故障检测与诊断大全11篇

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中图分类号：TN79 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）11-0214-02

21世纪的今天，随着全球经济一体化格局的形成，经济技术迅速发展，以数字技术为主导的高科技产品层出不穷，并且已渗透到我们生活的各个方面，遍布于每一个角落。然而，在我们的生活如此数字技术的当下，电子工程技术人员在设计、安装、维修、调试数字电路的过程中或多或少都会遇到各种事故。因此，掌握正确的数字电路故障检测与诊断方法对于保障数字电路的有效开发与生产是极为重要的。

1 数字电路故障产生的原因

1.1 电路元器件的老化

无论什么东西在使用的过程中因为摩擦等一些原因，在一定程度上都说到了损坏，对于电路元器件来说尤其如此。因为电路元器件大都是金属材质，在长期不断使用的过程中，就会导致部分元器件老化和参数性能下降，除此之外，有的电路元器件也会在遇到高温或极冷的天气状况下改变参数值。

1.2 电路元器件接触不良

由电路元器件接触不良导致的数字电路故障是最常见的原因。在日常生活中，可能会因为使用不当或者保管不善，破坏电器外壳使得电路元件暴露在空气中或者一不下心使电器进水等情况发生，那么电器内部的焊点就会被氧化，以至于导致电路板故障的发生。

1.3 电路设备工作环境不健全

每一样设备的顺利使用都是有一定的条件的，但是并不是所有设备都能够在健全的工作环境中，所以，一旦工作环境达不到电路设备的要求时，例如，温度、适度、电子磁场等改变，数字电路就会发生故障，那么设备也就无法实现正常工作了。

1.4 电路元件过了使用期

电路元器件都是有保质期的，只有在规定的年限内使用才能发挥它功效。如果过了使用期限，电路元器件就会负荷不了，就会出现元器件老化、性能指标降低等现象。所以说电器元件使用过程超出期限，设备的故障发生率就会增加。

2 数字电路及其故障的特点

所谓的数字信号是在时间上和数值上都离散的信号，而数字电路就是用来处理和变化这些离散信号的电路。它的工作原理主要就是利用两个状态的元器件来表示离散信号，看似很复杂，其实它的基本电路单元十分的简单。在数字电路中的每一个元器件的参数值都有较大的差异性，所以绝对不会出现电压不高不低的电平，除了三态门之外，输出的要么是高电平要么就是低电平。所有对高电平和对低电平的区分了解能够我们更好的了解数字电路的特征。

如果把数字电路按照逻辑功能来划分，可以分为时序逻辑电路和组合逻辑电路两种。从功能上来说，时序逻辑电路它是由具有储存功能的触发器所组成的电路来进行记忆和表达功能，但是关键得是储存电路的输出状态必须反映到输出端上，并且要与输出端共同作用才能决定时序电路的输出。另一个组合逻辑电路顾名思义就是由各种电路组合而成。不过组合逻辑电路在输出时，都是有那个时刻输入的信号来决定的，它与原电路的输出状态并没有直接的关系。

在数字电路的检测和诊断过程中一定要按照它所规定的顺序来想电路施加测试，并挨个观察数字电路的反应状态，看其是否正常。之所以要这样一步步仔细的检测那是因为数字电路的测试对象实在是多了，电路的输入、输出变量甚者有时候可以达到上百个，而且每一个都有可能出现偏差，如不逐一检测很难找到问题所在。此外，数字电路它还存在一定得物理缺陷，构成集成电路的门和记忆元件是封存在芯片里面的，以至于无法直接观察电路输入、输出的波形以及很难检测它们的逻辑电平，所以也就没办法快速查出数字电路的故障之所在。因此，研究出简单可行的测试电路故障的方法迫在眉睫，需要大家的共同努力。当然，也只有当数字电路故障检测方法解决之后，数字电路才能得到更好的应用。

3 数字电路故障检测与诊断方法的现状

3.1 直接观察检测诊断法

直接检查法就是通过直接的观察来推断电路大致在那个部分出现了问题。这种方法相对于比较适合有一定经验的电路维修员，他们通过询问顾客电路故障发生时出现了哪些现象来判断发生电路故障的大致原因，这样既方便有简洁，省去了中间的很多过程，为客户和自己都节省了时间，是一举两得的好事。例如，电视机突然不亮了，我们在检测之前应该首先观察一下外观是否破损，用手感觉一下外壳温度是否过高，其次看插头是否断开或与插班接触不良，然后用鼻子问一下电视机有没有异味等等，通过用这些直观的方法来判断电视机大概是哪一个部位出了问题啊，最后着手检测。虽然这种方法比较快速，但对于经验不足的电路维修员来说，还是不要贸然使用，否则可能是既浪费了时间也还是没有找到电路故障发生的原因，得不偿失。

3.2 顺序检测诊断法

现在应用于数字电路故障检测的数字检测法一般分为两种。一种是在输入端加上信号，从输入级开始向输出级检测，当信号中断或者是出现异常时也就找到了数字电路的故障所在地。第二种方法是在输入级到输出级的过程中加上信号，一旦出现信号不对的情况，就立马停下，然后以此为据点想下一级进行电路故障检测。虽然这种数字电路检测方法准确性比较高，但是需要花很长时间。在现在全球经济高速运转的是时刻，这种低效率的工作方法已经逐渐不适应时代的发展要求了，在某种程度上是可以被淘汰的，但是，前提条件就是我们必须尽快找到一种更好的电路故障检测方法来代替它。否则，还是得用顺序检测法。

3.3 比较检测诊断法

在检查数字电路故障时，比较法其实也是一种比较常用的检测方法。一般要想快速的检测出数字电路哪里出现问题，经常就会对电路的各个关键点进行测试，得出具体的参数值，然后找来同样的完好无损、能够正常运转的电器，也测出每一个关键点的参数值，最后将两组数值进行比较，参数值不一样的那个地方就是数字电路出现故障的地方。不过，能够这样很快就检查出问题所在的情况并不多，大多数电路故障地方都在比较细小的地方。因为，在数字电路器材生产过程中，厂商一般都会针对电路板比较薄弱的地方多做几道加工程序，确保质量安全，而那些人们认为不会发生故障的地方就没有多注意，所以往往电路发生的故障并不在电路板的关键点上。因此，比较检查法还算不上市完美的检测方法，依然有它的缺陷存在。

3.4 替代检测诊断法

有时候电路比较复杂，可能当我们试了各种方法还没有找到故障时，我们就应该想到用替代法来检查数字电路故障。所谓的替代检测法就是将数字电路中的电子元件用同等型号的电路元件来替换掉，不过质量一定要比元件好一些，否则质量太差的话还是无法检测出电路故障在哪里。当高质量的电路元件安装到元电路板中，合上电源，看电路板是否能够正常运转。若能正常运转则证明是元电路元件有问题，若不能，则证明原电路元件没有问题。若是前者，数字电路故障检测就能很快完成，但若是后者的话，就还需要再次进行检查与诊断。总之，替代检测在某种程度上也是比较麻烦和费时的。

4 提高数字电路故障检测与诊断效率的对策

4.1 分块测试诊断法

当我们无法通过直接观察检测法检测出数字电路故障时，用分块检测法是最好的检测办法之一。当我们对某种电路板进行检查时 ，对其电路结构、功能等要有一个事先的了解，根据实际情况，看怎样组合比较简单，然后就将电路分成若干个独立的电路，分别进行通电进行测试，观察测试结果找出有故障的那一部分电路，最后采取相应的措施准确找到数字电路故障点，诊断其原因，“对症下药”，解决问题。像这种分块测试方法过程比较简单，针对性也强，它能够有效的提高数字电路故障检测与诊断效率，更适合于比较复杂的数字电路故障检测与诊断中。

4.2 电阻检测诊断法

在日常生活中，当我们看到某种电器冒烟儿或者散发异味时，首先要做的就是切断电源，避免事故范围扩大。然后就是要检查电路是否有短路现象，那么这个时候就需要用到电阻检测诊断法。电阻检测诊断法它的作用就是能够检测诊断出数字电路底板内部和电路连接线之间是否是接触不良或短路等情况，操作过程简单，就算不是专业电路维修员也能够很好的掌握与应用。在碰到类似的事情时不至于惊慌失措，即使不花钱找专业维修人员自己就能够轻松搞定。所以电阻检测诊断法实用性比较强，适用人群比较广，在数字电路故障检测与诊断上效果比较明显与突出，是提高数字电路故障检测与诊断效率的好方法。

4.3 波形检测诊断法

波形检测诊断法对电路故障检测与诊断人员的专业素质要求比较高，要具备较高的电路维修理论知识，同时还要会使用示波器，这两个条件缺一不可。其实，我们所说的波形检测诊断法就是通过使用示波器对电路板的各级输出波形进行检查，观察它所输出的波形是否是正常的，以此来检测诊断出电路故障。目前，这种波形检测诊断法被广泛的应用于脉冲电路中，准确性高、安全系数高、效率也很高，是提高数字电路检测与诊断效率的完美对策。

5 结语

在当今科学技术腾飞的年代，数字电路已经取得了飞速发展，为了能够更好的将数字电路应用到现代电路中，提高数字电路检测与诊断技能、效率尤为重要。对于可能出现或者是已经出现的电路故障要能够及时预防与解决。因此，我们要不断完善数字电路检测与诊断技术，使之能够更好的适应时代的发展要求，为我们的生活提供更加便捷的服务。总之，本文主要是希望通过论述数字电路故障产生的原因、分析数字电路及其故障的特点、介绍目前我国对数字电路检测与诊断所采取的方法以及建议来给现在正身处数字电路的工作者一些帮助。

参考文献

[1]张兰，徐红兵.一种新的数字电路故障定位算法研究[J].电子科技大学学报，2009.

[2]郭希维，苏群星，谷宏强.数字电视测试中的关键技术研究[J].科学技术与工程，2008.

