电力电子电路的故障诊断 刘亚男
电力电子电路的故障诊断刘亚男
发表时间：2019-08-26T13:10:59.737Z 来源：《电力设备》2019年第7期作者：刘亚男
[导读] 摘要：现阶段科学技术持续进步，电子用户对于电子系统的需求持续提升，对于电子设备和系统而言，需要持续健全相关的功能，而且需要确保电子系统的结构获得一个良好的发展平台。
（河北中细软知识产权服务有限公司河北保定 073000）
摘要：现阶段科学技术持续进步，电子用户对于电子系统的需求持续提升，对于电子设备和系统而言，需要持续健全相关的功能，而且需要确保电子系统的结构获得一个良好的发展平台。在发展时期，故障概率和失效概率持续提升，在研究问题和提取措施的时候需要增强对于效率的重视，不然就比较容易出现经济损失的情况，之后未来电子系统在发展的过程中，需要选择合理的故障检测技术，如此可以促进我们国家电子系统的显著发展。
关键词：电力电子；电路故障；原因分析；电路诊断
引言
设备在运行的时候，电力电子电路比较容易产生故障，所以需要增强对于电力电子电路故障诊断以及电路调试的重视。本文研究了电力电子电路的故障诊断，而且分析了电力电子电路故障检测措施，确保能够及时地消除存在的各种故障。
1电力电子电路故障诊断和预测技术难点
1.1对于失效机理的分析
电子系统中包括较多的电子元件，要是产生了故障，元件比较容易出现失效的情况，对于维护人员来说需要按照元件失效的因素选择合理的检测技术，电路的使用时间和电路的性能都能够借助预测技术来进行判定，电解电容器的失效技术在电子电路中得到了广泛的使用。在元件方面，由于是比较复杂的，元件的环境和状态存在一定的差异，物理性能和工作规律也有所不同，性能比较容易产生失效的情况。在这种情况下，需要增强对于电力电子电路中存在的各种故障问题。
1.2故障监测和评估
电路存在失效的情况存在一定的差异，很难掌握电路是否处于健康的状态，电路中存在的信息有着一定的差异，对于故障判断技术需要按照实际的情况来进行选择。所以在评估和监测电力电子电路故障的时候，电路实时状态的判断比较容易产生问题。
1.3 预测的精确度、可靠性和实时性
在这个时期，需要保障电子设备的可靠性，要想保障电子设备的性能，就需要提升预测工作的准确程度。电子设备产生故障的因素以及选择的预测技术属于重要的内容，因此需要正确预测电路的实际情况，如此可以降低电路失效的概率，而且可以减少经济损失，如此需要增强对于检测精确程度以及实时性的重视。
2电力电子电路故障诊断
2.1电力电子电路故障诊断措施识别方法
电力电子电路故障诊断的模式识别方法主要就是识别电力系统信息，需要参考系统的故障特点来研究故障的实际情况，确保能够正确诊断电力电子电路的故障。这种措施在电力电子电路故障诊断工作中进行使用的时候，需要按照样本的数学特点来进行选择。其中需要对于相对复杂的数学模型，模式识别可以正确诊断故障问题。不仅如此，模式识别措施可以按照物理特点，设计出提取器来开展系统故障诊断工作，如此可以减少工作量。不过因为模式识别主要就是按照故障对象的特点来进行选择，所以不存在规律可以参考。
2.2神经网络诊断措施的使用
现阶段以神经网络为基础的诊断措施在电力电子电路故障诊断工作中进行使用的时候，可以具备较强的容错能力和自主能力。这样可以增强电力电子电路故障诊断的联系，在这个时期需要研究故障信号和故障因素之间的联系，通过分析这两者之间存在的联系，可以更好地诊断电力电子电路故障。一般情况下，神经网络中存在较多的神经元，并且通过联系这部分神经元，可以设置一个健全的神经网络。
其中BP神经网络是比较常见的，其中BP神经网络中存在输出层和输入层，而且包括中间层，在中间层里面也存在较多的层，各个层次都存在神经元。在这种情况下，单个神经元可以和对应的神经元来进行输出，各个层次之间不存在节点耦合的情况。其中BP神经网络在电力电子电路故障诊断时期，可以实现对于网络实际输出信号和期望输出信号的比较，掌握存在的差异，确保误差值在合理的范围中。
在出现电力电子电路故障之后，使用BP网络，可以实现电力电子电路故障波形分析，而且可以掌握波形和因素之间的联系，在这个时期需要把结果进行记录，使其可以更好地在电力电子电路故障诊断中进行使用。其中借助这些技术可以实现对于故障时期电路电压和电流波动的研究，明确产生故障的因素。神经网络自主学习能力能够正确记录存在的各种故障，而且可以做到自主诊断。在这个时期，电力电子电路通过对于神经网络的使用，可以更好地诊断电路，而且得到的结果比较可靠。
2.3专家系统的故障诊断措施
在这个时期需要明确电力电子电路故障诊断需要参考故障的实际情况来进行排除，而且需要明确具体的位置和产生的因素，如此能够明确电力电子电路故障的实际情况。其中专家系统主要就是把人工智能当做基础，在这个时期需要使用模拟专家的经验来诊断存在的故障问题。其中和神经网络故障诊断相同的是，专家诊断系统可以实现在线监测。其中选择专家系统，可以得到更加全面的数据信息。其中需要把得到的各种数据信息传输到运行中心，完成统一的分析处理，最后就是把存在的诊断结果传输到故障现场。
2.4遗传算法的故障诊断
电力电子电路故障诊断在使用专家系统的时候，需要消耗一定的计算时间，要想显著提升整体的诊断效率，能够把遗传算法使用到电力电子电路故障诊断时期。其中遗传算法选择的原则包括适者生存的原则，可以做到全体进化。在这个时期需要充分联系遗传算大和电力电子电路，借助这部分信息，可以使得电力电子电路故障诊断结果变得更加可靠，选择这种措施，也可以显著减少整体的电力电子电路故障诊断计算时间。
结束语
现阶段我们国家工业以及科技产业持续进步，发展速度也在持续增快，其中电力电子系统得到了广泛的使用，相关的工业生产效率也在持续提升，这样也促进了经济的发展和进步。在这个时期，人们对于电力电子系统有着较高的要求，在维修设备故障的时候，人们需要做到在短时间内完成对于故障的诊断和消除。现阶段电力电子电路对于工程系统来说是比较重要的，所以需要增强对于诊断措施以及诊断
电子电路常见故障类型及处理方法系统解析.
