2013 大型电力主设备故障分析与健康预警 （河海大学 马宏忠）

1、大型电力主设备故障分析与健康预警,河海大学 能源与电气 马宏忠,2020/7/5,河海大学,2,要点,2、状态监测、故障诊断与健康预警,3、大型电力变压器故障分析与健康预警,5、状态监测的关键技术,6、故障诊断与健康预警的现代技术,7 、总结,1 、序,4、其他电力主设备故障分析与健康预警,绪论(Introduction),2020/7/5,河海大学,4,1. Introduction,电力主设备对电力系统安全稳定运行具有非常重要的作用。 电力主设备主要包括哪些: 发电机 变压器 高压并联电抗器 断路器 母线、输电线路等 （有时包括大型电动机） 其中对电网来说，变压器最重要。 国家电网公司近年

2、来高度重视,2020/7/5,河海大学,5,1. Introduction,对电力设备故障的产生、发展、影响进行分析；对电力设备进行监测与故障预警；及时准确地诊断出电气设备潜在的和现有的故障，是保证生产安全运行的重要措施 。 由于种种原因,目前状态监测与故障诊断的应用水平不平衡，还存在种种问题,包括一些认识上的误区。,2. 状态监测、故障诊断与健康预警,2020/7/5,河海大学,7,2.1 状态监测、故障诊断与健康预警,状态检修是我国即将面临的先进的设备管理体制 开展状态检修的研究一般从两个方面进行 一类是对设备进行不间断实时动态的在线监测,用在线的数据来判别设备状态。 另一类是以离线检测为

3、主,通过各种离线数据分析对设备状态进行综合诊断。 实现状态检修的前提： 必须进行可靠的状态监测与准确的故障诊断以及有效的故障预报。,2020/7/5,河海大学,8,2.1状态监测、故障诊断与健康预警,故障预报、故障诊断和状态监测的本质区别：。 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。 关系如图 (按故障发展的时间进程进行分类),2020/7/5,河海大学,9,图1故障预报、故障诊断和状态监测之间的关系（按时间进程）,2020/

4、7/5,河海大学,10,2.1状态监测、故障诊断与健康预警,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。,2020/7/5,河海大学,11,2.1状态监测、故障诊断与健康预警,对故障的预测或预报必须建模和仿真. 故障诊断需要对故障的机理进行分析和研究,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。 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。,2020/7/

5、5,河海大学,12,2.1状态监测、故障诊断与健康预警,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。,2020/7/5,河海大学,13,2.1状态监测、故障诊断与健康预警,状态监测应该包括以下任务: a.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。 b.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

6、、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。 c.对设备的运行状态进行评估,为状态检修的实施提供依据。,2020/7/5,河海大学,14,2.2 状态监测与继电保护,状态监测、故障诊断与继电保护有很多共性之处，但其任务与功能是不同的，必须根据故障特点进行定位。 不存在谁比谁好，或谁可完全代替谁的问题。 对不同的设备和不同的故障类型,采用的监测的方法可能完全不一样。 由于故障发展速度的差别,形成了瞬变故障和缓变故障两个类型。以大型发电机和变压器为例,如表1所示。 表1. 变压器、发电机故障按处理时间分类,2020/7/5,河海大学,15,2.2 状态监测与继电保护(Condit

7、ion monitoring and relay protection),瞬变故障 例如相间短路等,发展很快。继电保护装置必须在10ms20ms内处理这类故障,以避免损失扩大。 瞬变故障发生时需要解决的问题是故障保护和避免事故扩大,不是诊断和监测的问题。,2020/7/5,河海大学,16,2.2 状态监测与继电保护(Condition monitoring and relay protection),缓变故障是从出现故障征兆发展到故障灾害进程较慢的一类故障现象,例如绝缘故障、机械系统故障等。 当出现故障征兆时,需要对故障进行定位,或对故障的程度和发展进行监测,采取措施,防止故障状态的进一步发展

8、和造成重大损失。 因此,缓变故障是状态监测和故障诊断的对象。,2020/7/5,河海大学,17,2.2 状态监测与继电保护(Condition monitoring and relay protection),对于瞬变故障,继电保护可以发挥巨大的作用,大大减少可能造成的危害。 但并不是所有的瞬变故障都是由缓变故障发展形成的,同时,很多缓变故障其发展造成的损害也不在继电保护所能保护的范围内。 有人认为状态监测和故障诊断能防止故障发生,是比继电保护更先进的技术,可以取而代之,这是一种误解。 两种技术互相补充,缺一不可。,2020/7/5,河海大学,18,表1. 变压器、发电机故障按处理时间分类,3