[3]朱大奇，电子设备故障诊断原理与实践[M].电子工业出版社，2008年9月.

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高压开关柜是配网的重要设施，对电网安全可靠的运行起着重要作用，随着经济的发展，电网也在飞速的发展，加之变电站无人值班管理模式和综合自动化的普及，高压开关柜的安全运行越来越重要，因此迫切需要高压开关柜具有高可靠性,并能在线检测故障,避免局部放电事故发生。局部放电分为内部、表面和电晕放电，并主要以电磁、声波和气体形式释放能量，这些是绝缘性能检测的主要信号。

1.检测方法

1.1 超声波检测

局部放电是一种快速的电荷释放或迁移过程，当发生局部放电时，放电点周围的电场应力、机械应力与粒子力失去平衡状态而产生振变化，机械应力与粒子力的快速振荡，导致放电点周围介质的振动，从而产生声波信号。放电产生的声波频谱很宽，可以从几十赫到几兆赫，放电强度的大小决定了电场应力、机械应力和粒子力的振荡幅度，直接决定了振动的程度和声波的相度。

声能与放电释放的能量成比例，虽然在实际中各种因素的影响会使这个比例不确定，但从统计角度看，二者之间的比例关系是确定的。从局部放电的机理可知，局部放电初期是微弱的辉光放电，释放的能量很小，后期出现强烈的电弧放电，此时释放的能量很大，局部放电的发展过程中释放的能量是从小到大变化的，所以声能也从小到大变化。

根据球面波的声能量式可知，在不考虑空气密度和声速的变化时，声能量与声压的平方成正比。根据放电释放的能量与声能之间的关系，用超声波信号声压的变化代表局部放电所释放能量的变化，通过测量超声波信号的声压，就可以推测出放电的强弱。

1.2 TEV检测

当高压电气设备发生局部放电时，放电电量先聚集在与放电点相邻的接地金属部分，形成电流脉冲并向各个方向传播。

脉冲电流的透入深度与频率的平方根成反比。高频局放电流只在导体表面传输。对于内部放电，放电电量聚集在接地屏蔽内表面，因此如果屏蔽层是连续的，则无法在外部检测到放电信号。但实际上，屏蔽层通常在绝缘部位、垫圈连接处、电缆绝缘终端等部位因破损而导致不连续，高频信号因此传输到设备外层而被检测出来。

因放电产生的电磁波通过金属箱体的接缝处或气体绝缘开关的衬垫传播出去，同时产生一个暂态电压，这个电压脉冲称为暂态对地电压（TransientEarthVoltage，TEV）。

TEV的检测原理见图1，高压电气设备的对地绝缘部分发生局部放电时，导电系统对接地金属壳之间有少量电容性放电电量，通常只有几兆分之一库仑，放电持续时间一般只有几纳秒。因为电量等于电流乘以时间，一次放电1000pC，持续10ns，就产生100mA的电流。对于持续时间那么短的放电脉冲，被测设备就不能看作是个整体，而应看作是传输线，其电气特性由分布电容和电感决定。此时，可以将地看成一个金属板，缝隙所处的位置看成另一个金属板，缝隙与地之间的距离为传输线。

当发生局部放电时，电磁波从放电点向外传播，电流大小与这些电磁波产生的电压有关。电压等于电流与路径阻抗的乘积。在不考虑损耗的传输线上，阻抗满足下式：

式中的L和C是传输线单位长度的自感和电容，ZO的数值变化很大。通过研究可知，单芯10kV电缆约为10Ω，35kV金属外壳的母线室大约70Ω。因此，1000pC的放电可产生对地1-7V持续10ns的电压。电压脉冲在金属壳的内表面传播，最终从开口、接头、盖板等的缝隙处传出，然后沿着金属壳外表传到大地。这样，使用电容耦合式传感器就可检测到放电信号。

研究发现，局部放电产生的TEV信号的大小与局部放电的激烈程度及放电点的远近有直接关系，可以利用专门的探测器进行检测。通过检测局部放电产生的TEV信号，不仅可以对运行中开关柜内设备局部放电状况进行定量测试，而且可以通过同一放电源到不同探测器的时间差，对局部放电点进行定位。

2.开关柜绝缘性能故障检测诊断系统

这一系统的检测技术在原理上是一种比较性的检测技术。某个开关柜上的检测结果应与其以前的检测数据或其它同类型的开关柜所检测的数据进行比较，如果检测数据大于其它同型号开关柜或以前的结果，说明该开关柜存在放电活动，进而推断故障的可能性。因此，需要有相当的设备运行经验，才能根据技术检测结果分析设备绝缘材料还能维持运行的时间。

记录每次设备故障的详细情况有助于分析判断放电活动对设备的影响。整个系统可分成3个子系统：

（1）被检测设备和传感器，处于开关室现场。

（2）信号预处理和数据采集子系统，一般集成在主机中，也处于现场。

（3）数据处理和诊断系统，实际为1台PC和数据存储分析软件，处于主控室。

3.检测数值的动态判据

3.1统计分析与趋势分析

统计分析法是在同一开关室内开关柜局部放电检测时，对相关条件下的TEV检测数值和超声波检测数值进行分类统计，从而得出初步判断依据。现场影响局部放电测量结果的因素有很多，如工作电压、放电种类、绝缘材料、负载、机械运动、环境条件、干扰、开关柜制造厂家及类型等，所有因素都可能造成检测结果的误判，在现场测试时必须加以考虑。

趋势分析是对同一开关柜不同时间的测试结果进行分析，按月、季、年从统计分析中得出开关柜局部放电的趋势。在分析过程中，还应分析影响局部放电的细微波动对TEV检测数值和超声波检测数值的变化，主要分析内容有负载的变化、环境因素波动、干扰波动、时间变化等。

3.2 动态判断依据

结合统计分析、趋势分析和初步判断依据，可以对开关柜局部放电进行动态的判断分析，具体步骤如下：

（1）初始判据的判断。对当地所有N面开关柜的故障情况进行统计，按照统计结果计算出故障率为a％。

（2）统计分析。对当地所有N面开关柜局部放电情况进行普测，取其中检测数值最大的N×a％面开关柜，然后再取这N×a％面开关柜中数值最小的作为比较值A。

（3）趋势分析。在一段时间间隔（一个月、一个季度或一年），再次对所有N面开关柜进行普测，取其中检测数值最大的N×a％面开关柜，然后再取这N×a％面开关柜中数值最小的作为比较值B，将B与A进行比较。

（4）比较分析。对于B与A的比较，可分为以下几种情况：

若B

若B>A，有以下几种因素可以考虑：开关柜负荷可能有所增加；背景干扰严重程度进一步加重；温度、湿度状况进一步恶化；开关柜的污秽情况进一步恶化。

若B=A，主要是开关柜负荷、背景干扰、温度、湿度状况、开关柜的污秽情况大体相同，开关柜运行状况比较平稳。

（5）确定判据值。最终根据开关柜常年运行的情况确定A或B值为判断依据，由于开关柜周围环境等因素对局部放电都有影响，因此，在确定判断值时要考虑±2dB的误差。继续按照步骤一到步骤五的顺序进行判断数据的确定，最后经过长时间的比较，建立起本地区开关柜检测的数据库，最终确定一个作为指导性的判断数值。

综上所述，动态判据诊断是一个长期的过程，需要根据实际情况进行纵向和横向的对比分析，以做出正确的判断。

4.结论

基于超声波和TEV技术的高压开关柜局部放电检测定位技术，改变了电气设备传统的局部放电测试方式，为电力系统的电力设备状态检修提供了可靠的技术数据，是一种实用、有效的检测技术。检测装置具有以下优点：

（1）装置的投入使用不改变和影响电力设备的正常运行。

（2）能自动连续进行检测、数据处理。

（3）具有自检和报警功能。

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[Abstract] the power transformer is one of the most important equipments for power transmission and distribution network, to ensure the safe operation of power system has play a decisive role effect. Due to the power transformer design and manufacture quality and operation and so on many aspects, m alignant accidents and faults have occurred, seriously affecting the safe operation of power grid. In this paper, based on the author's practical experience, discusses the fault detection and diagnosis of power transformer.

[keyword] power transformer online monitoring and fault diagnosis

中图分类号：TM41 文献标识码：A文章编号：2095-2104(2013)

引言

电力变压器是电力系统中重要的电气设备之一，它一旦发生事故，则所需的修复时间较长，造成的影响也比较严重。随着我国电力工业的迅速发展，电网规模不断扩大，电力变压器的单机容量和安装容量随之不断增加，电压等级也在不断地提高。一般而言，容量越大，电压等级越高，变压器故障造成的损失也就越大。近年来，电力变压器虽然由于材料的改进、设计方法和制造技术的提高，运行可靠率有所提高，但仍会发生料想不到的事故。

一、变压器故障运行时的特征

电力变压器在运行中发生故障时，除油中气体成分和电气参数发生变化外，一般常伴有某些部位的外表颜色、气味、声音、温度、油位等的变化，结合这些变化对分析与综合诊断变压器的故障部位性质、程度、趋势和严重性等起到一定的作用。

1、外观异常

(l)防爆筒薄膜龟裂破损。当油枕呼吸器发生堵塞，变压器不能进行正常的呼吸，会使得油枕上方空气压力变化，引起防爆筒薄膜破损，防爆管失去作用，水和潮气进入变压器内使绝缘受潮。

(2)套管闪络放电。套管闪络放电会造成发热、老化、引起短路甚至爆炸。

(3)渗漏油。渗漏油是变压器常见的问题。渗漏油的主要部位为大盖与本体结合部、放油门、散热器间阀接口、气体继电器及套管基座等处。

2、颜色、气味异常

变压器的许多故障都伴随有过热现象，使某些部件局部过热，引起有关部件颜色变化或产生特殊焦臭气味等。

(l)线卡处过热引起异常。套管与设备卡线连接部位螺丝松动、接触面氧化严重等使接头过热、颜色变暗并失去光泽。套管污秽严重或有损伤引起异常。套管污秽严重有损伤而发生闪络放电会产生一种特殊焦臭气味。

