时间：2023-06-05 10:15:18
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇故障诊断方法，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
接地网是变电中非常重要的设备，对保障电网的正常运行，保证人员和变电站设备的安全有十分重要的意义。然而，接地网深埋地下，有可能发生腐蚀或断裂故障，从而引发电力系统故障并造成巨大的经济损失。国内外学者对接地网故障诊断的研究已经取得了很多成果，诊断方法也很多，主要分为以下三类：一类是基于电磁场理论的方法进行诊断，一类是基于超声波方法进行诊断，还有一类是采用电网络的方法进行诊断测量。本文基于电网络理论，将接地网抽象为一个纯电阻网络。同时，为了减少接地网电感及电容耦合的影响，选择直流电流源作为输入电源。利用能量最低原理，建立故障诊断方程，构建接地网诊断程序，最后用MATLAB求解，最终得到接地网每条支路电阻值变化量。为验证本文方法，用康铜丝搭建模拟了接地网，设置了单支路和多支路腐蚀与断裂故障，通过对比仿真与模拟结果，验证了本文接地网故障诊断方法的有效性和实用性。
1基本原理
1.1接地网模型由于土壤电阻率远远大于接地网电阻率，忽略土壤对接地网的影响，接地网可视为纯电阻网络，接地引线就是该网络的可及节点，可以看成一个多端口网络，如图1所示。假设接地网有n+1个节点，b条支路，m+1个可及节点，为消除电容耦合及电感耦合的干扰，测量中针对图1地网中两节点施加直流电流激励。规定地网各段电流方向后得到其有向图，进而可以得到网络节点关联矩阵A，根据电网络理论可得。其中I为节点的电流源列向量；Y为支路导纳矩阵；U为节点的电压列向量；Y为节点导纳矩阵。由式(1)可推导出单个支路电阻R的变化对节点电压值U的影响。依次计算出R(j=1,2,…,b)变化对n个节点电压的影响值，得到全灵敏度矩阵U。上述方法求得网络的全灵敏度矩阵为U，U是从U中取出的与m根可测量引线有关行向量组成的新灵敏度矩阵。
1.2建立故障诊断方程设m个可及节点电压在地网支路电阻为标称值时的理论计算值为U，地网腐蚀后从m根引线上所测值为U，节点电压增量为ΔU。式（3）即为故障诊断方程，X是b维列向量，x（j=1,2,…,b）代表第j段导体电阻增加的倍数。因实际地网可测引线数m总是小于接地网支路数b，故障诊断方程是欠定方程，无唯一解，要得到实际地网的准确诊断结果就必须求出唯一解，所以必须引入目标函数和约束条件来求解。这是一非线性函数，所需约束条件是前面的故障诊断方程和接地网各段导体在发生不同程度腐蚀后，电阻值只会增大，即电阻增量的非负性。得到约束条件为：至此便构建出了良好的数学模型。利用合适的优化算法解数学模型就能得到各段导体电阻值的增大倍数x，从而判断其是否发生腐蚀或断裂。
2接地网仿真故障诊断
根据上一章介绍诊断方法，先求得ΔU，然后按如下步骤进行求解：①选择接地网一个节点为公共点，生成接地网的关联矩阵A和支路导纳矩阵Y；②选择接地网的另两个节点，在这两个节点中施加恒定电流源，由电网络理论计算出节点电压值U；③生成R与节点电压的全灵敏度矩阵U；④假设某一支路或几条支路发生腐蚀或断裂，其支路电阻变大。选择测量节点，计算出其相对于公共点的电压值U；⑤由ΔU=U-U，建立故障诊断方程；⑥对目标函数进行优化计算，得到各个支路电阻的变化值，分析结果。现对一3×3小型接地网进行仿真。电路拓扑图如图2所示，正常支路电阻为0.05Ω，假设5号支路发生故障，电阻变为5Ω，图中“”为可及节点，仿真结果如图3所示。由图3可以看出，最终准确诊断出5号支路发生故障。
3结论
本文基于电网络理论和故障诊断理论，建立了接地网故障诊断方程，并通过MATLAB优化算法解诊断方程。通过仿真计算和接地网模拟试验验证了本文方法的有效性和实用性。
作者：傅晨钊 司文荣 苏磊 单位：国网上海市电力公司电力科学研究院
关键词 电站；故障诊断；方法
中图分类号TM6 文献标识码A 文章编号1674-67 08（2015） 153-0023-01
由于电站控制系统较为复杂、自动化程度和集成度高，造成电站故障时现场维护人员不能及时修复，需要依赖公司技术人员前往解决，导致故障修复时间长，严重影响用电设备正常工作。根据以往的电站维护时间记录，电站故障修复时间平均达到1. 14天，严重影响用电设备的正常工作，导致公司售后维护费用及用户使用费用增加。当电站故障时，现场维修人员进行故障修复时间长达6天，平均故障修复时间为20. 5h，现场维修人员维修能力弱是导致故障维修时间长的主要原因，占整个故障修复时间的75%。
需要设计一种最优化的电站故障诊断方法，将现场维修人员的故障平均修复时间从20. 5h降低到5h。
方法有以下三种。
1）研制电站故障自动启动应急系统的方法。
电站控制系统的冗余设计，在当电站控制系统故障时，启动应急控制系统，并将控制系统中的故障器件切除，保证电站连续正常运行，同时，能对控制系统中故障器件进行故障排除。
2）研制辅助电站故障诊断多媒体教学的方法。
利用多媒体动画，实现多媒体教学辅助现场维修人员进行电站故障诊断。多媒体教学平台可采用多媒体知识编入电站的工作原理、各种故障分析及诊断、部件更换等信息功能，以辅助现场维修人员进行电站的故障修复。
3）研制一种电站在线检测及故障诊断的方法。
电站在线检测及故障诊断方法：即在上位机上采用完善的数据库和图像库，通过友好的人机导航界面创建一个实用的自动化电站在线检测与故障诊断系统，辅以强大的帮助系统，应用高效的推理策略，方便电站维修人员获取电站知识，以协助电站维修人员迅速进行电站故障定位并实施故障修复。
以上三种方案的分析对比表见表1。
通过比较，采用第三种方法。
电站在线检测及故障诊断方法：即在上位机上采用完善的数据库和图像库，通过友好的人机导航界面创建一个实用的自动化电站在线检测与故障诊断系统，辅以强大的帮助系统，应用高效的推理策略，方便电站维修人员获取电站知识，以协助电站维修人员迅速进行电站故障定位并实施故障修复，如图1所示。
关键词：现代模拟电路；故障诊断；方法探讨
模拟电路故障，就是在模拟电路运行过程中，因为电路中器件某个参数发生变化致使电路无法正常运行。模拟故障主要分为两类：硬故障和软故障。硬故障是在电路运行中出现的开路或短路等状态。软故障就是指电路的某个器件的参数发生变化致使电路运行不正常的故障。
1 模拟电路故障诊断中遇到的困难有哪些
⑴模拟电路出现的故障情况不尽相同，而且其本身参数（输入激励与输出响应及网络中各元件的参数等）是连续量，造成故障模型比较繁琐，难以量化。⑵因为参数误差、非线性、或环境造成的干扰等多项因素，使得电路工作特性发生偏移，导致输入与输出关系复杂，从而使得一些故障诊断方法失去了其准确性。⑶非线性问题在模拟电路中广泛的存在，伴随着电路规模的线性增大，使得计算量大大增加；现在在电路中存在着大量的反馈回路，而这也同样增加了计算量，也是测试变得复杂了许多。⑷现在的电路元器件多是被封装的，这样就造成可测电压的可及节点数会很少，从而使可用作故障诊断的信息量减少，致使故障定位中的不准确程度提高，使得判断错误，造成严重后果。上述这些困难如果只用传统的数学方法描述将会很难达到诊断效果。因为人工智能技术可以很好地模拟人类处理问题的过程，并且具有学习能力，还可以积累经验，所以这门技术在现代模拟电路诊断中得到了广泛的应用。下面将介绍以人工智能技术为基础的一些诊断方法。
2 现代模拟电路故障诊断的方法
2.1 专家系统故障诊断方法
专家系统，就是指一个内部具有很多专家水平的某个领域的知识和经验的智能计算机程序系统。专家系统可以依据某个领域中人类专家提供的知识和经验进行推理、演算、判断来模拟人类专家处理问题的过程，从而解决某些需要专家决定的复杂问题。通过观察到的数据来判断出现故障的原因就是诊断专家系统的任务。其基本的工作原理是：先把专家知识机器诊断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统的知识库，再根据报警信息对知识库进行推理，诊断出故障元件。
在模拟电路故障诊断中主要是应用基于产生式规则的专家系统，其得到广泛应用的原因主要是由故障诊断和基于产生式规则的专家系统的特点所决定的。使用这种诊断方法的特点是：可以将故障与征兆之间的关系易于用直观的，模块化的规则表示出来，并且这种专家系统允许增加、删除或修改一些规则，来确保诊断系统的实时性和有效性，还可以在一定程度上解决不确定性的问题和给出符合人类语言习惯的结论并具有相应的解释能力等。
尽管专家系统能有效的模拟故障诊断专家并完成故障诊断的过程，不过在实际应用过程中仍存在一些缺陷，主要是知识获取的瓶颈问题以及你能有效解决故障诊断中许多不确定因素，这些问题就影响了故障诊断的准确性。除此之外，专家系统在自适应能力、学习能力和实时性方面也存在着不同程度的局限。其解决方案是将其与具有信息处理特点的神经网络和适合人类认识特征模糊理论相结合。
2.2 神经网络故障诊断方法
人工神经网络（ANN）是模拟人脑组织结构和人类认知过程的信息处理系统，具有并行分布处理、自适应、联想记忆等优点。ANN技术解决故障诊断问题的主要步骤为：根据诊断问题组织学习样本，根据问题和样本构造神经网络，选择合适的学习算法和参数。利用ANN的学习、联想记忆、分布式并行信息处理功能，可以解决诊断系统中不确定知识表示、获取、和并行推理等问题。在上一方法中提到神经网络可以弥补专家系统的一部分缺陷，但是ANN技术仍有不足之处。由于其自身不够完备，学习速度慢、训练时间长等原因，影响了它的实用化。为了可以将其更好的应用在模拟电路故障诊断中，许多学者把ANN与遗传算法、专家系统及故障字典法等相结合，较好地解决了智能中小规模模拟电路故障诊断难题。若是想解决大规模的模拟电路故障诊断问题，还需学者们进行深一步的研究。
2.3 模糊故障诊断方法
模糊故障诊断方法是依据专家经验在故障征兆空间与故障原因空间建立模糊关系矩阵，再讲个条模糊推理规则产生的模糊关系矩阵进行组合，根据一定的判断阈值来识别故障元件。其优点是：模糊理论可适应不确定性的问题；模糊知识库使用语言变量来表述专家的经验，更接近人的表达习惯；模糊理论能够得到问题的多个可能的解决方案，并根据这些方案模糊度的高低进行优先程度排序等。由于隶属度的获取，复杂系统模糊模型的建立、辨识，语言规则的获取、遗忘、修改等理论和方法还不够完善，所以这种方法的应用就受到了很大的限制。若是将其与专家系统、ANN等相结合，则可有效地解决这些困难。除了上述这些诊断方法外，还有小波变换故障诊断方法、多传感器信息融合故障诊断方法、基于Agent技术的故障诊断方法等。
人工智能技术在今后的工程中具有广泛的应用前景，这种技术的应用将会使得模拟电路故障诊断的方法得到进一步发展，是诊断方法更加趋于完善，使其适用性更加广泛，为实现复杂大规模模拟电路的故障诊断提供更有效且更实用的方法，其将会成为今后模拟电路故障诊断的主发展方向。
[参考文献]
[1]张少刚，齐世平，等.现代模拟电路故障诊断新方法[J].信息与电子工程.2006，4（6）：476-480.