电子电路常见故障类型及处理方法系统解析 本文较为系统地分析了电子电路常见故障的产生原因、电子电路故障的类型，探讨了电子电路故障处理的主要方法，以期不断提高电子电路故障排除的工作效率，将电子电路故障带来的损失降到最低。 随着科技的飞速发展，各种电子设备在各行各业和人们的日常生活当中得到了广泛的应用，而在其使用过程中受到各种因素的影响，难免会发生故障，影响正常的生产、生活、科研、学习等。因此，加强电子电路常见故障排除方法的研究具有十分重要的现实意义。作为立创商城电子电路技术人员，应熟知电子电路常见故障，并准确判断故障发生原因和发生位置，积极寻找排除电子电路故障的策略和方法，从而及时排除故障，使电子电路恢复正常的工作状态。 一、电子电路常见故障产生原因 要想准确地判定电子电路故障发生位置，进而采取有效措施进行排除，首先应对故障产生的原因有基本的认识，只有这样才能避免“盲人骑瞎马”，做到有的放矢、“对症治疗”，提高电子电路故障排除的工作效率。 电子电路工作过程中受到自身或外界因素的干扰，容易引起各种类型的故障，这些故障产生的原因纷繁复杂，可谓五花八门，但是概括起来不外乎内因和外因两种形式，下面逐一对其进行介绍。 1.电子电路故障内因 电子电路故障产生的内因较多。首先，电子电路长期运行导致某些元件或线路性能老化极易发生故障，其中较为常见的故障有电阻值发生改变、晶体管击穿、电容漏电等；其次，电子电路工作过程中一些位置出现断线、松动、接触不良等情况，进而引发系统故障发生；最后，维修人员在维修过程中，安装了不符合规格的电子元件或接错线路等也容易引发故障。 2.电子电路故障外因
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电力系统故障诊断算法概述 摘要：本文概述了目前电力系统故障诊断的算法研究现状，总结了当前的主流研究算法——专家系统法、模糊理论法、人工神经网络法、遗传算法、petri 网的方法、粗糙集理论、多代理系统、贝叶斯网络法以及近似熵算法，并对他们在电力系统故障诊断应用中存在的一些缺点做出了概括。 关键词：申力系统；故障诊断；专家系统；人工神经网络；溃传算法； 0引言 当前，电力系统在国民经济中的地位越来越突出，因而对电力系统的安全性、可靠性提出了更高的要求。现在电网的规模庞大，结构趋于复杂，区域之间的联系密切，对电力系统故障诊断的研究意义重大。电力系统故障诊断是通过各类保护装置产生的信息，基于一定的理论和经验来对故障发生的区段、故障元器件、故障性质作出快速、准确的处理。虽然国家电网的SCAD/EMS系统在电力系统故障的获取方面起到了一定的作用，但是电网故障时大量的信息远远超出了运行人员的能力，所以迫切的需要一套更加完整的智能电力系统故障诊断系统，实现对电网故障的自动快速诊断。 但是，电力系统中电力设备的种类繁多品种不一，保护装置配合的复杂性、电网结构的变化不确定性，导致了电网故障诊断是一个复杂的综合问题。近年来国内外许多学者提出了多种故障诊断的技术和方法，主要包括：专家系统法ES （Expert System）、模糊理论法ET（Fuzzy Theory）、人工神经网络法ANN （Artificial Neural Network）、遗传算法GA（Genetic Algorithms）、petri网法、粗糙集理论RST（Rough Set Theory）、多代理系统MAS（Multi-agentSystem）、贝叶斯法BN（belief network）以及近似熵算法。本文对上述方法归纳总结，阐述了各自在电力网中的故障诊断的应用，分析各种方法的特点，并对一些相关技术和方法的发展进行简要的介绍。 1电力系统故障诊断国内外研究发展现状 1.1基于专家系统的方法ES 专家系统ES(Expert System)是目前发展最早相对比较成熟的一种智能技术。它是一个智能计算机程序系统，内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，具有大量的专业知识与经验的程序系统，利用人类专家的知识和解决问题的方法
电力系统故障的智能诊断综述
智能电网技术及装备专刊·2010年第8期 21 电力系统故障的智能诊断综述 李再华1 刘明昆2 （1.中国电力科学研究院，北京 100192；2.北京供电公司海淀供电分公司，北京 100086） 摘要 电力系统是人类制造的最复杂的系统，故障诊断是现代复杂工程技术系统中保障其可靠运行的非常重要的手段，故障的智能诊断是该领域的热点和难点。本文综述了电力系统故障的智能诊断技术的发展现状，总结了几种常用的智能技术在故障诊断应用中存在的若干问题以及解决这些问题的相关新技术。最后，展望了智能诊断技术的发展趋势：以专家系统为基础，融合其他先进的智能技术，以提高诊断的速度和准确度，及其对电力系统发展的适应性，逐步实现在线诊断。 关键词：电力系统；智能故障诊断；专家系统；发展趋势 Review of Intelligence Fault Diagnosis in Power System Li Zaihua 1 Liu Mingkun 2 （1.China Electric Power Research Institute ，Beijing 100192； 2. Haidian branch Company, Beijing Power Supply Company, Beijing 100086） Abstract Power system is the most complex system by man-made in the world, fault diagnosis is a kind of very important methods to ensure the reliable operation of modern complex engineering system. Intelligence fault diagnosis (IFD) is the hot and difficult subject in this field. The paper reviews the actual state of development of IFD in power system, and then summarizes