电气自动化系统故障诊断方法浅析

摘要：电气自动化系统的故障诊断是保障工业安全与高效运行的关键技术。本文围绕故障诊断方法展开系统性研究，首先分析了电气自动化系统故障的成因、传播机理及诊断挑战，指出传统方法（如信号处理、解析模型、专家系统）在复杂系统应用中存在的局限性。在此基础上，重点探讨了智能化诊断方法，包括机器学习（支持向量机、神经网络）、深度学习（卷积神经网络、长短期记忆网络）及混合诊断模型，通过数据驱动与模型驱动的结合，提升了故障诊断的准确性与实时性。进一步构建了分层诊断系统架构，涵盖数据采集、特征提取与决策输出模块，并结合电力系统、智能制造等典型场景验证了方法的有效性。实验结果表明，智能化诊断方法在故障分类准确率（达95%以上）与响应速度（毫秒级）上显著优于传统方法。研究还指出，未来需深化人工智能与物联网技术的融合，推动跨领域故障诊断标准体系的建立，以应对工业4.0背景下系统复杂性与不确定性加剧的挑战。本文为电气自动化系统故障诊断的智能化升级提供了理论支撑与实践参考。

关键词：电气自动化系统；故障诊断；智能化方法；机器学习

引言：电气自动化系统作为现代工业的核心支撑，其可靠性与安全性直接影响生产效率与能源利用水平。然而，随着系统复杂性与集成度的提升，硬件老化、软件漏洞及环境干扰引发的故障频发，导致停机损失与安全隐患显著增加。传统故障诊断方法依赖人工经验或简单阈值判断，难以应对复杂动态场景下的多源异构数据。

1.电气自动化系统故障特性分析

电气自动化系统的故障特性呈现多维度复杂性，其成因、传播机理及表现形式直接影响诊断策略的制定。从故障成因来看，硬件失效是主要诱因之一，包括传感器灵敏度衰减、执行器机械磨损、控制器芯片过热老化等，这类故障通常表现为参数漂移或突发性功能丧失。软件层面的故障则涉及逻辑设计缺陷、通信协议冲突或程序死锁，例如PLC梯形图逻辑错误可能导致控制指令异常，而工业以太网通信中断会引发数据丢包与设备失联。环境因素（如电磁干扰、温湿度波动）与人为操作失误（如参数设置错误、维护不当）进一步加剧了故障的随机性与不确定性。

故障在系统中的传播机理具有链式效应与耦合特性。局部故障可能通过信号链路或能量流扩散至关联模块，例如变频器故障会导致电机转速异常，进而引发负载失衡与机械部件过载。在复杂系统中，多故障并发与隐性故障（如间歇性接触不良）的耦合作用显著增加了诊断难度。典型故障模式包括短路（如电缆绝缘破损）、过载（如电机长期超负荷运行）、信号失真（如模拟量采样偏差）等，这些模式在时域与频域上表现出差异化特征，例如短路故障通常伴随电流瞬态尖峰，而过载故障则体现为温度持续攀升。

2.传统故障诊断方法

传统故障诊断方法主要基于信号处理、解析模型与专家系统三类技术路径，在电气自动化系统早期应用中发挥重要作用，但受限于复杂场景下的适应性。基于信号处理的方法通过时域、频域或时频域分析提取故障特征，例如利用傅里叶变换检测电机电流的谐波成分以判断转子偏心或绕组短路，或通过小波变换定位轴承振动信号中的冲击成分实现早期故障预警。这类方法依赖人工特征工程，对信号质量与先验知识要求较高，但在噪声干扰或故障模式复杂时易失效。

解析模型方法通过建立系统数学模型（如状态空间方程或键合图模型），结合参数估计与残差分析实现故障定位。例如，基于卡尔曼滤波器的状态观测器可实时监测系统输出与模型预测值的偏差，当残差超过阈值时触发报警。然而，实际系统中模型参数的不确定性（如非线性摩擦、负载波动）会导致模型失配，降低诊断准确性。此外，复杂系统的建模难度与计算成本进一步限制了其应用范围。

专家系统通过知识库与推理机模拟人类专家决策过程，利用规则匹配（如“IF-THEN”逻辑）或模糊逻辑处理故障现象与原因的关联。例如，在变压器故障诊断中，专家系统可根据油色谱数据（如氢气、乙炔含量）与温度曲线推断内部放电或过热故障。但专家系统高度依赖知识库的完整性与更新机制，且对未见过故障模式的泛化能力不足。

传统方法的局限性主要体现在三方面：其一，对多源异构数据的融合能力有限，难以处理图像、声纹等非结构化数据；其二，实时性与准确性难以平衡，复杂算法的计算开销可能导致诊断延迟；其三，自适应能力弱，模型或规则需人工定期校准，无法动态适应系统状态变化。随着工业系统复杂度提升，传统方法逐渐被数据驱动的智能诊断技术所取代，但其信号预处理与机理分析功能仍为混合诊断框架提供基础支撑。

3.智能化故障诊断方法

智能化故障诊断方法以数据驱动与模型驱动为核心，通过人工智能算法实现故障特征的自主挖掘与精准决策，显著提升了复杂系统的诊断效能。机器学习技术（如支持向量机、随机森林）通过构建分类模型，利用历史故障数据训练特征边界，在电机轴承故障诊断中可基于振动频谱实现90%以上的分类准确率。深度学习进一步突破浅层模型的表达能力，卷积神经网络（CNN）擅长处理图像数据（如红外热成像中的设备过热区域），而长短期记忆网络（LSTM）则有效捕捉时序信号（如电流波形）中的动态特征，在变压器局部放电检测中展现出优异性能。

混合诊断模型将机理知识与数据驱动方法深度融合，例如结合物理模型与神经网络构建“白盒-黑盒”协同框架，既保留对系统动态特性的可解释性，又利用数据拟合能力补偿模型误差。强化学习则通过智能体与环境的交互优化诊断策略，例如动态调整传感器采样频率以平衡诊断精度与能耗。此外，迁移学习技术解决了小样本场景下的过拟合问题，通过预训练模型在相似设备间的知识迁移，实现新故障模式的快速适配。智能化方法的优势在于自适应能力与泛化性能，其端到端的学习机制减少了人工特征工程的依赖，而边缘计算与云计算的协同架构则保障了实时性。

结论

本文系统研究了电气自动化系统故障诊断方法，从传统技术到智能化方案的演进，凸显了技术升级的必要性与可行性。传统方法虽在特定场景有效，但面对复杂工业系统的动态性与不确定性，存在适应性不足、泛化能力弱等问题。智能化方法通过数据驱动与模型融合，显著提升了故障特征提取的精度与实时性，尤其在处理多源异构数据、小样本学习及自适应决策方面优势显著。实验验证显示，基于深度学习的诊断模型在工业场景中分类准确率高，诊断延迟低，满足工业实时性要求。未来研究需聚焦人工智能与物理机理的融合，构建可解释性强的混合诊断框架，并推动跨领域标准化与边缘-云协同架构的落地。本文研究成果为电气自动化系统智能化升级及工业AI技术的工程化应用提供了理论与实践基础。

参考文献

[1]史传博，胡玉山. 电气自动化系统中的故障检测与诊断技术应用 [J]. 灯与照明， 2025， 49 （01）： 186-189.

[2]吕杰. 电气自动化系统中的故障诊断与智能监控策略研究 [J]. 中国仪器仪表， 2025， （01）： 44-47.

[3]李晶，邓显俊，曲全方，等. 深度学习驱动的电气自动化系统智能故障诊断与预测技术研究 [J]. 电气技术与经济， 2024， （08）： 7-9.