城市轨道交通电力监控系统的故障诊断技术研究

1 城市轨道交通电力监控系统故障诊断现状

1.1 数据采集与处理技术基础

电力监控系统的故障诊断始于高质量的数据采集。在城市轨道交通环境中，电力设备分布广泛、运行环境复杂，对数据采集的实时性、准确性与完整性提出了极高要求。通过在牵引变电所、环网电缆、接触网、配电柜等关键节点部署高精度传感器，系统可实时获取电压、电流、功率因数、温度、振动、局部放电等多种电气与非电气参数。这些原始信号经由数据采集单元（DAQ）进行前置放大、抗干扰滤波与模数转换后，通过工业以太网或无线通信网络（如LoRa、NB-IoT）传输至中央监控平台。

1.2 智能诊断算法初步应用

传统基于阈值比较与逻辑判断的诊断方法已难以应对现代电力系统日益复杂的运行工况与潜在故障模式。近年来，机器学习与深度学习算法的引入显著提升了故障诊断的智能化水平。支持向量机（SVM）因其在小样本条件下良好的分类性能，被广泛应用于变压器油色谱分析与开关柜局部放电识别中；决策树与随机森林算法则凭借其可解释性强、计算效率高的优势，在配电设备状态分类与故障类型判别中表现突出。更进一步，深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型，能够自动提取高维数据中的深层特征，有效处理非线性、非平稳信号。例如，利用 LSTM 网络对牵引供电系统的历史负荷与电压波动序列进行建模，可提前识别出因接触网磨损或弓网接触不良引发的电压异常趋势，实现从“事后诊断”向“事前预测”的转变。

2 城市轨道交通电力监控系统故障诊断关键技术

2.1 故障特征提取技术

有效的故障特征提取是提升诊断精度的前提。在实际应用中，电力设备故障往往表现为信号微弱变化或局部异常，传统时域统计特征（如均方根、峭度）虽易于计算，但对早期故障敏感度不足。频域分析通过傅里叶变换揭示信号的频率构成，在识别周期性故障（如轴承磨损、电机转子不平衡）方面具有优势，但其对非平稳信号的处理能力有限。为此，时频分析方法如小波变换与希尔伯特-黄变换（HHT）被广泛采用。小波变换通过多尺度分解，能够在不同时间-频率分辨率下捕捉瞬态故障特征，适用于电弧、雷击等突发性事件的检测；HHT 则特别适合处理非线性、非平稳信号，能够精确提取信号的瞬时频率与幅值变化，对变压器励磁涌流与内部短路的区分具有重要意义。

2.2 故障诊断模型构建

构建鲁棒性强、泛化能力高的诊断模型是实现自动化故障识别的核心。基于专家规则的诊断系统依赖于运维人员的经验积累，适用于典型故障场景，但难以应对新型或复合故障。统计模型如贝叶斯网络能够处理不确定性信息，通过概率推理实现多故障源的联合诊断，适用于设备退化过程的建模。然而，当前主流趋势是采用数据驱动的机器学习模型。深度置信网络（DBN）与自编码器（AE）等无监督学习方法可用于无标签数据下的异常检测，识别偏离正常运行模式的潜在风险。而监督学习模型如XGBoost 与 LightGBM 在结构化数据分类任务中表现出色，尤其适合处理电力系统中大量离散与连续混合的监测数据。

2.3 故障预警与决策支持

现代电力监控系统已从被动响应向主动预防转型。故障预警系统通过构建设备健康指数（Health Index, HI）模型，融合实时监测数据与历史退化趋势，对设备剩余使用寿命（RUL）进行预测。例如，基于 Wiener 过程或 LSTM 的退化模型可对断路器机械寿命、绝缘材料老化等缓慢性故障进行量化评估，提前数周甚至数月发出预警。决策支持系统则在此基础上，结合设备重要性、维修资源、运营计划等多维因素，生成最优维修策略。

3 城市轨道交通电力监控系统故障诊断技术创新方向

3.1 人工智能深度融合

人工智能技术的演进正推动故障诊断向更高层次的自主智能发展。未来，深度强化学习（DRL）有望在动态环境中实现自适应诊断策略优化。系统可通过与环境的持续交互，学习在不同运行工况下选择最优的特征提取方法与诊断模型，实现诊断策略的动态调整。此外，联邦学习（Federated Learning）可在保护数据隐私的前提下，实现多线路、多城市间诊断模型的协同训练，提升模型的泛化能力与鲁棒性。知识图谱技术的引入则可将设备结构、故障机理、维修记录等多源知识结构化，形成可推理的故障知识库，增强诊断系统的可解释性与逻辑推理能力。

3.2 物联网全面感知

随着低功耗广域物联网（LPWAN）与 5G 技术的普及，电力设备的感知能力将实现质的飞跃。微型化、智能化的传感器节点可密集部署于电缆接头、开关触点等易发热点，实现温度、湿度、气体浓度等环境参数的毫秒级采集。结合数字孪生技术，物理设备的运行状态可在虚拟空间中实时映射，支持故障的仿真推演与影响评估。全感知网络不仅提升了故障发现的灵敏度，也为设备全生命周期管理提供了数据基础。

3.3 边缘计算实时处理

面对海量监测数据带来的传输与处理压力，边缘计算成为实现低延迟诊断的关键。在变电所或区间配电箱部署边缘计算节点，可在本地完成数据预处理、特征提取与初步诊断，仅将关键事件或异常数据上传至中心平台。这不仅大幅降低了网络带宽需求，也确保了对短路、过载等紧急故障的毫秒级响应。边缘智能还可支持本地闭环控制，如自动切除故障馈线或调整保护定值，提升系统自主恢复能力。

3.4 多源数据融合分析

单一数据源往往难以全面反映故障本质。多源数据融合技术通过融合电气量、环境参数、视频监控、声学信号等异构数据，构建更完整的故障画像。例如，结合红外热成像与电流数据可精准定位过热故障点；融合振动信号与局部放电数据有助于区分机械松动与绝缘缺陷。基于 D-S 证据理论、模糊积分或深度学习的融合算法，可有效处理不同数据源的不确定性与冲突，提升诊断结论的置信度。

结语

城市轨道交通电力监控系统的故障诊断技术已从单一参数监测发展为多技术融合的智能诊断体系。通过对数据采集与处理、智能算法应用及多系统协同机制的持续优化，结合故障特征提取、模型构建与预警决策等关键技术的深入应用，系统在诊断准确性、响应速度与可靠性方面取得了显著提升。人工智能、物联网、边缘计算与多源数据融合等创新方向的持续推进，进一步夯实了电力监控系统的技术基础，构建了覆盖全面、响应迅速、决策科学的故障诊断能力，为城市轨道交通的安全、稳定、高效运行提供了坚实保障。

参考文献：

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