some existing problems in application and new relation technology to resolve these problems. IFD technologies include expert system (ES), artificial neural network (ANN), decision-making tree (DT), data mining (DM), fuzzy theory (FT), Petri network (PN), support vector machine(SVM), bionic theory (BT), etc. To adopt these kinds of methods synthetically is very helpful to improve the intelligence of ES. At last, development trends of IFD are expected: based on ES, integrates with other advanced intelligence technologies, to heighten the speed and accuracy of fault diagnosis, and the adaptability to the development of power system, so as to realize online IFD gradually. Key words ：power system ；intelligence fault diagnosis ；expert system ；development trend 1 引言 电网的发展和社会的进步都对电网的运行提出了更高的要求，加强对电网故障的诊断处理显得尤为重要。随着计算机技术、通信技术、网络技术等的发展，采用更为先进的智能技术来改善故障诊断系统的性能，具有重要的研究价值和实际意义。 故障的智能诊断技术也被称为智能故障诊断技 术，包括专家系统（Expert System ，ES ）、人工神 经网络（Artificial Neural Network ，ANN ）、决策树（Decision Tree ，DT ）、数据挖掘（Data Mining ， DM ）、模糊论（Fuzzy Theory ，FT ）、Petri 网理论（Petri Network Theory ，PNT ）、支持向量机（Support Vector Machine ，SVM ）、仿生学理论（Bionics Theory ，BT ）的应用等，其中前四种技术得到了较多的研究，相对比较成熟和常用。本文对电力系统故障诊断领域的智能诊断技术的发展现状以及存在的问题进行综述，并对解决相关问题的方法进行了总结。 2 智能故障诊断技术发展现状 美国是对故障诊断技术进行系统研究最早的国家之一，1961年美国开始执行阿波罗计划后，出现了一系列设备故障，促使美国航天局和美国海军积
家庭电路故障
1.火线短路测电笔测用电器两端均发光。（短路就是通常说的联电火线所带的正电不经 过用电器直接连到零线上此时零线也带电了用测电笔测零线也发光，但用电器不工作）可能导致用电保护器切断电源（跳闸)，或烧断保险丝。 2.零线断路用电器无法工作用测电笔测火线灯亮测零线不亮。 3.用电器短路用测电笔测用电器两端均发光（情况与现象与1相同） 4.这个情况你说的比较模糊。我都给你分析一下吧。⑴用测电笔测插座的零线孔火线孔 都发光，肯定是插座短路，接入用电器后，相当于用电器两端都是火线，用电器既不能使用，测电笔测用电器两端也都发亮；⑵用测电笔测的插座火线孔亮，零线孔不亮，接入用电器后，用电器火线端亮，零线端不亮，（这又要分类了）①插座零线断路②用电器零线断路③用电器毁坏。能肯定排除的就是用电器短路，因为如果用电器短路，用电器的零线也将成为火线（用电器短路相当于火线直接连到零线上，这时零线也就相当于火线了）用测电笔测用电器一端的零线也会发亮。 首先你找个好用电器（电灯就行），从别的插座上试好了再往出问题的那个插座上插，如果不亮再用电笔测，测用电器两端，两端都亮说明插座短路，测用电器火线端亮零线端不亮，那就是零线断路。 2. 家庭电路故障有四种：断路(开路)、短路、过载和漏电。 1. 开路：电灯不亮，用电器不工作，表明电路中出现断路，断路时电路中无电流通过， 该故障可以用测电笔查出。 零线断路：用电器无法工作，用测电笔测火线灯亮，测零线不亮。 火线短路：用电器无法工作，用测电笔测火线不亮，测零线不亮 电器短路：用电器无法工作，用测电笔测火线亮，测零线不亮 2. 短路就是电流没有经过用电器直接构成通路，发生短路时，电路中的电阻很小，电 流很大，保险丝自动熔断。若保险丝不合适，导线会因发热，温度迅速升高，而引发火灾。 用检验灯查短路位置，把检验灯接在火线的保险丝的位置，即串联在接线柱上，然后逐个接通每一盏灯的线路，如果检验灯较暗或不亮，则可判定这部分电路未发生短路，如果检校灯正常发光，则可断定此电路短路。 3. 过载电路中用电器过场多或总功率过大，导致通过导线的总电流大于导线规定的 安全电流值。出现这种情况更轻者导致用电器实际功率下降，重者导电会因过热而引发火灾。 4. 漏电如果导线外层或用电器绝缘性能下降，则有电流不经用电器而直接漏入地下， 漏电会造成用电器实际功率下降，也能造成人体触电，使用漏电保护器能预防漏电的发生。 3. 如何判断家庭电路故障： 家庭电路故障主要是由于断路、短路、总功率过大等引起的。若是短路或用电器总功率过大，保险丝会熔断，若是进户火线断了，试电笔不会发光。当然还有其他原因、做题时需要用心判断。
基于人工智能的电力电子电路故障诊断