(2)呼吸器硅胶变色。呼吸器的硅胶一般为变色硅胶或掺有变色硅胶的无色硅胶，其目的是便于运行人员监视。硅胶的作用是吸附进入变压器油枕中的潮气，以免变压器绝缘受潮。正常情况下变色硅胶应呈浅蓝色，若变为粉红色说明已经失效。

(3)变压器气体继电器内有气体。正常情况下，变压器气体继电器内充满了变压器油。若气体继电器内有瓦斯气体，会造成轻瓦斯保护动作，严重时则会造成重瓦斯跳间。

3、声响异常

变压器故障运行时，从运行中声音的变化可发现与正常运行时有明显差异。变压器是静态运行的电力设备，正常运行时在交流电磁场的作用下，变压器器身会发出轻微连续的“嗡嗡”声，常被称为交流电磁声，简称交流声。正常运行中变压器发出的“嗡嗡”声是连续均匀的，如果产生的声音不均匀拥特殊的响声，应视为不正常现象。

4、温度异常

(l)内部故障引起温度异常。变压器内部故障，如绕组匝间或相间短路、裸金属过热、铁心多点接地、涡流增大等，都会引起变压器温度异常。

(2)散热器阀门不通引起温度异常。新安装或大修后变压器散热器阀门如忘记打开，使变压器油不能正常循环散热，也会引起温度升高。

(3)呼吸器堵塞或严重漏油引起温度异常。变压器呼吸器堵塞或油量严重不足也会影响其散热效果，导致温度升高。

5、油位异常

变压器储油柜的油位表或油位计温度刻度，是标志变压器不同油温时的油面标志，根据标志可以判断是否需要加油或放油，运行中变压器温度的变化会使油体积变化，从而引起油位的上下位移。

二、电力变压器常规在线监测的方法

1、变压器绕组变形在线监测

变压器绕组变形(如轴向、径向尺寸变化、位移、扭曲、鼓包等)是由于绕组经受了轴向、幅向力的作用以及强大的短路力作用。常规的吊罩检查只能看到高压绕组的状况，而在高压绕组内部的中、低压绕组所发生的形变根本无法看到。变压器绕组在线监测的基本原理是根据变压器绕组的短路电抗值的变化进行变形与否的监测和判断。因为绕组的短路电抗值与绕组的变形程度、几何尺寸以及位置变化密切相关，即短路电抗直接取决于绕组的几何结构。在工频电压不变的情况下，短路阻抗及阻抗中的电感分量与变压器绕组的几何形状及位移相关。通过理论研究和实际测试，实时监测绕组短路电抗的变化对在线监测变压器绕组变形具有很好的实效性。

2、变压器局部放电在线监测

变压器局部放电是反映高压电气设备状态的一个重要标志。因为很多故障均产生局部放电。一般情况下，如果变压器油中发现了特征气体则表明其内部已经存在比较严重的局部放电。局部放电能有效反映变压器内部的绝缘状况。变压器局部放电在线监测技术借助先进的传感技术和电子技术，根据超声波原理将高频声学传感器放在油箱外部以便测取局部放电或电弧放电所产生的暂态声音信号。

3、变压器油性能指标在线监测

变压器油性能的在线监测专家系统由数据库、知识库、推理机、知识获取和人机接口等几部分组成。数据库的主要功能是存储并及时提供变压器油质变化的各项指标和历史数据。数据库中的各种指标和信息中还包括对油质的缺陷分析和处理结果，可以为监测维护人员提供详细的油性能数据。知识库用来存储与变压器分析相关的经验和知识。推理机的作用是从数据库中提取数据后再以逻辑方式对油状况进行推理分析。

三、 DGA故障诊断方法

1、油中气体色谱分析法(DGA)的原理

目前变压器几乎都是用油来绝缘和散热，变压器油与油中的固体有机绝缘材料(纸和纸板等)在运行电压下因电、热、氧化和局部电弧等多种因素作用会逐渐变质，裂解成低分子气体，由于含有不同化学键结构的碳氢化合物有着不同的热稳定性，所以绝缘油随着故障点温度的升高依次裂解生成烷烃、烯烃和炔烃，每一种烃类气体最大产气率都有一个特定的温度范围，故绝缘油在各不相同的故障性质下产生不同成分、不同含量的烃类气体。由此可见，油中溶解气体的组分和含量在一定程度上反映出变压器绝缘老化或故障的程度，可以作为反映电气设备电气异常的特征量。

2、三比值法

充油电气设备的故障诊断也不能只依赖于油中溶解气体的组分含量，还应取决于气体的相对含量。通过哈斯特的热力学研究结果表明，随着故障点温度的升高，变压器油裂解产生烃类气体按CH4C2 H6C2 H4C2 H2的顺序推移，并且指出低温时H2是由于局部放电的离子碰撞游离所产生的。三比值法的原理是根据充油电气设备内部油气体在故障下裂解产生气体组分含量的相对浓度与温度的相互依赖关系。从5种特征气体中选用两种溶解度和扩散系数相近的气体组分组成三对比值，以不同的编码表示。

结语

本文阐述了电力变压器故障运行时的特征，并分析了电力变压器常规在线监测的方法，此外还分析了DGA故障诊断方法，具有一定的实用价值。进入21世纪电力行业将有更大的发展，电力变压器的故障诊断与状态检修作为我国电力系统实现体制转变、提高电力设备的科学管理水平的有力措施，是今后在电力生产中努力和发展的方向。

参考文献：

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引言：随着暖通空调技术的发展，暖通空调系统的故障检测与诊断也得到了广泛研究，其起源可追溯到上世纪90年代。关于暖通空调系统的故障检测与诊断，其关键就在于对暖通空调系统故障的研究，建立起故障发生的特征与故障本身之间的联系形成故障诊断模型。利用成立的模型来对暖通空调的故障进行辨识就是暖通空调系统的故障检测与诊断。现如今，相较于国外对暖通空调故障的研究，我国还处于起步阶段，由于研究时间较晚，科技手段也较落后，对于暖通空调系统故障的研究大多只局限于传感器故障研究，远不如国外故障研究的类目众多。

一、暖通空调系统的故障研究

关于暖通空调系统的故障，其故障形式多种多样，由于暖通空调系统中含有许多的设备和零配件，系统之间互相关联，极为复杂，而暖通空调系统中的每一个部件都可能发生故障，根据统计，其中大部分故障为电气故障，还有少数机械故障和管道阀门配件类的故障。关于暖通空调系统的故障成因，由于系统复杂性难以确定，但是暖通空调系统的故障并不会产生危险，只是会使暖通空调系统的性能受损，影响用户的使用效果，还有就是增加设备系统的能源消耗。关于暖通空调系统的故障检测与诊断，其困难就在于暖通空调系统的复杂性。暖通空调系统是一个整体，它将系统之中的配件和设备，利用管道相互连接，可以说，暖通空调系统中的配件是有着联系的，配件之间是连结共生，相互影响的。

二、暖通空调系统的故障类型

暖通空调系统的故障除了自然老化而引起的故障还有因设计问题引起的故障，故障类型复杂且多，但大致分类可以分以下几点：首先，按系统故障的性质分类可分为自然故障和人为故障。自然故障是指因自身问题而导致的系统运行故障，而人为故障自然是指因人为损坏产生的系统故障。其次可以按照故障的严重程度来分，分为软故障和硬故障，软故障就是系统配件因为使用而积累损伤，表现为老化受损，从未导致配件的部分性失效或者使用效果降低的故障。而硬故障就是指设备，配件等彻底损坏，完全失去功效的情况。软故障的发生不像硬故障一般发生得迅速突然，且破坏性较大，软故障的故障发生是循序渐进的，隐蔽性较强，所以相较于软故障，硬故障的检测与诊断较为容易。最后按故障发生的配件分，暖通空调系统的故障又可细分为组件故障和传感器故障。组件故障是指暖通空调系统的组成设备发生故障，冷水泵或新风机发生故障就可以归于组件故障。传感器故障就是暖通空调系统中的各类传感器出现的故障，可能是数据采集的精度下降，也可能是完全没发挥作用。

三、暖通空调系统的故障辨识

（1）基于规则的专家系统故障辨识。这种故障检测与诊断的方法的应用较为广泛，涉及领域也较广，主要原理就是依靠对故障研究的历史信息，利用IF-THEN的规则能，表现故障表征与故障信息的特征之间的联系，通过电脑程序来进行检测与诊断。（2）基于模型的故障辨识。这一诊断方法是采用数字逻辑电路结构以及传输方式来对系统的各个层次进行故障检测，虽然故障诊断较为精准，但是由于计算复杂，所以故障辨识的效率并不高。（3）基于故障树的故障辨识。（4）基于案例推理的故障辨识。案例推理是通过同类型故障案例进行推理诊断的方法。缺点就是需要一定数量的案例，适用于变因不多的故障。（5）基于模糊逻辑的故障辨识。模糊逻辑是根据经验值和模糊数据构成模糊矩阵，再以模糊逻辑结合算法进行全面判断。（6）基于模式识别的故障辨识。模式识别主要是对正常运行模式与故障模式进行区分，通过两者的不同变量进行故障诊断。（7）基于小波分析的故障辨识。小波分析依靠对异常的工作信号所发回的信息进行分析，小波分析的故障检测适合做信号处理。（8）基于神经网络的故障辨识。这一方法通过大量相互关联的神经组成的网络来进行故障检测与诊断。（9）基于遗传算法的故障辨识。遗传算法的理念是根据自然界适者生存的法则，采用模糊区间的推理方法，运用遗传算法进行故障检测。