9、. 大型电力变压器故障分析与健康预警,2020/7/5,河海大学,20,一、电力变压器常见故障的划分 按变压器本体可分为：内部故障和外部故障 内部故障：油箱内发生的各相绕组间的相间短路、匝间短路、绕组或引线与箱体接地等 外部故障：油箱外部发生的套管闪络、引出线间的相间短路； 按变压器结构分：绕组故障、铁芯故障、油纸故障、附件故障； 按回路可分为：电路故障、磁路故障、油路故障； 按故障部位：绝缘故障、铁芯故障、分接开关故障、套管故障等； 按性质又可分为热故障和放电故障。,3.1、变压器的故障,2020/7/5,河海大学,21,2008年本体非计划停电原因分布,2020/7/5,河海大学,22,2

10、008年变压器跳闸本体原因分布,2020/7/5,河海大学,23,二、常见故障 1. 绕组故障 各部分绝缘老化 绕组受潮 绕组层间、匝间、相间、高低压绕组间发生接地、短路、断路、击穿或烧毁故障 系统短路造成绕组机械损伤,3.1 、变压器的故障,2020/7/5,河海大学,24,2) 相间短路 在大型变压器内，若偶然有金属丝之类的导体，会将两相线匝绝缘划破而构成短路; 当分接开关错位严重时，将导致两相分接开关短路而烧坏，引起两相绕组相间短路。 3) 股间短路故障 在用多股导线并绕的绕组中常发生股间短路 主要原因： 因导线质量问题导致绝缘层包绕不均，甚至导线裸露; 在绕制过程中因弯曲、毛刺等使匝间

11、绝缘受损伤，卡线过紧或换位不当导致线拧绞或刮伤导线绝缘; 在压装及整形过程中，挤伤并绕导线间的绝缘层。,3.1 、变压器的故障,2020/7/5,河海大学,25,3.1 、变压器的故障,2. 铁心故障 主要原因: 铁心组件中铁质夹件松动或损伤而碰接铁心， 压铁松动引起铁心振动和噪声， 铁心接地不良或夹件烧坏， 铁心片间绝缘老化， 铁心安装不正或不齐 铁心片间叠装不良造成铁损增大而使铁心发热等。,2020/7/5,河海大学,26,3.1 、变压器的故障,主要类型: 1）铁心松动 坚固件松动、绝缘老化松动 2）铁心多点接地故障 当出现两点及以上的接地为多点接地。 2）铁心过热故障 绕组短路、过载运

12、行、铁心本身接地不良及异常接地、铁心片间短路或铁心局部短路、铁扼螺杆接地、铁心漏磁、铁心局部短路、电源电压高、铁心冷却油道堵塞等。,2020/7/5,河海大学,27,3.1 、变压器的故障,3.有载分接开关故障 切换触头故障 烧损 松动 脱落 绝缘故障：密封不严雨水等侵入，导致绝缘油性能降低； 过渡电抗或电阻故障：在切换过程中被击穿或烧断 拒动、误动故障 大轴断裂 操作机构故障,2020/7/5,河海大学,28,3.1 、变压器的故障,4. 油和油纸绝缘故障 在充油变压器中，主要绝缘材料是变压器油和绝缘纸、纸板、木块等，主要成分为纤维素的固体绝缘材料。 绝缘材料受环境因素的影响将发生分解而老化

13、，甚至丧失绝缘强度，造成绝缘故障。 受潮、高温 固体绝缘的老化特性不可逆转,2020/7/5,河海大学,29,3.1 、变压器的故障,5. 放电故障 放电是高压电气设备的常见故障 按放电的能量密度将变压器内部放电故障分为： 局部放电 火花放电 电弧放电 其中： 局部放电故障是引起火花放电或电弧放电故障的前兆。 火花放电一般是低能量放电，即一种间隙性放电。 电弧放电又称高能放电，特点：产气急剧而且量大。,.2 变压器油的色谱分析（DGA）,2020/7/5,河海大学,31,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,一、概述 电力变压器故障诊断方法有多种，但目前研究最多、相对最成熟的是油中气体分析（