基于人工智能的电力电子电路故障诊断 詹世涛齐蕊刘阳 （辽宁省电子研究设计院有限公司110001） 摘要：采用基于波形直接分析的神经网络故障诊断方法实现电力电子电路在线故障诊断。以三相整流电路为例，对电路发生故障时输出的波形进行分析，用故障波形的采样数据制作的样本对神经网络进行训练，将训练好的神经网络用于故障诊断。仿真实验表明该方法是有效的。 关键词：故障诊断神经网络电力电子电路 电力电子电路的实际运行表明，大多数故障表现为功率开关器件的损坏，其中以功率开关器件开路和直通最为常见。电力电子电路的故障诊断与一般的模拟电路、数字电路的故障诊断存在较大的差别，故障信息仅存在于发生故障到停电之前数十毫秒之内。因此，需要实时监视、在线诊断。本文主要要研究应用神经网络理论进行电力电子电路的故障诊断，利用神经网络的学习能力，使故障波形与故障原因之间的关系通过神经网络的学习后保存在其结构之中，然后将学习好的神经网络用于故障诊断，神经网络就可通过对当前电压波形的分析，得出故障原因，从而实现故障的在线自动诊断。下面以电感性负载三相整流电路故障诊断为例，对基于波形直接分析的神经网络故障诊断方法进行研究。 1用于诊断的神经网络模型 本文用于诊断的神经网络为三层前向神经网络(包括输人层)，学习算法是误差反向传播方法(BP算法)，拓扑结构如图1所示。 人工神经网络具有较好的容错性、响应快、强大的学习能力、自适应能力和很强的非线性逼近能力等，被广泛应用于故障诊断领域。基于神经网络的故障诊断专家系统有两种形式：一种是使用神经网络来构造专家系统，变基于符号的推理为基于数字运算的推理，提高系统效率，解决自学习问题；另一种是把神经网络作为知识源的表示和处理模式，并与其它推理机制相融合，实现多模式推理。 BP神经网络故障诊断模型主要包括三层:1)输人层，即从实际系统接受的各种故
电力电子电路故障预测关键技术论述
电力电子电路故障预测关键技术论述 发表时间：2016-10-12T15:49:37.523Z 来源：《电力设备》2016年第14期作者：陈泽龙 [导读] 由于科学技术得到飞度的而发展，电力电子电路不仅为航空事业的发展做出较大贡献，同时也促进航天事业的发展。（广东瑞德智能科技股份有限公司广东佛山 528300） 摘要：由于科学技术得到飞度的而发展，电力电子电路不仅为航空事业的发展做出较大贡献，同时也促进航天事业的发展，对这些设备的安全进行保证的同时，提高机械设备在使用过程中的可靠性。电力电子电路故障分析是电子电路运用过程中不可缺少的重要环节之一，本文主要介绍的就是电力电子电路在故障预测过程中的技术进行分析，进而提出以下内容。 关键词：故障预测；技术分析；研究 引言：对于电子设备而言，它和机械设备存在着一定的不同，电子设备自身所具有的优势就是内部结构相对来说比较复杂，但机械电子设备属于飞机飞行过程中的安全保证，电力电子电路进行故障预测能够对存在的危险进行及时的预测，避免出现不必要的安全事故，只有这样才能不断促进我国电力电子电路在故障预测过程中的关键技术的发展和进步。 1.电力电子电路故障在预测过程中的技术关键点分析 1.1电力电子电路器件的特征参数测试 对于电力电子电路器件而言，是电力电子电路构成的主要元件，它在一定程度上是电路在整个运行的过程是否正常起着决定性作用，所以，电力电子电路故障预测技术中比较重要的技术点就是科学合理的对电力电子电路器件特征参数进行测试，对于正常工作中，电力电子具有一个比较标准的数值表示，如果部分电力电子电路器件中的特征参数和标准值之间存在差别，就表示电路存在异常，所以要在最短时间内让电子电路停止运行，并且对其进行相应的故障检测，通常状况下，电力电子电路器件存在故障的主要因素分为：一是，器件彼此之间的连接存在问题，二是器件自身就存在质量问题，现阶段我国电力电子电路在进行检修以及处理故障过程中的主要关键就是对故障进行及时检测，并且在检测的同时也要进行有效的处理。 1.2电解电容器特征参数测试 对于点解电容而言，其自身不仅成本相抵来说比较低，并且存在较大容量，性能比较好等优点，所以在电力电力电路中得到广泛的运用，电路在实际进行运行的过程中，电解电容器对电路运行过程中的安全性起着决定性作用。因此电路在工作和运行中需要对电解电容器特征参数进行定时检测，如果发现存在任何的异常，一定要运用有效的措施进行及时处理，所有电解电容器特征参数中，影响电路正常工作的主要参数分为两个，一是电解电容器工作过程中的温度，二是工作频率，对于温度，它对电路在整个工作过程中的稳定性起着决定性作用，如果温度过高，就会出现火灾，工作频率不仅对电路在工作过程中的效率进行决定，同时也决定电路在输送过程中的效率，正常工作的情况下，电解电容器在工作过程中的温度以及频率要保证在相应数值范围内，只有在规定的范围内，才能在一定程度上对电解电容器的正常工作进行保证，进一步保证电路的安全性。 2.电力电子电路故障预测关键技术分析 电力电子电路故障而言，其预测关键技术在我国得到了比较快速的发展，虽然发展历程相对来说不是很长，但是也在一定程度上取得比较不错的效果，结合现阶段我国电力电子电路在故障预测关键技术发展过程中的历程可知，大多数的电力电子电路故障预测关键技术开始被不断的发明，并且对其进行不断的应用，在使用的过程中，比较普遍的技术主要分为以下几种：一是，SVR预测方式；二是SP神经网络预测方式；三是AR模型预测方法；这三种方法虽然都有自身存在的优点以及缺点，但是从中整体上来说，这三种方法的出现以及被相应的应用都不断的促进电力电子电路故障检测关键技术的发展和进步，不仅提高我国经济的快速发展，同时也为社会技术水平的加强做出较大贡献，现阶段，我国科学技术人员依然在不断的努力和研究，为研究高效以及精确的电力电子电路故障预测关键技术进行准备，所以对预测技术进行丰富的同时，也会进行不断的完善。 3.电力电子电路故障预测发展趋势分析 现阶段，我国对电力电子电路故障预测关键技术的研究不是很多，所以具有着相对来说比较大的发展空间，因此在发展过程中的主要趋势分为以下内容： 一是，特征参数提取的相关方式研究分析；对于电力电子电路而言，其自身所具有的非线性特征，以往比较简单的特征提取方式不能对精度需求进行满足，因此，需要探究出执行有效、科学合理的特征参数提取方式，这在一定程度上是故障预测技术在发展过程中不可忽视的重要步骤，也是十分必要的。二是，混合故障预测算法研究分析；故障预测系统在实现的过程中要对对象系统的多源消息进行综合，同时还要将这些信息融合成有用的知识，所以，信息融合技术，不仅能够对故障预测过程中的系统性能进行加强，同时还能提高其自主性。四是，内建“故障标尺”研究分析；该技术是电力电子电路在日后应用过程中的主要发展趋势，“故障标尺”可以对电路自身的寿命进行准确的预测，具有着一定的使用价值，但是目前“故障标尺”技术在发展的过程中还存在着不完善的地方，因此，需要对其进行不断的研究以及发展，只有这样才能促进这项技术的完善。 