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一、暖通空调系统故障原因分析

暖通空调系统是由多种设备组合而成的，其中系统设计时应用到了多个学科的技术，如热力学、流体力学等。暖通空调系统在运行时，各种设备的参数相互配合，共同完成对建筑物的采暖、调节空气的作用。暖通系统的复杂性增强了故障发生的机率，同时各种故障的相互影响，也会造成新的故障。暖通空调系统应用到多种空调设备，这些设备之间互相用管道进行间接，关联性特别强，如果某种设备出现故障，也会影响其他设备的运行，从而影响整个暖通空调系统性能和功能发挥。

暖通空调系统发生故障后，可能会造成整个系统故障的连锁反应，影响其他设备正常运行，这样也会造成故障检测和诊断带来困难。大范围的参数变化让维修人员不容易找到故障原因，难以分清数据和参数的变化因素，因此很难做出准确的诊断结果判断，给系统为诊断维修造成了较大的困难。由于暖通空调设备中传感器设置较少，很多故障发生却不能够用准确的数据和图片表达出来，会给系统管理者的故障检测带来较大的困难，很多故障只有在发生后通过各种手段检测出来，不能够做好故障预防，不利于暖通空调系统正常运行。

二、常用的故障检测和诊断方法

（一）通过案例进行故障检测和诊断。暖通空调系统的故障主要分为硬件故障和软件故障，在故障发生时要根据实际情况进行处理。在故障发生时，如果不能立即得出诊断结果，可以根据故障发生的细节，在暖通空调故障知识库和相似的文件和资料中找到故障的原因，从而根据提示做好故障检测和诊断工作。暖通空调数据库内包括很多故障案例，检测者可以通过检索找到自己需要的内容，但是由于实际上的故障可能会有很多交叉故障产生，因此出现的现象与案例分析中的结果会有一定的差异，因此不能够对故障检测的结果立即确定，因此造成了故障诊断不迅速，这个方式还是有一定的局限性。

（二）通过推理而得出诊断方法。每一种故障发生时都会表现出不同的征兆，如硬件故障则会使机械停止运行或发生一定的声音提示等;有经验的诊断者就会根据系统故障的现象，推理出故障的具体地方及原因，从而做出相应的诊断措施。暖通空调系统故障时，也会有一定的数据紊乱的提示，这也能作为故障检测的评判标准，通过数据推理，将不清晰的提示内容加以整合，从而获得较准确的结论。通过推理，虽然也能够实现故障检测与诊断，但模糊的信息有时候也会产生错误的偏差，因此也会造成错误推理，因此要综合实践进行分析，从而使故障检测与诊断更加准确[1]。

（三）建立故障树诊断。暖通空调系统会因运行目的不同而造成的故障不同，在系统故障设计时，可以利用计算机的树形模型进行故障的排序和分类。在设置中，采用汉字提示，具有相应的菜单提示和编辑方式，方便故障的监视和诊断。在故障系统设置时，根据故障结果进行分类，在每个系列中各自按照相应的故障原因，对每一个故障进行相应的编号处理。在暖通空调系统出现故障时，将根据每一个编号的所处的故障系列，进行相应监视和诊断，在数据库中对应具体的位置，从而找到故障的源头。故障树诊断通过检索找到故障源头，从而对故障做出诊断，但当暖通空调系统较大时，故障模型也会相应复杂，因此给系统设计者带来了困难[2]。

（四）通过神经网络进行故障诊断。由于机械运行时可能会同时引起多个故障，造成暖通空调系统故障复杂化，因此采取神经网络故障可以实现部分故障的检测和诊断。神经网络故障是利用神经元的作用，将大量的神经元应用于系统设计中，并对神经元进行设置，使神经元之间相互联系，建立成网络系统实现故障诊断。神经元是数据传递的纽带，通过大量的数据样本不断完善神经网络的功能，使每个故障在神经网络系统中都能够有显示，最终实现故障检测和诊断的功能。神经网络设计过程中不需要建立物理模型，而且对非线性的问题有着较大的优势，因此被应用于故障检测和诊断中。

（五）传感器和软件诊断。随着科学技术不断发展，对暖通空调系统的诊断方式更加科学化。传感器诊断是自动化诊断的一种方式，主要利用传感器实现机械运行时各个参数的变化，以达到正常运行的目的。暖通空调系统故障检测利用到传感器，可以实现故障自动检测，提高了检测效率和诊断速度。在暖通空调系统诊断中，软件诊断也发挥了重要作用，通过对系统的全面检测和修复，维护系统安全。

结语：暖通空调系统在运行时出现的故障会对整个系统的稳定造成较大的影响，因此要加强系统检测和诊断的能力。随着科学技术不断发展，各种故障检测和诊断方式应运而生，让故障维修更加简单，也促进了整个系统的安全和稳定。

篇（6）

在目前看来，机电设备故障检测与诊断技术深受国内外关注，并且在现代新兴技术检测中占有主导地位。煤矿机电设备的进一步完好，有效的预防了煤矿机电重大事故的发生，减少了煤矿人员和国家财产的损失，为煤矿机电设备维修管理提供了技术参数，促进了矿井设备的安全运行，节约了生产维修成本。

随着，现代科学技术的日新月异，煤炭工业生产的自动化水平也在进一步提高，并不断得到完善，煤矿机电设备在当今社会生产中的作用也得到了日趋显著提高，设备的运行费用也越来越高，所以，在矿井生产工作过程中煤矿机电设备的故障或损坏，不仅会在经济上带来较大损失，还会造成人员伤亡，导致事故悲剧发生，造成一定的社会不良影响。因此，煤矿机电设备的故障检测与诊断技术的应用就变得越来越重要。要保证煤矿机电设备运行的安全性与可靠性，做到早诊断、早发现、早处理，尽量减少不必要的故障危害，对机电设备的故障检测与诊断技术的应用就是一个十分有效的措施。

1.故障诊断技术在我国的发展历程

故障检测及诊断技术是是一项国内外倍受关注、且发展迅速的现代新兴技术检测手段，是以当前较为先进的计算机技术、传感器技术，以及信号分析、处理技术等为基础的一种综合性技术应用方法。其故障诊断技术实质上就是通过对设备运行状态进行相应的定量检测，对出现的故障进行具体诊断，来对设备的实际运行参数进行有效掌握和了解，进而实现对机电设备自身的安全性，以及稳定性和工作持续性作出正确的预测，同时对其在运行过程中出现的问题、故障以及破坏程度等进行相对科学、合理的评价和识别。并据此结果来采取相应的解决对策和处理措施，也就是我们常说的通过利用状态检测以及故障诊断等作业方法对设备的运行状态进行及时、准确检测，并依据检测结果来明确设备运行状态和预测设备运行的未来状况。

故障检测诊断技术最初出现是出于军事的需要，主要运用仪表检测设备运行状态参数，随即多功能、自动化的检测仪器不断涌现，各种新技术也不断得以应用，随着航天技术、微电子技术、传感器技术等的发展，机械设备故障诊断技术也日趋完善。在我国20世纪80年代初期，在该领域的的讨论及研究开始起步，应以引进、利用为主，逐步发展起来。近几年，煤矿机电设备故障检测诊断技术随着我国科技的不断进步，以及相应科研单位的进一步研究也有了显著提高，并随着煤炭行业的不断快速发展，故障检测诊断技术不断的被广泛采用，并且在煤矿日常生产和管理过程中取得了显著的成效。

2.采煤机工况检测和故障诊断技术

采煤机故障检测与诊断系统主要包括以下几个方面：

2.1变频器故障检测系统

该系统是用来将各检测工况的检测参数信号传送到工况检测及故障诊断中心，由检测中心进行相应的处理后，并给予图文显示的。故障检测与诊断系统具有众多的保护功能，在设备运行过程中所使用的变频器不但有一个相对独立的液屏显示器，还将采煤机自身的一些牵引速度以及电机电流、电压等诸多参数显示出来，同时也能对28个工况参数等进行有效检测，并在其运行过程中具备温度保护、过电压、欠电压及过电流等多种保护特性。其中变频单元最主要的功能是一个信号传输的过程，将变频器检测出来的工况检测信号通过变频器传送到故障检测中心进行诊断，通过检测中心对所获得的参数进行参考，然后再对故障进行处理，最后通过文字或者是图形的方式将所要传达的信息显示出来。

2.2工况检测及故障诊断

工况检测及故障诊断系统是存在于计算机内部的一个程序，通过Windows操作系统来进行工作。这个系统的主要功能是当发现故障或者根据数据参数显示将有事故发生时，屏幕上就会第一时间将这个消息传送到采煤机控制中心，并对其发出信号，采煤机控制中心在接受到这个信号后会通过声光报警的形式，或者采取相应的故障保护措施等来降低或减少故障带来的损失。

2.3检测151.5mm显示单元

这个显示单元是有许多电路及彩色液晶显示屏等组成。该显示单元内容丰富，包含有工况检测参数、及在工作过程中为减少损失提醒人们及时采取措施的报警系统，还有对发生的故障进行诊断后的结果等。还包括许多的检测单元，有左右摇臂式的，也有对机身进行检测及高压控制箱等中断检测单元等。

3.如何预防煤矿机电设备事故

我国是一个人口众多、能源消耗大的国家，随着煤炭行业的日益快速发展，越来越多的人投身于煤矿事业，山西、东北、山东等地都是矿区的集中地，煤矿的安全也越来越受到国家的高度关注，每年所发生的重特大安全事故，总是会让人们触目惊心。

2004年10月20日22时09分郑煤集团大坪煤矿的事故一直让人们记忆犹新，当时是由于煤矿井下瓦斯逆流进入进风流所引起的瓦斯爆炸，事故共造成148人死亡、32人受伤的惨状，引起此次事故的主要原因是检测监控不健全，发生延期性煤与瓦斯突出。例如中国矿业大学的KTD型旋转铁谱仪和计算机磨屑图像分析系统等，就是故障检测诊断技术研究在生产中具体应用的典型事例。所以，故障检测与诊断技术的合理应用是预防煤矿重大事故，乃至重特大事故发生的重要手段，也是十分必要的。

