状态监测与故障诊断技术

第一节 状态监测与故障诊断的基本知识一、状态监测与故障诊断的意义及发展现状状态监测与故障诊断的意义及发展现状1．状态监测与故障诊断的定义通俗地说，状态监测与故障诊断就是给机器看病。

人不可能不生病，机器在运行过程中出现故障也是不可避免的。

人生了病需要求医就诊，机器出了故障也要找“医生”诊断病因。

医生对病人的诊断是基于体征检查（先看体温，再进行验血、X 光、心电图、B 超、…、甚至CT 等）基础上的分析判断，对机器故障的诊断同样也是基于状态监测（先看总振动值，再求助于频谱、波形、轴心轨迹、趋势图、波德图、全息谱图等）基础上的综合性分析判断。

状态监测状态监测是指通过一定的途径了解和掌握设备的运行状态，包括利用监测与分析仪器（在线的或离线的），采用各种检测、监视、分析和判别方法，对设备当前的运行状态做出评估（属于正常、还是异常），对异常状态及时做出报警，并为进一步进行的故障分析、性能评估等提供信息和数据。

故障故障是指机械设备丧失了原来所规定的性能或状态。

通常把设备在运行中所发生的状态异常、缺陷、性能恶化、以及事故前期的状态统统称为故障，有时也把事故直接归为故障。

而故障诊断故障诊断故障诊断则是根据状态监测所获得的信息，结合设备的工作原理、结构特点、运行参数、历史状况，对可能发生的故障进行分析、预报，对已经或正在发生的故障进行分析、判断，以确定故障的性质、类别、程度、部位及趋势，对维护设备的正常运行和合理检修提供正确的技术支持。

2. 状态监测与故障诊断的意义状态监测与故障诊断技术的由来及发展，与十分可观的故障损失以及设备维修费密切相关，而状态监测与故障诊断的意义状态监测与故障诊断的意义则是有效地遏制了故障损失和设备维修费用有效地遏制了故障损失和设备维修费用有效地遏制了故障损失和设备维修费用。

具体可归纳如下几个方面：（1）及时发现故障的早期征兆，以便采取相应的措施，避免、减缓、减少重大事故的发生；（2）一旦发生故障，能自动纪录下故障过程的完整信息，以便事后进行故障原因分析，避免再次发生同类事故；（3）通过对设备异常运行状态的分析，揭示故障的原因、程度、部位，为设备的在线调理、停机检修提供科学依据，延长运行周期，降低维修费用；（4）可充分地了解设备性能，为改进设计、制造与维修水平提供有力证据。

