电气工程中电力设备故障诊断与自动化检测技术研究

引言

随着电力系统复杂化与智能化需求的增长，设备稳定运行对电力供应至关重要。传统人工检测与诊断方式存在效率低、准确性差等局限，难以满足电力系统日益增长的安全需求。因此，研究先进的故障诊断与自动化检测技术迫在眉睫，对电力行业发展意义重大。

一、电力设备常见故障类型与特征

1.1 电气故障的表现与成因

电力设备电气故障涵盖多种表现形式与复杂成因。断路故障常因线路老化、接触不良引发，导致电流传输中断，影响设备正常运行；短路故障多由绝缘层破损、设备内部元件损坏造成，短路瞬间产生的大电流会引发设备过热，甚至引发火灾等严重事故。此外，过电压故障源于系统电压异常升高，可能击穿电气设备的绝缘部件；谐波故障则是由于非线性负载接入电网，产生非正弦波电流，干扰设备正常工作，增加设备损耗与故障率。在实际运行中，电网电压波动、继电保护装置误动作等因素，也会加剧电气故障发生概率，且多种故障间的相互耦合，会进一步扩大故障影响范围，严重威胁电力系统安全稳定运行。

1.2 机械故障的类型与特点

机械故障是电力设备运行中的常见问题，具有多样性与隐蔽性特点。轴承故障是典型机械故障，轴承磨损、润滑不良会导致设备运行时振动加剧、噪音增大，降低设备传动效率；齿轮传动故障常因齿轮啮合不良、齿面磨损产生，影响设备动力传输稳定性。此外，电机转子偏心故障会使电机运行时受力不均，引发异常振动与发热；机械部件松动故障则可能因长期运行导致固定螺栓松动，造成设备运行不稳定，甚至引发部件脱落等危险情况。设备安装精度不足、运行时负载突变等因素，会加速机械故障的发展进程，且早期故障信号微弱，易被忽视，随着故障程度加深，不仅会损坏设备自身，还可能引发连锁反应，影响整个电力系统的正常运转。

1.3 绝缘故障的形式与危害

绝缘故障是威胁电力设备安全运行的重要因素，其形式多样且危害严重。绝缘老化故障是由于设备长期运行，绝缘材料受温度、湿度等因素作用，性能逐渐下降，绝缘电阻降低，增加设备漏电风险；局部放电故障是绝缘材料内部存在气隙或杂质，在电场作用下发生局部放电，持续的局部放电会加速绝缘劣化，最终导致绝缘击穿。绝缘受潮故障常因设备密封不良，水分侵入绝缘系统，使绝缘性能大幅下降。当绝缘故障发生时，不仅会造成设备损坏，引发短路、接地等事故，导致大面积停电，还可能产生电弧，释放大量能量，引发火灾甚至爆炸，对周边环境与人员安全构成严重威胁。

二、自动化检测技术的原理与应用

2.1 传感技术的检测机理

传感技术通过感知电力设备运行状态的物理量变化实现故障检测。温度传感器基于热电效应或电阻随温度变化原理，实时监测设备关键部位温度，当设备内部存在接触不良、过载等故障时，温度会异常升高，传感器将温度信号转换为电信号输出，为故障诊断提供依据。振动传感器利用压电效应，将设备机械振动产生的机械能转化为电信号，通过分析振动信号的频率、幅值等特征，判断设备是否存在轴承磨损、齿轮故障等机械问题。气体传感器则用于检测电力设备内部绝缘材料分解产生的特征气体，如变压器油分解产生的氢气、乙炔等，以此判断绝缘故障。此外，压力传感器可监测设备内部压力变化，流量传感器能追踪介质流动状态，多类型传感器协同工作，全方位捕捉设备异常信号。

2.2 信号处理与分析方法

信号处理与分析是从采集的原始信号中提取故障特征的关键环节。滤波技术可去除信号中的噪声干扰，使有效信号更加清晰，常见的有低通滤波、高通滤波等，根据信号特点选择合适的滤波方式，提高信号质量。傅里叶变换能将时域信号转换为频域信号，便于分析信号的频率成分，通过对比正常设备与故障设备的频谱差异，识别故障类型。小波变换则具有多分辨率分析特性，可对信号进行局部时频分析，适用于处理非平稳信号，能够更准确地捕捉故障发生瞬间的信号特征，为故障定位与诊断提供精准信息。

2.3 智能诊断算法的应用原理

智能诊断算法通过模拟人类思维与学习过程，实现电力设备故障的自动诊断。神经网络算法基于大量历史故障数据进行训练，构建具有多层神经元的网络模型，能够自动学习故障特征与故障类型之间的映射关系，当输入新的设备运行数据时，可快速输出故障诊断结果。专家系统则是将电力领域专家的知识与经验进行总结归纳，构建知识库与推理规则，通过对设备运行数据的分析推理，判断设备是否存在故障及故障原因。支持向量机算法通过寻找最优分类超平面，实现对不同故障类型数据的分类，在小样本数据情况下也能取得较好的诊断效果。

三、故障诊断与检测技术的发展趋势

3.1 智能化与自适应诊断趋势

未来故障诊断与检测技术将向智能化、自适应方向发展。人工智能技术的深度应用，使诊断系统具备更强的自主学习与决策能力。深度学习算法能够自动从海量设备运行数据中提取复杂故障特征，无需人工手动设计特征提取方法，提高诊断准确性与效率。自适应诊断系统可根据设备运行环境、工况变化自动调整诊断策略与参数，实时适应设备状态变化，及时发现早期故障隐患。同时，结合虚拟现实与增强现实技术，可实现故障诊断结果的可视化展示，便于运维人员直观了解设备故障情况。

3.2 多技术集成与协同检测趋势

多技术集成与协同检测成为重要发展方向。将传感技术、通信技术、云计算技术等进行融合，构建综合检测系统。不同类型的传感器协同工作，从多个维度采集设备运行数据，如同时利用温度、振动、气体传感器获取设备信息，实现对设备状态的全面感知。云计算平台可对海量检测数据进行存储与分析，通过大数据技术挖掘数据潜在价值，为故障诊断提供更丰富的信息。此外，多技术集成还能实现检测系统与电力系统其他智能设备的互联互通，实现信息共享与协同控制，提升电力系统整体运行效率与可靠性。

3.3 微型化与便携式设备发展趋势

微型化与便携式检测设备将得到进一步发展。随着微机电系统（MEMS）技术的进步，检测设备体积不断缩小、功耗降低，便于安装在电力设备内部或关键部位，实现对设备的长期在线监测。便携式检测仪器则具备体积小、重量轻、操作简便等特点，可由运维人员携带至现场进行快速检测，适用于对分散电力设备的巡检工作。这些微型化与便携式设备还可通过无线通信技术将检测数据实时传输至监控中心，方便远程诊断与管理，提高设备运维的灵活性与便捷性。

四、结论

电力设备故障诊断与自动化检测技术是保障电气工程安全运行的核心。通过明晰故障类型特征、掌握检测技术原理并顺应发展趋势，能够有效提升设备运维水平。未来需持续推进技术创新，促进多技术融合，为电力系统稳定、高效运行提供坚实保障。

参考文献：

[1]张巧艳.基于深度学习的电气工程中电力设备状态监测与预警系统研究[J].电工技术,2024,(S2):102-104+108

[2]韩钱茂.建筑电力电气工程线路安装及施工策略探讨[J].科技创新与生产力,2018,(09):85-86.

[3]张利平.电力设备智能监控与故障预警系统设计[J].光源与照明,2025,(05):113-115.