随着煤炭行业的不断发展，煤矿安全成了人们最关注的问题。煤矿是一个生产系统性要求较强的高危险行业单位，由涉及煤矿各种专业的管理者、工程技术人员，以及各个工种的操作人员等构成，人员文化水平、素质参差不齐。所以，不管是管理者还是职工都要加强对煤矿安全知识的学习，掌握基本的安全知识与理论，确保自身及他人安全，乃至国家财产安全；要加强对煤矿安全生产技术的进一步学习与培训，掌握煤矿机电设备的故障检测与诊断技术，保证机电设备在即将有故障或已有故障时，能及时诊断出来，并正确地加以维修，以减少维修时间，提高维修质量和节约维修费用，应使重要的设备能按其状态进行维修（即视情维修或预知维修），不断扭转或改革目前按时维修的体制；提高职工的安全生产意识，减少事故发生，保证可靠地、高效地发挥机电设备在生产中应有的功能。

3.1加强管理制度

煤矿的工种比较多，也是一个危险系数比较高的岗位，在选择职工的时候要本着认真、负责的态度来安排工种，不能徇私。要加强对职工的管理，特别是对临时工更要加强教育及培训，对于特殊工种的工人要严格制止经常性调换工作的现象出现，一定要严格进行各工种考核，持证上岗，并严格遵守国家对煤矿所制定的各种法律法规、规定，以及企业对煤矿所制定的各种管理办法、奖惩制度。

3.2加强对职工的安全培训

煤矿机电设备故障检测与诊断技术是当今生命力旺盛的新兴学科，这就要求煤矿尽量将每位职工放在一个适合自己的岗位上。对于技术工与管理层的人要实行竞争上岗的形式，让员工通过竞争不断自觉学习设备故障检测与诊断技术，来提高自身业务知识和技能水平，增强掌握新知识、新技术的素质，保证机电设备能处于最佳的运行状态。每隔一段时间就进行一次业务技能考核，对表现优秀的员工给予物质奖励及精神鼓励等。要定期培训，加大培训力度，提高职工掌握机电设备故障检测与诊断技术的意识，施行“以人为本”的现代管理理念。

3.3加强安全工作力度

要想将煤矿安全工作做好，充分应用煤矿机电设备故障检测与诊断技术，监督和奖惩是非常重要的。要严格禁止侥幸心理及违章现象的出现，领导要在严把生产关的时候把好安全关，对违章、违规人员进行一定的惩罚制度，采取一定的奖罚措施促进煤矿各安全管理制度的有效实施，保障机电设备故障检测与诊断技术在煤矿生产中的良好应用。

4.结束语

所以，煤矿机电设备的故障检测与诊断技术的应用是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的生命力旺盛的新兴学科。由于种种原因，该技术尚未在煤矿中广泛普及，因此，要加强对煤矿故障检测手段及诊断技术的大量研发和投入，要加强煤矿与科研单位的技术合作和交流，要加强对新技术的不断推广和应用，需要煤矿坚持引进科技人才和加强外委培训，才能使煤矿机电设备故障检测与诊断技术的应用日趋普及、成熟和完善，从而全面促进我国煤炭行业的稳步前进，与时展及要求同步。

【参考文献】

[1]雷振廷，查伏强.故障检测诊断技术在煤矿机电设备中的应用[J].科技资讯，2008（35）.

篇（7）

一、自动故障检测与诊断的流程和故障

暖通空调系统内的装置数量比较多，人工故障检测会浪费大量的时间，并且检测结果准确度也得不到保障。自动化技术应用在故障检修阶段后，在基层中形成了规范的检测流程，暖通空调使用阶段所产生的参数变化会第一时间反馈到控制系统中，并自动对故障问题做进行报警，使技术人员能够第一时间了解到现场出现的问题。暖通系统故障诊断也是十分复杂的工作任务，涉及到所用技术以及故障的引发原因，借助自动检修系统来完成控制任务，可以在短时间内了解到故障所发生的位置，以及对系统的影响。实现这一目标需要探测器与传感器的参与，将系统的运行参数调节到合理的范围内。

二、自动故障检测与诊断的研究进展

1、国外自动故障检测和诊断技术的发展

自动检测技术最初是由国外提出的，在暖通系统中应用是通过程序控制来是实现数据反馈的。初期只是用于建设诊断时间，仍然需要人工对数据进行记录管理。随着技术的发展，逐渐产生一些故障诊断软件，应用在暖通的控制系统中，从数据监测到搜集整理都能系统化的完成，节省了大量时间，此时技术已经十分成熟，在建筑物的暖通空调总控制模块也应用了计算机设备，运行与存储能力都有明显的提升。国外研究技术时注重对故障问题的优化解决，提升运行效率将故障影响降至最低。

（1）对自动故障检测与诊断技术的调查研究进展。国外重点调查过检测的统计方法，解决了残差的问题；运用多种状态检测定位部件故障；总结某些基本故障中的检测方法等研究。

（2）故障的检测及其性能能够影响到研究的进展。以前的自动故障检测和诊断技术都需要使用人工方法来研究性能。比如使用阀门的开度来研究管路的阻力，有少数的研究涉及到故障对系统的性能影响。

（3）故障修复频率及其成本的研究。关于暖通空调系统分析故障原因的文献很少，因此对此有过最广泛的研究。

（4）暖通空调设备中自动故障检测与诊断技术的研究。自动故障检测与诊断技术一开始只是应用于制冷设备，但由于考虑到微处理器和设备成本，大量的科研。

2、国内自动故障检测与诊断技术的发展

国内技术研究中将应用环境风险隐患放在重点部分，所设计的控制方案中大部分也是针对参数误差进行调节的。信号传播形式上也有很大的变化，采用模拟信号的方法来传送，这样可以避免受到电磁波干扰的影响，并且在系统中也能够减少中间环节，更高效的完成检测维护任务。

（1）对性能的控制、优化和故障诊断的研究。总结制冷系统中常见的故障机器，并通过常规知识来进行验证；依据现有知识建立故障标准模式；提出方程组封闭性、稳定状态检测等问题的解决方法；采用人工神经网络方法来进行故障检测与诊断；采用神经网络智能方法来解决问题；暖通空调系统的性能优化，并进行实验解决一些问题。

（2）对传感器故障诊断的研究。传感器的自动故障检测与诊断的内容很少，因此陈友明教授对此进行实验，分析了其研究现状和应用情况，并且采用PCA方法进行建模，对四类传感器进行了检测与诊断。

三、自动故障检测与诊断的研究现状

对暖通空调的自动故障检测与诊断开始于1980年，很多学家对其进行了大量的研究。在元件和子系统方面的故障检测进行了更加深入的研究。目前在传感器故障诊断上进行了一些研究：利用精神网络法检测和诊断AHU的传感器故障，并且采用回归模型恢复其送风温度；利用制冷机系统来停止诊断故障；利用神经网络诊断恢复送风流量传感器和新风流量传感器，实现容错控制；采用直接求解方法来实现恢复传感器故障；利用读数进行故障检测。

四、故障诊断的方法

检测常用的形式有两种，直接与间接。将探测装置检测得到的数据传入到总控制系统中，系统会在短时间内完成运算，确保所得到的诊断结果与实际情况一致。这样检测任务才能够高效的开展。建筑工程的暖通项目设计到投入使用经过了复杂的安装城程序，自动化检测是基于运行原理来进行的，不会对功能实现带来影响。间接方法需要在正常条件的系统情况、和已知的故障来进行建立系统模型，利用建立的系统模型来进行实时预测，将预测到的参数同实际测量到的参数的偏差，来进行故障分类。间接方法包括回归法、物理原理法、神经网络和模糊逻辑法。它的分类方法和直接方法相同，唯一不同之处就是建立模型的方法不同。因此要减少模型误差，以此来提高诊断故障的准确性和可靠性。

五、自动故障检测与诊断在暖通空调中的应用

如今故障检测与诊断在暖通空调中和制冷系统中有了很好的发展，且收到广泛的应用。早期的故障诊断工具一般都是手提式诊断器，当维修人员要进行设备维修的时候，用手提式诊断器来检查系统故障。手提式诊断器的优点在于一台机器可以诊断检测多种系统，所以手提式诊断器需要配置的传感器的精度需要很高。它的缺点在于不能在线进行检测和诊断，诊断出来的结果是一种静态检测结果，而不能反映动态检测的结果。因此出于可靠性和安全性考虑，在此基础上嵌入故障诊断和保护系统，设备的开启和停止能够起到保护的作用。

比如制冷系统的压力超过上限的时候，保护系统认为有故障了便会自动停止运行。因此需要保证设备的使用寿命，还能够保护到设备和工作人员的安全。但是保护系统智能对较大的故障问题进行检测和诊断，如果系统的运行状态出现恶化的情况就无法进行检测了。而且在初期故障发生的时候，并不能及时检测到，会造成能源上的巨大消耗。

然后使用暖通空调的人员开始从节约能源和舒适度进行开率，开发适用于系统故障诊断方法。比如将故障诊断供热系统的系统应用到城市供暖方面，此类诊断系统能够及时诊断出设备运行情况，对其进行实时监控和故障诊断，能够更好的保证室内舒适度，但是，在时间和方法上，系统还是不太完善，它只能够适用于特定系统内。

六、故障诊断的发展方向

（1）理论研究和方法研究需要加强。寻找的故障诊断方法要具有以下的特性，使用性广、简单性和理解性；因此要加强对暖通空调系统的故障检测和诊断的研究。

（2）加强系统的可靠性研究。加强对故障诊断系统的可靠性，还要减少其错误，因为如果经常出现错误问题，操作员会认为该技术没用，而关掉系统。因此系统根本起不到任何作用，因此要加强可靠性。