关键词：铝电解；故障诊断；方法研究
前言
随着时代的发展，在铝制品生产工作的过程当中，工艺也在发生翻天覆地的变化，最直观的表现为铝电解设备更加机械化与复杂化、电解是保障铝制品生产水平的重要手段，但是目前由于我国在铝电解过程中处于初级研究阶段，对于很多设备的使用以及维护还没有真正形成完善的制度与手段，导致很多铝电解工业设备在工作的过程当中极易发生故障，对于大型工业设备而言，一旦出现故障，不仅对于企业自身的经济会造成严重的损失，更为严重的是可以会对于一线操作人员的人身安全产生严重的危害。文章将以铝电解过程当中出现的主要故障、在铝电解过程当中三种主要诊断方式、故障诊断系统实现三方面进行综合论述。
1铝电解过程当中出现的主要故障
在铝电解过程当中出现的最为主要的故障形式之一既是阳极效应，所谓阳极效应通俗而言是在铝电解过程当中在阳极部分由于自身氧化铝浓度降低，碳离子对于阳极表面的湿润程度会造成一定程度上的损坏，使一部分阳极底部被电解铝液分解过程当中产生的气泡所覆盖，导致阳极出现不导电的现象[1]。一旦阳极不导电，电解铝槽自身的电阻会出现迅速增大的趋势，从而导致整个设备电压急速升高，很多时候，设备的电压甚至会由4.1v直接升至43v，这时不仅电解铝槽的温度会急速升高，同时，电解质也会停止沸腾。该故障对于电解铝槽而言具有十分严重危害，一方面表现为随着电压的增大，在设备内流通的电流会迅速减少，因此，想要维持设备的正常运转，需要加大电流输出力度，造成电流能源的浪费。另一方面设备在这种高负荷运转的状态之下，对于自身机械的使用寿命会造成极为严重的影响，使设备使用年限大幅度剪短，因此阳极效应是目前在大型铝制品电解的过程当中存在的主要问题之一。
2在铝电解过程当中三种主要诊断方式
（1）解析模型诊断法。所谓模型解析法既是通过对于模型的分析，找到设备中出现的问题。其运行原理既是利用自身系统且精确模型与可观测到输入、输出量构造残差信号,通过对于系统自身期望值与实际值之间的偏差,能够有效分析与诊断设备出现的故障。使用该方法诊断铝电解过程当中出现的故障需要注意的一点既是在建立诊断模型时，所解析的模型数据要足够精确,这样才能够较为全面的分析出铝电解过程当中出现的问题。模型解析故障诊断法主要主要包括参数估计方法、状态估计方法和等价空间方法三个部分[2]。（2）信号处理诊断法。所谓信号处理诊断法与解析模型诊断法之间有本质上的差别，信号处理诊断法在实际诊断铝电解设备是否出现问题时，不需要建立与之相关的数学模型，而是直接测量铝电解设备在工作的过程当中释放出的信号[3]。直接对于信号进行分析，提取其中的方差以及频率等特征，从而直接找出故障发生源头位置。目前信号处理诊断法当中，使用的较为频繁的方式既是直接测量法。因为铝电解设备在运行当中，都会产生直接输出量。同时直接测量方法也可以针对于信号输入的来源进行检查，检查原理与上述基本相同。这种检查方式的有点在于该检查方式检查效果较为只管，且该检查方式对于资源消耗较小，但是自身也具备一定程度上的局限性，对于仪表盘的准确性极为依赖，如果测量仪表自身存在一定的危险与瑕疵，就会直接导致测量工作不准确，故障检测人员出现错误的判断。（3）人工智能诊断法。人工智能诊断法是目前最为先进的诊断方法之一。该故障诊断方法的优势在于既不依赖于信号测量的准确度，也不需要复杂的数学模型,该诊断方式主要具有下列三个特点：1）因为很多设备出现的问题较为复杂难以通过简单的检测发现其中的问题，因此人工智能诊断法能够有效解决进行逻辑推理的复杂问题;2）人工智能诊断法诊断更为便捷有效,出现意外能够及时做出调整，避免问题扩大化;3）人工智能诊断法可以有效将诊断分为基于症状的方法和基于定性模型的方法。
3故障诊断系统实现
故障诊断主程序。故障诊断系统实现主要遵循一下步骤：1）在诊断的过程当中，定时在设备运行现场进行数据采集,然后再将采集到的数据上传到上位管理机当中,之后在将数据放入数据库之中,之后在有针对性的进行数据处理,采集数据的主要方向包括:数据的滤波以及对于数值的计算等方面。2）在采集数据之后，对于设备故障进行初步的诊断,在诊断过程当中主要通过模糊故障检测系统,对于故障发生原因以及位置进行粗略的判断,然后根据模糊检测方式得出的数据，运算数据发生的概率，一旦设备故障发生的数据概率大于50%时,即说明设备自身已经存在极为严重的问题，极有可能发生故障。3）故障的诊断以及预报可以采用智能诊断方式，先是在现场进行数据采集,对于采集到的经数据在经过专门的处理之后作为各故障诊断子网络的输入信号源,然后在子网络当中的输出值送入模糊神经网络，确定故障类型。4）在出现问题之后，及时启动报警程序,并提示系统故障信息。
4结论
综上所述，目前我国在铝制品的电解工业当中处于发展阶段，很多设备在实际运行的过程当中存在一定问题，导致铝制品质量严重降低,同时工作中浪费很多不必要的电能,对于工业生产而言，能源浪费会造成企业经济损失。为了使铝电解设备能够更好的运作，完善故障诊断方法极为重要。
参考文献：
[1]王福元,赵建社,唐霖.多系统集成电解加工控制策略与故障诊断方法研究[J].兵工学报,2015(06):1074-1081.
[2]赵仁涛,张雨,李华德,郭彩乔,铁军.基于铜电解槽电流分布估计的烧板故障诊断[J].化工学报,2015(05):1806-1814.
