电气自动化设备中故障诊断与维护技术研究

一、引言：电气自动化设备的应用与故障挑战

随着工业 4.0 的推进，电气自动化设备在制造业、能源、交通等领域的应用愈发广泛。据国家统计局数据，2024 年我国自动化控制系统及设备制造业主营业务收入达 1.8 万亿元，设备智能化程度不断提升，但复杂的系统结构也导致故障发生率居高不下。例如，某汽车生产线因 PLC 控制器故障导致停产 2 小时，直接经济损失超 50 万元。传统的事后维修模式已难以满足高效生产需求，如何通过精准故障诊断与科学维护技术降低设备停机率，成为工业领域的关键课题。

二、电气自动化设备常见故障类型及成因分析

（一）电力系统故障

· 电源异常：变压器绕组短路、断路器接触不良等导致电压波动，如某钢铁厂因电源谐波干扰引发变频器误动作，占设备故障总数的 23% 。

· 线路故障：电缆绝缘老化、接头氧化等造成短路或断路，尤其在潮湿环境中故障率更高。

（二）控制单元故障

· PLC 故障：程序逻辑错误、模块硬件损坏（如 I/O 模块烧毁），某化工企业因PLC 程序漏洞导致阀门误操作，占控制类故障的 41% 。

· 传感器失效：温度、压力传感器信号漂移或中断，导致系统误判，如数控机床编码器故障引发定位偏差。

（三）执行机构故障

· 电机故障：轴承磨损、绕组过热（如三相异步电机缺相运行时温度骤升），某纺织厂电机故障占设备维护量的 35% 。

· 机械传动故障：齿轮箱异响、联轴器松动等，常由润滑不足或过载引起。

三、传统故障诊断技术的应用与局限

（一）感官诊断法

通过目视（如观察设备发热变色）、耳听（异常噪音）、手触（振动幅度）等方式判断故障，适用于初期简易排查。例如，维修人员可通过电机运转异响判断轴承磨损，但对隐蔽性故障（如内部绕组短路）难以识别。

（二）仪器检测法

· 万用表与示波器：测量电压、电流波形，检测线路通断，某电厂通过示波器发现变频器输出波形畸变，定位到IGBT 模块损坏。

· 红外测温仪：监测设备温度场分布，如变压器套管过热时温度可达80% 以上，但无法定位内部细微故障。

（三）逻辑分析法

基于设备控制原理图，通过信号追踪（如 PLC 输入输出状态检查）排查故障。某流水线传送带不运转时，可通过逻辑分析确定是传感器未触发还是继电器触点接触不良，但对复杂系统需耗费大量时间。

四、智能故障诊断技术的创新与突破

（一）基于大数据的故障预警

利用传感器实时采集设备运行数据（如电流、振动频率），通过机器学习算法（如 LSTM 神经网络）建立故障预测模型。某车企冲压车间应用该技术后，设备故障预警准确率达 92% ，提前维护使停机时间减少 60% 。

（二）振动分析与故障识别

通过加速度传感器采集电机、齿轮箱等部件的振动信号，结合频谱分析（如FFT 变换）识别故障特征频率。例如，齿轮点蚀故障会在频谱图中呈现特定的边频带，某风电企业应用振动分析技术将齿轮箱故障诊断准确率提升至 89% 。

（三）人工智能故障诊断系统

· 专家系统：整合行业专家经验，构建故障知识库与推理规则，如某石化企业的DCS 系统故障诊断专家系统，可快速定位调节阀故障原因。

· 深度学习模型：利用卷积神经网络（CNN）对设备图像（如配电柜内部元件老化图像）进行识别，某变电站通过视觉识别技术检测出 91% 的接头氧化故障。

五、电气自动化设备维护技术优化策略

（一）预防性维护体系构建

· 定期巡检标准化：制定设备巡检清单（如每周检查电机轴承温度、每月测试绝缘电阻），某电子厂通过标准化巡检使设备故障率下降 37% 。

· 状态监测制度化：利用 SCADA 系统实时监控设备运行参数，设置预警阈值（如电机电流超过额定值 110% 时报警）。

（二）维护技术创新应用

· 智能润滑系统：根据设备运行状态自动加注润滑油，某冶金厂连铸机应用该技术后，轴承寿命延长2 倍。

· 远程运维平台：通过 5G 网络实现设备故障远程诊断，如某工程机械厂商的远程运维系统，使售后响应时间从48 小时缩短至2 小时。

（三）维护管理数字化转型

引入运维管理软件（如 EAM 系统），实现维护计划制定、备件管理、故障数据统计的数字化。某汽车厂通过 EAM 系统分析故障数据，发现 PLC 模块散热不良是高频故障点，通过改造散热风扇使故障频率降低75% 。

六、典型案例分析：某钢铁厂轧机电气系统故障诊断与维护

（一）故障现象

轧机主电机在高速运转时频繁跳闸，传统检测未发现明显异常，导致生产线多次停机。

（二）诊断过程

1. 振动检测：使用便携式振动分析仪采集电机轴承座振动信号，发现108Hz 特征频率（对应轴承外圈故障频率）。

2. 油液分析：提取润滑油样本，检测到铁屑含量超标，确认轴承磨损。

3. 根因定位：进一步检查发现轴承润滑通道堵塞，系液压系统污染所致。

（三）维护优化

· 更换磨损轴承，清洗润滑系统，加装高精度滤油器；

· 建立油液定期检测制度，每季度采样分析；

· 在电机轴承座安装在线振动传感器，实时监测运行状态。

（四）实施效果

改造后轧机跳闸故障彻底消除，轴承更换周期从6 个月延长至18 个月，年节约维护成本约120 万元。

七、结论与展望

（一）研究结论

电气自动化设备的故障诊断与维护技术正从“事后维修”向“预测性维护”转型。传统诊断方法在简易故障排查中仍具实用性，而智能诊断技术（如大数据分析、AI 模型）已成为复杂系统故障定位的核心手段。科学的维护策略（预防性维护、数字化管理）可显著提升设备可靠性，降低运维成本。

（二）未来展望

1. 技术融合：5G、边缘计算与故障诊断技术深度融合，实现设备状态实时云端分析；

2. 诊断智能化：基于深度学习的故障预测模型将更精准，预计 2030年复杂系统故障预警准确率可达 95% 以上；

3. 维护无人化：机器人巡检与自主维护技术在高危场景中的应用将逐步普及。

参考文献

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