电机的在线监测与诊断
电力设备的在线监测与故障诊断
超声一体化气室+膜渗透平衡脱气
气敏传感器
H2,CO,CH4,C2H6,C2H4,C2H2 单一色谱柱，单一传感器
空气做载气（部分型号）
TRANSFIX
英国Kelman 凯尔曼
动态顶空平衡
光声光谱技术（PAS）
H2,CO,CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO2,O2,八种气体加水分
机械振动监测
高压导体、触头温度监测
①母线电流 ②磁场 ③组件。a 温度传感器， b 感应线圈，c 电子线路 ④红外发光二极管 ⑤红外光接收器 ⑥温度信息接收器
主要问题：绝缘、供电 方法：无线（射频、红外）、光纤
高压开关柜局部放电的监测
暂态地电压（Transient Earth Voltages，TEV） 声发射（AE）
绕组变形
变压器的在线监测
在电场的作用下，绝缘系统中只有部分区域发生放电，而没有贯穿施加电压的导体之间，即尚未击穿。
在绝缘结构中局部场强集中的部位，出现局部缺陷时，将导致局部放电。
变压器局部放电监测
局部放电监测的意义
刷形树枝 丛林状树枝
局部放电是造成高压电气设备最终发生绝缘击穿的主要原因。这是一个“日积月累”的过程，可谓“冰冻三尺非一日之寒”。
宽带脉冲电流法局部放电监测
宽带脉冲电流法局部放电监测
常规局放测量的相位谱图不能分离噪声与信号，不能分离不同种类的信号，从而不能准确识别放电类型。
宽带脉冲电流法局部放电监测
b
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局放A
基于脉冲信号分离分类技术的局放检测则可根据信号特征将每一类局放的相位谱图分离出来
点检基础篇-6-旋转电机的故障监测与诊断
4．3旋转电机的故障监测与诊断4 .3. 1概述旋转电机系泛指同步机、异步机、直流机。
这些设备是企业生产的动力，是关键设备，一台电机出现 故障将会造成整条生产线停产，给企业带来巨大经济损失这些关键设备一则个大，二则技术性能要求高、价格都很贵、故障和事故意味着效益的流失。
预防事故的发生已是企业管理者主要工作内容之一。
投人较少资金安置设备事故监测系统、监测预防设备故障的发生可以减少设备故障造成巨大的经济损 失。
大型电机的故障可分为电气故障和机械故障两类，产生两类故障原因及故障性质不同，处理方法也 不尽相同。
4. 3. 2旋转电机的电气故障4. 3. 2 .1故障种类电气故障可分为短路、断路、失磁、破损等几类。
短路：电机绕组匝间、绕组对地、绕组相间、定子与转子之间、接线端子与滑环的短路等。
造成短路 事故的原因是绕组匝间、匝对地、相间绝缘受潮或老化，或机械损伤、长期过载发热绝缘性能降低电击 穿、过电压击穿等。
断路：绕组和导体发热烧断、导体连接点松开、绕组端接点脱焊或受机械力甩开等。
失磁：直流机磁场失电或绕组断路短路等。
4. 3 .2 .2旋转电机的关键参数——绝缘强度旋转电机所产生各种故障几乎都和绝缘参数有直接和间接的关系。
电机质量的高低绝缘是度量的 主要参数之一，对于电机运行维护的主要工作也是围绕绝缘进行的。
绝缘材料致命的弱点是怕高温，温度升高绝缘值下降，温度达到一定值后绝缘材料变质，所以监控电机的运行温度成为监控电机绝缘状况 的重要手段。
4. 3. 3电机的监测内容4. 3. 3. 1监测电机的各种电流(1)检测电机电流的有效值。
通过对电机三相绕组运行电流有效值的监测，可知道和掌握电机的 运行状况，电流表读数表咀三相电流平衡不超过额定值，表示电机运行正常；如果三相电流有一相无读 数，表明电机断相；如果三相电流超出额定值，应迅速查明原因进行处理或者进行限载减载，防止电机发 热而破坏电机的绝缘；如果三相电流不平衡，有的很小，有的大于额定值很多，表示三相绕组绝缘出现故 障，可能柏接地或匝间短路，必须减载和相应检查处理。
基于机器学习的电机故障在线监测与自诊断
基于机器学习的电机故障在线监测与自诊断电机是现代工业中广泛应用的设备，它们驱动着许多关键的工业过程和设备。
然而，电机故障可能会导致设备停机，给生产线带来损失。
因此，电机故障的在线监测和自诊断变得至关重要。
基于机器学习的方法为电机故障监测提供了一种有效的解决方案。
机器学习是一种利用算法和统计模型让计算机学习和改进性能的方法。
在电机故障监测领域，机器学习可以用于从大量的电机传感器数据中提取特征，建立故障模型，并对未来的电机故障进行预测和诊断。
首先，对于机器学习任务，数据的质量和数量是至关重要的。
