电力设备故障诊断_第三章诊断理论基础

1、第三章 诊断理论基础,一、设备诊断的四大步骤（P8）： (1)信号检测（状态量监测） 是设备诊断的基础，是调查研究的阶段，也是设备诊断技术中“诊”的活动。周详、细致。（状态量监测的疏漏可能造成极大的误诊、误判断）。 (2)特征提取（信号处理） 把采集到的信号加工处理，使之成为有用的信息。 (3) 状态识别（识别和判断） 识别和判断出设备故障和异常的部位、原因和程度。 (4) 预报决策（预测和对策） 就是预测设备故障或异常可能发展的速度和后果，提出临时处理的意见和根本治理的建议,3-1 诊断技术的主要内容与技术基础,3-1 诊断技术的主要内容与技术基础,二、设备诊断技术基础： (1)检测技术：根

2、据不同的诊断目的，选用适用的检查测量技术手段，选择最便于诊断的状态信号。 (2)信号处理技术：从伴有环境噪声和其他干扰的综合信号中，把能反映设备状态的特征信号提取出来的一项基本技术,3-1 诊断技术的主要内容与技术基础,3) 诊断技术：把经过处理的状态信号对其特征进行识别和判断，对其是否存在故障、故障部位、原因、严重程度予以确定的一项基本技术。 (4)预测技术：对尚未发生的或目前还不明确的事物进行预先估计推测，以此判断故障的趋势，以及何时将进入危险范围的一项基本技术,3-2 检测技术基础,第三章 诊断理论基础,3- 2 检测技术基础,一、主动机械征兆检测技术 1. 振动音响信号系统(Vibra

3、tion and Sonic Signature) 振动法 振动模型法 音响法 应用诊断技术举例 采用振动的旋转机械诊断技术 采用振动的轴承诊断技术 采用振动的齿轮诊断技术,3- 2 检测技术基础,2、超声波信号系统(Ultrasonic Signature) 超声波法 空气超声波法 声发射法 应用诊断技术举例 用超声波对轴承进行诊断的技术 用超声波所进行的荷电检测技术 声发射法，对压力容器进行诊断的技术,3- 2 检测技术基础,3、压力信号系统 (Pressure Signature) 压力脉动法 压力损失法 冲击压力法 应用诊断技术举例 用压力脉动诊断油泵的技术 用压力损失诊断堵塞的技术

4、用过渡压力波型对阀和油缸进行诊断的技术,3- 2 检测技术基础,4、热信号系统 (Thermal Signature) 各种温度测量法 温度自动记录法 热流计法 其他热敏元件 应用诊断技术举例 用各种热敏元件对工作线圈的监测 用温度自动记录法对烟囱进行诊断 用热流计对炉砖进行诊断,3- 2 检测技术基础,5、电气信号系统 (Electrical Signature) 波形法 电压波 电流波 电功率波 放电(电晕)法 直流分量法 泄漏电流法,3- 2 检测技术基础,5、电气信号系统（续） 应用诊断技术举例 根据三相电流不平衡诊断电动机的异常 利用电压波形高频成分进行的整流诊断 利用电流波形高频成

5、分进行的振荡诊断 利用电功率波形所进行的效率诊断 利用电晕法所进行的绝缘劣化诊断 利用直流分量法所进行的绝缘劣化诊断 利用泄漏电流法所进行的绝缘劣化诊断,3- 2 检测技术基础,6、磁力信号系统(Magnetic Signature) 漏磁量法 磁通变形法 应用诊断技术举例 用漏磁量法对变压器进行诊断 用磁通变形法诊断电动机异常,3- 2 检测技术基础,7、化学信号系统 (Chemical Signature) 固体分析法 液体分析法 气体分析法 应用诊断技术举例 分析电刷粉末进行整流诊断 分析润滑油诊断机器(SOAP) 分析绝缘油可燃性气体诊断变压器,3- 2 检测技术基础,8、机械信号系统

6、 (Miscellaneous mechanical Signature) 转速法 位移法 流量法 应用诊断技术举例 根据角加速度诊断旋转机器 用变位法诊断低速轴承 用流量法诊断破损情况,3- 2 检测技术基础,二、静止机械征兆检测技术表 1、振动音响阻抗系统 机械阻抗方法 音响阻抗方法 锤击法 应用诊断技术举例 用机械阻抗法诊断缺陷 用音响阻抗法诊断材料的质量 用锤击法诊断缺陷,3- 2 检测技术基础,2、光学系统 管内检查法 全息照相法 应用诊断技术举例 用光导纤维观测器观测管内 用全息照相法诊断表面缺陷,3- 2 检测技术基础,3、超声波系统 脉冲反射法 脉冲透射法 共振法 超声波全息照

