论述电气设备管理中的状态检测与故障诊断技术

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电气设备的故障检测与诊断技术

电气设备的故障检测与诊断技术

电气设备的故障检测与诊断技术在现代工业生产和日常生活中,电气设备扮演着至关重要的角色。

从大型的电力变压器、发电机,到小型的家用电器、电子设备,它们的正常运行是保障生产效率、生活质量以及安全的关键。

然而,由于各种原因,电气设备不可避免地会出现故障。

及时、准确地检测和诊断这些故障,对于减少设备损坏、避免生产中断、降低维修成本以及保障人员安全都具有极其重要的意义。

电气设备故障的表现形式多种多样,可能是电气参数的异常,如电压、电流、电阻的变化;也可能是设备运行时的异常声音、温度升高、振动加剧;还可能是设备功能的丧失,如无法启动、输出不稳定等。

故障的原因同样复杂,包括设备老化、过载运行、短路、绝缘损坏、零部件磨损、环境因素影响等等。

为了有效地检测和诊断电气设备的故障,人们开发了多种技术和方法。

传统的故障检测方法主要依靠人工巡检和定期维护。

人工巡检需要技术人员凭借经验和简单的工具,通过观察、听声、触摸等方式来判断设备是否存在异常。

这种方法虽然简单直接,但存在检测效率低、准确性差、容易遗漏故障等问题。

定期维护则是按照预定的时间间隔对设备进行全面检查和维修,虽然能够在一定程度上预防故障的发生,但往往会造成过度维修,增加维修成本,同时也无法及时发现突发故障。

随着科技的不断进步,现代的故障检测与诊断技术越来越智能化和自动化。

其中,基于传感器技术的监测系统得到了广泛应用。

通过在电气设备上安装各种传感器,如电压传感器、电流传感器、温度传感器、振动传感器等,可以实时采集设备运行时的各种参数和状态信息。

这些信息被传输到数据处理系统中,经过分析和处理,能够及时发现设备的异常情况。

例如,通过监测设备的电流变化,可以判断是否存在过载或短路故障;通过监测温度,可以发现设备是否过热,从而预防因过热导致的设备损坏;通过监测振动,可以了解设备的机械部件是否正常运转。