总结：通过上述分析可知，电力电子电路在故障预测过程中的关键技术不仅对我国科学技术发挥着重要作用，同时也会在一定程度上推动航天事业的发展。虽然现阶段电力电子电路故障预测过程中的关键技术存在着相对比较多的不足，很多地方都需要进行相应的完善，但是我国相关的研究人员一直努力的进行研究和分析，相信在不久的将来，由于国家以及政府的全面支持背景下，再加之研究人员的不断努力，我国电力电子电路在故障预测中的关键技术会得到相对来说比较多的提升，只有这样才能对其技术进行完善的同时，还能促进故障预测技术的完整性，这是日后该技术在发展过程中的主要趋势之一。 参考文献： [1]姜媛媛,王友仁,崔江,孙凤艳. 基于LS-SVM的电力电子电路故障预测方法[J]. 电机与控制学报,2011,08（04）:145-147 [2]夏向阳. 大功率注入式有源电力滤波器的理论研究及工程应用[D].湖南大学,2009.13（07）:156-159 [3]贾云涛. 基于改进灰色系统的电力电子装置故障预测技术研究[D].南京航空航天大学,2012.15（08）:178-179
电力系统故障的智能诊断综述
电力系统故障的智能诊断综述 发表时间：2016-06-30T14:34:41.580Z 来源：《电力设备》2016年第9期作者：李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 [导读] 在电力系统中，设备故障诊断和厂站级的故障诊断经过了几十年的发展和改革，现今已经较为成熟，而电力系统层面的故障才刚刚开始。 李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 （国网新疆检修公司新疆乌鲁木齐 830000） 摘要：常用的智能故障诊断技术有专家系统、人工神经网络、决策树、数据挖掘等，专家系统技术应用最广，最为成熟，但是也需要结合使用其他智能技术来克服专家系统技术自身的缺点。智能故障诊断技术的发展趋势主要有多信息融合、多智能体协同、多种算法结合等，并向提高智能性、快速性、全局性、协同性的方向发展。基于此，本文就针对电力系统故障的智能诊断进行分析。 关键词：电力系统；故障；智能诊断 引言 文章对电力系统故障的智能诊断进行了详细的阐述，通过对电力系统的简介，和对故障诊断的发展阶段进行了简要的分析，并阐述了电力系统故障的智能诊断实际应用存在的问题及对策，文章最后指出了电力系统故障的智能诊断的发展趋势。望文章的阐述推动电力系统故障的智能诊断的发展。 1电力系统概述 电力系统是由发电厂、送变电线路、供配电所和用电等环节组成的电能生产与消费系统。电力系统的主要功能是将自然界中的能源，通过先进的发电动力装置，将能源转换为电能。在通过输电线路和变压系统，将电能传送到各个用户。为了实现这一功能，电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统，对电能的生产过程进行测量、调节、控制、保护、通信和调度，以保证用户获得安全、优质的电能。 2电力系统故障智能诊断技术及发展现状 2.1智能故障诊断技术 传统的故障诊断方法分为基于信号处理和基于数据模型，均需要人工进行信息的处理和分析，缺乏自主学习能力。随着人工智能技术这一新方法的产生及发展，为故障诊断提供了初步的自动分析和学习的途径。人工智能技术能够存储和利用故障诊断长期积累的专家经验，通过模拟人大脑的逻辑思维进行推理，从而解决复杂的诊断问题。 目前在电网故障诊断领域出现了包括专家系统、人工神经网络、决策树理论、数据挖掘、模糊理论、粗糙集理论、贝叶斯网络、支持向量机及多智能体系统等技术以及上述方法的综合应用。 目前，在对电网故障智能诊断领域的研究中，依靠单一智能技术的系统多，信息的综合利用研究较少，协同技术的研究应用更少；投入运行的诊断系统多为专家系统，但是离线运行的多，在线运行的很少。即使广泛投入使用的专家系统也同样存在着：（1）知识的获取和管理问题，难以获取较高适应度和准确度的知识。（2）推理的效率问题。（3）故障诊断的在线应用问题，目前仅限于离线故障诊断，该结论不能指导对电网的实际控制。（4）故障诊断的动态分析问题，缺乏故障的动态分析，从而屏蔽了很多有用的细节，尤其是各元件之间的相互关联关系等。基于以上问题，采用决策树方法可以对系统信息进行归类梳理，可以提高专家系统的速度；通过粗糙集方法建立清晰的数学模型；采用数据挖掘和关联性规则可以提高故障诊断分析的准确度。这几种方法的结合应用有助于提高故障诊断的智能水平、效率和准确度。 2.2电力系统故障智能诊断发展现状 电力系统连锁故障分析理论与应用中提到，电力系统故障智能诊断是相对传统的故障诊断而言的。在传统的故障诊断方法可划分为两类。其一是关于信号出路的方法。其二是数学模型的方法。这些都需要人为地区判断和分析，这些方法应用是没有自动化的处理能力。故障的智能诊断是将传统的方法，与当下先进的计算机技术有效的结合，形成的人工智能技术的新方法，对电力系统的故障进行智能的诊断，这是故障诊断技术发展的新时期。 3智能故障诊断面临的问题和对策 3.1智能故障诊断面临的问题 知识的获取和管理问题，也可以说是规则的表达和维护问题。知识是专家系统行为的核心，如何根据系统的变化，获取具有较高适应度和准确度的知识（规则）。对知识的一致性、冗余性、矛盾性和完备性进行检验、维护和管理，是专家系统亟需解决的首要问题。 推理的效率问题，也可以说是如何解决规则组合爆炸的问题。规则库的规模增大以后，搜索的运算量迅速增长，尽管人们提出了许多算法，规则组合爆炸的问题还是没有得到满意的解决。 故障诊断的在线应用问题。以往的故障诊断离线运行，只能告诉调度员已有故障是如何发展的，因为运行方式的多变性，离线故障诊断结论不一定能够指导调度员对电网的实际控制；只有做到在线运行，才能及时帮助调度员进行控制决策。 故障诊断的动态分析问题。以往的故障诊断只能进行静态分析，忽略了故障动态过程的大量有用的细节，尤其是采用了高速保护的大型电网，更加需要分析动态过程，例如快速相继开断过程中的顺序和相互关系、复杂故障中各元件之间的相互影响、电压崩溃的动态过程、运行方式切换或调度控制过程对电网的影响等。 3.2智能故障诊断面临问题的解决对策 对于知识的获取和管理问题，可以采用提高故障诊断系统的学习能力的方法，如 ANN、数据挖掘、仿生学方法等。这些智能方法都有其优点和局限性，需要有针对性地应用。 对于推理的效率问题，可以采用计算速度更快的计算机硬件和软件算法，通信速度更快的数据采集和传输手段；数据挖掘是从各种复杂故障中发现最常见的故障或分解出简单故障的有力手段；建立系统的故障案例库，可以降低决策分析的计算量，提高诊断推理的效率。 对于故障诊断的在线应用和动态分析问题，可以采用更能够反映电网实时运行状态的信息，如广域量测系统、高速保护信息系统和故障录波信息系统、稳定控制系统等提供的动态数据；实时进行电网的灵敏度分析，动态分析电网的健康状况；增量挖掘技术只处理实时的