为了实现准确的在线监测和自诊断，我们需要收集大量的电机运行数据。
这些数据可以包括电机的电流、电压、振动、温度等传感器采集到的参数。
通过收集足够多的数据，并对其进行预处理和清洗，可以提高模型的准确性和可靠性。
其次，在特征提取方面，机器学习算法可以利用传感器采集到的数据来提取电机的故障特征。
例如，电机故障可能导致电流波形的变化，振动频率的增加等。
通过分析这些特征，机器学习算法可以学习到电机故障的模式，并根据这些模式进行故障检测和分类。
针对电机故障的在线监测，我们可以使用监督学习算法，如支持向量机（SVM）和决策树（Decision Tree）。
这些算法可以根据已知的电机故障样本进行训练，从而建立电机的故障模型。
一旦模型建立完成，我们可以将新的电机数据输入到模型中进行预测，以进行故障的在线监测。
此外，机器学习还可以应用于电机故障的自诊断。
无监督学习算法，如聚类算法和异常检测算法，可以帮助我们在没有已知故障样本的情况下发现电机故障模式。
通过对电机数据的聚类和异常检测，我们可以发现数据中的潜在故障模式，并根据这些模式进行故障自诊断。
除了监督学习和无监督学习，深度学习也是一种强大的机器学习方法，可以应用于电机故障在线监测与自诊断。
深度学习算法可以自动从电机数据中学习到更加复杂的特征表示，并建立更加准确的故障模型。
例如，卷积神经网络（CNN）可以用于提取电机数据中的时频特征，长短时记忆网络（LSTM）可以用于处理序列数据等。
电力设备的在线监测与故障诊断
在线监测与故障诊断技术的发展趋势和未来发 展方向
智能化：利用人工智能和大数据技术提高监测和诊断的准确性和效率。
实时性：提高监测的实时性，以便及时发现和解决故障，减少设备 停机时间。
远程化：通过远程监测和诊断技术，减少现场维护成本和时间。
集成化：将多个监测系统集成在一起，实现统一管理和数据共享。
提高在线监测与故障诊断技术的有效途径和方 法
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数据处理模块：对采集的数据进 行预处理、分析和特征提取，为 后续的故障诊断提供依据。
预警与控制模块：根据故障诊断 结果，及时发出预警信号，并采 取相应的控制措施，保障电力设 备的安全稳定运行。
监测技术应用场景
变压器在线监测
高压断路器在线监测
输电线路在线监测
配电设备在线监测
监测技术发展趋势
提高运行效率：通过对电力设备的在线监测和故障诊断，优化设备运行状 态，提高运行效率。
在线监测与故障诊断技术在电力设备故障预警 和预防中的作用
预测设备寿命，制定维修计 划，避免突然停机
提高设备运行可靠性，减少 非计划停机时间
实时监测设备运行状态，及 时发现潜在故障
为故障诊断提供数据支持， 辅助技术人员快速定位故障
电力设备在线监测与故障诊断的应 用
在线监测与故障诊断在电力系统中的重要性
提高电力设备运行可靠性：通过实时监测和故障诊断，及时发现并解 决潜在问题，降低设备故障率，提高运行稳定性。
延长设备使用寿命：及早发现设备异常，采取相应措施，可有效延 长设备使用寿命，降低更换成本。
提高电力系统的安全性能：在线监测与故障诊断能够及时发现并预警 潜在的安全隐患，保障电力系统的安全稳定运行。
矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统
矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统发布时间：2022-07-11T09:20:56.223Z 来源：《中国电业与能源》2022年第5期作者：傅丽强[导读] 随着当前经济社会发展程度提升，工业强度不断增大傅丽强山东黄金矿业（莱州）有限公司焦家金矿山东济南250000摘要：随着当前经济社会发展程度提升，工业强度不断增大，设备运行的强度也就随之增加，因此在矿山生产的过程中往往面临着加大的故障发生的可能性，一旦出现了严重的破损现象，将会造成无法挽回的生命和财产安全损失。
因此，为了保证生产的正常运行，就需要在机电设备的管理过程中提升工作质量，也对机电设备的系统不断提升了要求。
需要对各个部件或者机械设备运行的整体环境进行全方位的检测和有效分析工作，从而避免出现严重的故障和问题。
通过自动化检测系统防止出现老化等一系列的问题，提前做出防范措施。
从而在长期的矿山生产和机械设备应用过程中提升故障的处理效率，保持稳定的运行环境，提升工作效益，保证矿山企业的生产效益。