14、Dissolved Gases Analysis, DGA） DGA对发现变压器内部的潜伏性故障非常有效，1996年修订的电力设备预防性试验规程就将其列为电力变压器预防性故障试验的首位。 油中气体分析不受各种电磁干扰的影响（这对高电压、大电流、强电磁场的变压器很重要）,2020/7/5,河海大学,32,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,1、基本原理 变压器绝缘材料主要是绝缘油、油浸纸； 长期运行受热作用会产生少量气体； 内部故障, 如局部过热、放电、绝缘纸老化等都会导致绝缘劣化： （1）产生气体增加； （2）故障气体速率； （2）不同故障产生气体成分不同。 2、要解决的问题： 怎样从油中

15、析出气体； 怎样根据气体性质（数量、速度、比例等）诊断变压器故障。,2020/7/5,河海大学,33,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,3、气体：712种 H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO、CO2（O2、N2 ） 4、产气与温度关系：,2020/7/5,河海大学,34,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,5、典型故障条不同气体组分比例,2020/7/5,河海大学,35,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,二、DGA诊断的主要故障类型 两大类： 过热故障 放电故障,2020/7/5,河海大学,36,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,1、过热性故障 按温度高低分

16、为： 低温过热(150以下)、 中低温过热(150300)、 中温过热(300700) 高温过热(700以上) 150以下的低温过热通常是由应急性过负荷造成绝缘导线过热引起的 150以上的中低温、中温、高温过热的表现形式是局部过热现象： 分接开关触头间接触不良 铁心存在两点或多点接地 载流裸电导体的连接或焊接不良 铁心片间短路 铁心被异物短路 紧固件松动 冷却油道阻塞等。,2020/7/5,河海大学,37,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,2、放电性故障 电弧放电： 多发生在线圈匝间、层间和段间的绝缘击穿、引线断裂、对地闪络、分接开关飞弧等部位。 电弧放电属于较严重的放电现象 特点：大多

17、非常突然，表现剧烈。 气体继电器的动作发跳闸信号 火花放电： 多出现在引线及导线连接处、引线接触(包括开关弧触头)不良处、悬浮导体对地间、铁心接地不良处等裸金属部位。 火花放电属于中等放电现象。 特点：间歇性放电，在较长时间内不断发生。 引起气体继电器的产气报警 局部放电： 多发生在油中气泡、气隙，绝缘件的夹层、空穴处，强电场中导电体和接地处金属部件尖角部位、强电场中受潮的绝缘体内。 主要特点是低能量、低密度，外部表现不明显，但作用时间长； H2、CH4等特征气体会持续增长，因此通过油色谱分析可以有效地诊断局部放电故障。,2020/7/5,河海大学,38,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）

18、,三、故障诊断方法 特征气体判断法 故障气体速率判断法 IEC三比值判断法 ,2020/7/5,河海大学,39,1、特征气体判断法 （1）特征气体的含量。 若H2、C2H2或总烃有一项或几项大于规程规定阈值（如下表），应根据特征气体含量作大致判断。,39,3.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,表1. 变压器油中溶解气体含量的注意值 （L/L）,2020/7/5,河海大学,40,过热性故障的产气组分： 以烃类气体中的C2H4为主，还有CH4和C2H6 随着温度的升高，C2H4所占比例增加 通常生成C2H4的温度是500 因此，总烃中烷烃和烯烃过量而炔烃很少或无，则是过热的特征。 放电性故障的

19、产气组分： 电弧放电和火花放电：放电能量较高，温度较高(一般在8001200)，产气主要是C2H2； 局部放电能量较低，产气主要是H2、CH4。,40,表2. 不同故障情况产生的主要和次要气体组分,3.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,2020/7/5,河海大学,41,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,内部受潮 变压器内部受潮，主要产气成分为H2； 如果因受潮发生了局部放电，也会产生CH4。,2020/7/5,河海大学,42,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,2、产气速率 主要方法： （1）绝对产气速率，即每运行日产生某种气体平均值 （2）相对产气速率，即每运行月（或折算到月）

20、某种气体含量增加原有值的百分数的平均值 当某一项或几项气体的产气速率超过注意值时，则怀疑设备存在故障，应结合不同故障类型产生的特征气体进行分析。 对总烃起始含量很低的设备，不宜采用此判据。,2020/7/5,河海大学,43,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,3、IEC三比值法 通过计算C2H2C2H4、CH4H2和C2H4C2H6的值，构成三对比值，对应不同的编码，分别对应经统计得出的不同故障类型。 应注意的问题： （1）若油中各种气体含量正常，其比值没有意义。 （2）只有油中气体各成分含量足够高(通常超过阈值)，气体成分浓度应不小于分析方法灵敏度极限值的10倍，且经综合分析确定变压器内