注塑机电气故障查找方法
注塑机电气故障查找方法： 当注塑机控制电路发生故障时，首先要问、看、听、闻，做到心中有数，所谓问，就是询问注塑机操作者或报告故障的人员故障发生时的现象情况，查询在故障发生前有否作过任何调整或更换元件工作；所谓看，就是观察每一个零件是否正常工作，看控制电路的各种信号指示是否正确，看电气元件外观颜色是否改变等；所谓听，就是听电路工作时是否有异声；所谓闻，闻电路元件是否有异味。在完成上述工作后，便可采用下列方法查找电气控制电路的故障。 1、程序检查法： 注塑机是按一定程序运行的，每次运行都要经过合模、座进、注射、冷却、熔胶、射退、座退、开模、项出及出入芯的循环过程，其中每一步称作一个工作环节，实现每一个工作环节，都有一个独立的控制电路。程序检查法就是确认故障具体出现在哪个控制环节上，这样排除故障的方向就明确了，有了针对性对排除故障很重要。这种方法不仅适用于有触点的电气控制系统，也适用于无触点控制系统，如PC控制系统或单片机控制系统。 2、静态电阻测量法： 静态电阻法就是在断电情况下C用万用表电阻测量电路的点阻值是否正常，因为任何一个电子元件都是一个PN结构成的，它的正反向电阻值是不同的，任何一个电气元件也都是有一定阻值，连接着电气元件的线路或开关，电阻值不是等于零就是无穷大，因而测量他们的电阻值大小是否符合规定要求就可以判断好坏。检查一个电子电路好坏有无故障也可用这个方法，而且比较安全。 3、电位测量法： 上述方法无法确定故障部位时，可在通电情况下进行测量各个电子或电气元器件的断电电位，因为在正常工作情况下，电流闭环电路上各点电位是一定的，所谓各点电位就是指电路元件上各个点对地的电位是不同的，而且是由一定大小要求，电流是从高电位流向低电位，顺电流方向去测量电子电气元件上的电位大小应符合这个规律，所以用万用表去测量控制电路上有关点的电位是否符合规定值，就可判断故障所在点，然后再判断是为何引起电流值变化的，是电源不正确，还是电路有断路，还是元件损坏造成的。 4、短路法： 控制环节电路都是开关或继电器，接触器触点组合而成。当怀疑某个或某些触点有故障时，可以用导线把该触点短接，此时通电若故障消失，则证明判断正确，说明该电气元件已坏。但是要牢记，当发现故障点作完试验后应立即拆除短接线，不允许用短接线代替开关或开关触点。短路法主要用来查找电气逻辑关系电路的断点，当然有时测量电子电路故障也可用此法。 5、断路法： 控制电路还可能出现一些特殊故障。这说明电路中某些触点被短接了，查找这类故障的最好办法是断路法，就是把怀疑产生故障得触点断开，如果故障消失了，说明判断正确。断路法主要用于“与”逻辑关系的故障点。 6、替代法： 根据上述方法，发现故障出于某点或某块电路板，此时可把认为有问题的元
电子电路板的故障检测及维修
电子维修 电路板损坏的原因，绝大多数是板上众多元器件中，有个别坏了。电路板的维修过程，就是寻找故障板上个别损坏的元器件，以及焊下坏件，换上好件的过程。汇能测试仪是一种通用的仪器，就像万用表、示波器一样，能用于各种电子电路板的故障检测，但也只是一种故障检测工具，要成功地进行电路板维修，维修者的相关经验、技术、知识同样不可或缺，尤其在检修无图纸的电路板时，您绝大部分时间都是在用它进行检修，而且会越来越离不开它。 二、对维修高手的几点建议 1. 注意丰富自己的各种元器件知识 为了检修无图纸的电子电路板，在很大程度上是把对电路原理的理解要求，转换成了对元器件的了解。 我们知道，元器件的功能是不随电路板改变的。例如，一个与非门在任何电路板上都实现与非功能，反言之，只要能测试出电路板上与非门的与非功能是好的，该电路板的故障就和这个与非门没有关系等等。汇能测试仪就是利用这一点，把需要通过电路图了解电路板工作原理，通过工作原理去检测电路板故障，转换成为了解元器件的电路功能，通过逐个判定元器件的好坏来检测电路板的故障，所以，多掌握电子元器件的有关知识，就能够更好的理解测试仪对元器件所做的测试，更好的理解测试结果提示，更准确地判断故障。 2. 注意丰富自己的单元电路知识 维修测试主要是在线测试，也就是对焊接在电路板上的元器件进行测试。在线测试会受到外电路的干扰。在绝大多数情况下，并非电路板上的所有元器件都会对测试造成干扰，造成干扰的只是那些与被测元器件构成单元电路的元器件和引线，因此，多掌握一些基本单元电路的形式，对更好的使用汇能测试仪大有好处。 3. 充分理解测试技术的基本原理 充分理解测试技术的基本原理，主要指要充分理解测试技术的适用性和局限性。由于在线测试十分复杂，还没有一种技术能在任何情况下，都给出正确、具体的测试结果。例如著名的后驱动技术和ASA技术都是如此。充分了解各种测试技术的的适用性和局限性，从原理上把握它们能做什么，不能做什么，便于在实践中举一反三，灵活运用，例如，就能改造影响正确测试的单元电路的形式以便正确测试；就能正确地解释测试结果——为什么总线结构会造成好的数字器件功能测试出错、什么样的ASA曲线可信度高或低等等。 4. 及时建库 检测已经建有数据库的器件和电路板，和没有数据库相比，难度、效率和故障检出率高很多。为了使日后的工作越干越容易，就应利用各种条件、机会，建库。建库内容主要包括： a．对汇能测试仪尚不能进行功能测试的器件，当手上有好件的时候，及时建立它的ASA曲线库； b．对可能经常碰到的电路板，在有好板子的时候，及时为它们建立ASA曲线库；对板上汇能测试仪可做功能测试的器件，建立在线功能测试库； c．一旦确认了某个测试结果、或者成功地进行了一次维修，尽量输入完整的故障导航信息； 通过不断地积累资料、数据，你的维修工作会变得越来越容易。 关于在ASA曲线测试中如何建立曲线库，请参见《提高ASA测试的精度和准确性》、《汇能测试仪在小批量电子元器件来料检测中的应用》；如何输入故障导