一、电力系统设备状态监测的概述在实际应用中，有故障预报、故障诊断和状态监测等几个在内容上相近但存在差别的概念。

故障预报———根据故障征兆，对可能发生故障的时间、位置和程度进行预测。

故障诊断———根据故障特征，对已发生的故障进行定位和对故障发展程度进行判断。

状态监测———对设备的运行状态进行记录、分类和评估，为设备维护、维修提供决策。

以上几个概念的关系它们是按故障发展的时间进程进行分类的。

如果不能对未发生的故障时间、位置进行预测和不能对已发生故障的位置、程度进行准确判断，则不能称为故障预报和故障诊断，其结论应该属于状态监测范围。

对故障的预测或预报必须建模和仿真，而故障诊断也需要对故障的机理进行分析和研究，不能仅仅依靠信号处理的方法，只分析故障的外在表现，因而存在较大的难度。

状态监测主要依据信号处理和模式识别对设备进行评估和判断，相对容易实现。

但是，也不能认为预测或预报是最好的方法，而状态监测只是一种初级的手段。

每一种方法必须适合具体的对象，关键在于准确，要得到准确的结论都是不容易的。

状态监测适合电力系统主设备的现状。

主设备的主要故障，例如绝缘故障、机械故障等的一些故障机理还不清楚，全系统的故障建模和仿真更难，而作为一个产品，其生存期有限，也没有必要进行大量的研究工作。

如果强调对主设备故障的“预报”和“定位”，不仅现有条件下很难达到预期效果，而且容易产生过分的期望和误解，并将影响监测技术的推广和发展。

另外，有些情况需要具体对待，例如对于输电线和电缆的接地故障，用户首先要对故障点定位，这就需要采用故障诊断的方法，而不是状态监测的方法。

状态监测应该包括以下任务：（1）为设备的运行情况积累资料和数据，建立设备运行的历史档案。

（2）对设备运行状态处于正常还是异常做出判断，根据历史档案、运行状态等级和已出现的故障特征或征兆，判断故障的性质和程度。

（3）对设备的运行状态进行评估，并对这种评估进行分类。

当一定的标准形成后，为状态检修的实施提供依据。

风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展一、本文概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，其地位日益凸显。

风力发电机（Wind Turbine，WT）作为风力发电系统的核心设备，其运行状态和性能直接影响到整个风电场的发电效率和经济效益。

因此，对风力发电机进行状态监测和故障诊断技术的研究，对于保障风电系统的安全稳定运行、提高发电效率、延长设备寿命具有重要的理论和实践价值。

本文旨在全面综述风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究现状与发展趋势。

文章首先介绍了风力发电机的基本结构和工作原理，分析了风力发电机运行过程中可能出现的故障类型及其成因。

然后，重点阐述了当前风力发电机状态监测和故障诊断的主要技术方法，包括基于振动分析的故障诊断、基于声学信号的故障诊断、基于电气参数的故障诊断等。

对近年来新兴的和大数据技术在风力发电机故障诊断中的应用进行了详细介绍。

本文还总结了风力发电机状态监测和故障诊断技术的发展趋势和挑战，包括技术方法的创新、多源信息融合技术的应用、智能化和自动化水平的提升等。

文章展望了未来风力发电机状态监测和故障诊断技术的发展方向，以期为我国风电行业的健康发展提供理论支持和技术指导。

二、风力发电机的基本原理与结构风力发电机是一种将风能转化为机械能，再进一步转化为电能的装置。

其基本原理基于贝茨定律，即风能转换效率的理论最大值约为16/27，约为3%。

风力发电机主要由风轮、发电机（包括装置）、调向器（尾翼）、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成。

风轮是风力发电机的主要部件，一般由2-3个叶片组成。

风轮受风力作用而旋转，将风能转化为机械能。

风轮的转速随风速的变化而变化，为了保证发电机能够在风速变化的情况下稳定工作，需要通过增速机构提高风轮的转速。

发电机则将风轮旋转的机械能转化为电能。

发电机的类型有很多，如永磁发电机、电励磁发电机等，其选择取决于风力发电机的具体设计需求和运行环境。

5 设备状态监测与故障诊断所谓“状态监测与故障诊断”，就是对运行中的设备实施定期或连续监测、有关参数分析、有效地对设备运行状态进行系统自动监测分析或人工分析，读取相应的自诊断状态报告，以便尽早发现潜伏性故障，提出预防性措施，避免发生严重事故，保证设备的安全、稳定和经济运行，并以此指导设备检修。

设备状态监测和故障诊断技术也称为预测维修技术，是新兴的一门包含很多新科技的多学科性综合技术。

简单地说就是通过一些技术手段，对设备的振动、噪声、电流、温度、油质等进行监测和技术分析，掌握设备的运行状态，判断设备未来的发展趋势，诊断故障发生的部位、故障的原因，进而具体指导维修工作。

