電氣工程設(shè)備故障診斷技術(shù)一、故障診斷技術(shù)的核心分類與原理（一）基于信號(hào)處理的傳統(tǒng)診斷技術(shù)信號(hào)處理方法是故障診斷的“基石性技術(shù)”，通過采集設(shè)備運(yùn)行過程中產(chǎn)生的物理信號(hào)（振動(dòng)、溫度、電氣參數(shù)、油液成分等），結(jié)合信號(hào)分析算法提取故障特征。1.振動(dòng)分析技術(shù)旋轉(zhuǎn)類電氣設(shè)備（如電機(jī)、風(fēng)機(jī)、泵組）的機(jī)械故障（軸承磨損、轉(zhuǎn)子不平衡、聯(lián)軸器不對(duì)中）會(huì)直接反映在振動(dòng)信號(hào)的頻率、幅值變化中。工程中常采用加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào)，通過傅里葉變換（FFT）將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域特征，識(shí)別特征頻率（如軸承內(nèi)圈/外圈故障頻率、轉(zhuǎn)子倍頻）；對(duì)于非平穩(wěn)故障（如沖擊性故障），則采用小波變換或變分模態(tài)分解（VMD）提取時(shí)頻域特征。例如，某鋼鐵廠電機(jī)軸承故障中，通過振動(dòng)頻譜分析發(fā)現(xiàn)2倍工頻附近的諧波分量激增，結(jié)合時(shí)域波形的“沖擊脈沖”特征，精準(zhǔn)定位了軸承滾子剝落故障。2.紅外熱成像診斷電氣設(shè)備的接觸不良、絕緣老化、繞組短路等故障會(huì)伴隨局部過熱，紅外熱成像技術(shù)通過捕捉設(shè)備表面的紅外輻射（溫度場分布），快速識(shí)別“熱點(diǎn)”區(qū)域。例如，變電站母線接頭因螺栓松動(dòng)導(dǎo)致接觸電阻增大，熱成像圖中會(huì)呈現(xiàn)明顯的高溫斑塊；高壓電纜終端頭絕緣老化時(shí)，溫度分布會(huì)出現(xiàn)“局部驟升”特征。該技術(shù)具有非接觸、可視化、快速巡檢的優(yōu)勢，廣泛應(yīng)用于變電站、配電室的日常運(yùn)維。3.電氣參數(shù)監(jiān)測通過監(jiān)測電壓、電流、功率、諧波等電氣參數(shù)的異常，診斷設(shè)備的電氣類故障。例如，電機(jī)定子繞組短路時(shí)，三相電流不平衡度會(huì)顯著增大；變壓器繞組變形會(huì)導(dǎo)致短路阻抗、空載損耗偏離設(shè)計(jì)值。工程中常采用在線監(jiān)測裝置（如智能電表、諧波分析儀）實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，結(jié)合閾值法或趨勢分析判斷故障。某光伏電站逆變器故障中，通過監(jiān)測直流側(cè)電流的“間歇性波動(dòng)”，結(jié)合功率因數(shù)突變，提前識(shí)別了IGBT模塊的老化故障。4.油液分析（變壓器專項(xiàng)技術(shù)）油浸式變壓器的潛伏性故障（如局部放電、繞組過熱、鐵芯多點(diǎn)接地）會(huì)導(dǎo)致絕緣油分解產(chǎn)生特征氣體（H?、CH?、C?H?等）。通過氣相色譜分析（GC）檢測油中溶解氣體的組分與含量，結(jié)合杜威三角形法或改良三比值法，可判斷故障類型與嚴(yán)重程度。例如，某220kV變壓器油色譜分析顯示C?H?含量突增（超過5μL/L），結(jié)合電氣試驗(yàn)確認(rèn)了繞組匝間短路故障，避免了突發(fā)爆炸風(fēng)險(xiǎn)。（二）人工智能驅(qū)動(dòng)的智能診斷技術(shù)隨著傳感器、大數(shù)據(jù)與算法的發(fā)展，人工智能技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）已成為故障診斷的“核心賦能技術(shù)”，通過對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)故障模式的自動(dòng)識(shí)別與預(yù)測。1.機(jī)器學(xué)習(xí)方法支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）、貝葉斯分類器等算法，通過提取信號(hào)特征（如振動(dòng)頻譜的峰值頻率、溫度場的梯度特征），構(gòu)建“特征-故障類型”的映射模型。例如，某風(fēng)電場采用SVM算法對(duì)風(fēng)機(jī)齒輪箱的振動(dòng)、溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將故障識(shí)別準(zhǔn)確率提升至92%，較傳統(tǒng)方法提高15%。