电气自动化设备故障诊断技术与维护策略研究

引言

在智能制造快速发展的背景下，电气自动化设备广泛应用于工业生产、能源电力、交通运输等关键领域，成为推动产业升级与经济发展的核心力量。这些设备凭借自动化控制与智能化管理优势，大幅提升生产效率、降低人力成本，但复杂的结构与运行环境也使其面临诸多故障风险。

一、电气自动化设备概述

1.1 电气自动化设备的定义与分类方面，

电气自动化设备指利用电力驱动，通过自动控制技术实现参数监测、过程控制及系统调节的智能装置。从应用场景划分，可分为工业自动化设备、楼宇自动化设备与交通自动化设备。工业领域中，PLC、伺服驱动器、变频器等设备是生产线自动化的核心组件，PLC 通过逻辑编程实现对生产流程的精确控制。

1.2 电气自动化设备的基本工作原理基于

呈现出复杂化。例如在工业生产中，数控机床、自动化流水线将工业生产中电气自动化生产设备结合高精度、无人化工业生产，如在汽车生产过程中应用的焊接机器人，在这种自动化设备的助力之下，应用伺服电机、视觉传感器来实现焊点准确位置的定位；在能源电力方面，应用于智能变电站的继电保护设备、自动电压控制等，这种自动化的功能设备，可以通过监控电网中的参数实现实时故障隔离、实现电压的自动稳定控制。

二、电气自动化设备常见故障类型及原因分析

2.1 电源故障

影响自动化电气设备稳定运行的关键因素之一。该类故障从现象上来说，主要表现在电气自动化设备不能启动，电压过大或电压不稳，甚至断电等。其中，线路的原因是造成此类问题的关键因素之一，其会随着年限的增加而老化，进而导致绝缘出现破损的情况，如此在设备运行过程中，便会导致线路的短路或漏电现象。线路接触不良，如接线端子生锈，进而会导致设备停电或电压瞬间降低。此类问题也会在电源设备自身的原因造成，比如变压器出现了绕组故障、整流器出现损坏，进而无法达到设备稳定运行的基本要求。

2.2 电动机故障

直接影响机械设备的动力传递和正常工作。常见故障表现主要为电机不转动、过热、转动不正常和异常杂声等故障表现。故障成因主要包括机械成因和电成因。机械成因主要包括运行时间长，造成轴承损坏，导致了电动机的振动加剧和异常噪音增加，设备超负荷，如传动带卡住，造成了电动机过载运行，导致绕组过热烧损。电气成因主要包括三相电源不平衡，使电动机出现三相电流不平衡，使得电动机出现局部过热。绝缘老化或者受潮，导致了电动机在匝间短路或者绕组短路。

2.3 传感器与执行器故障

引起设备运行无法达到自动化控制闭合回路。传感器故障通常表现为信号输出不正常或数据偏离较大或没有信号输出。其原因较多是与设备周边环境有关，如高温、潮湿的环境加速传感器内部电子元件损坏、超出工作参数范围使用等。由于长时间使用后造成传感器灵敏度变差、零漂现象等。执行器的执行动作变得迟缓，或者根本不执行或执行不到位等。执行器包括机械执行器和电动执行器，例如电磁阀内部可能会因为杂质堵塞、密封垫变质而使得电磁阀不能实现其正常开闭的功能。如果是电动执行器，由于电动机出现故障、机械装置发生阻滞等情况都会使得电动执行器动作不准确也不可靠。

2.4 控制器与 PLC 故障

常见的情况为设备总体出现失衡的现象。在具体使用的过程中，控制系统的故障主要以控制器运行程序出错、死机及通信中断等表现形式存在。其中，CPU、内存储器等

硬件设备出现过热、损坏等问题时就会导致控制器直接崩溃，电源模块出现故障同样会导致控制器的异常操作。而在具体的设计中，由于程序设计过程中存在人为的逻辑错误，以及对系统程序实施非法操作的情况会导致控制器在运行的过程中出现程序跑飞。

三、电气自动化设备故障诊断技术

3.1 故障诊断的基本原则

明确故障诊断工作的大致方向。快的原则是为了快速诊断出故障点，在最短时间内进行有效处理，以便及时恢复设备正常运转，最大限度地降低其停机经济损失。准的原则是确保故障诊断的正确性，不仅找出故障设备的类型，而且还要对其存在的位置做到准确诊断，确保不会误诊以及遗漏故障问题，由此避免不正确的维修给故障设备带来的二次损伤问题发生。

3.2 常用的故障诊断工具

万用表可测电压、电流和电阻等基本电参数，通过检查电路是否导通、检查元件阻值是否正常，从而找到故障大概所处的范围。示波器可以直观地反映电信号波形，分析信号频率、幅值、相位等特性，常用在查找传感器信号、控制器驱控信号是否出现故障等。红外热像仪是利用物体表面温度分布进行成像，可实时识别电气设备的异常发热点。

3.3 常见故障诊断方法

主要通过目测查看设备的外观、设备元器件、设备之间的连接线缆是否有损坏痕迹、烧焦痕迹，导线是否脱线，元器件是否有烧焦痕迹，是否有明火，设备电路板是否烧焦等判断法。主要通过仪器测量设备元器件之间的阻值、电压、电流等物理量判断设备是否存在故障的方法，如用绝缘电阻表测量电动机绕组绝缘电阻，判断电动机绕组是否存在短路隐患等。主要通过软件诊断法指利用故障设备自身的诊断程序和诊断软件对故障设备的工作参数、故障代码的读取，通过读取设备的故障代码、监控设备的工作参数状态。

3.4 基于新技术的故障诊断方法

基于大数据的故障诊断方法依托于设备全寿命周期内的运行数据，形成设备故障模型，借助数据分析算法实现故障时间的预测、故障发生的概率预测等。基于机器学习算法实现的故障诊断方法可将设备故障数据作为训练样本，经过机器学习之后，自动分析学习故障数据集的特征信息，同时完成故障的快速分类与识别，例如以神经网络算法为例，对电动机振动、电动机温度、电流等数据进行特征提取，得出轴承磨损、绕组故障等多种不同类别的故障发生情况。智能传感器技术在故障诊断中的应用更加突出了诊断实时性和准确性，智能传感器集成有数据处理的功能，在智能传感器现场获取的数据可首先在本地进行一次数据处理，当发现异常时及时对相关人员发出警报通知，同时将数据传送至云端数据服务器，可为远程诊断提供支持。

结语

电气自动化设备故障诊断与维护技术是保障工业高效运行的关键。本文系统研究了常见故障类型、先进诊断技术与科学维护策略，通过理论与案例结合，证明智能诊断技术与预防性维护策略的融合，能显著提升设备可靠性与运维效率。随着人工智能、大数据等技术的深入应用，未来故障诊断与维护将更趋智能化、精准化，持续为工业自动化发展提供坚实保障。

参考文献

[1]陈刚.电气自动化设备故障诊断与预测维护技术进展探究[J].仪器仪表用户,2024,31(11):93-95.

[2]贺丰婕,姚书航.继电保护技术在电气自动化系统中的应用分析[J].光源与照明,2024,(09):195-197.