基于PLC的电气自动化系统故障预警系统研究

引言

随着工业自动化的快速发展，电气自动化系统在生产中的作用愈发重要，其稳定运行直接关系到生产效率与安全。系统复杂程度的提升使得故障发生概率增加，传统事后维修模式难以满足生产需求，故障预警成为保障系统可靠运行的关键。本文开展基于 PLC 的电气自动化系统故障预警系统研究。

一、相关理论与技术概述

1.1 PLC 技术

PLC（可编程逻辑控制器）是一种专为工业环境设计的数字运算操作电子系统，其核心工作原理是通过存储在内部的程序，对输入信号进行逻辑运算、顺序控制、定时、计数等处理，进而驱动输出设备实现对工业过程的自动化控制。PLC 具有高可靠性、强抗干扰能力，能适应粉尘、振动、高温等恶劣工业环境，这使其在电气自动化系统中占据核心地位。它通过模块化设计实现灵活扩展，可根据系统需求配置不同的输入输出模块、通信模块等，轻松对接传感器、执行器及上位机系统。在电气自动化领域，PLC 承担着数据采集、逻辑判断和控制指令执行的关键角色，为系统的自动化运行提供稳定的控制核心。

1.2 电气自动化系统故障类型与特征

电气自动化系统的故障可按发生部位和表现形式分为多种类型。从故障来源看，包括硬件故障与软件故障：硬件故障如传感器失灵、接触器触点烧蚀、电缆断线等，通常表现为信号突变、设备无响应或动作异常，且多与设备老化、机械磨损、环境腐蚀相关；软件故障则涉及程序逻辑错误、参数设置不当等，可能导致系统运行紊乱，如执行顺序错误、定时失控等，其特征往往具有隐蔽性，需通过程序调试排查。从影响范围看，有局部故障与系统性故障：局部故障仅影响单个设备或模块，如某电机过载保护动作。

1.3 故障预警系统基本原理

故障预警系统是通过对设备运行状态的实时监测与分析，提前识别潜在故障并发出警示的智能化系统，其核心目标是将故障消灭在萌芽状态。系统通常由数据采集层、分析处理层和预警输出层构成：数据采集层通过传感器、仪表等设备获取系统运行参数；分析处理层对采集的数据进行滤波、转换等预处理，再运用算法识别故障征兆；预警输出层则通过声光报警、信息推送等方式通知管理人员。其工作流程遵循监测、分析、判断、预警的逻辑,持续采集温度、压力、振动等关键参数，立即触发预警机制。

二、基于 PLC 的故障预警系统设计

2.1 系统总体设计

本文故障预警系统 PLC 总体设计以运行状态实时检测为基础、通过精准分析做出及时应对，按照不同的层次分别起着不同的作用。本文设计了整个故障预警系统分层次设计，故障预警系统共计分为感知层、控制层、分析层以及预警层。其中感知层负责对电气自动化系统的运行指标进行实时检测，控制层以 PLC 为核心，进行数据处理以及逻辑识别，分析层通过算法对故障进行分析与判断，而预警层负责对预警信息发出与传递。各层通过标准接口数据进行传输，实时性与准确性相统一，考虑系统兼容与扩展，可以满足不同电气自动化设备的兼容性，可以按需进行监测点增加与功能模块扩展。

2.2 硬件选型与配置

在硬件选择上，要以 PLC 的核心控制性为主要思想，做到整个系统各个元器件之间性能符合标准并能适应于工业工作环境。PLC 以监测参数、数据处理为依据，选择点数多与点数少、工作速度快、运行速度稳定的、且至少有多种方式的通信的 PLC，以便于运行参数的实时性、设备联动的实时性。传感器以监测对象为依据，选择相符合的传感器，例如温度监测使用抗干扰性能良好的热电偶/电阻、电流监测选择精度高的霍尔传感器，以保证采集数据的准确性。数据传输模块使用工业以太网或者无线通信模块，保障 PLC 与上位机、预警终端的信息传输。

2.3 软件设计

为了实现故障预警，需要设计相应的软件，其设计的内容一般包括 PLC 程序设计、数据处理算法设计与预警逻辑设计。程序的编写选用梯形图或者是结构化文本，以便完成数据收集、逻辑控制与指令执行的职责，利用定时中断完成参数收集的周期性、时效性。数据处理算法会针对采集的数据开展滤波、降噪的工作，舍弃异常数据以保证数据质量，完成这些动作之后，将进行参数变化趋势分析，例如利用滑动平均法来进行数据曲线的平滑，方便获取数据的细微变化，辨识故障征兆。预警逻辑设计中则需要根据电气自动化系统存在的故障特点，预先建立不同的参数正常区间以及异常参数的判断逻辑，收集到的值如果落入不同参数正常区域之外，或者趋势变化符合故障模型，系统中 PLC 就会立刻发送出预警指令。

三、基于 PLC 的故障预警系统关键技术

3.1 数据采集与处理技术

故障诊断是故障预警系统的基础和核心，它主要是利用PLC 对电气自动化系统中各部分运行参数进行精确的采集和恰当的转换。电气自动化系统的数据采集过程中，依据监测的对象选择传感器，例如电机的旋转检测振动信号、变压器的通断检测电流、电压信号，传感器信号经过模拟信号或数字信号调理转换后传入 PLC，PLC 利用循环扫描的方式对数据进行实时采集，采集扫描间隔时间可以根据采集的数据参数的级别、高低自动调整，对重要级别的数据采集扫描间隔时间短，以满足预警的精度需求。

3.2 故障特征提取技术

故障特征提取技术是从处理后的数据中挖掘潜在故障信息的关键环节，旨在将原始数据转化为可识别的故障特征指标。针对不同类型的故障，需采用差异化的提取方法：对于机械类故障，可通过傅里叶变换将振动时域信号转换为频域信号，识别特征频率成分的异常变化；对于电气类故障，可计算电压电流的谐波含量、相位偏差等参数，捕捉电路异常的特征表现。PLC 通过内置算法模块实现特征提取的自动化，如通过滑动窗口技术计算某段时间内的参数均值、峰值与波动幅度，形成特征向量。

3.3 预警模型构建技术

预警模型构建技术是实现故障超前预判的核心，其本质是建立故障特征与设备状态之间的映射关系。模型构建需基于设备的历史故障数据与运行规律，采用规则推理与机器学习相结合的方式：规则推理部分通过预设专家经验规则，如 电机温度持续上升且电流超限则判定为过载预警。机器学习部分则通过 PLC 对历史数据的自主学习，生成动态预警阈值，适应设备老化、工况变化等复杂场景。模型运行时，PLC 将实时提取的故障特征输入预警模型，通过多维度指标的综合评估判定故障风险等级，如轻度预警、中度预警、重度预警，并根据等级触发相应的预警机制。

结语

基于 PLC 的电气自动化系统故障预警系统通过合理设计与关键技术应用，能有效预警潜在故障，提升系统稳定性。虽存在预警精度与适应性待提升等问题，但经优化可改善。结合更先进算法与技术，系统将更精准智能，为工业自动化高效安全运行提供更坚实保障，具有广阔应用前景。

参考文献

[1]何金勇.电气自动化控制中 AI 技术的应用研究[J].中国科技投资,2021,(14):56-57.

[2]佘爱荣.浅谈电气控制系统故障原因分析及检修策略[J].内燃机与配件,2021,(20):128-129.