传统的耳听、手摸等也可以算是其中的一种比较简单的手段。

5.1 设备故障的规律设备故障是一个非常广义的概念。

简单地说，设备故障就是设备系统或其中的元件／部件丧失了规定的功能或精度。

与故障意义相近的还有“失效”的概念，失效通常指的是不可修复的对象；故障指的是可以修复的对象。

早期故障：这种故障的产生可能是设计、加工或材料上的缺陷，在设备投入运行初期暴露出来。

或者是有些零部件如齿轮箱中的齿轮及其他摩擦副需经过一段时期“跑合” , 使工作情况逐渐改善。

这种早期故障经过暴露、处理、完善后，故障率开始下降。

使用期故障：这是产品有效寿命期内发生的故障，这种故障是由于载荷（外因，指运行条件等）和系统特性（内因，指零部件故障、结构损伤等）无法预知的偶然因素引起的。

设备大部分时间处于这种工作状态。

这时的故障率基本上是恒定的。

对这个时期的故障进行监测与诊断具有重要意义。

后期故障（耗散期故障）：它往往发生在设备的后期，由于设备长期使用，甚至超过设备的使用寿命后，设备的零部件由于逐渐磨损、疲劳、老化等原因使系统功能退化，最后可能导致系统发生突发性的、危险性的、全局性的故障。

这期间设备故障率是上升趋势，通过监测、诊断，发现失效零部件应及时更换，以避免发生事故。

设备故障的规律可分为以下六种模式。

信息化时代设备状态监测与故障诊断技术的新特点和发展趋势信息化时代设备状态监测与故障诊断技术的新特点和发展趋势随着工业设备的发展，伴随着设备的复杂性和复杂性的增加，设备的状态监测和故障诊断技术也发生了巨大的变化，它的重要性也在增加，从而推动了信息化时代设备状态监测和故障诊断技术的发展。

一、设备状态监测技术的新特点1、设备状态监测技术具有实时性、可靠性和高效性设备状态监测技术能够实时、准确的收集、监测不同设备的状态，及时发现不同设备的故障，以便采取相应措施，及时解决问题。

2、实现智能化管理设备状态监测技术可以有效地将传感器中采集到的信息进行采集、处理、分析，以实现设备的智能化管理。

3、功能多样性设备状态监测技术可以根据客户需求，根据工况和工艺条件，提供不同的功能，以满足客户的不同需求。

二、故障诊断技术的新特点1、改进故障诊断精度故障诊断技术可以有效地改进故障诊断的精度，减少故障诊断的时间。

2、可视化监测故障诊断技术结合可视化技术，实现视觉的可视化监测，更加直观、准确的诊断故障。

3、系统集成故障诊断系统可以通过多层次的系统接口，与工厂管理系统、ERP系统及其他相关系统实现整合，从而实现故障信息的实时上报，便于统一管理。

三、信息化时代设备状态监测和故障诊断技术的发展趋势1、以网络技术为基础随着互联网技术的不断发展，设备状态监测和故障诊断系统也越来越依赖于网络技术，以提高系统的实时性、可靠性以及安全性。

2、智能化未来设备状态监测和故障诊断系统将越来越智能化，能够实现自我监测，自我诊断，自动处理和解决问题，从而大大降低设备的维护费用。

3、可视化可视化技术可以有效的简化设备状态监测和故障诊断的步骤，大大提高设备的管理效率。

总结:信息化时代设备状态监测与故障诊断技术在发展过程中具有实时性、可靠性和高效性，可以智能化管理和功能多样性。

它改善了故障诊断的精度，支持可视化监控，系统集成，智能化，可视化等多种发展趋势，从而使设备状态监测和故障诊断技术的发展更加全面、准确。

电气设备状态监测与故障诊断技术1 前言1.1 状态监测与故障诊断技术的含义电气设备在运行中受到电、热、机械、环境等各种因素的作用，其性能逐渐劣化，最终导致故障。

特别是电气设备中的绝缘介质，大多为有机材料，如矿物油、绝缘纸、各种有机合成材料等，容易在外界因素作用下发生老化。

电气设备是组成电力系统的基本元件，一旦失效，必将引起局部甚至广大地区的停电，造成巨大的经济损失和社会影响。

“监测”一词的含义是为了特殊的目的而进行的注视、观察与校核。

设备的状态监测是利用各种传感器和测量手段对反映设备运行状态的物理、化学量进行检测，其目的是为了判明设备是否处于正常状态。

“诊断”一词原是一医学名词，指医生对收集到的病人症状（包括医生的感观所感觉到的、病人自身主观陈述以及各种化验检测所得到的结果）进行分析处理、寻求患者的病因、了解疾病的严重程度及制订治疗措施与方案的过程。