7、相法 超声波阻抗法 应用诊断技术举例 用脉冲法诊断内部缺陷 用超声波全息照相法诊断内部缺陷 诊断壁厚 用超声波诊断输送带接合部分 用超声波阻抗诊断材料质量,3- 2 检测技术基础,4、磁力线扭曲系统 应力检查法 强度检查法 应用诊断技术举例 用磁力线的扭曲诊断应力分布 用磁力线的扭曲诊断材料的疲劳强度,3- 2 检测技术基础,5、压力检查系统 水压检查法 真空检查法 应用诊断技术举例 用水压检查法检测泄漏 用真空检查法检测泄漏,3- 2 检测技术基础,6、电气参数系统 电气响应法 电气参数法 法(电阻率法) 法(损失率法) c 法(电容法) 法(电容率法) 应用诊断技术举例 用电气响应法诊断控

8、制系统 用电阻法诊断壁厚 用电阻法诊断裂纹 用损失率法诊断绝缘老化情况 用电容率检查油中杂质,3- 2 检测技术基础,7、电磁特性系统 涡流检查法 磁粉检查法 录磁检查法 线圈检查法 应用诊断技术举例 用涡流法检查表面的缺陷 用涡流法诊断材料质量 用涡流法诊断缆绳的老化情况 用涡流法诊断链条的老化情况,3- 2 检测技术基础,8、放射线系统 透视法 放射线同位素示踪法 激活分析 应用诊断技术举例 用透视法诊断内部缺陷 用放射线同位素示踪法诊断磨损情况 用放射化分析法诊断微量泄漏,3- 2 检测技术基础,9、表面喷涂系统 肥皂薄膜法 着色浸透法 荧光浸透法 应用诊断技术举例 用肥皂薄膜法诊断泄漏

9、 用着色浸透法诊断表面缺陷 用荧光浸透法诊断表面缺陷,第三节 信号处理技术,第三章 诊断理论基础,3- 3 信号处理技术,设备诊断都是在现场相当恶劣的环境条件下进行的。 从各种噪声信号把相当微弱的征兆信号检测出来，需要使用信号处理技术 是关键,3- 3 信号处理技术,一、 诊断信号处理技术体系 时间系列信号处理技术： 信号处理技术用来表现各种参数的时间函数，这些参数包括振动、声响或各类主要效应参数，是基本的技术，主要有： 分离信号和噪声的技术 提取周期性特征的技术 提取波形特征的技术 推定系统的动态特征的技术 识别信号源的技术 信号的变换和合成技术 预测技术,3- 3 信号处理技术,图像处理技

10、术：是将信号表现为空间位置函数，即表现成几何图像。在电力设备诊断中，局部放电采用的二维、三维图像指纹有很高的分辨率。图像处理技术主要有： 图像信号的压缩和强化技术 从图像中,把特定部分(形状或状态)分离出来的技术 改善图像质量的技术 测定几何尺寸的技术 图像的记录、再生、记述技术,3- 3 信号处理技术,信号处理还包括模式识别技术、多变量分析技术及光学处理技术。 模式识别技术包括： 模式和噪声的分离技术 提取模式特征的技术 识别模式集合的技术 有关学习机能的技术,3- 3 信号处理技术,二 、设备诊断有效信号处理技术总揽 （主要是时间系列信号处理技术） 包括： 分离信号和噪声的技术； 提取周期

11、性特征的技术； 提取波形特征及推断系统动态特征的技术,3- 3 信号处理技术,1分离信号和噪声的技术 （1）相关法 直接相关 自相关，互相关 瞬时相关，反射波相关 同步相关 运算相关（间接相关） 包络线运算后的相关 极值相关 频率滤波后相关 非线性变换后的相关,3- 3 信号处理技术,2）滤波法 线性滤波器 频率滤波器 匹配滤波器 加尔曼滤波器 摸拟滤波器 无源滤波器 有源滤波器 数字滤波器 非线性滤波器同态滤波器 乘积分解 卷积分解,3- 3 信号处理技术,3）平均化-平均响应法 直接平均响应法 运算（间接）平均响应法 （3）信号的双重判断 （4）假定检验,3- 3 信号处理技术,2提取周期