传感器技术的应用大大提高了故障检测的及时性和准确性,但也存在一些局限性,如传感器的安装和维护成本较高,部分传感器的精度和可靠性有待提高等。

电气设备的状态监测与故障诊断

电气设备的状态监测与故障诊断

电气设备的状态监测与故障诊断随着电气设备在各行各业的广泛应用,电气设备的状态监测与故障诊断变得尤为重要。

它不仅可以提高设备的可靠性和安全性,还能降低维修成本,延长设备的使用寿命。

本文将从监测技术的发展、故障诊断的方法以及未来的发展方向等方面探讨电气设备的状态监测与故障诊断。

一、监测技术的发展近年来,随着传感器技术的进步和数据通信技术的发展,电气设备的状态监测技术取得了长足的进步。

传统的监测方法主要是通过人工巡检,无法及时准确地获取设备状态信息,且容易漏检。

而现在,通过各种传感器可以实时监测设备的电流、电压、温度、振动等参数,从而及时发现异常信号。

例如,电气设备的温度是其正常运行的重要指标之一。

传统的温度监测需要工作人员定期使用温度计测量设备的温度。

而现在,可以通过温度传感器实时采集设备的温度,并将数据传输到中央监控系统进行分析。

当设备温度异常时,监控系统会自动报警,提醒工作人员进行检修,从而避免设备由于过热而引起的故障。

二、故障诊断的方法电气设备的故障诊断是指通过对设备的状态监测数据进行分析,判断设备是否存在故障,并找出故障的原因和位置。

目前,常见的故障诊断方法有基于规则的诊断和基于模型的诊断。

基于规则的诊断方法是通过建立故障的规则库,将设备状态监测数据与规则进行匹配,从而判断设备是否存在故障。

这种方法在一些简单的故障诊断中比较常用,但是由于无法考虑到各种复杂的因素,对于一些复杂的故障诊断往往效果不佳。

而基于模型的诊断方法是通过建立设备的数学模型,将设备状态监测数据与模型进行比较,从而找出设备故障的原因和位置。

这种方法可以考虑到设备的复杂因素,并能提供更精确的故障诊断结果。

但是,建立模型需要花费较大的人力和物力,且模型的准确性对诊断结果有很大影响。

三、未来的发展方向随着人工智能技术的不断发展和应用,电气设备的状态监测与故障诊断将迎来新的发展机遇。

目前,人工智能技术已经在一些大型电力设备和机械设备的状态监测与故障诊断中得到应用。

电气设备状态监测与故障诊断技术

电气设备状态监测与故障诊断技术

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。

电气设备故障诊断

电气设备故障诊断

电气故障诊断一、电气设备的状态及检测技术1、电气设备的状态(1)正常状态:设备具备其应有的功能,没有缺陷或缺陷不明显,缺陷严重程度仍处于容限范围内。

(2)异常状态:缺陷有了进一步的发展,设备状态发生变化,性能恶化,但仍能维持工作。

(3)故障状态:缺陷发展到使设备性能和功能都有所丧失的程度。

(4)事故状态:功能完全丧失,无法进行工作状态。

2、电气设备的状态检测(1)判断设备所处的状态;(2)根据其状态决定对待的方式。

二、电气设备的现代检测技术1、现代故障诊断技术的构成:(1)故障诊断机理的研究:(理化原因等)(2)故障诊断信息学的研究:(数据采集与分析)(3)诊断逻辑和数学原理方面的研究:(诊断与决策)2、现代故障诊断四项技术:(1)检测技术(采集信号、参数)(2)信号处理技术(提取状态信息)(3)识别技术(分析、判断)(4)预测技术(决策和预测)3、故障诊断与状态监测的关系(1)工况监测:对反映设备或系统工作状态的信息进行全面监测和分析,实时掌握设备基本工作状态。

(2)状态监测:又称简易诊断,通过监测结果与设定阈值之间的对比,仅对设备运行状态作出正常、异常或故障的判断,而对故障的性质、严重程度等不予或无法进行更深入的诊断。

4、故障诊断的成功因素(1)故障信息源(2)诊断方法5、故障诊断技术的发展趋势(与当代前沿科技相融合)(1)人工智能技术:人工神经网络、专家系统等;(2)前沿数学:小波分析、模糊数学、分析几何等;(3)信息融合技术:证据理论等。

6、故障诊断的关注点(1)故障阶段:尚未发展造成事故的阶段;(2)其目的是:防患于未然;(3)作用阶段:继电保护动作之前。

三、电气设备的传统检测技术如果把有故障的电气设备比作病人,电工就好比医生。

由中医诊断学的经典四诊(望、闻、问、切),结合电气设备故障的特殊性和诊断电气故障的成功经验,电气设备的检测技术归纳为“六诊”要诀,另外引申出电气设备诊断特殊性的“九法”、“三先后”要诀。

电气设备的状态监测与故障诊断

电气设备的状态监测与故障诊断

电气设备的状态监测与故障诊断随着电气设备应用范围的不断扩大,设备的运行状态及故障诊断成为了一个重要的研究方向。

电气设备状态监测与故障诊断技术不仅对于设备的运行效率和安全性具有重要意义,也能够节约维护成本和提高设备寿命。

本文将分别从状态监测和故障诊断两个方面进行探讨。

一、电气设备状态监测电气设备的状态监测是指通过各种手段对电气设备的运行状态进行实时监测和评估,在设备状态变化前提前发现问题,从而及时进行维护和修复,保证设备的正常运行并延长设备的使用寿命。