设备的“故障诊断”借用了上述概念，其含义是指这样的过程：专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息，采用所掌握的关于设备的知识和经验，进行推理判断，找出设备故障的类型、部位及严重程度，从而提出对设备的维修处理建议。

简言之，“状态监测”是特征量的收集过程，而“故障诊断”是特征量收集后的分析判断过程。

广义而言，“诊断”的含义概括了“状态监测”和“故障诊断”：前者是“诊”；后者是“断”。

1.2 状态监测与故障诊断技术的意义电气设备特别是大型高压设备发生突发性停电事故，会造成巨大的经济损失和不良的社会影响。

提高电气设备的可靠性，一种办法是提高设备的质量，选用优质材料及先进工艺，优化设计，合理选择设计裕度，力求在工作寿命内不发生故障。

但这样会导致制造成本增加。

此外，设备在运行中，总会逐渐老化，而大型设备不可能象一次性工具那“用过即丢”。

因此，另一方面，必须对设备进行必要的检查和维修，这构成了电力运行部门的重要工作内容。

早期是对设备使用直到发生故障，然后维修，称为事故维修。

电力设备的状态监测与故障诊断电力设备作为现代工业和生活的基石之一，其正常运行对于社会经济的发展至关重要。

然而，电力设备的长期使用不可避免地会出现各种各样的问题，例如电气故障、设备老化以及不当操作等。

为了确保电力系统的稳定运行，状态监测与故障诊断技术被广泛应用。

一、状态监测技术电力设备状态监测技术是通过实时数据采集、分析和处理，对设备的运行状态进行监测和评估的一种技术。

它可以帮助工程师及时发现设备的异常状况，预测设备可能出现的故障，并采取相应的维修措施，避免设备停机造成的经济损失。

1.1 无线传感技术无线传感技术是一种监测设备状态的有效手段。

传统的有线监测系统需要铺设大量的电缆，不仅造成空间上的限制，还增加了安装和维护的成本。

而无线传感技术则可以通过传感器直接读取设备的参数，并通过无线通信将数据传输到监测中心。

这种技术不仅提高了监测的灵活性和可靠性，还节省了大量的成本。

1.2 数据分析与处理状态监测技术采集到的数据需要经过一系列的分析和处理才能转化为有用的信息。

利用数据分析算法，我们可以提取出设备的特征参数，对数据进行特征提取和降维，以减少数据量和提高分析效率。

同时，对数据进行故障诊断和预测，可以帮助工程师及时发现设备的异常行为，预测设备的寿命并制定相应的维修计划。

二、故障诊断技术故障诊断技术是通过对设备运行过程中的各种故障进行分析和判断，找出故障原因，并提出相应的维修和保养方案。

故障诊断技术主要包括以下几个方面：2.1 特征提取与分析特征提取是故障诊断的基础。

通过对设备运行数据进行分析，我们可以提取出与故障相关的特征参数。

例如，电机轴承的振动信号可以反映出轴承的磨损程度，而电力变压器的温度可以反映出变压器的负载情况。

通过对这些特征参数的提取和分析，可以准确判断设备是否存在故障。

2.2 故障诊断方法故障诊断方法是指根据特定的故障特征和模式，对设备的故障进行判断和鉴定的方法。

常用的故障诊断方法包括模式识别、人工智能、神经网络等。