电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势
电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势 摘要：伴随着我国各项事业的发展，人们生活水平日益提高，这些因素从另一个侧面推动着电力系统的发展和进步。电力系统的规模在进一步扩大，电气设备的技术含量在不断的提升，结构形式越来越复杂的同时必须要保证电力系统安全稳定的运行。因此，如何迅速、准确的诊断出电力系统中出现的事故，找出故事发生的位置和原因成为相关工作人员关注的重点。 关键字：电力系统故障诊断研究现状 0.前言 随着科学技术的不断提高，电力系统的规模更为庞大，结构日益复杂；电力系统在朝着智能化和信息化的方向发展。电力系统在不断智能化的同时如何确保系统运行安全稳定是一项非常关键的问题，最近几年来，因为电网系统中出现问题没能及时准确的进行诊断和处理而造成的事故时有发生。在2003年8月14日美国发生大面积的停电故障，原因主要是由于对输电线路故障未能及时进行处理所致；2006年11月4日整个欧洲大停电；2011年2月4日巴西大停电事故等等，这些都引起了世界各国的广泛关注。由此可见，电力系统故障诊断技术是电力系统安全运行的重要保障。建立快速、可靠的诊断系统能够在故障发生的第一时间内及时、准确的发现问题并且给予迅速的处理，大大增强了电力系统运行的稳定性和安全性。就我国而言，虽然没有发生像其他国家类似的停电事故，但是这并不表明我国在电网安全运行方面水平很高。随着我国各项事业的不断发展，电力能源的需求越来越多，电力系统中的大机组、大电网以及高压远距离输电等等高技术已经成为主导；为了电力资源的合理利用我国还进行了区域电力系统连我的建设，这些都在一定程度上增加了电网系统和输电线路运行中的风险。为了让电力体统能力安全、稳定、经济的运行；为了在电网系统发生故障时能够迅速反应；为了能够及时对事故进行处理，最快速度恢复供电，对电力系统故障诊断的研究有着非常重要的现实意义。 1.电力系统故障诊断的研究现状 国外对于电力系统诊断的研究开始较早，在 1982 年美国已经开始了对火电站的机械设备进行早期的故障诊断工作；至此之后美国电力研究所便开始了对发电站事故诊断及性能检测方面的研究，通过十多年的努力取得了很多世界领先的研究成果和技术。而在1976年美国的另外一家公司开始了进行对发电站计算机在线诊断、监测的工作，到了1980年研发成功了第一台电机诊断系统；一年之后开始了研究人工智能故障诊断专家系统的工作；并在1984年将此成果应用在现场，经过一系列的努力和研究到1990年已经发展成为大型电站在线监测诊断系统(AID)。 反观我国对电力系统诊断系统的研究，研究起步工作进行的比较晚，最早的研究工作也是在上世纪70年代末期，比国外晚了二、三十年的时间。我国对诊断技术的研究也是在国外研究成果的基础之上进行的，我国的研究大致可以分为两个阶段：第一个阶段是我国研究的起步阶段，这一阶段是从1979年开始到1990年，在这大约十年的时间里研究的重点是对国外传入的诊断技术、诊断技术理论知识进行的认识，在这个时期里研究工作的基础是快速傅里叶变换、谱分析、信号处理等技术，研究工作的目的是对设备进行状态监测。第二阶段可以说是一个深入发展阶段，这阶段是从1991年开始一直到90年代末为止。这一阶段正处于
电路故障类型及查找方法的分析(含答案)
电路故障类型及查找方法的分析 电路故障的分析 1、电路故障类型，主要有两种--------短路和断路。 2、短路：电源短路和用电器短路两种。 ①电源短路：指导线不经过用电器而直接接到了电源的两极上。导致电路中电流过大，从而烧坏电源。这种情况是绝对不允许的。如图两种情况，一种是开关闭合，导线直接接到电源两极上；另一种是开关闭合，电流表直接接到了电源两极上。 ②用电器短路：指的是串联的多个用电器中的一个或多个（当然不是全部）在电路中不起作用，这种情况是由于接线的原因或者电路发生故障引起的。这种情况一般不会造成较大的破坏。 闭合开关，灯泡L1、L2发光，当用一根导线并接到A、B两点之间，灯泡L2熄灭，灯泡L1变亮。此时灯泡L2中没有电流流过，电流从电源正极流到A点后，只经过导线流到B点，再流过L1，回到电源负极。 3、断路，指电路断开的情况，可能是由于接触问题或者电流过大把用电器烧毁引起的。 查找电路故障的方法 使用电压表、电流表、小灯泡、导线等都可以判断故障所在。 方法一、电压表检测法 实验一：模拟灯L1短路的情形，闭合开关，观察到灯L2发光，且亮度变亮，电流表示数变大，电压表无示数（被短路）； 实验二：模拟灯L1断路的情形，将灯L1从灯座上取下来，闭合开关，观察到灯L2熄灭，电流表无示数，电压表示数变大，为电源电压。 1在电学实验中，遇到断路时，常用电压表来检测。某同学连接了如图1所示的电路，闭合开关S后，发现灯不亮，为检查电路故障，他用电压表进行测量，结果是U ae=3V,U ab=0,U bd=0,U de=3V。则此电路的故障可能 是（） A．开关S接触不良 B．小灯泡灯丝断了 C．d、e间出现断路D．e、f间出现断路 方法二、导线检测法 2如图所示，闭合开关S时，灯泡L1、L2都不亮，用一根导线的两端接触a、b两点时两灯都不亮；接触b、c两点时，两灯都不亮；接触c、d两点时，两灯都亮。则（） A．灯断路B．灯断路
浅述支持向量机的电力电子电路故障诊断技术
