低壓電器故障診斷檢測方法分析

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摘要：文章首先介紹低壓電器故障診斷及檢測方法，包括傳統(tǒng)診斷及檢測方法、智能化診斷及檢測方法，然后以斷路器故障診斷為實例，分析智能化故障診斷及檢測方法的應用。

關鍵詞：低壓電器；斷路器；故障診斷；智能化檢測

引言

低壓電器在各種電力系統(tǒng)中廣泛存在，我國是低壓電器制造與應用大國。根據(jù)電力系統(tǒng)實際運行情況，低壓電器的使用可靠性直接關系到系統(tǒng)安全，因此低壓電器一旦出現(xiàn)故障，必須及時診斷、處理，確保系統(tǒng)第一時間恢復正常。

1低壓電器類型

低壓電器主要功能包括通斷、調(diào)節(jié)、保護、控制，根據(jù)用途，可分為配電電器、控制電器；根據(jù)操作方式，可分為自動電器、手動電器；根據(jù)工作原理，可分為電磁式電器、非電量控制電器。各種低壓電器共同組成接觸器控制線路。對于一個較為復雜的電氣控制線路，其故障大多是由低壓電器故障引發(fā)的，有效識別和判斷故障是保證電氣系統(tǒng)可靠運行的重要基礎。

2低壓電器故障診斷及檢測方法

現(xiàn)階段，我國低壓電器故障診斷及檢測方法，主要分為傳統(tǒng)故障診斷方法（包括物理、化學診斷，征兆診斷，閾值診斷等）和人工智能診斷及檢測技術，具體見表1。各種方法均有所應用，傳統(tǒng)方法診斷速度快、操作簡單，但是對診斷人員的經(jīng)驗要求較高，適用于部分常見故障類型；新型智能診斷與檢測技術，更適用于一些復雜故障問題，其診斷效率、準確率均較高，且對操作人員經(jīng)驗無嚴格要求。

3傳統(tǒng)診斷及檢測方法

以斷路器、繼電器、交流接觸器為例，介紹常見故障類型及其傳統(tǒng)診斷方法。

3．1斷路器故障

低壓斷路器工作原理如圖1所示，若無法正常分合與開斷，則表明出現(xiàn)了故障，大部分故障可通過例行檢查排除。斷路器常見故障及診斷方法如下。（1）合閘故障：檢查合閘電磁鐵吸合情況；檢查定位件動作；檢查儲能機構(gòu)。（2）不分閘：檢查控制與二次元件，包括輔助開關、端子排；檢查、檢修斷路器主體。（3）空合：檢查合閘保持；檢查儲能機構(gòu)。

3．2繼電器故障

繼電器是一種電子控制器件，具有自動調(diào)節(jié)、安全保護和轉(zhuǎn)換電路的功能。繼電器主要是通過“通”“斷”完成控制工作。繼電器常見故障及診斷方法如下。（1）觸點過熱：檢查觸點容量、壓力；檢查表面是否存在氧化情況；檢查表明是否清潔。（2）磨損加劇：檢查觸點容量；檢查電弧溫度。（3）觸點熔焊：檢查電弧溫度；檢查觸點是否嚴重跳動。