12、性特征的技术 （1）频谱分析 功率谱分析 傅氏频谱分析 阶比分析 倒频谱分析 博立叶变换 DET检波器 FFT快速傅立叶变换 时间减缩 频率滤波器 调谐滤波器 扫描滤波器 数字滤波器,3- 3 信号处理技术,2）相关法 自相关，包络线运算后的自相关 与周期函数的互相关 （3）信号的积分平均响应法,3- 3 信号处理技术,3提取波形特征的技术 （1）相关法时间滞后发生器 （2）瞬时相关法 Walsh函数 傅立叶级数 多项式展开 （3）频谱分析 功率谱 傅立叶频谱分析 阶比分析 倒频谱分析 重谱分析,3- 3 信号处理技术,4）基本统计量 概率密度 速度变化记录器 极值分布 （5）波形处理,3-

13、3 信号处理技术,4推断系统动态特性的技术 （1）附加试验信号法 过渡响应法 阶跃响应法 锤击法 脉冲响应法 平均响应法 稳态响应法 频率响应法 机械阻抗法 随机响应法 相关函数 功率谱 互功率谱 自回归模拟,3- 3 信号处理技术,2）从操作信号进行推断 相关函数 功率谱 互功率谱 自回归模拟 摸索检查法 连续形 离散形 扰动形 模拟计算法 最大倾斜法 概率的近似法 统计的对策理论,3- 3 信号处理技术,5识别信号源的技术 时间域信息 时间差测量 互相关 相干函数 频率域信息 傅氏频谱 滤波法 非线性滤波器同态滤波器 乘积分解 脉动分解 迭加分解,第三章 诊断理论基础,第四节 识别技术,3

14、- 4 识别技术,一、识别技术种类 设备诊断常用的识别方法有两种： 决定论的识别方法； 统计论(概率和几何分类)的识别方法,3- 4 识别技术,1、决定论识别法： 根据被诊断设备的物理、结构特征和故障机理， 从理论和试验上寻求故障和征兆之间的关系， 进而判别故障类别、地点、原因（如图P68）。 这是人们已经习惯的方法， 也是现今诊断技术的中心， 电力设备和系统也都采用此方法。 基于数学模型的参数辨识法是近年发展的新技术,3- 4 识别技术,2、概率论识别技术： 这是从设备的数理统计方法得出的数学方面特征，并予以故障分类的方法。如均值、方差、协方差函数及线性预测模型参数等,3- 4 识别技术,二

15、 、决定论识别的参数辨识法 1基于数学模型的故障诊断原理 一个实际的工业系统的数学模型为 式中 U和Y可测的输入量和输出量； Q 系统参数； X 系统状态变量； N 噪声干扰； f 系统内部故障因素； 系统输出量、参数和状态变化,3- 4 识别技术,基于数学模型的故障诊断原理: 通过可测量的输入量U，输出量y，根据已知的数学模型，监视系统内部的状态参量X和系统参数Q的变化,(因为系统内部的状态参量和参数的变化的信息有时更能直接反映系统内部故障的部位和严重程度,3- 4 识别技术,2故障诊断中的参数辨识法 当系统的数学模型用微分方程式描述时 模型参数可以表示为： 模型参数不一定有明确的物理定义，

16、但是很多故障的出现跟一些物理参数的数值变化相关（如电阻、电感和电容等）。模型参数与物理参数存在着一定的隐含关系。 因此参数辨识法就是由模型参数确定物理参数的一种基本问题。参数辨识法步骤如图,3- 4 识别技术,3- 4 识别技术,应用： 故障信息不能直接反映在可测量的输入输出量 使用关键： 数学模型是否反映设备与系统的相应故障，这取决于对设备与系统故障机理研究是否充分； 模型参数的可辨识性，它取决于是否有相应的传感器来监测设备的状态并为参数辨识提供可靠性信息； 参数辨识的方法是否准确,3- 4 识别技术,常用的参数辨识算法有： 极大似然法、 最小二乘法、 互相关法、 辅助变量法、 随机逼近法 自适应算法。 如：最小二乘法的算法