关键词：旋转机械；故障诊断；方法
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.10.026
随着诊断技术研究的深入，可以实现故障诊断的方法越来越多，既有对前人研究成果的完善，也有一些原创性的研究成果相继被提出，根据各类方法在实现方式上的不同，可以大致将其分为三类，第一种是通过建立合适的模型进行故障诊断，这种方法在实际的生产应用中，往往由于设备结构复杂，无法构建精准的模型，即便可以获得合适的参数模型，其耗资也会相当大，所以实际应用可行性不大。第二种方法是结合人工智能技术的专家系统，在实际应用中这种方法得到了一定的肯定，但仍然存在知识获取不全面、针对性太强、智能水平低等问题，使得故障诊断结果可靠性不强。而模式识别是故障诊断中应用最为广泛的方法，且目前很多学者都认为基于模式识别的故障诊断有很大的进步空间。
1 旋转机械故障特点
旋转机械故障的故障特点与其他类型的机械故障存在一定的区别，且是机械设备中最为常用的一类，所以有必要对其进行单独的深入研究。旋转机械故障是指有转子系统的机械设备在运行过程中出现异常的工作状态，比如不正常的噪声、异常大的振动、温度急剧升高，或者其他指标不正常。旋转机械的结构复杂，故障发生具有一定的阶段性，并且部分故障的发生有一个渐进的过程，在进行故障诊断时，必须综合考虑多项因素，使得进行准确故障诊断的难度较大。
2 旋转机械故障检测方法
2.1 模式识别
经过多年的发展，模式识别己是故障检测的重要理论基础之一。近十几年来，模式识别技术在机械设备故障诊断领域的应用己经非常普遍，每年都有相关的改进方法被。在机器人模仿人类思考能力的研究领域上，模式识别方法一直占据着十分重要地位，在机械故障诊断方法中模式识别也始终是一个先进且富有挑战的探索方向。
随着计算机技术的迅速发展，各国在旋转机械故障诊断方面都取得了很大的进步，摆脱了传统依靠技术工人经验判断的主观臆断和不准确性，特别是这几年，计算机技术的发展使得各种更加完善的算法运行更为迅速，进而推进了旋转机械故障诊断的发展。
美国是最先研究机械故障诊断技术的国家之一，其诊断技术在很多方面都属于世界先进水平，目前美国从事故障诊断研究的机构主要有电子能源研究机构、西屋电气、Bently和CSI等公司。其中西屋电气是最早应用计算机网络的，该公司自己开发的汽轮机故障诊断软件可以对远程对多台机组进行诊断。而Bently公司在转子的动力系统和故障的诊断机理方面比较领先。
我国在机械故障诊断方面的研究起步相对较晚，技术也较为落后。刚开始主要以学习研究国外相关理论为主。直到80年代初期才逐渐有了自己研发的技术，在这个阶段，大型设备的出现和各项相关技术的发展也刺激了国人对旋转机械故障诊断技术的重视，也推动了该技术的自主研发。随着国家和企业对这项技术领域的投入逐渐增大，许多学者开始涉足这个领域，并对其进行大量的探索和实验，加上与国际交流合作，我国也开发出了一些在线监测与故障诊断的软件，这也很大程度上减小了与国际上相关先进技术的差距，但事实上，我国研究水平总体还是比较落后，故障诊断技术的可靠性还需要不断提升。
2.2 人工神经网络理论
1940年左右，有关应用人工神经网络的理论开始出现，经过多年的发展，它己经被引入到许多领域，比如，智能机器的控制、神经网络计算机的研发、算法的优化、应用计算机进行图像处理、模式识别、连续续语音的识别、数据的压缩、信息处理等领域，在实践应用中取得了很好的效果，作为一项新的模式识别技术和信息处理办法，人工神经网络的应用前景十分可观。
目前，使用人工神经网络进行故障诊断的方法有很多，最常用方法是：多层感知器神经网络、BP神经网络、自组织Kohonen神经网络、和径向基函数RBF（Radial Bases Function）神经网络，也有学者将人工神经网络与各种其他方法相结合的实例。在使用人工神经网络进行故障处理时，首先检查采集到的故障信息数据，剔除多余或者不合理的异常数据，再对有效数据进行归一化处理，预处理工作完成后即可将数据输入到神经网络中进行训练学习和故障识别过程。
2002年，王守觉院士分析传统模式识别方法的缺点，认为传统的BP神经网络和RBF神经网络都是假设特征空间中包括了所有的模式类别，要实现模式识别只需要找到最佳的特征空间划分方法，但事实上，任何一个特征空间中不可能包含所有的模式类别，特征空间中必然存在模式空白区域，就像人类对某些事物表现为不认识一样。认识到这一点后，王守觉院士提出了“仿生模式识别”这一概念，与传统的基于特征空间最佳划分的方法相比，仿生模式识别最为突出的特点就是，能构造封闭的、复杂的几何形体对各类样本进行覆盖，从而达到模式识别的目的。
2.3 仿生模式识别
自从仿生模式识别这一概念被提出以来，许多学者对其进行了深入研究，并将其应用到了人脸识别、车牌识别、语音识别、字体识别等领域。并取得了良的识别效果，例如：陆飞在其硕士论文中重点对仿生模式识别中的几何模型进行了深入分析，并用超香肠神经网络作为仿生模式识别的实现方法应用到了人脸识别中，取得了良好的实验结果；刘焕云等人将仿生模式识别应用到目标识别和跟踪方面，编写了自适应目标算法，与传统方法相比，跟踪识别效果有显著的提升；王守觉院士自己也对仿生模式识别算法进行了一系列的优化，先后提出了超香肠神经网络和多权值神经网络识别实现方法，并在文献中将基于仿生模式识别的多权值神经网络应用到连续语音识别中，与目前认可度最高的基于隐马尔可夫模型（HMM）的识别方法进行比较，表现出了显著的优势。
目前有许多的编程软件都加入了神经网络的功能，其中MATLAB软件最为方便实用，并且易于操作。它除了拥有对各种图形和数据进行处理的强大功能，其开发公司一一美国的MathWorks公司一一还专门在软件中开发加入了神经网络工具箱，全面包含了人工神经网络中常用的激励函数，例如线性函数（purline函数），感知器函数（（sigmoid函数）以及径向基函数（radbas函数），除了这些常用传递函数，还可以自定义相关的函数。各层网络之间的映射也有严格的设定，映射函数可自行设定。鉴于以上优点，本文采用MATLAB软件编写仿生模式识别的实现程序，以及机械故障信号的特征提取和网络测试。
参考文献：
【关键词】高压断路器；在线监测；故障诊断
随着电力容量的不断增加，电力系统的安全保障要求也越来越高，为了提高电能输送的稳定性和安全性，需要将高压断路器应用到电气设备与电力之间的链路上。目前，由于高压断路器的技术还不够成熟，由于高压断路器故障带来的设备故障在电力系统安全故障中占大部分，因此需要对高压断路器进行在线监测，做好设备的预知性维修工作，减少设备故障所带来的大面积停电等事故。
1高压断路器概述
高压断路器指的是额定电压3kv以上的断路器，其具有良好的灭弧结构和断流能力，能够根据需要控制电路的通断以及根据电气设备的负载电流情况使电气设备投入或退出运行，此外，高压断路器还能够同继电保护装置一同工作，切断电网系统中的故障部分，防止电力事故进一步扩散。高压断路器可以根据灭弧介质和方法分为油断路器、sf6断路器、10kv真空断路器、压缩空气断路器、磁吹断路器。其中油断路器在我国电力系统中的应用最为广泛，sf6断路器主要应用在超高压电力系统中，10kv真空断路器的额定电压为12kv，具有重量轻、体积小、安全的优点，主要应用在操作频繁的场所，压缩空气断路器具有灭弧能力强、速度快的优点。目前，为了减少高压断路器的故障，灭弧的方式多为无油或少油，未来随着科技的发展，10kv真空断路器将得到进一步完善，在高电压电力系统运营中发挥更大的作用。
2高压断路器在线监测及故障诊断方法分析
2.1高压断路器故障诊断方法
高压断路器故障的诊断方法主要有三种：2.1.1基于解析模型的方法该方法实施的前提是要构建适合该系统的残差模型，借助模型获得残差，并根据准则对这些残差进行分析，从而对设备故障进行识别和确认。但是由于诊断对象多为大型的电力系统，而模型的建立往往存在一定的误差，因此该方法并不适用于非线性系统。2.1.2基于知识的方法该方法不需要精确的模型，是一种基于建模处理和信号处理的高级诊断形式，根据方法细节的区别，可以将该方法分为基于症状的诊断方法和基于定性模型的诊断方法，克服了传统方法在大型电力系统故障诊断中的弊端，但是依然存在部分缺陷。2.1.3基于信号处理的方法该方法利用数值计算，将传感器采集得到的数据进行处理，根据处理结果分析故障类型，是目前较为常用的故障诊断方法。
2.2在线监测与故障诊断的过程