（3）加强系统的经济性研究。加强自动故障检测和诊断系统的经济效益分析，清楚的了解到该系统的好处；降低对该系统的成本费用，诊断方法要利用系统本身的器件，而不要增加更多的元件。

篇（8）

空调系统中保证各类传感器的读数正确，及时发现传感器故障，是空调系统最估运行的重要保证。我们已经给出了空调系统的传感器故障类型[1]，本文将用主成分分析法对空调系统中传感器的这些类型的故障进行诊断，以便及时辨别出故障类型，做出正确决策，及时恢复测量，使系统可靠正常运行。

1 主成分分析法（PCA）及故障检测、识别方法

某一系统或过程传感器测量值之间并不是孤立的，它们之间具有高度的相关性，在正常情况下，这种相关性是由物理、化学等基本规律所控制的，如：质量守恒、能量守恒等。而当某些传感器出现故障时，就会打破这种测量值之间的相关性。主成分分析法能充分反映这种相关性，因此，我们采用PCA方法进行故障检测与诊断。

1.1 PCA建模

设某测量矩阵， ，其中m是测量变量数，n是测量样本数。X的每一列都进行了零平均化，X可以分解为：

（1）

其中 ----测量的可模部分， ----测量的残差部分，在正常情况下，主要是自由噪声。

根据PCA的方法， 和 可分别表示为：

（2）

（3）

式中：T----得分矩阵， ；

P----荷载矩阵， 。

其中，l为PCA模型所包含的主成分数，后面将介绍如何确定它。P的列向量分别是X的协方差阵P的前l个最大特征值λi所对应的特征向量。 的例则分别是剩下的m-l个特征微量。根据统计学原理，X的协方差阵可以用下式进行估计：

（4）

对于每一个测量样本x，其可表示成为：

（5）

（6）

式中，

（7）

是x是在主成分子空间PCS（Principal Component Subspace）内的投影，而 是x在残差子空间RS（Residual Subspace）内的投影。

1．2 故障检测

在正常情况下，测量样本向量在残差子空间内的投影应当很小，主要是自由噪声。当某一故障发生时，这个投影就会显著地增加。因此，可以通过检测测量数据在RS内的投影大小 来检测故障是否发生。通常使用的统计量是：平方预测误差SPE（Squared Prediction Error），如式（8）所示：

（8）

当 时，认为系统运行正常，而当 时，就认为系统出现故障。δ2为SPE的置信限。δ2可用下式计算[2]。

（9）

（10）

（11）

式中：l----模型的主成分数；

ca----置信度为a的标准正态分布置信限；

λ----协方差阵R的特征值。

1．3 故障重构

利用式（6），可以对故障向量x进行估计，也就是说， 可以看在是x的一个估计值。但是， 并不是x的最佳估计，因为在估计 时所使用的x是包含有故障的数据。因此，为了消除故障的影响，利用前一次获得的估计值xnew去代替x，通过多次近迭代，就会使得xnew逼近于x的正常值x*。

假设样本x中的第I个分量发生了故障（假设只有一个故障），即xi是一个故障值，可以利用下式进行迭代：

（12）

式中， 为矩阵的C的第I列用0代替cii值之后的向量。可以证明，该迭代总是收敛于[3]：

（13）

式中，cii≠1，说明该变量不能被重构。

1.4　故障鉴别

为了进行故障鉴别，文献[4]提出了一种针对各种可能的故障方向，利用逐个重构的方法进行故障鉴别。对于测量值x，由于故障的存在，其SPE（x）必定会显著增加，若故障重构的方向正好是故障发生的方向，其重构后的SPE（）必定会显著地减少，若重构的方向不是故障发生的方向，则SPE（）不会发生显著地变化。因此，可以用鉴别指数SVI进行鉴别：

（14）

其中（）----是测量向量x沿第j个方向重构后的数据向量。

显然，SVI∈[0 1]，若SVIj接近1，说明第j个重构方向不是故障发生的方向；相反，若SVIj接近0，说明第j个重构方向正好是故障发生的方向。

1．5 最优主成分数的确定

前面在建立模型时已经用到了主成分数的概念。主成分数对模型的好坏影响很大，如果主成分数选得过小，不利于小故障的检测；而若主成分数选得太大，又会不利于大故障的检测。因此，存在一个确定最优的主成分数的问题。可以根据不可重构的方差来选择最优主成分数[4]。

不可重构方差是指重构前后测量变量之间的方差：

（15）

式中：Var（.）----表示方差算子；

E（.）----表示数学期望算子；

----xj的重构值；

xj----的第j个分量；

ξj----为故障方向向量。

用保证最小总的不可重构方差来确定最优的主成分数，即：

（16）

这样，通过选择不同的主成分数l，分别计算出∑uj，最后选取最小的∑uj所对应的主成分数为最优的主成分数。

2 传感器故障的检测与诊断的空调监测系统

图1是一空调系统冷冻机房系统示意图。该系统包含两台同样的制冷机，每台制冷机配备有各自的一级水泵，为保证每台制冷机蒸发器冷冻水的流速基本不变，一级泵为定速泵。两台二级泵为建筑供水，二级泵根据建筑负荷大小变频调节水泵的供水量，多余的水量由旁通管流回制冷机。当旁通流量大于一台一级泵的流量时，停止一台制冷机及相应水泵；而当旁通流量出现负值且大于一定的时间时，开启一台制冷机及相应的一级泵。为保证制冷机的工作时间大致相等，实行先停先开、先开先停的控制策略。

系统的传感器的安装位置与类型如图1所示。共有四个流量传感器：制冷机1、制冷机2出口各有一台流量计，建筑供水流量计，旁通流量计。共有五个温度传感器：制冷机1、制冷机2供水温度传感器，建筑供水温度传感器，建筑回水温度传感器，制冷机回水温度传感器。

图1 空调系统冷冻机房系统示意图

根据给定的负荷，在HVAC专用仿真软件TRNSYS上对系统进行仿真。传感器的采样时间间隔为1min，仿真时间为4d。从采样的数据中选取稳定条件下的正常操作数据共5000组，进行平均化后，且前述方法建立模型。

转贴于 3 故障诊断

首先确定主成分数。计算不同的主成分数时总的不可重构方差，选取决的不可重构方差最小时的主成分数为最优主成分

数。此时的最优的主成分数是3，因此用3个主成分建立模型。

为了比较四种类型故障，选用同一个传感器----建筑供水温度传感器进行故障检测和诊断，随机误差 。无任何故障时的测量信号见图2（a），正常条件下的故障检测情况见图2（b）。从图中可以看出，SPE（x）没有超出极限值δ2，说明数据正常。

图2 正常数据的检测

（a）正常建筑供水温度数据信号；（b）正常数据的检测结果

3.1 偏差故障

选ft=1.5℃，由文献[1]式（3）计算了出这时的故障测量值。图3（a）是这时的正常数据与故障数据的比较。图3（b）是这时的故障数据检测结果，SPE值超过了δ2限，检测出故障。SVI指数监测结果见图3（c）。

3．2 漂移故障

选取d=0.05，由文献[1]式（5）计算出这时的故障测量值。图4（a）是这时的正常数据与故障数据的比较。图4（b）是这时的故障数据检测结果，在故障发生一段时间后，SPE值超过了δ2限，检测出故障。SVI指数监测结果见图4（c）。由图可以看出，由于故障大小是逐渐增加的，在刚开始，故障很小，不能被检测出。随着时间的推移，故障不断增大，SPE指数也不断在增加，故障被检测出来。

图3 偏差故障检测与诊断

图4 漂移故障检测与诊断

（c）正常数据与故障数据比较；（b）故障检测；（c）故障鉴别

图5 精度等级下降的检测与诊断

图6 完全故障检测与诊断

（c）正常数据与故障数据比较；（b）故障检测；（c）故障鉴别

3．3 精度等级下降

选取ft∽N（0，2），由文献[1]式（7）计算出这时的故障测量值。图5（a）是这时的正常数据与故障数据的比较。图5（b）是这时的故障数据检测结果，图5（c）是SVI指数监控结果。从图中可以看出，SPE指数的波动很大，有时很大，而有时又很小，甚至不能被检测到，但多数情况超过了极限。这主要是由于故障类似于噪声的原因造成的。SVI指数也是如此。因此，对于这类故障，如果 较小时，很容易被人认为是自由噪声而难于被检测出.

3.4 完全故障

选取xt=0℃，图6（a）是这时的正常数据与故障数据的比较。图6（b）是这时的故障数据检测结果，SPE值远远超过了δ2限，指数很大，说明这时的故障较大。完全故障与偏差故障表现很相似，但完全故障的SPE远偏差故障大。

4 结语

本文利用主成分分析法对空调系统传感器四种故障进行诊断。SPE指数和SVI指数分别用来进行故障检测和鉴别。通过最小化总体不可重构方差来确定模型的最优主成分数。对空调冷水机组监测系统传感器的四种类型故障检测与诊断特性进行了比较，主成分分析法是一种很好的传感器故障检测方法，对传感器的各类故障均有很好的检测、诊断特性。

参考文献

1 陈友明，郝小礼，空调系统中传感器故障检测与诊断方法的研究----传感器的故障类型及数学描述，全国暖通空调制冷2002年学术年会论文集，2002，11

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中图分类号：TU831 文章编号：1009-2374（2015）06-0082-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.0468

1 对于暖通空调系统故障的相关了解

对于暖通空调的故障来说，检测和诊断是两个不同的步骤，也是不同的工作情况，故障的检测是通过一些基本的方法，检测出系统发生故障的确切地点，而故障的诊断是将故障的基本情况给确定下来，如故障的大小、范围等。一般来说，对于故障的检测和诊断没有具体地将其划分开，而是通常都叫成是故障检测与诊断。故障的诊断和检测技术的存在，保证了暖通空调设备的程序处在高效率的运行状态，通过自动化设备的配合降低了能源的消耗，提高了经济效益。因此，加强对暖通空调故障的预测和监控就显得特别重要，要将其重视起来，用来保证减少故障的出现，使设备的使用寿命增加，给那些用户提供一个良好、清新的室内环境。