关键词：矿井；机械；自动化；在线监控；故障检测；机械和电气设备的可靠运转是矿井安全、稳定的重要保证，而机械的操作质量对矿井的开发利用具有重要意义。
在实际应用中，由于环境因素、人为因素以及工艺等因素的作用，使得机械装置在运行中会发生损耗，并发生多种故障。
其中，电气设备的在线监控和故障检测是其中一个关键环节，它可以对机械设备的每一个零件或一个整体进行实时监控，从而使操作人员能够正确地判断出电气装置的工作状况，从而能够及时地找到可能存在的问题，并采取相应的对策，从而减少机械设备的故障几率。
1矿井机械设备故障的成因金属非金属矿山井下作业条件比较特殊，机械等作业条件比较苛刻，而高负载的机械装置相对其它的机械装置更易发生故障。
出现故障的成因主要表现在以下几个方面：(1)超负荷运转，在生产过程中，机械和设备的额定负荷都是有规定的，而且矿井的工作负荷很高，一般的机械和设备都是经常出现这种情况，在这种情况下，很可能会出现高负荷、超负荷的情况。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析一、概述随着电力工业的快速发展，电力系统设备的安全稳定运行对于保障社会经济的持续发展和人民生活的正常进行具有至关重要的意义。
由于设备老化、运行环境恶劣以及人为操作失误等多种因素的影响，电力系统设备在运行过程中难免会出现各种故障。
对电力系统设备进行状态监测与故障诊断技术的研究与应用，成为了确保电力系统安全稳定运行的关键环节。
状态监测技术是指通过实时采集设备运行状态信息，对设备的健康状况进行实时监测和评估的技术。
该技术能够及时发现设备的异常状态，为故障诊断提供有力的数据支持。
而故障诊断技术则是根据状态监测所获得的数据，结合设备的结构特点、工作原理以及运行环境等因素，对设备故障进行准确判断和定位的技术。
通过故障诊断，可以确定故障的原因、程度和范围，为后续的维修和更换工作提供指导。
近年来，随着传感器技术、信号处理技术和人工智能技术的不断发展，电力系统设备状态监测与故障诊断技术也取得了显著的进步。
各种新型传感器和监测设备的出现，使得状态信息的获取更加准确和全面信号处理技术的发展，使得对监测数据的分析和处理更加高效和精确而人工智能技术的应用，则为故障诊断提供了更加智能和自动化的方法。
尽管取得了这些进展，但电力系统设备状态监测与故障诊断技术仍面临着一些挑战和问题。
例如，对于复杂设备和系统的监测与诊断，需要更加深入的理论研究和更加完善的技术体系同时，还需要解决在实际应用过程中可能出现的误报、漏报等问题，提高监测与诊断的准确性和可靠性。
本文旨在对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行深入的分析和研究，探讨其在实际应用中的优势和不足，并提出相应的改进和发展方向。
通过对该技术的深入研究和应用推广，有望为电力系统设备的安全稳定运行提供更加坚实的技术保障。
1. 电力系统设备状态监测与故障诊断的重要性在电力系统中，设备状态监测与故障诊断技术的应用具有极其重要的意义。
这一技术能够确保电力系统的稳定运行。
电气设备的在线监测技术研究
电气设备的在线监测技术研究在当今高度工业化和信息化的时代，电气设备的稳定运行对于各个领域的生产和生活至关重要。
从电力系统中的大型变压器、开关柜，到工业生产中的电动机、变频器，电气设备的可靠性直接影响着整个系统的性能和安全。
为了确保电气设备的正常运行，减少故障停机时间，提高设备的利用率和寿命，电气设备的在线监测技术应运而生。
电气设备在线监测技术是指利用各种传感器、数据采集设备和分析软件，实时获取电气设备的运行状态信息，并对这些信息进行分析和处理，以判断设备是否存在故障隐患或异常情况。
与传统的定期检修方式相比，在线监测技术具有实时性、连续性、准确性和预防性等优点，可以及时发现设备的早期故障，为设备的维护和管理提供科学依据。
一、在线监测技术的基本原理电气设备在线监测技术的基本原理是基于各种物理量的测量和分析。
例如，通过测量电气设备的电流、电压、功率因数、温度、湿度等参数，可以了解设备的运行工况；通过检测设备的局部放电、绝缘电阻、泄漏电流等信号，可以评估设备的绝缘性能；通过监测设备的振动、噪声等信号，可以判断设备的机械部件是否正常。
传感器是在线监测系统的关键部件之一，其性能直接影响着监测数据的准确性和可靠性。
目前常用的传感器包括电流互感器、电压互感器、温度传感器、湿度传感器、局部放电传感器、振动传感器等。
这些传感器将测量到的物理量转换为电信号，然后通过数据采集设备进行采集和处理。
