电气自动化设备安全监测与故障诊断技术研究

引言

目前我国电力系统组成较为复杂，系统当中的各种设备，不仅种类存在较大差异，信号也存在不同之处，甚至设备的精密程度也存在区别，导致由不同设备构建的电力系统在稳定性、运行效率以及可靠性等方面有差别。电力系统重的电气自动化设备， 在现代科学的加持下，成为高精度的设备，不仅结构非常复杂，而且非常容易受到各种因素的影响，从而降低设备的可靠性，最终导致电力系统能源供给效率下降。因此，分析影响电气自动化设备的可靠性因素以及掌握可靠性指标，能够准确知晓应当在哪些方面制定科学有效的强化可靠性策略，以进一步提升电力系统的能源供给效率。

1 电气设备检修的重要性

1.1 保障电力系统稳定运行

电气设备作为电力系统的核心组成部分，其稳定运行对于整个电力系统的安全性和可靠性具有至关重要的影响。在电力系统中，电气设备承担着电能传输、分配、转换和控制等多重任务，任何一环出现问题都可能导致整个系统的瘫痪或不稳定。因此，保障电气设备的稳定运行是确保电力系统安全、可靠、高效运行的基础。电气设备的稳定运行直接关系到电力供应的连续性和稳定性。一旦电气设备出现故障，如变压器损坏、断路器失灵或电缆短路等，都可能导致电力供应中断，影响工业生产、商业活动以及居民生活的正常进行。这种电力供应的中断不仅会造成经济损失，还可能引发社会不稳定因素，如交通混乱、医疗救援受阻等。电气设备的稳定运行还关系到电力系统的电压和频率稳定。电压和频率是电力系统运行的重要参数，它们的波动会直接影响用电设备的性能和寿命。

1.2 提高设备使用寿命

定期检修与预防性维护是提高设备使用寿命的关键措施。在电气设备的运行过程中，由于环境、负载、材料老化等多种因素的影响，设备会逐渐出现磨损、腐蚀、疲劳等现象，这些都会降低设备的性能和寿命。通过定期检修，可以及时发现并处理这些潜在问题，如更换磨损的部件、紧固松动的连接、清理积尘等，从而恢复设备的良好状态。而预防性维护则更注重对设备运行状态的监测与分析，通过预测可能出现的故障，提前采取措施进行干预，避免故障的发生或扩大，进一步延长设备的使用寿命。科学的检修策略还能够减少因设备故障导致的意外停机时间。意外停机不仅会影响生产进度，还可能对设备造成额外的损害，加速设备的老化。通过定期检修和预防性维护，可以大大降低设备故障的发生率，减少意外停机的次数和时间，使设备能够持续稳定地运行，从而提高其整体使用寿命。检修人员应具备专业的技能和丰富的经验，能够准确判断设备的运行状态和潜在问题，并采取有效的措施进行处理。

2 影响电气自动化设备可靠性的因素

2.1 元件因素

电气自动化设备内部的元件会直接影响设备整体的可靠性，尤其是由多个质量缺陷的元件所组成的设备其可靠性和使用寿命更难保证，后续的设备维修投入也很大，甚至超出设备本身的价值。目前，我国众多领域的企业，在生产过程中都会遇到此方面的问题。由于电气自动化设备内部的元件生产工艺较多，可替代原材料也多，部分企业为了提高自己生产的元件销量，会采取降低价格的营销手段，但是一味降低价格，会导致生产元件的原材料质量无法得到保证，质量控制和管理方面也容易被忽视，最终导致由该零件组合而成的自动化设备的可靠性很难保证。

2.2 环境因素

环境因素是影响电气自动化设备可靠性的客观因素，在众多影响因素中，占有非常特殊的地位。环境因素对电气自动化设备可靠性的影响体现在内外部：首先是内部，如潮湿、高温、积水等。水分子会从缝隙进入到设备内部，使设备产生腐蚀、锈蚀等，加上在电能的作用下，甚至会发生短路和故障。其次是外部，如拥挤、狭小的安置空间。通风较差的环境各种行为都有可能直接作用到设备外部，导致设备外部保护装置失去保护的作用，间接影响内部元件的稳定性，降低设备的使用安全。

3 电力工程中电力设备故障诊断技术应用策略

3.1 构建故障诊断与预测系统

电力行业稳步发展与电力设备故障预测控制系统的密不可分。诊断人员通过对设备故障的前瞻性预测，可以分析未来故障发展的趋势，阻止故障的发展，同时也为无损检测的设备监控方式的应用，提供可靠的保证。虽然电力系统在运行过程中遭遇众多不确定因素的挑战，表面上看其运行状态复杂多变而难以掌握，但实际上，设备运行的整体趋势仍然受到一些内在规律的支配。这些规律潜藏在设备运行的细微变化中，亟待被解决。从电力设备故障的闭环控制系统架构上看，其内容大致分为故障监测和故障诊断两大关键模块。首先，诊断人员需要结合计算机软件技术，对电力设备信号进行精准提取，根据计算机分析的结果，做出具体的诊断决策。其次，故障诊断与预测系统还具备报警功能。当监测到设备状态出现异常时，系统会迅速启动报警机制，及时通知相关工作人员，使其主动采取相应的补救措施。

3.2 运行流程

当设备发生故障时，迅速诊断故障非常关键，除了要建立完整的故障诊断与预测系统外，还需要通过系统的运行流程，支撑数据处理过程的推进。第一，故障诊断的第一步，是要先针对收集到的故障特征数据进行彻底的预处理。去伪存真，去除数据中异常值，剔除无效素材，然后，还有利用去噪技术，抑制数据中的随机波动，使信号更加清晰。之后清洗好的数据，需要进行特征提取，从大量的数据集中提取出可以准确反映设备运行状态及故障特征的关键信息比如主成分分析和小波变换等，筛选出最具代表性特征的数据信息，降低数据维度，提高诊断的精准性。第二，针对故障类型，选择适宜的故障诊断方式。其中，机械故障作为工业领域常见的诊断方式，分为振动分析和热成像检测两大内容。所谓的振动分析，就是指通过监测设备的振动信号，辨识异常振动模式，从而判断故障的类型的分析形式。热成像检测，是指利用红外热成像设备捕捉设备表面的温度分布，并通过温度异常定位故障点的诊断方式。相关的系统操作人员，在选择诊断方式时，除了需考虑其准确性，还要分析所选诊断形式的适用性。

结束语

在电气自动化设备运行过程中，故障提取技术利用基于模型驱动的时域特征提取技术和基于时频映射的频域特征提取技术，能够精准挖掘设备运行数据中的异常波动、信号变化等故障特征，有效区分正常和故障状态。安全监测和故障诊断模型具有较高的稳定性，可在不同工况下快速且准确地诊断故障，降低了设备故障风险。未来，可不断探索更先进的故障特征提取手段，持续优化模型架构和参数，进一步提高故障诊断的灵敏度和可靠性，确保电气自动化设备稳定运行。

参考文献

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