在线监测与故障诊断系统分为信号变送、数据采集、处理和诊断三个子系统。首先，信号变送系统中包含电气设备和传感器，传感器的主要作用是采集物理信号并将其转化为后续系统可以识别的电信号；其次，数据采集与预处理系统包括信号预处理模块和数据采集模块，能够将传感器输送的电信号进行放大、滤波、隔离等处理，以利于信号采集模块对这些信号进行测量；最后，经过测量的数据信息通过数据传送模块传递到主控制室进行数据的进一步处理与判断，做平滑处理提高信噪比，并根据处理后的数据判断设备故障发生的位置。
2.3高压断路器在线监测的主要参数
2.3.1分合闸线圈电流通过对图1的分析，我们可以认识到，该结构的主要工作原理如下：当电路接通后，电磁铁内产生磁通，铁芯在磁力作用下发生位置变化，接通操作回路，进而实现对高压断路器的间接操作。分合闸线圈的特殊结构决定了电流波形隐藏着丰富的信息，通过对波形的监测和分析能够判断分合闸电路的状态，从而对整个高压断路器的性能进行预判。例如，根据铁芯的行程以及铁芯是否卡涩能够判断高压断路器的操作机构的运行状态，进而判断故障发生的原因。2.3.2储能电机电流信号高压断路器中弹簧操作机构最核心的部件是储能弹簧，对高压断路器故障的诊断需要获取储能弹簧内部的力学性质参数，但是很显然直接进行测量力的大小是不切实际的，因此需要通过分析储能电机的电流波形来检测推算储能弹簧的状态是否正常。2.3.3温度信号在电力系统中，温度信号对故障的判断和检测而言更具直观性。电流经过导体会产生热量导致局部温度升高，温度升高的后果是电路连接处氧化加剧，使得接触电阻进一步加大，温度持续升高，可能带来绝缘件损坏或击穿的事故，因此需要对高压断路器内部的温度进行监测，及时采取措施降低温度，保证断路器稳定工作。
2.4高压断路器在线监测及故障诊断系统的设计
一套完整的在线监测及故障诊断系统需要包含传感器、信号调理及采集、数据传输、数据处理四个单元，设计人员在设计的过程中，需要根据电力系统的特点，选择合适的组件。首先，传感器包括温度传感器和电流传感器，温度传感器主要选用铂电阻，能够在中低温区使用，在电流传感器的选择方面，需要测量开断电流时选择基于霍尔效应原理的开环测量模块，需要测量分合闸线圈电流时选择基于霍尔闭环原理的测量模块。数据传输单元采用GPRS无线传输模块向上机位传送数据，传输结构可以采用点对点的方式，当系统中包含多台高压断路器时，也可以采用星型网络结构。信号调理及采集单元中主要采用PLC远程采集方法，PLC具有较强的抗干扰能力和较高的精度，能够在高压断路器附近工作，此外，还可以采用NIM系列基于PCI总线的采集卡，相比于PLC采集，能够大大提高数据的采集、传输效率。数据处理单元主要完成对采集得到数据进行处理和分析，从中提取有用的信息作出高压断路器故障的诊断，同时，数据处理单元中往往还包含故障数据库，为今后数据的识别和专家系统的建立提供帮助。
3结束语
高压断路器故障往往会导致泄漏故障、部件损坏、大面积停电等事故，因此建立实时的在线监测及故障诊断系统对于提高供电的可靠性具有十分重要的意义。目前常用的系统主要通过对电气参数的采集和处理来判断高压断路器的工作状态，尽管已经能够投入到实际应用中，但是依然存在些许不足需要做进一步的完善。
参考文献
[1]卞皓玮.高压断路器在线监测与故障诊断系统研究[D].扬州:扬州大学,2012.
【关键词】 柱塞泵 故障诊断 局域波时频处理 液力端
常见的柱塞式往复泵为高压往复泵，主要用于石油化工、水压机、高压清水机、水力切割机、矿山机械、轻工食品、油田注水、输油等一切需要输送高压液体的工业部门。其工作状态的健康与否直接影响着个生产链的效率和寿命，因而针对性的故障诊断研究一直是热点和难点[1]。
从结构上柱塞泵主要由液力端和动力端两部分组成.动力端的曲柄连杆机构带动液力端的活塞运动，活塞的往复运动改变缸套中的压力，从而使吸入阀和排出阀产生开关动作，实现从吸入阀吸入介质，实现机械能转化为内能的基本功能。
本文利用局域波时频处理方法放大了故障时域信号，并进一步进行频域分析，确定3S系列液力端不同故障状态的时频分布特征，从而实现故障诊断的目的。
1 局域波法
局域波法是基于经验模式分解（EMD）发展而来的一种对非线性、非平稳信号进行分析的新方法。它源于瞬时频率的概念，能把动态信号的局部特征正确地在时频域内予以描述。瞬时频率在研究瞬态和非平稳现象时非常重要，能够反映非平稳信号的时变性，对非平稳信号的研究有着广泛的前景。局域波法把信号分解成满足条件的局域波分量，对这些分量进行Hilbert变换就可以得到信号的瞬时频率和时频特征，这也就是局域波时频分析方法[2]。
通过对信号进行EMD分解，把原始数据分解成n个局域波分量，及一个剩余分量nr，该剩余分量或者是一个平均趋势或者是一个常数。
式中ic表示第i个局域波分量；nr表示表示分解剩余分量。对每一个分量进行希尔伯特变换，可以把数据表示成下面的形式：
2 振动数据的采集与分析
3S150系列柱塞泵的测点布置和振动数据采集如图1所示。测点 1、2、3为曲轴轴承监测测点； 测点4、5、6为液力端振动监测测点。
分析图2振动时域信号和图3振动时频信号，可发现：振动信号幅值偏大（RMS值达到了3.75G），且冲击特性异常明显，且呈现极不稳定趋势，但工作状态具体受到了那类故障的影响尚不得而知，需要进行进一步的研究。
3 轴承振动信号时频分析与故障诊断
柱塞泵液力端故障主要发生在阀组组件上，由于其振动信号干扰众多，造成谱线混杂，具有强烈的非平稳和非线性特征，因此故障特征不易提取。为了解决这一问题，采用局域波时频处理方法进行深层次处理。
3.1 故障特征参考
对该类型泵进行多工况统计分析，获得其液力端故障特征如表1所示，并以此作为故障诊断的依据。
图4 轴承振动信号局域波时频分布图
从图4可以看出，曲轴监测振动信号能量明显集中于400-600Hz附近，局域波处理后的时频谱图也证实了这一特征，由此可推断故障原因为阀组出现了螺母松动或泄漏。
4 结论
（1）应用局域波时频方法处理往复柱塞泵振动信号，能有效地对往复柱塞泵液力端进行精密的故障诊断。
（2）在对往复泵进行故障诊断时，必须进行典型故障特征统计或机理分析，获取其振动特征，并将其作为一个诊断的参考面并寻求其共性，才能进行准确的判断。
5.参考文献
[1] 温传舟.工业常用设备故障判断与排除[M].北京：化学工业出版社，2008
[关键词]机械设备 故障诊断 诊断方法 处理方法
中图分类号：TM734 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）01-0019-02
引言
机械设备的生产与使用，是促进我国工业生产水平不断提升的基A，比如钢铁生产企业、工程建设企业，都需要使用大量的机械设备，这些机械设备的造价较高，使用过程中可以对各种问题进行及时处理，使得工业生产、工程建设效率得到提升，从而提高社会经济水平。以钢铁生产为例，在钢铁企业生产过程中，机械设备的使用率逐年上升，钢铁企业采购了很多大型机械生产设备，可以实现规模化、批量化生产，同时很多钢铁企业的生产设备也逐渐实现智能化，生产技术人员通过对设备进行设置，就可以完成自动控制与管理，减少技术人员的工作强度。机械设备是企业生产过程中的重要工具，加强对机械设备的管理，无疑是提高企业生产水平的重要途径，有利于企业实现现代化发展，为企业取得良好的经济效益。当前很多工业生产企业的作业过程是一个封闭式、系统化、模式化、流水化的作业过程，整个生产系统的运行包括很多道工序，各道工序之间应该要实现良好的衔接，如果其中的一道工序出现问题，某个设备出现故障，则会导致整个生产顺序被扰乱，生产效率受到影响，带来严重的经济损失。还是以钢铁生产企业为例，钢铁生产过程包括炼铁、炼钢、热轧、冷轧四个主要工序，每一道工序都需要不同的机械设备，生产过程中的设备种类繁多，因此必须要加强对各种设备的使用情况的检测，一旦发现故障问题，要及时进行处理，确保设备正常，提高设备的使用效率。
一、机械设备的诊断技术发展情况
机械设备是对各种工作进行完成的重要工具，机械设备的诊断技术是掌握设备运行过程中的异常状态与故障之间的关系，从而预测未来的技术，当前关于机械设备的诊断技术的研究越来越多，主要是对设备的运行状态进行监测，当机械在正常运行的时候具有一个状态，设备产生故障的时候再进行运行，又会产生另一种状态，针对这两种状态要进行分析和对比，从而找出机械设备的故障所在。机械设备故障诊断技术是利用对机械设备运行过程中的状态信号进行处理，结合诊断对象的历史状态，来识别机械设备及其零部件的实时技术状态的技术形式，根据所得到的结果，还能对未来机械设备的发展趋势进行预测。总体来讲，机械设备的诊断技术的发展经过了四个阶段的发展：