数据采集设备通常包括数据采集卡、前置放大器、滤波器等，其作用是将传感器输出的电信号进行调理、放大、滤波和数字化，以便后续的分析和处理。
数据采集设备的采样频率、分辨率和精度等参数对于监测数据的质量具有重要影响。
二、在线监测技术的关键技术1、信号处理与分析技术在线监测系统采集到的信号往往包含大量的噪声和干扰，因此需要采用有效的信号处理和分析技术来提取有用的信息。
常用的信号处理方法包括滤波、降噪、时频分析、特征提取等。
例如，通过小波变换可以对非平稳信号进行时频分析，有效地提取局部放电信号的特征；通过主成分分析可以对多变量数据进行降维处理，提取主要的特征信息。
电气设备的在线状态监测与预警
电气设备的在线状态监测与预警在现代社会中，电气设备已经成为生产和生活中不可或缺的重要组成部分。
然而，电气设备的故障和损坏往往会给生产和生活带来严重的影响，甚至引发安全事故。
因此，对电气设备的在线状态进行监测和预警显得尤为重要。
本文将从电气设备在线状态监测的意义、监测技术、预警方法等方面进行探讨。
一、电气设备在线状态监测的意义电气设备在线状态监测是指通过对电气设备工作状态进行实时监测和数据采集，以获取设备运行情况的技术手段。
它可以帮助我们及时了解设备的运行状况，提前发现设备存在的隐患和故障，以便采取相应的维修和保养措施。
这对于提高设备的运行效率、延长设备的使用寿命、降低维修成本具有重要的意义。
首先，电气设备在线状态监测可以实现对设备的远程监控与管理。
通过物联网技术和传感器等装置，可以在任何时刻、任何地点获取设备的实时运行数据。
这使得设备运维人员可以及时发现设备存在的问题，并且可以通过调整设备的工作参数或进行维修保养来减少设备的故障发生率。
其次，电气设备在线状态监测可以提高电气设备的运行效率。
通过对设备的实时数据采集和分析，可以对设备的性能进行监控和评估。
在设备运行效率降低时，可以及时采取措施调整设备的工作状态，从而提高设备的运行效率。
再次，电气设备在线状态监测可以降低设备故障对生产和生活带来的影响。
通过对设备的在线监测和预警，可以及时发现设备存在的隐患和故障，并且可以提前制定维修计划，减少故障对生产和生活带来的影响。
这不仅可以节省维修成本，还可以避免由于故障带来的停机时间。
二、电气设备在线状态监测的技术手段电气设备在线状态监测主要依靠物联网技术和传感器等装置。
物联网技术通过将设备与网络连接，实现设备之间的信息交流和数据采集。
传感器则负责采集设备的运行数据和环境数据，并将其转化为电子信号进行传输和存储。
常用的监测参数包括电压、电流、温度、湿度、振动等。
通过对这些参数的监测和分析，可以了解设备的运行状况及其潜在的故障风险。
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7、转子绕组故障（发电机）
主要是匝间短路故障。匝间短路可能由于发电机在低速启动 或停车时，槽中导体表面的污物引起了电弧，或者是巨大的 离心力和高温影响了绕组和绕组绝缘。
匝间短路故障可引起局部过热甚至导致转子接地。
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电机的故障特点与诊断内容
电机典型故障归纳： 1、定子铁心故障 通常发生在大型汽轮机发电机上，主要是铁心深处的过热 问题 早期征兆是大的环路电流、高温和绝缘材料的热解 2、绕组绝缘故障 原因：绝缘老化，绝缘缺陷及引线套管受污染 主要症状：定子绕组局部放电量的增加
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发电机中常用局部放电（PD）在线监测这类故障 感应电动机中常用定子电流信号分析确定定子绕组故障 3、定子绕组股线故障（发电机） 股线间短路产生电弧发电、可能发展接地故障或相间短路 故障 征兆：水冷电机的冷却水中有绝缘材料热解产生的气体
3. 我国关于交流电动机绝缘电阻的测量要
求
（2）测量电动机轴承的绝缘电阻，当有油 管路连接时，应在油管安装后，采用 1000V兆欧表测量，绝缘电阻值不应低于 0.5MΩ。
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4. 绝缘诊断的程序
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6. 大型电机定子绕组绝缘诊断性试验纵览
测量绝缘系统整体性的直接方法是直流、交流和(或)冲 击耐压的击穿强度试验.