此類方法的優(yōu)勢在于可解釋性強(qiáng)、計(jì)算成本低，適合中小規(guī)模數(shù)據(jù)集的故障診斷。2.深度學(xué)習(xí)方法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、Transformer等模型，可直接處理原始信號(hào)（如振動(dòng)波形、紅外圖像），通過“端到端”的學(xué)習(xí)自動(dòng)提取故障特征。例如，某電網(wǎng)公司采用CNN模型對(duì)變電站紅外熱成像圖進(jìn)行分析，通過遷移學(xué)習(xí)（基于ImageNet預(yù)訓(xùn)練權(quán)重），將設(shè)備缺陷識(shí)別的準(zhǔn)確率提升至95%，并實(shí)現(xiàn)了“熱點(diǎn)區(qū)域定位+故障類型判定”的一體化診斷。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于特征提取能力強(qiáng)、泛化性好，但需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)與高性能算力支持。3.故障預(yù)測與健康管理（PHM）結(jié)合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、注意力機(jī)制（Attention）等模型，對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行趨勢預(yù)測，實(shí)現(xiàn)“故障預(yù)警-壽命預(yù)測-維護(hù)決策”的閉環(huán)管理。例如，某地鐵牽引電機(jī)采用LSTM模型分析電流、溫度的時(shí)序數(shù)據(jù)，提前30天預(yù)測了軸承潤滑不足故障，通過預(yù)防性維護(hù)避免了列車停運(yùn)事故。（三）專家系統(tǒng)與知識(shí)驅(qū)動(dòng)的診斷技術(shù)專家系統(tǒng)通過構(gòu)建“領(lǐng)域知識(shí)規(guī)則庫+推理機(jī)”，模擬人類專家的故障診斷思維，適合知識(shí)可明確表達(dá)的場景（如變壓器油色譜診斷、斷路器機(jī)械故障）。1.規(guī)則庫構(gòu)建基于領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)（如“變壓器油中H?/C?H?比值>100且C?H?>10μL/L，判定為電弧放電故障”），將知識(shí)轉(zhuǎn)化為“IF-THEN”規(guī)則。例如，某變電站專家系統(tǒng)包含500余條規(guī)則，覆蓋變壓器、斷路器、GIS等設(shè)備的百余種故障類型。2.推理機(jī)制采用正向推理（從數(shù)據(jù)到故障）或反向推理（從故障假設(shè)到數(shù)據(jù)驗(yàn)證），結(jié)合不確定性推理（如可信度因子、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）處理模糊性知識(shí)。例如，針對(duì)斷路器分合閘時(shí)間異常故障，系統(tǒng)通過反向推理，依次驗(yàn)證“操動(dòng)機(jī)構(gòu)卡澀→儲(chǔ)能彈簧疲勞→控制回路故障”等假設(shè)，最終定位故障根源。3.知識(shí)更新通過“案例庫+自學(xué)習(xí)模塊”持續(xù)優(yōu)化規(guī)則，例如將新的故障案例（如新型GIS設(shè)備的局部放電故障）轉(zhuǎn)化為規(guī)則，提升系統(tǒng)的適應(yīng)性。二、典型設(shè)備的故障診斷實(shí)踐（一）變壓器故障診斷變壓器是電網(wǎng)的“心臟設(shè)備”，故障診斷需結(jié)合油色譜分析、電氣試驗(yàn)、紅外熱成像多技術(shù)融合。例如，某500kV變壓器在例行油色譜檢測中發(fā)現(xiàn)H?、CH?含量持續(xù)上升，結(jié)合電氣試驗(yàn)（繞組直流電阻不平衡度超標(biāo)）與紅外熱成像（繞組區(qū)域溫度偏高），診斷為“繞組匝間短路伴隨鐵芯多點(diǎn)接地”，通過吊罩檢修消除了故障。（二）高壓斷路器故障診斷斷路器的機(jī)械故障（如操動(dòng)機(jī)構(gòu)卡澀、分合閘不同期）占故障總數(shù)的60%以上。工程中采用振動(dòng)分析+行程時(shí)間監(jiān)測：通過加速度傳感器采集分合閘過程的振動(dòng)信號(hào)，結(jié)合行程傳感器的時(shí)間曲線，分析“振動(dòng)幅值-時(shí)間-行程”的關(guān)聯(lián)特征。某220kV斷路器因分閘時(shí)間延長（超過標(biāo)準(zhǔn)值20%），通過振動(dòng)頻譜分析發(fā)現(xiàn)“分閘線圈勵(lì)磁頻率異常”，最終定位為“電磁鐵鐵芯卡澀”故障。