21、部存在故障后，才能进一步用三比值法分析其故障性质。,2020/7/5,河海大学,44,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,2020/7/5,河海大学,45,45,应用三比值法对故障类型的判断,2020/7/5,河海大学,46,IEC三比值法新导则 IEC年新导则（60599）进行了修改，准确率更高（同样数据，老导则不正确率30%，新导则降为零）。,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,2020/7/5,河海大学,47,.2 变压器油的气相色谱分析（DGA）,三值法改进及人工智能方法 模糊DGA 可拓法 人工神经网络法； 粗糙集法； 支持向量机法,3.3 局部放电的监测与诊断,2020/7

22、/5,河海大学,49,3.3 局部放电的监测与诊断,将高频声波传感器放在油箱外部，测取局部放电或电弧放电所产生的的暂态声波信号。 变压器若出现几千pC的局部放电量，仍然可以继续运行。 如果局部放电量达到10000 pC以上时，则表明变压器绝缘的缺陷已经十分严重。 从变压器内部出现局部放电到绝缘击穿，有一个过程。可对通过监测分析，判断变压器内部的绝缘状况。 根据变压器局放过程中产生的电脉冲、电磁辐射、超声波、光等现象, 相应出现了超声波检测法、光测法、电脉冲检测法、射频检测法和UHF超高频检测法。,2020/7/5,河海大学,50,3.3 局部放电的监测与诊断,1 超声检测法 用固定在变压器油箱

23、壁上的超声传感器接收变压器内部局放产生的超声波，以检测局放的大小和位置。 通常采用的超声传感器为压电传感器, 为避开铁心的磁噪声和变压器的机械振动噪声，选用的频率范围为70150 kHz 。 超声检测法主要用于定性判断是否有局放信号, 结合电脉冲信号或直接利用超声信号对局放源进行物理定位。,2020/7/5,河海大学,51,3.3 局部放电的监测与诊断,2电脉冲法 又称脉冲电流法, 通过检测阻抗、变压器套管末屏接地线、外壳接地线、铁心接地线及绕组中由于局放引起的脉冲电流, 获得视在放电量。 关键：如何有效地识别和抑制干扰, 将真正的局放信号提取。 近年来, 人们引入信号分析方法, 包括小波理论

24、、神经网络、指纹分析、模糊诊断等方法, 使得基于电脉冲法的局放在线监测装置的性能有了长足的进步。如德国AVO、LEMEC 及澳大利亚虹项等局放在线装置, 检测最小局放量达100 pC ,国内装置由于数字滤波技术不是很完善, 检测最小局放量为3 000 pC。,2020/7/5,河海大学,52,3.3 局部放电的监测与诊断,3光测法 光测法是利用局放产生的光辐射进行检测。 在变压器油中, 各种放电发出的光波长不同, 光电转换后, 通过检测光电流的特征可以实现局放的识别。 设备复杂、昂贵、灵敏度低, 在实际性有待提高。 光纤技术应用，带来新希望，并可实现放电定位。,2020/7/5,河海大学,53

25、,3.3 局部放电的监测与诊断,4 射频检测法 利用罗氏线圈（Rogowski 线圈 ）从电气设备的中性点处测取信号 测量的信号频率可达30 MHz , 提高了局放的测量频率。 该测试系统安装方便, 不改变电力系统运行方式。 但对于三相变压器, 信号是三相局放总和, 无法进行分辨 信号容易受外界干扰。 随着数字滤波技术的发展, 该方法在局放在线监测中已有较广泛的应用（尤其是在发电机在线监测领域）。,2020/7/5,河海大学,54,3.3 局部放电的监测与诊断,5 超高频检测法 针对传统检测方法的不足, 近几年出现了一种新的检测方法超高频检测方法（ UHF法）。 通过检测超高频(3003 00

26、0 MHz) 电信号, 实现局部放电的检测和定位； UHF法和脉冲电流法不同, 脉冲电流法的频率测量范围一般不超过1 MHz ,UHF法的频率范围为3003 000 MHz。 超高频局放检测技术近年来在一些电力设备(如GIS、电机、电缆) 的检测中已得到应用。 但对电力变压器而言, 局放一般发生在变压器内油隔板绝缘部位中, 传播时会发生多次折射、反射及衰减, 检测仍有难度。,3.4 绕组变形在线监测与故障诊断,2020/7/5,河海大学,56,3.4 绕组变形在线监测与故障诊断,变压器绕组变形：指在机械力或电动力的作用下，绕组的尺寸或形状发生了不可逆转的变化。 原因： 短路故障的冲击 运输和安