比模拟量方法精确
3．软件化测温方法
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配置有完整的图像处理系统，它包括相应的硬件和软
三、电机红外诊断实例
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1.电机故障的产生、特征与发展（以发电机为例）
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实例1. 发电机定子线棒接头故 障红外诊断
（1）基本原理 绕组有电阻，通电发热 当发电机容量确定后，线棒固有电阻即为定值。 大型发电机，每相绕组线棒接头可达上千个，如果各接头接触电
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实例1. 发电机定子线棒接头故障红个 诊断
（2）判据
属于以下情况之一的线棒接头应该判为焊接 质量不合格（或已出现焊接故障）
1）热像不连续且温升超过平均温升10℃者； 或温升超过平均温升10℃，且在温度分布直方 图中远离温度连续分布区的接头。
2）当已知接头绝缘层内外表面温度降时，在 额定电流下，线棒接头表面温度推算到接头内 的温度值超过110℃者。
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实例3.. 某发电机定子铁心热像图
a)励磁机侧左侧 b)汽轮机侧左侧
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其它
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第二章 电机绝缘诊 断
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一、电机绝缘老化
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一、电机绝缘老化
电机在长期运行后绝缘性能渐趋 劣化，
绝缘结构的老化是各种劣化的综 合表征。
造成电机绝缘结构老化的因素很 多：
2．介质损耗因数
介质损耗因数 是表明设备绝缘状态的重要
参数之一，当测得设备的大时，说明设备绝
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1. 绝缘的特征量
3．泄漏电流
对于一些设备不能测量值时，也可用测量泄 漏电流方法确定设备绝缘受潮或损坏程度。
4．设备电容值
设备中若进水时，其电容值会增大，但漏油 时，其电容值会减少。规程规定当电容值的偏 差超出额定值-5％~10％范围，应停电检查。
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4、定子端部线圈故障 运行过程产生的冲击力使定子端部绕组发生位移，从而引 发绝缘劣化和发生局部放电
征兆：振动和局部放电
5、冷却水系统故障 征兆：定子线棒或冷却水温度偏高、绝缘材料热解及可能 引起的放电
6、转子绕组故障（异步电动机）
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转子故障主要有转子导条断裂，这将引起转矩跳动，转速波 动，转子振动以及过热等
在运行状态下，发电机定子铁心封闭在机壳内， 无法进行在线监测；
只能在静态下抽出转子，外施电源励磁，使定 子铁心磁通密度接近额定值，借助铁损产生的 温升进行铁心故障的红外检测。
具体方法：
通入的励磁电流应可使铁心产生约1.0T的磁通密度；
测量铁心在圆周方向的磁通密度分布并作出曲线，
利用原有铁心和线棒温度测点监视和控制铁心温度 不得超过允许值(105℃)。
该试验对于发现绕组脏污和吸潮是非常 好的方法，当然也能够发现绝缘裂缝或 穿透性绝缘故障。
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6. 大型电机定子绕组绝缘诊断性试验
（2）交流耐压试验
交流耐压的试验目的是发现绕组中的贯穿性缺 陷。
其基本出发点是：如果绕组在高于运行电压的 耐压试验中未发生故障，当其投入运行时绕组 应不会很快发生因绝缘老化而导致的故障。
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1. 电机绝缘劣化因素
表11-2-1 电机绝缘劣化因素及产生的劣化征象
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2. 高压交流电机绝缘劣化过程 图
11-
2-2
高
压
交
流
电
机
绝
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缘
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二、 电机绝缘的特征量
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1. 绝缘的特征量
1．局部放电量、放电位置
设备内部绝缘(油、纸)若存在杂质、气泡，它 会导致其内部放电，日长月久就可能导致放 电部位扩大，最后击穿。因此及早的监测其 放电量和放电位置，并及时维修处理，可避 免大事故发生。t g 但开始发生放电时，其放电 量很小，难t g 以测量及定位。