第一，在十九世纪，机械已经出现在工业生产中，发达国家的工业革命使得机械化生产开始普及，当时机械设备诊断技术不高，当机械设备出现问题的时候不能及时发现，等到故障十分明显的时候才能被察觉，一般是采取事后维修的方式对故障进行处理。
第二，从上世纪二十年大到五十年代，机械设备的复杂程度有了很大的提高，因此机械设备出现故障的可能性增大，对此，很多企业在机械设备使用过程中设置了定期维修的模式，在这个时期内，机械故障诊断技术已经开始萌芽。
第三，上世纪六十年代到七十年代时期，计算机技术、数据处理技术、通信技术等先进的技术得到快速发展，这些技术在机械领域的应用，使得机械设备的维修变得更加方便、及时，很多维修人员可以按照科学的方式对机械设备的状态进行掌握，并且及时对故障进行维修。
第四，上世纪八十年代开始，人工智能技术以及专家系统、神经网络技术的研究和应用，使得机械设备的维修又进入都一个全新的时代，在机械设备的使用过程中，诊断技术的智能化水平不断提高，使得机械设备的诊断变得更加智能化、自动化，而且提高了设备故障的诊断效率和维修效率。
二、机械设备的故障诊断方式和故障分类
（一）机械设备的故障诊断方式
机械设备故障诊断包括两种方式，第一，简易诊断技术，主要依靠技术人员的经验来判断，技术人员要对设备运行过程中的状态进行快速地概况和评价，同时，技术人员要对设备有详细的了解，对其历史维修情况等进行掌握，从而当机械设备出现异常情况的时候能够第一时间确定设备的基本故障类型。简易诊断技术主要是通过人的视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉，或者借助一些简单的工具和仪器，按照预先设计的方式对设备上的一些固定点位进行检测，使得设备上的一些缺陷或者安全隐患能够被及早发现，并且得到及时处理。第二，精密诊断技术。精密诊断技术指的是由专业技术人员借助专业精密的仪器对机械设备进行诊断的技术，这是在简易诊断基础上实施的更加细致的诊断和分析，从而能够对故障的类型进行明确，确定故障的位置、原因、程度以及发展趋势。采用精密仪器进行诊断，必须要使用相应的仪器设备，对故障检测准确率的提升有一定帮助，但同时也存在由于仪器设备误差问题带来的检测误差。（见图1）
（二）机械设备的故障分类
无论是哪一种机械，其故障的分类都可以归结为以下两类：
第一，劣化故障。当机械设备使用一段时间之后，设备中的很多元器件都可能会出现老化现象，一些零件会发生磨损、疲劳、腐蚀等现象，尤其是一些金属材料组织，其改变过程是不可逆的，当这些元器件出现问题的时候，就会使得机械设备的功能受到影响和阻碍，最终引起更加严重的故障。
第二，人为故障。机械设备的操作应该要配备专业的技术人员，在设备操作运行过程中，一方面由于技术人员的专业素养不高，加上责任心缺乏，工作态度不端正，因此导致机械设备管理工作不到位，出现的很多问题不能及时进行处理，导致问题不断扩大，最后产生大范围地故障。比如技术人员在使用机械的时候超载、超速以及违反其他的规定，造成严重的故障。
另外，按照不同的分类方式也可以将故障分成不同的种类，比如按照故障的持续时间，可以分为临时故障、持久性故障，临时故障为持续时间较短的故障，持久性故障为持续时间较长，直至机械设备不能工作为止。按照故障形成的速度，可以将其分为突发性故障、渐发性故障，突发性故障指的是突然发生的故障，而渐发性故障则指的是在机械设备工作过程中渐渐产生的故障。按照故障的性质分类，可以分为功能故障、参数故障等，前者指的是由于机械设备的功能受损的故障，而后者指的是机械设备的参数异常故障，参数异常也会造成机械设备的功能受到影响。无论是何种分类方式，都应该要以故障的处理为先导，及时对故障进行确定，并且采取相应的技术措施对故障进行解决，确保设备能够尽快恢复到正常工作的状态，提高设备的工作效率。
三、钢铁机械设备的诊断与处理方法
本文以钢铁生产机械设备为例，对机械设备的诊断和处理方法进行分析，旨在加深对机械设备的故障的及时处理。（见图2）
（一）钢铁冶炼机械设备故障诊断技术分析
在钢铁冶炼过程中，由于生产规模较大、生产强度高，因此一般都会采用机械设备进行生产，在钢铁冶炼过程中使用的设备种类很多，大多是传动设备、液压设备，比如各种原材料和钢铁成品的输送装置、钢铁检测装置、液压设备、传动设备等。在每一个环节，使用的设备类别不相同，设备性能的好坏也会直接影响钢铁冶炼过程的效率和质量。在钢铁冶炼过程中，应该要定期对这些设备进行检测，及时进行保养和维护，确保每个环节的设备都处于正常工作的状态。钢铁生产企业的环境比较恶劣，涉及的设备也比较多，在诊断过程中应该要建立其完善的设备诊断系统，该系统的工作原理是根据机械设备的振动特点对设备的工作状态进行了解，同时要收集机械设备工作过程中的温度、压力、转速等各种详细参数数据，通过对这些数据的准确分析，从而得到机械设备的工作运行情况以及可能发生的故障与损坏，并且及时作出反应和处理。具体来讲，钢铁生产机械设备的故障诊断系统的中心是算机系统，该系统中包括三个独立的模块，分别是信息采集模块、数据检测模块以及数据处理模块。主要过程有以下几个步骤：
第一，通过传感器将机械设备的工作情况信号反馈到计算机系统，其中包括设备的机械振动情况、工作温度情况、设备压力情况等。
第二，提取特征信号。不同的传感器采集到的信号数据不相同，传感器应该要讲信号信息传递到主机系统中，比如速度传感器主要采集的是机械工作的速度信号，温度传感器采集的主要是机械工作时的温度信号，对于不同的信号，要传到不同的系统分区中。
第三，对信号进行处理。对于传感器收集到的各种信号，应该要及时进行提取和处理，故障诊断系统要及时对信号进行对比，比如当诊断系统接收到温度信号的时候，发现温度过高，则说明机械设备出现过热现象。过热现象一般都发生在设备的发动机、变速器、制动器、轴承等部位。如果机械设备是正常的，则无论工作时间多长，这些部位的温度都应该是正常的，不会过高，当传感器传来的温度信号过高时则说明这些部位可能出现故障，当发现过热现象时要进一步对过热的位置进行确定，可以停止机械工作，对这些可能出现过热现象的部位进行逐一检查，当发现是变速器或轴承出现过热现象时，可以观察是否由于缺少油所致。对于传感器反馈回来的任何一个信号都不能忽视，要及时进行分析和处理。
第四，将提取到的信号进行故障处理。通过前面步骤的故障分析，可以对设备当前的工作情况、工作状态进行分析，并且及时做出相应的应对措施，对设备的故障进行及时处理。
（二）钢铁冶炼设备常见故障的处理措施
对于钢铁生产过程中的设备，其故障大多是通过设备的振动异常情况来判断的，当设备出现振动异常情况时，则说明是设备的机械部分出现故障，对于钢设备而言，常见的故障及其处理方式为以下几个方面：
第一，转子不平衡的故障处理分析。当机械设备的转子在转动过程中，转子上的每个质点都会产生离心力，如果转子的转动过程不平衡，则每个质点的离心力是不能相互抵消的，因此导致离心力不平衡。通常情况下转子的不平衡是通过频谱图来显示的，对于新设备而言，应该要综合考虑各种因素，比如出现异常振动的是刚性转子，则应该要对转子的最大转速进行确定，并且对转子的转速进行对比，得出具体的诊断结论。并且要区分出具体的相位，当转子的相位与频率保持一致，则可以判定是基础共振，如果机械设备上的各个质点的离心振幅有差速，则可能由于转子不平衡造成的，对此可以加强对转子的转速控制，使得转子保持相对平衡。
第二，齿轮的故障处理分析。对于齿轮的故障，一般都采用频域诊断或者时域诊断，这两种方式都可以对齿轮的工作状态进行诊断，齿轮的工作状态决定了齿轮面之间的转动力会随着齿轮的转动情况而不断发生变化，而且齿轮的刚度是不断发生变化的。不管设备上的齿轮是不是处于正常的工作状态，其振动都是不能避免的，在图谱上会出现边频带。频谱图
和波形图都能够反映出设备的振动情况，因此可以根据图谱的异常情况对齿轮的故障进行发现，如果图谱的波动情况过大，则说明齿轮可能出现缺齿现象，要及时对齿轮进行拆卸检查，如果确实是出现缺齿现象，要更换齿轮，防止出现其他故障和安全事故。
第三，滚动轴承的故障处理分析。在机械设备的正常工作过程中，轴承产生的振动对其本身并不会造成损害，在设备的不同部位发生的震动，其声音是不相同的，因此可以借助声音来判断损伤的部位。对轴承故障情况进行检测和处理，一般有两种方式，首先要对脉冲信号进行接收，根据轴承出现腐蚀或者损坏的情况，其产生的脉冲信号不同的原理，对具体的脉冲信号进行分析。在轴承表面上产生的损坏或者裂痕会使得脉冲信号产生不同的频率，一般通过听觉就可以进行初步判断。另一种是通过谐振信号来判断轴承的故障。这种方法一般是根据元器件本身固有的频率进行判断的，任何一种元件自身都会存在一个固定的振动频率，在运行过程中，轴承如果出现故障，则其振动频率会发生改变，导致其运行过程中出现振动冲击，并且引起其他零件的振动，在传感器上反映出来的就是信号的异常。针对异常的信号，可以确定轴承出现了故障，对此要积极加强对轴承的维修，如果维修之后还是有异常情况，则要考虑更换一个新的轴承。