对于通暖系统常见的故障进行分析，寻找原因。对于通暖空调的系统来说，它是集合了多种设备，用许许多多的参数之间的相互耦合，来增加系统的复杂性和故障的关联性，所以这种系统之间是有着相互联系和影响的。在通暖空调的系统中，如果其中一个部件出现了故障，就会影响到其他部件的使用，影响到它们的工作效率，然后就会使整个暖通空调的系统造成影响。我们举一个例子来说明一下，在蒸汽压缩式制冷循环中，如果其中的冷水泵设备出现故障，那么冷水泵就会使水流量减少，在单位时间内通过蒸发器的水量就会相对的减少，那么蒸发的温度和蒸发的压力就会随着降低，就会影响到压缩机的压缩比，使其随着升高，那么相对的能量损耗就会增大，系统的整体工作效率和带来的收益就会随之降低，严重的时候还会让压缩机受到损坏，这就是暖通空调系统中一个部件出现问题，随之就会出现一系列问题的全过程。就是因为这种原因的存在，所以我们很难判断出系统到底哪里出现了问题，很难找出故障的准确位置。暖通空调系统故障的第二个原因就是它安装的传感器太少，因为传感器可以起到监测的作用，所以使得检测的信息量不足。第三个原因就是暖通空调系统自动检测的时候，把大量复杂的数据集中到了一起，给系统的管理者和操作者带来非常大的困扰，因为数据量非常大，没有直观的图形和文字将其表述出来，且这些数据会不定时地发生变化，更加增大了工作人员的困扰，所以具体的检测还是要靠人工来执行。但是人为的检测分析判断难免会出现纰漏，会忽略到一些关键的细节，所以给系统以后的故障埋下了种子。

暖通空调系统故障带来的后果。因为暖通空调故障种类繁多，几乎每一个部件都有可能发生故障，所以对这些故障进行了分析统计。对于全封闭的蒸汽压缩式空调系统来说，它发生故障的原因有75%是由于电气故障而引起的，18%是由于机械故障引起来的，剩下的7%则是由管路或者阀门出现故障而导致的。其中的电气故障则88%是由电动机损坏造成的，机械的故障则是因为内部的零件损坏而出现故障。暖通空调系统故障一般不会造成重大的事故，也不会出现威胁人生安全的事故，主要的不足就是无法给人们提供一个良好的室内环境，让室内环境变差，增加能源的消耗，最后导致设备

损坏。

2 暖通空调系统故障的检测和诊断方法

暖通空调系统故障诊断和检测的过程。在早期的时候，故障的检测和诊断主要是在连接能源管理和自动化控制的系统中个人计算机存档的静态数据库中，但是这种检测有着很多的不足之处。随着科技的进步，现在的故障检测和诊断手段嵌入了动态的控制系统体系，完善了检测和诊断的技术。制定一些模型数值或者一些经验数据，当传感器测量得到的实际运行过程中的参数和由模型得到的计算值在诊断软件中进行对比和评估，它们之间的差值作为传送的数据，送到故障诊断分析其中的问题，如果这个差值逐渐的增大时，就说明了这个系统发生故障的可能性就会增加。根据检测系统的分析，就会将故障的诊断结果及时传送出去进行显示。这些故障诊断由输入的数据类型、复杂程度、性质等进行分区，较难的诊断就会需要长时间来完成，或者由更高层次的诊断设备来完成。

暖通空调系统故障的检测方法。在以前，我们所用的方法就是用直接、解析和时序三种冗余法来进行检测。基于定量模型法在相同的情况下可以通过比较实际系统或者仿真的模型运行状态来进行检测和诊断系统故障，但是在执行的时候需要具体的、精确的数据模型来进行检测。还有一些基于定型模型法、基于统计学法、人工神经网络法和模式识别法等可以对暖通空调系统的故障来进行检测。

3 电气自动化技术系统

空调系统的远程监控系统就是通过电气系统控制的：（1）监控计算机系统对整个暖通空调系统的设备和机组的监视主要就是以动态图形的方式进行的，对现场的冷热源泵站、空压机站自控子系统等进行综合的研究，协调控制，并自行记录和统计相关的数据，然后进行自动检测的故障报警；（2）对于第二个大系统的子系统主要完成下面的一些控制，三台溴化锂冷水机组按照时间来进行控制，对它的启动和停止顺序的控制，对它的节能及优化启动或停止的控制，对它的压差控制；（3）联合厂房自动控制子系统，主要的控制就是对其新风机组及空调机组实施时间顺序的起停控制，然后就是控制它的温度，还有它的季节转换模式和监视功能的控制。这些都是电气自动控制系统，我们对其实行相应的检测技术就可以很好地控制这个系统，对它的诊断检测也就方便得多。

4 结语

现在许多商业建筑设施内都有暖通空调系统，而且这种系统在今后也将会越来越普遍，所以对其系统的故障问题我们必须要有足够的重视。配套的自动化设备也要不断优化更新技术。对于其系统来说，它的出现在一定程度上减少了能源的消耗，符合国家的经济政策和发展战略，所以对其故障的诊断技术和检测技术要加大力度研究改进，最后将其完善，给用户提供一个良好的体验环境，为建筑提供一个良好的室内环境。在将来的发展当中，暖通空调系统故障诊断检测工具将会成为一个标准的操作部件，会将其逐渐地运用融合到电气建筑的控制系统中去，甚至可能成为能源管理与控制的一个模块，不再受到人为因素的限制。但是想要这样的目标实现，我们还得对其进行针对性的研究，进行融合实验，让其不再成为目标，而是成为现实中的存在。

参考文献

[1] 李安桂，等.建筑环境与设备工程专业[M].北京：中国建筑工业出版社，2011.

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中图分类号：02 文献标识码：A

1 国内汽轮机故障监测诊断技术概况

我国的设备诊断技术自1983年起步，初期主要应用于石化、冶金及电力等行业，进入20世纪90年代后，迅速渗透到国民经济的各个主要行业。大型汽轮发电机组的在线监测与故障诊断技术作为国家“七五”、“八五”重大科技攻关项目，并在“九五”期间仍继续受到支持，其重要意义是显而易见的。西安交通大学、哈尔滨工业大学、清华大学等一些高校及西安热工研究院等一些研究单位在大型汽轮发电机组故障机理及其诊断技术研究方面总体上处于国内领先水平。

30多年来，我国在汽轮机故障诊断技术方面有了长足进步，不断吸收各门科学技术发展的新成果，诊断的理论与应用有了很大的发展和进步，它涉及系统论、控制论、信息论、检测与估计理论、计算机科学等多方面的内容，成为集数学、物理、力学、化学、电子技术、信息处理、人工智能等基础学科以及各相关专业学科于一体的新兴交叉学科。故障诊断技术研究的主要内容包括以下4个方面：故障机理；故障信息处理技术；故障源分离与定位技术；人工智能技术的应用研究。但是，由于近年来大型汽轮发电机组单机装机容量的不断增大，而对大型机组许多常见故障的机理、故障特征及现场诊断方法的研究还有待进一步的深入。

2 汽轮机故障诊断技术的发展

2.1 信号采集与分析

2.1.1 故障信息采集

由于汽轮机工作环境具有特殊的工作环境，因此在进行故障信息采集时，我们必须借助传感器进行信息采集，所以传感原件的性能对于故障信息的采集就起到了关键的作用。目前技术部门已经开发研制了感应灵敏、自动化程度高的新型传感器，这些新型传感器的应用，大大减少了误诊率和漏诊率；硬件方面的研究开发也需要软件的支撑，国外专家将高性能传感器应用与动态观测器，应用人工神经网络理论，开发出故障诊断系统软件，软硬件的结合使用大大提高了故障信息的采集与分析效率。在国内西安交通大学、上海交通大学、华中理工大学对传感器故障检测和传感器信号的可靠性方面也进行了研究，取得了突破性的进展。

2.1.2 信号分析与处理

目前对于采集信息的处理分析，比较成功的还是在对汽轮机振动信号的分析处理上。汽轮机故障诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换，的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加，它认为信号是平稳的，所以分析出的频率具有统计不变性。正是由于傅立叶变换法对很多平稳信号的情况具有适用性，因而得到了广泛的应用。但是，对于很多的检测信号并非都是线性、平稳的信号；因此对于实际的信号分析处理成为一个重要问题。在国内外很多专家将小波分析法用于汽轮机动静碰摩故障诊断和汽轮机轴心轨迹的识别，已经取得了一些进展。西安交通大学引入Kolmogorov复杂性测度定量评估大机组运行状态，吸收全息谱的优点，进行轴心轨迹的瞬态提纯。

2.2 故障机理与诊断策略

2.2.1 故障机理

故障机理是故障的内在本质和产生原因。故障机理的研究，是故障诊断中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前对汽轮机故障机理的研究主要从故障规律、故障征兆和故障模型等方面进行。由于大部分轴系故障都在振动信号上反映出来，因此，对轴系故障的研究总是以振动信号的分析为主。在综合振动与噪声特性的基础上，东北电力学院还开发了可对旋转机械和摩擦进行在线监测的仪器，该仪器用四个通道进行声信号检测，另外四个通道用于振动监测，可以大致确定摩擦的部位。调节系统的可靠与否，对汽轮机组的安全运行具有非常重要的意义。

2.2.2 诊断策略和诊断方法

在汽轮机故障诊断中用到的诊断策略主要有对比诊断、逻辑诊断、统计诊断、模式识别、模糊诊断、人工神经网络和专家系统等。而目前研究比较多的是后面几种，其中人工神经网络和专家系统的应用研究是这一领域的研究热点。