27、装过程中，意外碰撞。 突然短路故障时，产生很大的电动力，发生变形。 绕组发生变形后，有的会立即发生损坏事故，但更多的是仍能继续运行。 绕组变形存在累积效应，埋藏事故隐患，遇到过电压等情况，就可能引发较大的事故。,2020/7/5,河海大学,57,3.4 绕组变形在线监测与故障诊断,目前的常规试验方法： 离线检测 频响分析法 短路阻抗法等 低压脉冲法 短路电抗法 在线监测。 基于变压器短路阻抗及阻抗中的电感分量与绕组几何尺寸及相对位置有关，通过在线检测变压器短路电抗变化来分析绕组状况。 通过在线测量变压器三相电压和电流量，采用递推最小二乘法辨识变压器的短路电抗和电阻的方法：变压器绕组在线监测。,

28、4. 其他电力主设备的状态监测 (Condition monitoring of other main electrical equipments),2020/7/5,河海大学,59,4.1 发电机的状态监测(Condition monitoring of the generator ),4.1.1发电机故障和监测方法 1) 定子绕组故障: 包括绝缘故障、绕组导体故障和绕组端部故障。 电气绝缘逐渐劣化的结果,绝缘故障便成了主要关注对象。 主要早期特征便是机器内局部放电增加,因此,对局部放电的监测成为实施定子绕组状态监测的主要工具。,2020/7/5,河海大学,60,4.1 发电机的状态监测(C

29、ondition monitoring of the generator ),4.1.1发电机故障和监测方法 2) 转子体故障: 对转子体故障的早期检测可通过振动监测和气隙磁密监测来实现。,2020/7/5,河海大学,61,4.1 发电机的状态监测(Condition monitoring of the generator ),4.1.1 发电机故障和监测方法 3) 转子绕组故障: 主要是匝间短路故障。 匝间短路故障可引起局部过热甚至导致转子接地。 监测方法是采用气隙磁密监测:通过探测气隙磁密,可以确定匝间短路的数量和位置。,2020/7/5,河海大学,62,4.1 发电机的状态监测Condi

30、tion monitoring of the generator,4.1.1 发电机故障和监测方法 4) 定子铁心故障: 主要是铁心深处的过热问题。 热监测技术(包括热成像技术)已被用于变压器和电动机定子绕组的监测中,但很少有用于定子铁心监测的报道。,2020/7/5,河海大学,63,4.1发电机的状态监测Condition monitoring of the generator,4.1.1 发电机定子绕组的局部放电在线状态监测 定子绕组绝缘劣化:是大型发电机故障的主要原因。 定子绕组PD监测: 不可缺少的 其研究已有40余年的历史 PD监测仍是一项发展中的技术。,2020/7/5,河海大学,

31、64,4.1 发电机的状态监测Condition monitoring of the generator,4.1.2发电机定子绕组的局部放电在线状态监测 1) 抑制噪声: 在对定子绕组PD进行在线测量时,通常会受到来自电机内、外的电气干扰。解决方法两种: 一是改进测量方式和测量仪器; 二是利用信号处理技术和神经网络在数据后处理阶段消除PD信号中的噪声。 信号处理技术是抑制噪声的常用工具。 例如自适应滤波器和程控带通滤波器,神经网络算法也被用于滤除PD信号中的噪声信号。,2020/7/5,河海大学,65,4.1 发电机的状态监测Condition monitoring of the genera

32、tor,4.1.2 发电机定子绕组的局部放电在线状态监测 2) PD行为解释: 在线PD监测期望达到两个目的: 一是判定哪一台机器需要进行定子绕组维护; 二是找出故障位置及成因。 经验表明,PD幅值不能作为故障的绝对指标,因此难以设定一个PD门槛值用于报警。 定子绕组的绝缘状态最好由一段时间的趋势来判定。,4.2 电动机故障分析与监测,2020/7/5,河海大学,67,4.2 感应电动机状态监测(Condition monitoring of induction motor),4.2.1 感应电动机故障和监测方法 1) 定子故障: 主要原因:绝缘破坏引起绕组匝间短路造成的。感应电动机的定子绕组