第四，裂纹故障。裂纹故障属于物理故障，在机械设备的使用过程中常常会有零件损坏，出现裂纹，而且裂纹会不断扩大，在设备的老化过程中，各种元件的磨损、断裂、腐蚀等形态都会产生裂纹，对于这种故障的检验，一般是通过维修人员观察完成的，当裂纹不明显的时候一般不会对机械性能产生影响，但是如果不及时对裂纹问题进行控制，则裂纹会不断扩大，最终会导致机械设备的性能受到影响，对此，应该要积极加强对机械设备的观察，为了防止严重的裂纹产生较大的安全隐患，技术人员应该要定期对设备的元件进行观察，而且观察过程中要细致，如果发现设备元件中出现裂纹，则应该要及时对裂纹进行修复，如果不能修复，则要及时更换元件，防止出现更加严重的安全隐患。
结语
综上所述，在工业生产过程中，机械设备是必要的工具，机械设备使用过程中往往会出现设备老化、人为故障等多种问题，当出现故障问题的时候应该要及时对故障进行诊断，对故障的类型进行确定，并且找到故障的具置，对故障进行排除和解决，提高机械设备的工作性能。此外，在机械设备运行过程中，应该要定期对设备进行检查，要设定完善的检测机制，对机械设备的检查结果进行记录，形成档案，便于后续观察。定期检查可以确保设备能够处于正常的工作状态，减少设备使用过程中的安全隐患。
参考文献
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关键词：机械设备；维修；诊断
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.13.264
0 前言
凉山矿业公司是西南最大露天开采铜矿山，使用的内燃机械设备种类、型号繁多，有矿用汽车、推土机、装载机、液压挖掘机等，其露天作业现场凹陷严重、运距远、坡道长、气温高，作业环境十分恶劣。矿山内燃机械设备经过长期使用后，技术状况将逐渐变坏，出现动力性下降、可靠性降低和故障率增加等现象，各类设备故障的发生使设备操作人员、修理人员与设备技术管理人员应接不暇。
在生产工作中由于操作人员与维修人员文化素质不太高，许多人没有经过系统、专业的技术培训，使操作人员与维修人员只会正常操作设备以及被动的检修设备，对设备的构造、原理掌握不多，大多数维修人员都仅注重维修，对设备故障往往是依据操作人员的报修和自己的修理经验进行修理，对设备出现的复杂、疑难故障不能准确判断，造成人力、物力和时间的浪费。因此作为技术管理人员不仅要了解故障发生的真正原因，还要掌握科学的、系统的设备故障诊断方法，从而快速、准确的排除故障。
在生产工作中，对内燃设备出现的故障，特别是复杂、疑难故障，根据工作实践中的总结和归纳，我们可通过以下几种方法较为快速、正确的诊断出设备故障。
1 顺序检查排除法
以设备构造、原理为基础，结合故障现象，对设备故障进行分析，从而较为直接、快速的找出故障点。
液压传动在矿山内燃机械上使用广泛，当液压系统出现故障后，一般可根据内燃机―液压泵―控制阀―辅助元件―执行元件的顺序，来逐步判断故障。 同时采用看、听、摸、闻及压力测试。看，先将发动机熄火，对工作液压系统及其元件进行观察；检查液压油箱的油位是否正常；观察液压油是否有气泡，油液有无变色；拆下液压油过滤器查看有无异物；检查所有管路、接头是否有渗漏和损坏；观察液压运动部件是否有异常抖动。听，聆听液压油泵、油缸、各部液压阀体是否有异响。摸，用手触摸液压泵、阀、油缸等温度是否异常。闻，是辨别液压油是否变质、失效。有时采用总成互换也是一种行之有效的方法。压力测试是一种及其有效的做法，因为任何液压系统故障都会伴有压力异常。
在工作中一台装载机出现铲斗举升无力，动作缓慢的故障，修理人员根据平常的经验，判断工作油泵损坏，更换新油泵后，故障依然，于是又更换工作分配阀，故障仍未排除，我到现场后根据装载机液压系统工作原理的顺序从液压油箱开始检查，结果发现从液压油箱到工作油泵的软管严重老化变软，当驾驶员发现铲斗举升动作缓慢时，本能的加大油门，工作油泵转速也随之提高，该软管也随之变形，通过软管的油量变小，更换该软管后故障消除。修理人员在面对故障时未能按设备工作原理进行分析和逐步检查就根据个人经验贸然更换备件，造成了不必要的人力物力浪费。
2 检查排除法
在生产过程中，矿山内燃机械故障是多样性的，成因有其复杂性，对于内燃机械设备的一些关键部位出现的故障，不要轻易将故障判断得过于严重，应根据故障现象和操作人员的描述从设备开始排查逐步查出故障。对柴油发动机故障的诊断就可采用检查排除法。
对于作业现场严重凹陷的露天矿山，矿用汽车重载上坡，水温高，翻水等故障频发。出现这类故障后，有的修理人员未经向驾驶员详细了解故障现象就轻易判断为发动机故障，甚至要将发动机吊下大修。对于这些故障，作为技术管理人员，我通常是先向驾驶员详细了解故障发生时的现象，再对发动机的进行检查，从而准确的判断故障。 如在工作中一台矿车出现发动机翻水故障，经向驾驶员了解得知，故障出现时发动机水温正常，动力、烟色正常，有修理人员判断为汽缸盖出现裂缝，造成高压气体进入水道造成翻水，建议更换汽缸盖。我则建议先从发动机附件开始检查，在排除风扇皮带和水泵等附件正常后，发现从节温器到膨胀水箱的回水软管堵塞，在更换一根内径更大的软管后故障排除。
在面对发动机等关键部件出现的复杂故障时，不要贸然将故障想象的过于严重和复杂，细心分析，从附件查找入手，往往很多看似复杂的故障其实是由一些附件的异常造成的。
3 由易到难检查排除法
设备出现异常是机械设备在运行的过程中，由于设备的某个部分出现了问题，直接影响到设备的正常工作，使得设备的缺陷进一步被放大，性能不能发挥，但是机械设备仍然能够进行工作。
矿用汽车使用的机械液力变速箱在运行中会出现档位异常、或闭锁常开等故障。面对这类故障时，应根据变速箱的工作原理，从容易排除的部分开始检查，逐步排除后再进行较为复杂的解体修理。一台矿用汽车在工作中出现一踩刹车，车辆就熄火的故障，初步判断为变速箱闭锁常开，本着由易到难的检查方法，先调整变速箱操控阀上的闭锁开启压力，多次调整后故障依然，遂进一步判断为闭锁离合器片异常，该变速箱档位正常，如将变速箱吊下解体检修，显然费工费时，于是决定在车上将变速箱前端拆开，拆下液力变矩器后发现闭锁离合器摩擦片出现弯曲和断裂，更换后故障排除。
4 总结
随着生产力的提高，内燃设备也越来越大型化和自动化， 这对机械故障诊断技术的要求也越来越高，不仅要满足实现诊断性能的要求，还要满足有利于快速、高效、使用简单可靠的要求。这使得在工作实践中根据科学的方法结合实际经验来对内燃机械设备故障诊断，快速找到故障、排除故障尤为重要。
参考文献：
关键词：往复式压缩机；故障诊断方法；自动化机械；人工智能系统；小波分析法技术 文献标识码：A
中图分类号：TH457 文章编号：1009-2374（2015）09-0073-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.0792
在机械设备的实际操作运行过程中，如果可以及早预报和诊断其隐含的故障问题，在压缩机没有分解的情况下，就可以正确判断设备出现故障的具置，采用先进的动态测试技术和传感技术以及计算机信号对故障进行处理，分析机械异常状况的原因及解决措施，这对预防事故的发生、促进经济效益的提高都具有重大
意义。
1 往复式压缩机的常见故障分析
1.1 压缩机的常见故障和机理
往复式压缩机的常见故障主要有两大类：机械性质和流体性质。机械性质是指机械动力性能出现故障，故障的主要原因是运动零件的结构出现裂纹、间隙有变化等，故障的主要表现是机械运动时有异常的震动、发热和响声；流体性质是一种机械热力性能故障，该故障具有温差、压力异常、排气量不足的主要特征，出现故障的主要原因是吸气滤清器、活塞环、气阀、冷却水路等部位出现故障，对于这类现象可以用参数法进行诊断。
1.2 压缩机机械功能故障分析
在机械运动过程中，比较典型的机械故障包括连杆螺栓、活塞环、曲轴、阀片、十字头等断裂，汽缸和汽缸盖破裂，烧瓦、电机故障等。在往复式压缩机的实际操作中，气阀故障的诊断是十分重要的，因为连杆、活塞杆等断裂是较常见现象，且压缩机的运动部件很多，所以大部分故障问题还是机械性能故障。
1.3 压缩机热力性能的故障分析