电机 状态监测与故障诊断
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电机的故障特点与诊断内容
故障识别必须对诊断对象的各种性能、结构、各种参数 非常熟悉。
电机包含有以下几个独立相互关联的工作系统：电路系 统、磁路系统、绝缘系统、机械系统和通风散热系统。 电机组成部分：定子、转子、轴承装置、底板及一些附 属结构（如风扇、换向器等）。
一个故障在电机上常常表现出多种的故障征兆。也有几 个故障起因反映同一个故障征兆
上述4项特征参数中，局部放电是反映绝缘状态 最灵敏的量，其次值、电容值漏电流也可反映 绝缘状况。
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2. 电机绝缘诊断内容
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3. 我国关于交流电动机绝缘电阻的测量要 求
（1）测量绕组的绝缘电阻和吸收比，应符 合下列规定：
1）额定电压为1000V以下，常温下绝缘电 阻值不应低于0.5MΩ；额定电压为1000V 及以上，在运行温度时的绝缘电阻值， 定子绕组不应低于每千伏1MΩ，转子绕 组不应低于每千伏0.5MΩ。绝缘电阻温 度换算可按本标准附录二的规定进行。
目前对新机和在役机组普遍采用的诊断性试验主要包 括：
绝缘电阻及极化指数、
直流耐压及泄漏电流试验、
交流耐压试验、
介损增量试验、
局部放电测量;
另外还有手包绝缘表面对地电位试验、槽放电试验、紫外光
检测电晕试验等。
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6. 大型电机定子绕组绝缘诊断性试验
(1) 绝缘电阻及极化指数
影响绝缘电阻值的主要因素包括：表面 杂质(油污、绝缘表面受潮的粉尘、防晕 层等)、湿度、温度、试验电压幅值、剩 余电荷。
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通用的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；监测轴承振动是否加强。
8、转子本体故障（各类电机）
主要由巨大的转子离心力、大的负序暂态电流和转子不同 心引起
征兆：轴承处过量的振动
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对不同故障进行相对应特征量的监测 1、放电监测 2、温度监测 3、热解产生的微粒监测 4、振动监测 5、气隙磁密监测
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6. 大型电机定子绕组绝缘诊断性试验
（4）介损增量试验
介损试验：是用于确定高压定子线圈中是否发 生局部放电的间接方法，
由于局部放电大小可反映发电机绝缘系统劣化 的程度，所以从介损增量试验中可以看出绝缘 中是否存在比较普遍的缺陷。精品 Nhomakorabea档9
第一章 电机红外诊 断
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第一章 电机红外诊断
一、红外诊断基础
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1.红外线位置
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2. 红外测温具有下列特点
(1)测温范围广；-170℃～+3200℃。 (2)测温精度高：可分辨0.01K或更小。
(3) 反应速度快：可在几毫秒内测出物 体的温度。
(4)可测小目标：最小可测出直径为 7.5um的目标温度。
由于交流耐压试验中绝缘系统的应力分布与运
行中相同，因此更易于找到在系统有相对地故
障时、非故障相过电压可能导致的定子故障。
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6. 大型电机定子绕组绝缘诊断性试验
（3）直流耐压及泄漏电流试验 交流耐压试验中绝缘系统的应力分布取
决于电容， 直流耐压时电压的分布取决于绝缘系统
各部分的绝缘电阻，绝缘电阻小的部位 承受电压也低。
在磁通密度1.0T下持续试验时间为90min， 如果故障点不能明显暴精露品文出档来，试验磁通密度可增 28
实例2. 定子铁心故障的红外诊断
（1）定子铁心故障的红外检测方法
水轮发电机：
定子铁心轴向较短，直径很大，
可把红外热像仪置于铁心中央，沿铁心内圆的圆周方向扫描，并 记录扫描热像。
把这些热像连接起来，相当于定子铁心内圆展开
红外热像仪能够将探测到的热量精确量 化，不仅能够观察热图像，还能够对发 热的故障区域进行准确识别和严格分析。
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图10-2-8 红外热像仪基本原理框图
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第七章 电机红外诊断
二、红外诊断技术
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1.红外诊断技术的构成
一台运转中的设备，当其零部件产生故障时， 设备的整体或局部的热平衡会受到破坏或影响， 设备内部的热必然逐步到达其外部表面，导致 外表温度场分布的变化。