33、匝间故障将在定子电流中产生谐波,因此定子电流可用于故障的检测。 当前,定子电流信号分析是常用方法。 由于电动机和发电机在定子绕组上的相似性用于发电机的PD在线监测也可用于电动机中,它比电流监测能更早地检测到绕组故障。,2020/7/5,河海大学,68,4.2 感应电动机状态监测(Condition monitoring of induction motor),2) 转子故障: 感应电动机转子故障主要有转子导条断裂, 将引起转矩跳动,转速波动,转子振动以及过热等。 检测方法: 定子电流监测。 振动和气隙监测。,2020/7/5,河海大学,69,4.2 感应电动机状态监测(Condition mo

34、nitoring of induction motor),3) 轴承故障: 轴承故障占所有机器故障的40%以上。 潜在的轴承故障通常采用振动和定子电流监测的办法来检测。,2020/7/5,河海大学,70,4.2 感应电动机状态监测(Condition monitoring of induction motor),4) 气隙不均匀: 有两种类型的气隙不均：动态和静态。 静态气隙不均: 最小的气隙位置在空间上是固定的; 动态气隙不均: 转子的中心和旋转中心不一致,因此最小气隙位置是旋转的。 监测方法: 定子铁心振动监测和定子电流监测来检测。,2020/7/5,河海大学,71,4.2 感应电动机状态

35、监测(Condition monitoring of induction motor),4.2.2 感应电动机状态监测常用监测技术和最新研究 1) 振动监测和电流监测: 振动和电流监测是感应电动机实际应用中最流行的两种的状态监测方法 。 在电流监测还处于研究中时,振动监测就已投入实际应用。 振动监测可以发现机械故障、气隙不均匀、定子绕组或转子故障,三相电源不对称等问题。 振动监测的改进依赖于先进的信号处理技术,例如高阶统计分析、非静态的递归滤波器和小波等。 电流变化相对较小,电流监测一直被认为难以用来检测故障。目前的研究主要集中于电流监测的实施上。,2020/7/5,河海大学,72,4.2 感

36、应电动机状态监测(Condition monitoring of induction motor),4.2.2感应电动机状态监测常用监测技术和最新研究 2) 基于模型的方法和人工智能: 基于模型的故障检测: 对于较小的电动机和调速电动机,采用这种方式更为适合一些。 首先建立电动机的数学参考模型, 通过比较参考模型和测量模型的输出偏差检测和定位转子故障。,2020/7/5,河海大学,73,4.2 感应电动机状态监测(Condition monitoring of induction motor),人工智能: 神经网络: 建立模型的另一方法。 对非线性关系很难甚至根本不可能获得精确的数学表达式。

37、而利用经过大量数据训练的神经网络能很好地反映这种关系。,5. 状态监测的关键技术(Key Technology of Condition monitoring ),2020/7/5,河海大学,75,5. 状态监测的关键技术(Key Technology of Condition monitoring ),5.1传感器技术 状态监测系统输入信号： 电、热、声、振动等物理量， 油、气体经化学分析得到的分解物含量, 各种来源的信号通过传感器转换为电信号。 传感器是监测系统的输入端, 测量技术的难点和瓶颈。 智能传感器：具有CPU和符合一定协议的通信接口。,2020/7/5,河海大学,76,5. 状态

38、监测的关键技术(Key Technology of Condition monitoring ),5.2数据分析技术 在状态监测系统中,数据分析的任务： 从采集到的数据中得到设备运行的有关信息。 数据分析过程：分为数据预处理、特征提取、状态分类和处理决策等4个部分。 数据预处理包括数据选取、消除噪声等前期处理过程。 特征提取是指采用数理统计、信号处理 (FFT、小波分析、分形和混沌)等方法提取信号的特征。,2020/7/5,河海大学,77,5. 状态监测的关键技术(Key Technology of Condition monitoring ),5.2数据分析技术 状态分类和处理决策是数据分析

39、的核心部分,也是难度较大的部分。 状态分类是一个模式识别问题。 例如,一个一维的状态分类问题,设x为特征指数,x0为特征指数的阈值,则:xx0为故障状态。对于多维问题,特征指数不止1个,状态分类在多维空间中不是一个简单的区域划分问题。这个过程一般都采用了人工智能技术,如模式识别、人工神经网络、模糊数学、专家系统等。,6.电力设备的现代故障诊断健康预警技术,2020/7/5,河海大学,79,6.1 基于信号变换的诊断方法 Signal transformation-based diagnosing methods,6.1基于信号变换的诊断方法 许多故障信息是以调制的形式存在于所监测的电气信号及振