电气设备状态监测需要实现对三大工业环节的全面监测,即设备的运行情况、气体感应情况以及机械振动情况。

1. 设备运行情况设备运行情况是通过监测设备的电流、电压、功率、温度等参数,分析设备发生故障的原因和位置,并提供预警信息。

现在大多数电气设备的运行数据都可以通过物联网的方式实时上传到云端,通过云端分析和处理的方式对设备进行监测。

2. 气体感应情况气体感应情况是指通过对变电设备中气体成分及其变化情况进行监测,判断设备的状态,从而提前发现电气设备可能存在的故障。

目前,常用的气体监测方法主要有红外吸收法、色谱法等,其中红外吸收法是目前最为常用的方法之一。

3. 机械振动情况机械振动情况是指通过对设备振动信号的分析和处理,判断设备是否存在故障或者要发生故障。

监测机械振动需要使用专业的振动传感器和数据采集系统。

二、电气设备故障诊断电气设备故障诊断是指在设备发生故障时,通过对设备进行分析和处理,找出故障原因,并进行修复,从而恢复设备正常运行状态。

电气设备故障诊断具有以下几个方面的内容。

1. 故障预测故障预测是在设备运行中,通过对设备的故障危险程度进行评估,提前预测可能会发生故障的设备,并提供相应的措施来避免设备故障。

故障预测需要通过设备运行数据的统计分析和数据挖掘算法实现。

2. 故障定位设备遭受故障时,需要对故障进行定位,找出故障点,并进行修复,以保证设备的正常运行。

电气设备状态监测与故障诊断技术

电气设备状态监测与故障诊断技术

电气设备状态监测与故障诊断技术摘要:本文综合探讨了电气设备状态监测与故障诊断技术,强调了这一领域的重要性和发展趋势。

文章首先介绍了电气设备状态监测技术,包括状态参数的选择与监测、数据采集与信号处理,以及状态评价与健康度分析。

随后,文中详细讨论了电气设备故障诊断技术,涉及故障特征提取技术、故障模式识别方法和智能诊断与决策优化。

最后,文章探讨了电气设备状态监测与故障诊断的未来发展趋势。

关键词:电气设备;状态监测;故障诊断;数据融合引言:随着工业自动化和信息技术的快速发展,电气设备的状态监测与故障诊断技术变得越来越重要。

这些技术的应用不仅有助于提前发现和预防设备故障,还能有效提升设备运行的可靠性和安全性。

面对日益复杂的电气设备系统,传统的监测和诊断方法已不能满足现代工业的需求,因此,开发和应用更先进的监测和诊断技术成为行业的迫切需求。

一、电气设备状态监测技术(一)状态参数的选择与监测电气设备状态监测的首要步骤是正确选择和监测关键状态参数。

这些参数通常包括设备的电压、电流、温度、振动、噪声等,它们能够反映设备的运行状态和健康状况。

选择合适的监测参数对于确保有效监测至关重要。

这通常需要根据设备的特点和运行环境来决定。

例如,在监测高压电气设备时,绝缘状态和电弧放电可能是关键的监测参数。

一旦确定了监测参数,就需要使用适当的传感器和测量设备来进行实时监测。

这些数据的准确获取是进行有效状态评估的基础。

(二)数据采集与信号处理数据采集与信号处理是电气设备状态监测的核心环节。

这一阶段的目标是从传感器收集的原始数据中提取有用信息。

由于电气设备在运行中产生的信号可能包含噪声和干扰,因此需要采用信号处理技术来提高数据的准确性和可靠性。

信号处理技术包括滤波、放大、模数转换等,用于提高信号的质量,并将其转换为便于分析的格式。

高级的数据采集系统还可能包括数据预处理和压缩功能,以减少存储和传输所需的资源。

(三)状态评价与健康度分析在数据采集与信号处理之后,下一步是进行状态评价和健康度分析。

电力系统设备状态监测与故障诊断技术

电力系统设备状态监测与故障诊断技术

电力系统设备状态监测与故障诊断技术电力系统设备状态监测与故障诊断技术是电力系统中最重要的技术之一。

这项技术可以帮助电力系统管理和运营人员监测设备健康状态并预测可能发生的故障。

随着电力系统规模的不断扩大,设备数量的增加和运行环境的复杂性,使得电力系统设备的状态监测和故障诊断变得越来越困难。

