与类别偏差。在线部署时需结合实时计算能力与硬件约束进行轻量化模型设计，实现高速推理与低资源占用的协调统一，保障电机故障识别的实时性与稳定性。

三、智能维护系统设计与功能模块构建

（一）系统结构设计与模块划分

智能维护系统在结构设计上应采用分层式架构与模块化布置，形成灵活可扩展的技术框架。底层为数据采集模块，整合传感器网络与边缘计算节点，负责现场信号获取与初步预处理；中层为故障诊断与健康评估模块，通过模型推理与状态识别实现设备状态分类与寿命估算；上层为维护策略生成与人机交互模块，依据分析结果制定运维方案、推送检修任务与支持用户操作决策。系统间各模块需通过数据总线与接口协议实现互联互通，同时具备容错性与安全性，支持系统独立运行与多机协同调度，为多区域、多类型电机设备提供统一管理平台。

（二）健康评估与运行寿命预测机制

电机设备的健康状态评估需引入多维指标与趋势建模技术，形成可解释性强、预测能力高的评估体系。可建立健康指数（HI）模型，将温升梯度、振动强度、电流波动幅度与能效参数等量化为状态得分，反映设备运行稳态偏离程度。结合灰色关联分析、模糊评估法与结构熵模型可实现多源数据融合与不确定性信息处理，增强评估结果的可靠性。寿命预测机制采用剩余寿命预测（RUL）算法，基于历史运维数据与状态演化趋势建立寿命曲线，通过回归分析、时间序列建模或贝叶斯推断等方法计算故障概率与失效时间窗口，为维护策略制定提供数据支撑。

（三）智能决策支持与运维策略生成机制

在智能维护系统中，决策支持模块应具备自动化识别能力与策略生成能力。系统可依据设备健康等级与故障严重程度，调用知识规则库与专家系统，对典型故障形成响应路径建议。策略制定过程中，应考虑设备使用频率、任务紧急度、资源可用性与维修时间成本，生成个性化检修计划、资源调度方案与维护周期安排。系统亦可集成多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法或蚁群智能法，对多设备维护策略进行全局优化，实现“最小成本—最短停机—最高可靠性”的运维组合方案，提高维护行为的科学性与决策效率。

四、数据平台构建与系统联动运行管理模式

（一）数据融合平台建设与信息安全保障

为支撑智能运维系统高效运行，应建设结构清晰、功能完备的数据融合平台，实现设备运行数据、运维日志、故障报告与外部管理信息的统一接入与融合处理。平台应基于云边融合架构，支持分布式采集与集中式调度，并配置数据标准化模块、压缩传输机制与多级权限访问体系。信息安全方面，应设立数据防护机制与多重加密策略，对设备接入认证、用户行为监控与系统异常审查进行管理，防止数据泄漏与运行干扰，保障平台的稳定性与可信性。

（二）系统接口标准化与信息互通机制

为实现智能维护系统与电厂既有系统之间的协同运行，应构建标准化的数据接口与互通协议，实现多平台间的信息流集成。系统应兼容主流工业通信协议，如 Modbus、OPC UA、IEC 61850 等，支持 DCS 系统、EMS 平台、报警系统与资产档案数据库的对接。信息互通机制需通过统一接口定义、数据字段映射与信息同步策略进行设计，实现故障事件推送、设备状态共享与控制指令回传的闭环交互，构建多系统协同、数据互联的运维生态体系。

（三）可视化平台与运维行为管理模块

为提升管理人员对系统状态与运维任务的感知能力，应设计功能全面的可视化界面模块，实现状态展示、任务调度与结果反馈的图形化呈现。界面内容应包括电机运行状态地图、故障分布热力图、维护任务计划表与执行进度追踪页等，可支持数据筛选、图表联动与多维查询。运维行为管理模块应具备任务生成、人员分配、执行过程跟踪与结果评估等功能，通过自动记录维护行为、分析执行质量与评估绩效结果，为管理机制优化与流程再设计提供数据支持，实现运维行为从经验主导向流程驱动的转型升级。

结束语：

电机在火电厂中的地位非常重要，一旦发电机出现问题停止工作，那么火电厂就进入瘫痪状态。不但会在财力、物力方面有重大的损失，还有可能对人身造成威胁。所以，我国相关部门应该对火电厂电机的检查工作进行重视。相关工作人员需要对发电机的故障进行深入分析和研究，提出有效的处理方法。把预防工作做到位，保证发电机的正常工作。

参考文献

[1]梁晨.火电厂电气一次设备状态检修要点研究[J].建材与装饰,2018(29):239-240.

[2]闫佩豪.火电厂柴油发电机组启停过程控制策略研究[J].内燃机与配件,2018(10):113-114.

[3]韩飞文.火电厂发电机常见故障及检修[J].科技创新导报,2017,14(23): 31-32.