浅述支持向量机的电力电子电路故障诊断技术 摘要改革开放以来，我国的经济快速发展，各行业的发展也如火如荼，新型电子技术的发展也突飞猛进，而随着社会的进步，对电气企业提出的要求也越来越严格，电路的稳定对于提升企业价值，创造更多经济收益有着重要作用。其中基于支持向量机的电力电子电路故障诊断技术在近年来的研究得到了许多研究人员的企业的重视，该技术提出利用小波包分析获取电子电路故障的原因，并且是基于向量的基础上进行得一项技术。在实验中我们发现“一对多”故障分类算法，能够准确定位电子电力的故障，实现十二脉波可控整流电路中晶匣管短路故障的诊断，并且精准性高。此种方法对于我国电子电力故障诊断有非常大的使用价值和影响力。 关键词支持向量机；电子电力电路故障；可控整流电路 引言 近年来，电力给我们的生活带来了极大的便利，人民的生活水平和企业的生产制造能力随着电力的发展逐渐提高。电力电子系统的发展使得电子装置越来越复杂，出现故障所需要的诊断技术要求也越来越高，为了保持电力行业稳定高效的发展，电子电路故障诊断技术的研究是非常有必要的。神经网络故障诊断技术则是近年来被广泛应用，由于该技术不直接要求概念模型，其本身的学习能力、辅佐能力和容错能力对于避免复杂的建模非常有利。BT网络本身设计上的盲目性和在使用训练中常常陷入局部极小点，本文介绍了其他相关故障检测方法，这些方法对于电子电力故障诊断仍有非常大的贡献。 1 支持向量机的原理和优势 支持向量机也称SVM，是国外研究小组在1963年提出的一种新型的技术，其研究价值和研究潜力都是非常巨大的。SVM基于统计学原理模式来识别和核函数来计算，然而，在模式识别领域，由于当时的研究系统不完善，相关设备的缺乏，在解决模式识别问题中往往趋于保守，且数学上比较艰涩导致其中一些核心问题始终得不到解决，直到90年代以后这类情况才逐渐好转，SVM也得到了重视，完善了之前的理论，得到了重要的研究成果，并成功应用于多个行业领域。由于其核心核函数采用低维空间难以划分，因此常采用特殊方法映射到高维空间，由此带来计算难度的增加恰好利用核函数计算解决。简而言之，任何高维空间的函数问题都能通过核函数解决，并且在SVM中不同的核函数能产生不同的算法。 SVM的基础是统计学，其结构风险最小化的方法论较之神经网络学习有突出优势。 近年来，通过研究一系列电力故障诊断技术，提出基于SVM的电子电力新型诊断技术，应用此种故障诊断技术能够最大限度实现十二脉冲可控整流电路中
电力系统故障诊断专家系统
电力系统故障诊断专家系统 李向峰 （哈尔滨工程大学信息与通信工程工程学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）摘要:针对电力系统故障诊断问题存在的大量不确定性，提出了将模糊集和模糊推理方法结合专家系统进行故障诊断的新方案。同时，尝试将分布式问题求解方法用于电力系统故障诊断问题，开发了基于模糊推理的分布式电力系统故障诊断专家系统。为方便用户使用，开发了图形建模和模糊知识学习平台，以及故障信息管理系统通过在某地区电网的测试表明，所提方案具有准确的诊断结果和很好的实用性关键词:故障诊断;模糊推理;专家系统;分布式问题求解;故障信息管理。 关键词:故障诊断; 模糊推理; 专家系统; 分布式问题求解; 故障信息管理 Power System Fault Diagnosis Expert System LiXiangfeng (Information and Communication Engineering, Engineering, Harbin Engineering University, Harbin) Abstract: Fault detection system of power exists a lot of uncertainty, the proposed fuzzy sets and fuzzy inference method combines expert system for fault diagnosis of the new program. At the same time, try to distributed problem solving method for power system fault diagnosis, develop a distributed power system fault diagnosis expert system based on fuzzy reasoning. For the convenience of users, the development of graphical modeling and fuzzy knowledge learning platform, and fault information management system through a regional grid in the test shows that the proposed scheme has an accurate diagnosis and good usability Key words: fault diagnosis; fuzzy reasoning; expert system; distributed problem solving; fault information management. Keywords：fault diagnosis; fuzzy inference; expert system; distributed problem solving 1引言 电力系统故障诊断是近年来十分活跃的研究课题之一，人们对此进行了大量研究[1~9]，取得了许多有价值的理论研究成果，提出了多种解决方案，如采用专家系统方法[2，4，6，8]和神经网络方法[4]等. 由于实际运行中用于故障诊断的断路器和保护动作信息存在着大量的不确定性，近年来有学者将模 糊推理方法应用于电力系统故障诊断[3，5~7，9]。但以 前的研究大多集中在理论探讨上，在解决电力系统运行过程中出现的实际问题方面进展不大。现代电网互联规模和运行复杂性越来越大，运行越来越接近极限，一旦发生故障，造成的损失也较以往增大，因此对运行人员迅速准确处理事故的能力的要求进一步提高。电力系统故障自动诊断系统不仅可以成为运行人员在处理事故时的得力助手，还可成为运行人员培训的有力工具。 本文在前期开发的面向对象的电力系统故障 诊断专家系统[8]的基础上，借鉴其他研究成果[3，5~7] 增加了基于模糊集的报警信息处理，不但考虑了开关和保护动作的不确定性，还将故障时电压、电流不同于正常运行时的特征信息用模糊集表示，利用模糊推理来提高诊断结果的准确性和可用性；同时开发了模糊集学习平台，以缓解专家系统知识获取 的难题;利用网络通信技术和分层分布式问题求解 方法，解决电力系统信息分层和应用于实际电力系统故障诊断时出现的问题，提出了两种分层分布式故障诊断问题求解方案，并就其中一种方法进行了