但国内外研究人员正在不断探索新的技术手段,采用先进的信息与通信技术、数据挖掘技术、人工智能技术等来解决这些问题。

电力系统设备状态监测与故障诊断技术主要包括以下几个方面:1、设备健康状态监测监测电力系统的各种设备,包括发电机、变压器、开关等的健康状态。

设备的健康状态是通过一些关键指标进行监测,如温度、电压、电流、振动、噪音等。

这些指标可以帮助运营人员及时发现设备健康状况变化并采取预防措施,避免设备故障对系统带来的影响。

2、故障诊断在设备出现异常或故障时,进行诊断并确定故障所在地点、原因和影响程度。

在电力系统中,故障通常分为高压故障、低压故障、地故障和光闸故障等。

运营人员可以利用现代信息技术,结合各种传感器采集的数据,进行诊断,提高诊断准确率。

3、设备寿命评估电力设备的工作寿命在一定程度上可以确定,但由于设备使用环境的变化、外部因素的影响,设备的寿命不一定能够完全预测。

因此,对设备的寿命进行评估非常重要。

评估方法通常包括统计学方法、模型预测法、故障模式与效果分析法等。

4、智能维护利用先进的技术手段,通过大数据分析和人工智能算法等,对设备进行智能化维护。

运营人员可以根据设备的维护历史和健康状况,智能判断设备的应该进行哪些维护工作,以及何时进行。

电力系统设备状态监测与故障诊断技术的发展,为电力系统管理和运营带来了极大的便利与提高。

相关技术还在不断发展,未来将会有更多新的技术手段涌现,帮助电力系统管理人员更好地维护设备并提高系统运行效率。

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

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是电力系统运行维护中非常重要的一部分,能够及时发现设备状态异常和故障,及时采取措施进行处理,确保电力系统的安全稳定运行。

本文将对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行分析。

电力系统设备状态监测主要是通过实时采集设备的参数和信号,对设备的运行状态进行监测和分析。

这些参数和信号主要包括电流、电压、温度、振动等。

通过对这些参数和信号的分析,可以判断设备是否正常运行。

如果发现设备状态异常,可以及时采取措施进行处理,防止设备的进一步损坏。

常用的设备状态监测技术有振动监测、红外热像技术、气体分析技术等。

振动监测是一种常用的设备状态监测技术,主要用于检测设备的机械振动情况。

通过测量和分析设备的振动信号,可以判断设备的运行状态和故障情况。

振动监测技术的优点是非接触式测量,无需对设备进行拆卸,可以实时监测设备的振动情况。

气体分析技术是一种通过测量设备产生的气体的含量和组分来判断设备的运行状态和故障情况的技术。

当设备发生故障时,会产生一些特定的气体,通过对这些气体的分析和检测,可以判断设备的故障类型和程度。

气体分析技术的优点是可以准确判断设备的故障类型和程度,为故障处理提供有力的依据。

除了设备状态监测技术外,电力系统还需要故障诊断技术来对设备的故障进行诊断和分析。

故障诊断技术主要是通过采集设备的参数和信号,对设备的故障进行诊断和分析。

常用的故障诊断技术有智能诊断技术、模型诊断技术等。

智能诊断技术是一种基于人工智能和机器学习算法的故障诊断技术。

通过采集大量的设备参数和信号,将其输入到智能诊断系统中进行学习和分析,建立设备的故障模型和故障诊断规则,从而对设备的故障进行诊断和分析。

智能诊断技术的优点是可以处理大量的数据和复杂的故障情况,提高故障诊断的准确性和效率。

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论述电气设备管理中的状态检测与故障诊断技术
发表时间:2018-12-05T21:44:52.360Z 来源:《电力设备》2018年第21期作者:石秀岩王文森郭加媛李承振
[导读] 摘要:本文主要针对电气设备管理中的状态检测与故障诊断技术进行论述,以供参考。