小波分析是近年来发展非常迅猛的时频分析方法。由于其对信号去噪、还原性都较好，特别适用于对含有大量背景噪音的信噪比非常低的信号分析和调理；基于小波分析方法和神经网络建立的智能分析技术，是下一代故障检测与判定（FDI）的重要内核。国内外在这方面进行了很多的研究，目前应用最多的是前向神经网络、BP神经网络以及把神经网络与模糊诊断相结合的模糊神经网络等。诊断策略的研究还有：模糊诊断用于振动故障诊断、用于转子碰磨诊断、用于通流部分热参数诊断的研究；模糊关联度用于多参数诊断等；诊断方法上的研究一直是故障诊断的一个重点。振动法是应用最普遍也比较成熟的一种方法。在汽轮机故障诊断中，应用热力学分析诊断汽轮机性能故障也是一个重要手段，另外还有油分析、声发射法、无损检测技术等。

3 故障诊断中存在的问题

3.1 检测手段还需改进

汽轮机故障诊断技术中的应用到了很多数学方法，甚至专家系统中的一些推理算法都达到了很高的水平，而监测数据的的获取成为了一个重要影响因素，也就是说我们的检测手段跟不上诊断的需要；例如转子表面温度的检测、叶片动应力检测、调节系统卡涩检测、内缸螺栓断裂检测等，都缺乏有效的手段。

3.2 复杂故障的机理了解不够

对故障机理的了解是准确诊断故障的前提。目前，对汽轮机的复杂故障，有些很难从理论上给出解释，对其机理的了解并不清楚，比如在非稳定热态下轴系的弯扭复合振动问题等，这将是阻碍汽轮机故障诊断技术发展的主要障碍之一。

3.3 诊断技术应用推广面临的问题

我国汽轮机诊断技术在现有基础上，进一步推广应用面临的主要问题是研究开发机制和观念问题、诊断技术与生产管理的结合问题。机制和观念问题主要表现在：研究机构分散，不能形成规模化效应；重复性研究过多，造成人力、物力的浪费；技术研究转化为应用产品的少；系统研究连贯性差，因而系统升级困难；应用系统的维护与服务得不到保证等。诊断技术与生产管理结合不好，表现在各种技术的相互集成性不好，与生产管理相孤立，不能创造预期的效益，使电厂失去信心。

4 汽轮机故障诊断的发展前景

汽轮机故障诊断技术的研究已经得到广大电力企业和专业技术人员重视，针对汽轮机及其系统各类故障的各种新检测技术将是一个主要的研究方向，在诸多研究实力强大的高校和专业机构的带动下，必然会会出现许多科技成果，任何时候，故障机理的研究势必推动故障诊断技术的发展。故障机理的研究逐渐深入，将集中在对渐发故障定量表征的研究上，研究判断整个系统故障状态的指标体系及其判断阈值将是另一个重要方向。而对于汽轮机故障诊断，将从以振动诊断为主向考虑热影响诊断、性能诊断、逻辑顺序诊断、油液诊断、温度诊断等的综合诊断发展，更符合汽轮机的特点和实际。诊断与仿真技术的结合将主要表现在，通过故障仿真辨识汽轮机故障、通过系统仿真为诊断专家系统提供知识规则和学习样本、通过逻辑仿真对系统中部件故障进行诊断。

参考文献

[1]周爱红.汽轮机状态监测与故障智能诊断系统[D]，重庆大学，2003.

[2]王正红，赵林度，盛昭瀚.软件重用在故障诊断专家系统设计中的应用[J].东南大学学报（自然科学版），2002.

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Abstract: As a result of complementary, redundancy, and uncertainty are the characteristics of large power transformer, this paper will analyze the transformer oil and fault that is proposed based on the on-line monitoring technology and diagnosis technology for the detection of transformer oil and fault diagnosis model, is proposed for fault diagnosis of transformer oil.

中图分类号：F407.61文献标识码：A 文章编号：

引言

在线监测技术是分析目前对电力变压器进行故障诊断最方便、有效的手段之一。在线检测技术极大地提高绝缘诊断的效率和准确性同时还可节约大量的人力和物力的损耗。并且，根据被测设备的当前工作数据，结合过去的经验，用先进的方法及时而全面地进行综合分析判断，为捕捉早期潜伏性故障隐患提供指导。在线监测是保障电力系统正常运行和工作的重要环节之一，它可以为设备的故障提早发出警示，以确保电网的安全运行。

大型变压器一般都为油浸式变压器，采用油纸绝缘结构。油在变压器当中起到绝缘和冷却的作用。变压器在运行过程中，由于热和电的作用，变压器油会逐渐老化并分解产生少量的低分子烃(氢气、甲烷、一氧化碳、二氧化碳、乙烯)等气体，当存在潜伏性故障时，会加快这些气体的产生速度，因此要监视变压器的运行状态，利用离线和在线技术对油中气体的定性定量分析，其意义是十分重要的，实践证明，也是非常有效的手段。

1、变压器油质劣化因素及其对策

1.1变压器油劣化因素

(1)设备条件。变压器设备设计制造采用小间隰，运行中易出现热点，不仅促使固体绝缘材料老化，也加速油的老化。一般温度从60一70℃起，每增加10°C油氧化速度约增加一倍。另外，设备的严密性不够，漏进水分，会促进油的老化，选用固体绝缘材料不当，与油的相溶性不好，也会促进油的老化，所以设备设计和选用绝缘材料都对油的使用寿命有影响。

(2)运行条件。变压器、电抗器等充油电气设备如在正常条件下运行，一般油品都应有一定的氧化安定性，但当设备超负荷运行或出现局部过热，油温增高时，油的老化相应加速。

(3)污染问题。新油注入设备时，都要通过真空精密过滤、脱气、脱水和除去杂质。当清洁干燥油注入设备后，油的介质损耗因数有时会增大，甚至超过运行中规定2％的最低限值。

(4)运行中维护。运行中油的维护很重要，目前变压器大部分不是全密封，如果呼吸器内的干燥剂失效不能及时更换，将潮气带人油内，油内抗吸附剂失效后，未能及时补加，会促使油的氧化变质。

1.2 对策

综上所述。影响变压器油质劣化的因素是多方面的。既有人的因素，也有设备因素，但归根结底是人的因素。只要充分认识油质对设备安全、经济运行的重要关系，增强责任感和事业心，那么不论设备问题，还是管理问题都会迎刃而解，就油质对策，在此不妨提出几点看法：

(1)积极推广应用新技术，彻底改变变压器因密封不严而产生漏油的弊端；

(2)加强管理，完善油务监督；

(3)充分发挥油处理设备的作用；

(4)完善新油的入库检验制度和变压器油的保管、发放(领用制度)规定；

(5)加强变压器油务监督管理。

为使变压器油运行良好，这就要求变压器油具有较高的闪点、击穿电压、界面张力、水溶性酸PH值，同时保持较低的水分、介质损耗因数、酸值，同时还要求变压器油透明、无杂质或悬浮物，月前变K器用油的牌号以25号居多，其技术标准和运行要求如下表所示

2 、故障在线检测与诊断

在线监测技术中，由各种传感器所采集的信号，经过必要的转换和处理后，统一送进数据处理系统进行分析，综合分析判断后输出结果。如发现异常，可警

报或进行相应的操作，也可以与上一级检测中心相连[1]，如图1一1所示。

2.1在线检测的原理与方法

由于温度对油中微水含量的变化状态及传感器测量过程的影响，所以为了精确地在线测量由衷的油中的微水含量，需要将温度传感器和温度传感器安装在变压器的油流回路中，同时对温度和温度信号采样，以便真实的反应油中的微水含量。

对变压器中微水含量实施在线监测时，传感器是其中非常关键的部分，用于油中微水含量在线监测的传感器需要承受变压器苛刻的运行环境，这包括100℃的顶层最高温度和140℃的最热点温度，与传统的醋酸纤维系湿敏材料相比，聚酰亚胺是一种耐热性非常好的湿敏材料，由于其具有一个高度芳香化结构，在－200℃～＋400℃都有稳定的物理、化学性质，具有较强的抗化学腐蚀性，能很好地适应变压器的热油环境。聚酰亚胺的分子结构中含有酰亚胺环，具有一定的吸湿性，且吸水后其相对介电常数发生相应变化，利用介电常数与含水量相关的原理可制成电容式湿度传感器。这类聚酰亚胺湿度传感器有较好的长期稳定性，几乎没有湿滞，而且温度系数也很小。

图1-2HYDRAN201i的在线装置信息流程和原理图

2.1.1油气分离单元

油气分离单元包括：聚四氟乙烯薄膜、脱气的气室、Kopton膜、铜管、三向阀、干燥过滤器、温度控制室、色谱柱、电化学检测器、空气泵设备。

2.1.2气体检测单元

气体检测单元包括：分离混合气体的气体离柱及检测气体的传感器，控制气体分离柱工作温度的恒温箱、载气、继电器自动控制以及辅助电路设施。

2.1.3微机控制及诊断单元

微机控制及诊断单元主要由主板、接口板、电源部分以及打印输出、显示属出部分组成。

2.1.4实际应用情况

2011年3、4月对某电厂主变的高压试验及离线油化实验结果表明主变处于正常状态，下表书某电厂主变在2011年3-4月在线检测装置所测得数据：

表2 在线检测所测得实验数据

注：环温：指冷却水入口温度。

从以上数据可以看出，所测结果比较稳定，得出的结论和变压器实际健康状况相符。

下表为某研究院油化取样分析与在线检测装置分析结果的对比：

表3 油化和在线监测实验数据

从上表对比可以看出在线监测所测的数值和研究院油化专业人工取样所测得总烃气体的数据相差不大，比较真实的反应变压器的实际情况。当然通过对数据的对比是远远不够的，并且由于有环境、人工取样手段等的因素影响，数据也不可能完全一样，我们还将通过预防性手段及离线和在线监测数据进行比较，这样对在线检测的判断将更有依据。