40、动信号之中,借助于某种变换对这些信号进行解调,获得故障特征信息 常用的信号变换方法有希尔伯特变换和小波变换。 小波变换时率函数, 具有多分辨率特点 利用小波变换的奇异点在多尺度下的综合表现来检测信号的局部突变点,从而进行故障诊断。,2020/7/5,河海大学,80,6.1 基于信号变换的诊断方法 Signal transformation-based diagnosing methods,如，在电机故障诊断中，通过对定子电流预处理,并进行小波变换,有效的提取电机定子绕组故障特征,并明显区分由于外部负载突变和外部电流不对称而引起的定子电流变化。诊断结果几乎不受负载影响,实现有效可靠地进行电机故障

41、在线诊断。 特点： 小波变换,很适合于探测正常信号分析中夹带的瞬态反常现象并展示其成分, 但基于信号变换的诊断方法缺乏学习功能。,2020/7/5,河海大学,81,6.2 基于专家系统的诊断方法Expert system based diagnosing methods,6.2基于专家系统的诊断方法 基于专家系统的诊断方法: 是根据被诊断系统的专家以往经验,将其归纳成规则,并运用经验规则通过规则推理来进行故障诊断。 特点： 优点：过程简单、快速等, 局限性：基于专家系统的方法属于反演推理,因而不是一种确保唯一性的推理方法,该方法存在着获取知识的瓶颈。 对于复杂系统所观测到的症状与所对应故障之间

42、联系是相当复杂的,专家经验归纳成规则往往不是唯一的并且有相当难度。 该方法不适合于复杂电机设备或新的及未有经验的电机设备的故障诊断。 对于诊断结论除了重复被采用的规则外，无法做出进一步解释,通常只能诊断单个故障,难以诊断多重故障。,2020/7/5,河海大学,82,6.3基于模糊理论的诊断方法Fuzzy theory based diagnosing methods,6.3基于模糊理论的诊断方法 在电气设备故障诊断中,模糊属性常常出现，模糊理论是处理这类问题的最好的工具。 模糊故障诊断有两种方法： 一种是基于模糊关系及合成算法的诊断方法。 先建立征兆与故障类型之间的因果关系矩阵R,再建立故障与

43、征兆的模糊关系方程,即F=S.R。这时F为模糊故障矢量;S为模糊征兆矢量;“.”为模糊合成算子。 另一种是基于知识处理的诊断方法方法。 先建立故障与征兆的模糊规则库,再进行模糊逻辑推理的诊断过程。该方法已实现了对鼠笼式感应电机轴承的故障诊断。,2020/7/5,河海大学,83,6.3基于模糊理论的诊断方法Fuzzy theory based diagnosing methods,6.3基于模糊理论的诊断方法 优缺点： 优点： 模糊语言变量接近自然语言,知识的表示可读性强,模糊推理逻辑严密,类似人类思维过程,易于解释。 不足或难点： 模糊诊断知识获取困难,尤其是故障与征兆的模糊关系较难确定,且系

44、统的诊断能力依赖模糊知识库,学习能力差,容易发生漏诊和误诊。 另外,由于模糊语言变量是用模糊数(即隶属度)表示的,如何实现语言变量与模糊数之间的转化,是实现上的一个难点。,2020/7/5,河海大学,84,6.4基于人工神经网络的诊断方法ANN based diagnosing method,6.4基于人工神经网络的诊断方法 用ANN技术处理故障诊断问题,不仅能进行复杂故障诊断模式的识别,还能进行故障严重性评估和故障预测,由于ANN能自动获取诊断知识,使诊断系统具有自适应能力。 将ANN应用于电气设备故障诊断是当前电气设备故障诊断的热点之一。 如采用BP网络对电机进行故障诊断。 基本思想： 采用传感器获取表征电机设备故障的特征信号（如电流、噪声等）, 对获取的特征信号做FFT变换, 利用特征信号频谱中的若干个谱峰（值）的能量值做为神经网络的输入样本, 以故障类型做为神经网络的输出样本, 对网络采用BP算法进行学习,获取输入样本(特征信号)与输出样本(故障类型)间的映射关系。 利用神经网络的联想