根据多年的生产经验分析，往复式压缩机热力故障的原因通常是气阀和填料函等部件的损坏。填料函若出现故障会造成压比失调、降低排气量等。统计表明，往复式压缩机故障中有60%为气阀故障，气阀若出现故障会增加排气的温度，降低排气量，造成压比失调等，情况严重的会导致整个机组报废。在现场操作中，工作人员经常根据气阀来诊断压缩机的故障
问题。
2 往复式压缩机状态监测研究
往复式压缩机属于一种复杂的机械设备，其状态检测的方法有很多，一般使用在线间接诊断法，即根据二次诊断的数据信息判断关键组件的变化状态。常用的诊断方法包括振动噪音监测法、油液监测法、热力性能参数监测法、直观监测法、人工智能诊断法等。
2.1 振动噪音监测法
很多实验室已经通过振动噪音监测法诊断压缩机的故障并取得不少研究成果。根据机械表面的振动现状分析主轴承状态、气阀漏气、汽缸磨损等现象；例如在气缸头部装置振动传感器，根据分析振动信号判断汽缸内部故障；根据油管路内的压力波信号判断压缩机轴承故障；根据振动信号判断压缩机主轴承故障。但因为在机械操作过程中会产生很大的噪声，噪声会干扰信号的稳定性，影响传感器的可靠度，所以振动噪音监测法还未全面推广。
2.2 油液检测法
油油液分析法主要有两类：油液中磨损信息分析和油液物理化学性能分析。油液中磨损信息的分析主要有颗粒监测技术、铁谱分析以及光谱分析等；油液本身物理化学性能分析主要包括油的燃点、水分以及黏度等方面的分析。油液监测的实施步骤有提取样品、制备样品、获取监测数据、确定诊断结论等。
2.3 热力性能参数监测法
根据仪表监测往复式压缩机的冷却水量、排气量、水温、油温等数据信息，为诊断部件故障提供参考依据。热力性能参数监测法在诊断和预测故障时缺乏准确性，所以目前主要应用于压缩机的运行状态和监测工艺参数。
2.4 直观诊断法
相关操作人员通过用眼睛看、耳朵听以及根据自身的工作经验来诊断机械的故障。由于压缩机机械设备逐渐自动化的发展方向，直观监测法缺乏一定科学性，已经无法诊断往复式压缩机故障的要求。
2.5 人工智能诊断法
神经网络技术结合人工智能专家系统已广泛用于诊断往复式压缩机的故障问题。人工智能诊断法是在专业知识和大量实践经验的基础上开发的一种计算机智能程序系统，它可以用于解决难度较大、较复杂的故障问题。该诊断法具有易于建造、解释机制强、预测简单等优势，同时也具有推理机制过于简单、专家知识不够精确等不足。人工神经网络具有自学性和组织性的特点，它具有联想记忆功能，能从设备故障中学习，积累经验，将人工神经网络技术应用到故障诊断中，能弥补专家系统的不足，但人工神经网络技术自身也存在着缺陷，例如解释机制较弱、建立复杂系统的模型有难度、诊断不清楚等。
3 小波分析法的实际案例分析
3.1 小波分析法
采用小波分析法可以使提取的信息更具可靠性和稳定性，常使用时域平均分析法和滤波技术等。小波分析法可以局部优化非平稳信号，能分析时域内和指定频带宽的信号，相对其他分析法，具有更强的提取特征的功能，它可以通过小波伸缩形成一组基函数，并能将接收到的所有信号映射到这组函数上，从而得到各频带的分解序列，并根据这些频带序列诊断零部件的故障问题。
小波分析法只对低频部分的信号进行分解，对信号的高频部分有所保留。而小波包分解法和小波分解法相比更加精细，它对信号的高频部分和低频部分都可以进行分解，因此小波包分析法使用更广泛。
3.2 诊断实例
以某单位压缩机试验台作为研究对象，进行监测、分析机体表面的振动信号，通过改变阀板的厚度以达到提高制冷效率的目的的研究试验。下文根据减少阀板厚度后的机体表面振动情况，提取故障特征，通过实际研究案例分析小波包在诊断压缩机故障中的实用性。
从改变前机体前后的表面振动信号可以看出，改变阀板厚度后，机体表面的振动信号出现了一些尖峰和毛刺的现象，没有改变之前的光滑，所以可以将其视为故障信号。
3.3 提取故障特征向量
分析机体振动信号的频率，将信号分解成5层，在0～1500Hz内，有32（25=32）个宽带信号，若直接统计这些信号的能量，其过大的故障特征向量会造成诊断结果不精确。本文采用小波包分解法分解振动信号。去噪音后，小波包分解振动信号的结果如图1所示：
图1 去噪后小波包分解振动信号结果
d（0，0）：原始信号；d（a，b）：小波包分解第a层的第b个小波系数。原始信号：d（0，0）=d（1，1）+d（2，1）+d（3，1）+d（5，3）+d（5，2）+d（5，1）+d（5，0）。由此统计7个频带的能量，如表1所示：
表1 各频带的能量统计
4 结语
综上所述，笔者认为在往后的压缩机故障诊断中，采用人工智能系统、小波分析法技术等是必然的发展趋势。利用这种方法，可以有效提取压缩机常见故障的特征，为其他智能故障诊断技术提供新的参考依据，小波包分解法更全地分析了信号的能量，其应用更符合实际情况。另外，将网络和多种故障诊断技术进行联合应用，实现技术共享，能提高诊断的准确度，这也是目前我国往复式压缩机诊断故障的革新之处。
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关键词 配网；故障诊断；恢复方法
中图分类号TM7 文献标识码A 文章编号1674-6708（2015）153-0069-01
伴随我国现代化建设的初步完成与城市化水平不断提升，对于电力的需求也在不断增长，然而较早的供配电系统常因安全性、供电质量等出现各种不间断的故障，怎样才能利用一些新技术，更快速、更为准确的将这些故障及时诊断出来，并为维护与检修提供充足的时间，使电力恢复更为及时，这也是当下应该考虑的重要问题。另一方面，应该注重因此造成的经济损失，最好的方法之一就是更换残旧或过时设备与并进行配网自动化建设，这样才能彻底地解决问题。
1 概述
在电力系统中，可以将配网表述为二次降压变电所低压侧直接或降压后向用户供电的部分网络系统。在一般情况下，所说的配电网指的是由配电所、架空线、电缆线等部分构成的配电系统。其中中性点接地方式可以有效地在系统运行、绝缘、继电器保护方面发挥有效作用。在电力系统中，可以将其分为中性点有效接地方式与中性点非有效接地方式。但是在llOkV以下的电力系统中，标准并未统一，因而需要利用综合评价才能得出较为接近的结果。还有一种小电流接地系统，在各方面都有可靠的安全保障。
在我国，由于近些年来的供电网络、配网改造等工程，配网的自动化程度有所提高，即使在较为落后的地方，也做了较好的预留工作。无论如何，庞大的电网系统中，对于故障的查询与处理不及时，不但会出现危险，而且会给用户带来诸多不便，随着技术的更新与发展，电力部门也应用自动化与网络技术进行了一些故障检查的技术更新，而且在综合性的技术应用方面有了较大改善。比如，通过GPS、GIS、RS技术的联合应用实现有效的定位、信息传输与远程控制等；在馈线隔离自动化系统中，也有了较大的进步，尤其是在我国一些南方城市的应用，给配网改造系统提供了新的契机与动力，而且对于故障的明确定位，区位更加准确，对于故障的处理也更为便捷，这种隔离自动化系统，对于未来配网的全面化自动化普及有着重要的价值与意义，值得进一步深入研究与探讨。
2 配电网故障诊断及恢复方法
据调查得到的结果显示，配电网频发故障是导致集中于电力系统的实际运用之中出现问题的主要原因，由此，影响了电力系统的正常运作。通常的做法是，通过设置断路器，使其在故障出现时，利用断路器进行跳闸，达到保护电力系统安全运行的目的。从问题来看，断路器运用，会出现超级跳闸、多次跳闸，因此会形成对故障判断的因素之一，为了解决这一问题，主要是利用馈线开关，对其进行负荷开关安装，结果是，依然存在利与不利的因素存在，比如会因此导致“失误停电”，对人们的日常生活带来影响。
2.1 配网故障自动定位系统分析
结合某市配网实际情况，对配网故障自动定位系统进行分析。从构成方面分析，较为简单，如故障指示器、配网地理信息系统、数据处理系统、信息处理单元、数据转发系统以及用户监控主站。若遇故障，就可以通过其中的设计与系统设置，自动启动故障指示器，以无线调制编码信息的形式进行信息传输，经数据处理与转发系统的解调、解码，最后可以把信号传送到计算机，再经过一系列的运算后，定位故障点，通过配网地理信息系统找到故障地点，从而进行警示，工作人员接收到警信号，即刻赶往故障点进行查询并对故障排除。
2.2 配网故障自动隔离系统
发现故障的及时性、有效性是自动化后的配电网络的主要优势，避免了传统时期的人工查询的时间长、浪费大等特点。虽然从其特征分析，这种自动化的配电网络投资较大，但是从长远的利益与结果来看，具有非常大的价值。自动化使定位故障点可以及时暴露，多重保护的设置，可以使其更好的得到故障判定，本次讨论以继电保护及配电自动化结合的配电网络为主，所选用故障定位判定方法，使得对其处理更为及时，更加有效，并且可以进行断电后的隔离处理，大大减少了因故障带来的不便。