(国网山东省电力公司检修公司山东济南 250118)
摘要:本文主要针对电气设备管理中的状态检测与故障诊断技术进行论述,以供参考。

关键词:电气设备;管理;状态检测;故障;诊断技术
最近几年,新闻上经常报道大面积停电导致的事故,其中原因必然跟电网设备的薄弱有关。

中国电网在预防因电气设备出故障而发生的事故上做出了检测和诊断,这引起了国家的重视。

提高故障检测技术的研发,不断完善,使它在运行时能预防大面积停电的发生。

电气设备的状态与故障检测对电网的安全起着非常大的作用。

通过电气设备在网上检测的结果,可以随时随地判断它是否正确,那么优点就是尽早的发现故障,并做出相应的措施。

1 应用状态检测和故障诊断技术的意义
1.1 维护电力系统安全平稳的运行
在电力系统中,电气设备是关键的构成部分,而且对于维护全部的电力系统正常工作具有重要的支持。

电气设备为电力系统主体之一,工作人员必须要重视起电气设备的状态检测跟故障排除,全面的掌握住电气设备工作的情况。

而且在经济水平提升的情况下,人们生活水平也呈现出显著的改善程度,不断加大电力供应需求量。

此时会增加电气设备故障的几率。

因此,更应该通过应用科学的电气设备的状态检测以及故障诊断技术,尽早的将细微问题发现,及时的进行针对性处理,保障电力设备可靠的运行,满足日常生活和工作的需求。

1.2 减少运作成本以提升经济效益
当前社会主义经济形势下的市场竞争相对激烈,企业在发展中若想获得到平稳可持续的目标,就必须要将合理控制成本作为一项重要的发展内容。

只有在确保生产质量的前提下有效减少成本支出,才能够充分的增加经济效益。

电力企业进行电力设备的检测与维修工作,可以防止设备运行期间产生故障,进而大大的减少后期设备维护管理经费。

如果设备产生极其严重的故障,则此时再进行人工维修,一方面会给维修造成更大的困难度,另一方面也会产生更多的成本支出,阻碍科学的控制运行成本。

所以,电力企业应该予以设备的检测及故障诊断工作较高的重视度,对防止电气设备形成故障做出有效的努力。

2 电气设备的状态检测及故障诊断技术分析
2.1 电容性设备的检测与故障诊断
通常情况下,诊断以及检测电容性设备,是采取传感器对于电气设备的参量和有关特征参数展开明确,同时对比检测的数据资料以及规定的参数,通过这种途径,对设施设备当下所体现出的运行情况进行掌握。

在观察期间,能够将设备运行异常问题进行发现,普遍应用的技术包括油色谱分析技术和介损检测等。

油色谱分析技术为电和热的外界条件基础上,电气设备有机绝缘材料产生老化问题。

再出现了老化等弊端问题以后,容易产生程度不同的低分子烃类气体。

如果被检测电气设备具有故障问题,则气体所产生的含量以及速度等会产生显著的改变。

油中溶解气体注意值情况为:总烃,330kV 及以上含量为150,220kV 及以上为 150;乙炔,330kV 及以上含量为 1,220kV及以上为 5;氢气,330kV 及以上含量为 150,220kV 及以上为150。

此种检测技术于变压器设备检测期间具有相对普遍的应用,而且效果良好。

介损检测技术为检测电容性设备的介电特性,其能够针对相同环境中的电容设备的介电特性实施严密的分析,同时寻求变电站中拥有更大容性变化的设备。

之后依照改变的状态,实施产生因素的探究,进而可以尽快的找到产生故障的主要根源。

在应用有关技术展开检测以及诊断电容性设备期间,先应该以合理的举措实施检测有关之信息内容,技术人员对于检测获得的数据进行统一的收集,进而共同的分析数据。

在此期间,必须要严格的遵循标准的流程实施检测工作,得到最准确的检测结果,以此作为维修故障的依据。

如果电气设备具有程度较严重的故障,则需要采取停电的方式,展开相应维修。

2.2 检测和故障诊断变压器设备
检测变压器设备的重点即为于规定的要求基础上,对于变压器设备是否正常运行进行评估,掌握实际的运行情况,发现隐匿性的故障问题,立即应用策略实施处理。