（三）異步電機(jī)故障診斷電機(jī)故障主要分為電氣故障（繞組短路、轉(zhuǎn)子斷條）與機(jī)械故障（軸承磨損、不平衡）。采用“電流特征分析+振動(dòng)監(jiān)測”：通過定子電流頻譜分析（MCSA，電機(jī)電流特征分析）識(shí)別轉(zhuǎn)子斷條（特征頻率為f_s±kf_r，f_s為電源頻率，f_r為轉(zhuǎn)差頻率）；結(jié)合振動(dòng)分析定位軸承故障。某紡織廠電機(jī)通過MCSA發(fā)現(xiàn)電流頻譜中出現(xiàn)2倍轉(zhuǎn)差頻率的邊帶，結(jié)合振動(dòng)分析確認(rèn)了轉(zhuǎn)子斷條故障，避免了掃膛事故。三、技術(shù)挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢（一）當(dāng)前面臨的核心挑戰(zhàn)1.復(fù)雜工況的干擾問題電力系統(tǒng)的電磁干擾、工業(yè)環(huán)境的粉塵/濕度、設(shè)備負(fù)載的動(dòng)態(tài)變化，會(huì)導(dǎo)致監(jiān)測信號(hào)“信噪比低”，增加故障特征提取難度。例如，變電站的強(qiáng)電磁環(huán)境會(huì)使振動(dòng)傳感器采集的信號(hào)混入高頻噪聲，需采用小波去噪、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）等算法增強(qiáng)信號(hào)質(zhì)量。2.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合難題故障診斷需整合振動(dòng)、溫度、電氣、油液等多源數(shù)據(jù)，不同數(shù)據(jù)的“時(shí)標(biāo)、維度、可信度”存在差異，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)齊、特征融合是技術(shù)難點(diǎn)。例如，變壓器油色譜數(shù)據(jù)為離線檢測（周期1-3月），而電氣參數(shù)為在線實(shí)時(shí)監(jiān)測，需設(shè)計(jì)“時(shí)間窗匹配+權(quán)重分配”的融合策略。3.實(shí)時(shí)診斷與邊緣計(jì)算需求風(fēng)電、光伏等新能源場站的設(shè)備分布分散，云端診斷存在“數(shù)據(jù)傳輸延遲、隱私泄露”風(fēng)險(xiǎn)，需在邊緣端（如風(fēng)機(jī)控制柜、光伏逆變器）部署輕量化AI模型，實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)監(jiān)測-本地診斷-遠(yuǎn)程預(yù)警”的協(xié)同。（二）未來發(fā)展趨勢1.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與泛在感知通過部署微型傳感器（如光纖傳感器、無源RFID），實(shí)現(xiàn)設(shè)備全生命周期的狀態(tài)感知（從制造、運(yùn)維到退役）。例如，在電纜接頭內(nèi)置光纖光柵傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測溫度與局部放電，預(yù)防絕緣擊穿故障。2.數(shù)字孿生與虛實(shí)融合構(gòu)建設(shè)備的數(shù)字孿生模型，通過實(shí)時(shí)采集的物理數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)虛擬模型，模擬故障演化過程（如變壓器短路故障下的溫度場、應(yīng)力場變化），輔助故障診斷與維修決策。某抽水蓄能電站通過數(shù)字孿生模型，提前預(yù)測了水泵水輪機(jī)的氣蝕故障，優(yōu)化了運(yùn)維策略。3.大模型與自主診斷基于Transformer等大模型架構(gòu)，訓(xùn)練“跨設(shè)備、跨場景”的故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)“少樣本學(xué)習(xí)、故障類型泛化識(shí)別”。例如，某電網(wǎng)公司訓(xùn)練的“電力設(shè)備大模型”，可同時(shí)診斷變壓器、斷路器、電機(jī)等10類設(shè)備的50余種故障，準(zhǔn)確率超90%。四、結(jié)語電氣工程設(shè)備故障診斷技術(shù)正從“傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)型”向“智能感知型”“預(yù)測維護(hù)型”演進(jìn)，其核心價(jià)值在于通過多技術(shù)融合、全數(shù)