从结构方面看，馈线自动化开关基本的结构是在线路上进行自动化负荷开关的安装，其中还需要在馈线自动化负荷开关与变电站之间或者两个开关这间安装带时限保护馈线出现断路器。在故障的隔离过程中，首先是断路器断开，经过5秒的时间后，出线开关又会重合，从而给线路前段送电，再经过21秒的时间，也就是说，在15s的重合闸充电时间时，给永久性故障的第二次跳闸重合闸提供了足够的时间，可以使第一个开关在压后延时并自动合闸。经过两次断电器跳闸，开关在失压状态下的断开、闭合与闭锁。
3 应用效果
电力行业危险性高，成本高，因此一方面应该注重建设时的质量，另一方面应该注重对其质量的维护，对各种危害因素的排解。在防雷与接地技术方面，对大方向上的设备、人员、技术配备等都比较有力，主要问题应该集中于分类方面，应该对细节问题加以区分，这样更易于使具体问题得到具体解决，也可以做到防微杜渐。从南方某城市将自动定位系统、自动隔离、恢复系统应用并投入到实际的lOkV配网中进行使用的经验来看，效果良好，一方面减轻配网线路巡检人员的工作强度，另一方面，将查找故障的时间有效缩短了，而且可以准确、迅速的将故障区间与位置标示出来，进行通知，安全可靠，为排除故障节省的时间，尤其是自动化的隔离，可以避免恶劣天气造成的破坏，也可以有效的为用户提供正常的用电，并为修理工作提供了充裕的时间，而且减少了事故发生率。比如架空往往会与电缆混合构成线路，所以应该对于线路结点的阻抗进行测量与区分，通常来讲，由于不同的原因会使入侵的雷电波在此发生反射，而且会由于次数的增加，因波峰叠加而产生电压过过入侵电压，此时应该根据规定的计算公式对其中的结点的折射系数进行运算，并根据行波经过电缆长度时所需的时间来，计算出某结点的电压，根据具体的数据值可以来设置相应的避雷器。从北方城市的建设，以及全国性的电网改造工程的初步完成来看，自动化的供电网络与配电网自动化建设是大势所趋。所以，在偏远的地区与发展较为落后的市区，都留有足够的可供发展的预留准备。
关键词： 电路； 故障； 故障诊断；
中图分类号：F407文献标识码： A
1、概述
电气设备经过长时间的运行，就可能产生各种各样的故障，导致设备停止运行影响生产，严重的甚至会造成人身、设备事故。电气设备的故障可分为机械故障、电源故障、元器件故障和电路故障。而电路故障最为常见，电路故障可大致可分为断路、短路故障，接地故障，连接故障以及电路参数配合故障等。不同的电路故障，其特点不同，根据发生故障的特点，可以缩小故障查找的范围，对于易发生故障点采取相应的措施，从而防止故障及事故的发生。
2、故障诊断前的调查研究
调查研究是设备检修的前奏，是故障诊断与分析的第一手资料，调查研究正确、全面，对检修工作往往起到事半功倍的效果。调查研究的主要方法是询问、鼻闻、眼看、耳听、触摸、手拽。①询问，询问设备使用者故障发生前的情形、异常现象、之前故障情况、故障前有否操作不当或某操作杆、按钮失灵或误动作等。②鼻闻，是否有绝缘漆、塑料、橡胶等过热、烧焦的刺鼻气味。③眼看，察看熔断器的熔体或熔丝是否熔断，触点是否烧熔或烧灼，机械部分有无损坏以及开关、按钮、插接线所处位置是否正确，更改过的接线有无错误，更换过的零件是否相符等。④耳听，就是听电气设备运行中的声音，辨别电动机、继电器、控制变压器、电磁阀等电器的机械动作机构在运行中是否有异常声音。⑤触摸，切断电源后，用手背触摸发电机、电动机外壳、电器线圈等，判断其是否有明显的温升与局部过热现象。⑥手拽，切断电源后，用手轻拽电线看是否有松动现象，电路触点接触不良是经常发生的故障，用此方法可以解决该类故障。通过调查研究，一般来说，比较简单直观的故障可找出；对较熟悉的电气设备的电路还可基本能确定故障范围。
3、常见电路故障分析方法
复杂电气设备的电路，应根据电气控制关系和原理图，分析确定故障的可能范围，查找故障点。电气设备的电路基本都是由主电路和控制电路两部分构成，主电路的故障一般简单、直观、易于查找；控制电路一般比较复杂，维修时可根据故障现象结合电气原理图和控制关系，确定故障可能的单元或环节。还可根据电器辅助触点的联锁连线查找相应的电器或单元，在此基础上进一步分析确定准确的故障点以排除故障。常用电气故障诊断方法有七个，现简介如下。
第一、分析法：就是根据电气设备的工作原理，控制原理和控制线路，结合初步感官诊断故障现象和特征，分析故障原因，确定故障范围。分析时，先从主电路入手，再依次分析各个控制回路，然后分析信号电路及其余辅助回路。
第二、开路法：就是将电路从某一点断开，解开某一个回路，或从系统中把某一个环节解开，解除一点，试验一次，排除故障回路，然后找其故障点。一般用于诊断控制回路的短路，接点粘连，继电保护误动作，机件失灵等故障。
第三、短路法：就是将电气通道某处短路或某一中间环节用导线跨接。此法主要是处理开路故障，开路故障原因很多，也是最常见的故障之一。由其是连锁控制比较复杂的电路中，由于某一点不通路，致使控制线圈或继电器不能按指令工作，造成整个系统失灵，不能够正常运行。检查时可根据电气原理，用电线将某一接点或某一段电路短接，观其降压元件是否正常。如果短接后即恢复正常，则故障点就在短接部分。采用短路法需要注意的是：电气原理清楚，线路清析，接线准确无误，需要带电作业必须采取相应的安全措施，切不可盲目进行。
第四、分段法：就是把电气上相连的有关部分进行切割分段，以逐步缩小可疑范围。对于进一步查找某条线路的具体故障点，同样还可以再次采用分段法。查找馈线的接地点，通常在装有分支开关或便于分段处作进一步分割，或根据运行经验重点检查薄弱环节；查找电气设备内部的故障点通常是根据电气设备的结构特点，在便于分割处作为分段点，一部分一部分检查与排除，故障点的范围就越来越小。
第五、替换法： 就是对有怀疑的电气元件或零部件，用正常完好的元件或零部件来替换，以确定故障原因和故障部位。自动控制装置中，有些元器件线路复杂而又容易拆装，如插件，嵌入式继电器等，要作详细检查往往比较麻烦，而用替换法则简便易行。若经替换有怀疑的电气元件或零部件后设备即恢复正常，则故障就出在该电器元件或零部件；如仍不正常，起码也能排除一个环节，可考虑其它原因。
第六、对比法：对比法也叫比较法，就是同设备，同型号，同线路进行对比，尤其是在没有图纸资料的情况下处理故障更为有效。把故障设备的有关参数或运行工况与正常设备进行比较。某些设备的实际参数往往不能从技术资料中查到，设备中有些电器零部件的性能参数，在现场也很难判断其好坏，有条件时可采用互相对比的办法，参照正常的设备模仿进行调整。
第七、再现故障法：对不正常起动或运行中有异常现象的电气设备，为了查找故障原因,在有安全保护的情况下采取正常通电起动让故障现象再次出现以找出故障所在. 从起动转向运行的整个过程中,主要观察有关接触器和继电器是否按控制顺序进行工作若发现某一个电器的工作不正常,则说明该电器所在回路或相关回路有故障,然后再对此回路作进一步检查,便可发现故障原因和故障点
4、故障判断的基本原则
实践证明，“先易后难，先动后静，先电源后负载”是一套行之有效的故障判断方法。处理电器故障，既要有规律，又要有顺序，如果没有经验，方法又不得当，无目标无规律乱拆乱查，虽然最终也可能找到故障原因和部位。但是，由于拖延了排除故障的时间，从而严重影响生产。如果遇到复杂的电气系统， 有可能找不到故障点，甚至还会损坏其他零部件造成重大损失。
先易后难：即根据客观条件，容易实施的方法优先选用，不易实施或很难实施的方法必要时再采用。通常是先作直观检查和了解，即感官诊断，其次才考虑采用仪器仪表检查，才能做到有的放矢。对于结构比较复杂的电气设备，通常是先检查其零件和结线，如需解体检查，其核心部分和不易拆装部分更应慎重考虑，即先外后内。先用简单易行，自己最熟练的方法检查直观，显而易见，简单常见的故障，后用复杂，精确的方法去检查难度较高，不易见的疑难故障。
先动后静：着手检查故障设备时，首先考虑电气设备的活动部分，其次才是静止部分。有经验的检查人员都知道，电气设备的活动部分比静止不动部分所发生的故障几率要高得多，所以诊断时首先要怀疑的对象往往是经常动作的零部件，经常移动操作和长期转动部分。
先电源后负载：按检查的先后次序，是从电路工作原理来考虑，应先检查电源部分，后检查负载部分。这是因为电源有故障势必会影响到负载，而负载侧有故障却未必会影响到电源。如电源不能供电负载就不能工作，电压过高，过低，三相严重不对称都可能会影响电气设备的正常工作。对于用电设备，通常先检查电源的电压，电流，电路中的开关，触点，熔丝，接头等，检查排除后才根据需要再检查负载。