变压器设备于供电系统中具有至关重要的地位,需要加强检测以及维护。

首先,变压器局部放电检测。

如果变压器内部具有局部放电问题,则体现出的信号不仅为设备绝缘体存在老化问题,同时还具有较大几率产生绝缘体击穿的情况。

另外,变压器设备内其他的故障问题也能够经局部放电量数值的大小进行展示,依照放电模式的情况分析数据内容,进而找到存在于变压器内部的问题。

声学检测属于局部放电检测的重要方法,在进行检测期间,容易产生超声波或者电磁辐射等问题,声学检测技术可以将局部放电形成的信号进行发现,有效的明确实际放电部位。

除此之外,常应用的检测技术还包括光学检测技术、化学检测技术等。

其次,检测变压器绝缘状态。

在变压器的运行期间,影响其平稳性的因素之一即为绝缘体状态,如果绝缘体形成实效以及老化等问题,则势必会导致变压器内部具有潜在的故障。

检测中需要对于外壳接地线和铁心接地线等实施严密的检测,检测电流量情况,比较分析结果,了解到当前变压器实际运行的状态。

2.3 检测和诊断高压断路设备
在实施检测高压断路设备期间,主要的工作就是绝缘的程度能否对电气设备平稳可靠运行达到满足的标准进行严密的检查,同时也能够体现出载流回路的完好度、开断能力是否具备理想的灵敏度等。

通常情况下,如果断路器是在正常的工作状态中,则检测数据需要取规定条例中的上限。

运行断路器中实施检测工作,也应该具有注意事项,即对于每次形成故障期间产生的电流数值进行记录,严格的重视,并且对断路器跳闸的频率加强考虑。

通过综合起每一项的数据内容,最终合理的选择维修工作的次序,这时可以保障在具有较高质量的维修效果同时,最大限度的提升维修断路设备的质量以及效率。

另外,一旦在检测的结果中没有显示出异常的现象,则也需要在专门的评估卡内对检测数据资料进行详细的统计和保留,提供给以后的维修工作有价值依据。

2.4 红外诊断技术
红外诊断技术也属于近些年来常应用的电气设备检测及故障诊断技术,而且其特征就是高技术含量,具有较强的综合性以及有效性。

此种技术为经光电成像形式,展示电气设备中热状态的改变情况,最终把这一结果作为依据,对存在于电气设备内的故障问题实施分析,
维护电气设备安全的运行。

实施红外诊断技术期间,技术人员对设备不用进行直接的接触,便可以得到精准的检测和故障诊断效果。

3 电气设备管理中状态检测和故障诊断技术的发展趋势
对于电气设备的检测以及诊断,伴随着科学技术的高速发展,会不断的应用先进的现代化技术手段。

诸如以上提到的红外诊断技术,已经是当下应用甚广的一种举措,其将传统的检测举措进行转变,获得到更加准确的检测结果,而且具有较高的科学性。

另外,发展电气设备诊断技术中,需要加强故障诊断管理,通过专科技术人员落实检测任务,做到职责的科学分配以及合理的策划,使得工作人员能够互相协调工作,达到预期检测的良好成效。

而且定期的要对于维修工作者进行培训,提升其综合的技能水平。

在未来的发展中,电气设备技术含量会不断的提升,而且应用变电站的数量会逐渐的增加。

因此,技术工作人员需要重视提升自身的操作技能、专业素质,科学有效的检测电气设备,保障其可持续的平稳发展。

结语
随着传感器技术的不断发展和电气设备中监测状态量的不断增加,数据的处理量也随之增大。

在人工智能技术的不断发展下,故障诊断的可靠性也在大幅度的上升,使电气设备的状态监测和故障诊断变得更加准确合理。

参考文献:
[1]林晶晶.电气设备状态监测及故障诊断技术的应用[J].经营管理者,2011(13):384-384.
[2]李成霞.红外线诊断技术在电气设备故障检测诊断中的应用[J].煤,2014,23(4):28-29.。

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