3．3接觸器故障

以最常見的交流接觸器為例，其具有低電壓（或失壓）釋放保護功能，可實現(xiàn)遠距離控制，常與熔斷器、熱繼電器配合使用。交流接觸器接線圖如圖2所示。交流接觸器故障診斷、排除必須迅速，以免出現(xiàn)安全事故，常見故障及診斷方法如下。（1）線圈過熱：檢查銜鐵與鐵芯端面接觸是否緊密；檢查中柱鐵芯是否氣隙過大；檢查銜鐵安裝是否正確；檢查傳動部分是否卡阻；檢查線圈絕緣是否損壞；檢查線圈匝間是否存在短路。（2）相間短路故障：檢查電氣聯(lián)鎖機構(gòu)、機械連鎖；檢查線圈絕緣性能；檢查是否存在零部件損壞。（3）電磁噪聲過大：檢查鐵芯有銜鐵端面是否存在磨損、灰塵等情況；檢查觸點彈簧壓力；檢查磁系統(tǒng)是否歪斜；檢查短路環(huán)是否斷裂；檢查電壓是否過低；檢查運動部分是否卡阻。（4）線圈通電后無法吸合：檢查電磁線圈兩端是否存在額定電壓，無電壓需對控制回路進行檢查，電壓小于額定電壓應檢查電路是否存在接觸不良的情況，電壓為額定電壓則應檢查線圈是否斷線、自鎖觸點是否接觸不良；檢查動觸點是否卡組；檢查接觸器是否損壞。（5）線圈帶電后鐵芯無法釋放：檢查鐵芯板面是否變形；檢查鐵芯端面是否存在較多污漬；檢查觸點是否熔焊。

4智能化診斷及檢測方法

以低壓斷路器為例，研究智能化故障檢測與診斷程序。

4．1斷路器智能化診斷算法

實現(xiàn)斷路器智能診斷的算法主要有以下幾種。（1）基于解析模型的算法：包括狀態(tài)估計診斷法、一致性檢驗診斷法、參數(shù)估計診斷法，應用較多的是一致性檢驗診斷法。（2）基于信號處理的算法：通過提取特征值的方式進行故障診斷，包括多元統(tǒng)計方法、時域頻域分析方法等。（3）基于知識的方法：包括邏輯推理、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論等多種人工智能算法，主要是通過模擬大腦的方式進行故障診斷，可實現(xiàn)高效、精確分析，是未來智能診斷的主要發(fā)展方向。

4．2斷路器智能化診斷及檢測實例

在斷路器故障診斷中，可通過檢測多種運行參數(shù)完成智能診斷工作。本文以分合閘線圈電流信號為例進行分析。在人工智能算法方面，綜合應用多核學習支持向量機（MKL－SVM）＋遺傳算法，此方法不僅可實現(xiàn)故障類型診斷，還可以進行故障程度定量評估。

4．2．1合閘數(shù)據(jù)以DW15－1600低壓萬能式斷路器為例，模擬5種狀態(tài)下的合閘線圈電流信號數(shù)據(jù)，包括：①正常狀態(tài)；②鐵芯卡澀狀態(tài)；③機械結(jié)構(gòu)卡澀狀態(tài)；④鐵芯行程不足狀態(tài)；⑤線圈匝間短路狀態(tài)。每種狀態(tài)下的信號數(shù)據(jù)采集30組，共采集150組，75組用于訓練、75組用于測試。④、⑤狀態(tài)存在不同程度故障，見表2（故障嚴重程度：d1＜d2＜d3＜d4）。

4．2．2診斷方法采用相應的故障檢修便攜裝置進行診斷，故障診斷流程如圖3所示。4．2．3診斷結(jié)果此故障為隱性故障，常規(guī)檢查不易發(fā)現(xiàn)，而檢測系統(tǒng)快速檢測出了故障類型，故障診斷準確率均到90％以上，具備工程實用性。構(gòu)建故障程度與EEMD能量矩相對熵特性曲線，實現(xiàn)定性分析。合閘不同故障下EEMD能量矩相對熵見表3，曲線圖如圖4所示。

5結(jié)語

低壓電器運行情況直接關系到整個系統(tǒng)的使用情況，低壓電器長期使用必然會出現(xiàn)各種故障，快速、精確地診斷、處理故障十分關鍵。隨著時代的發(fā)展和變化，低壓電器的問題也變得更加復雜和新穎，各種診斷與檢測方法得到應用，進一步研究新型智能檢測技術十分重要，有利于實現(xiàn)對各種故障的精確識別，保障低壓設備與相關系統(tǒng)安全運行。

參考文獻

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作者：陳可夫 單位：湖南電器科學研究院有限公司