２０１４ ＮＯ．０２（上 丽 工业技术 浅析高压设备的故障状态检修 潘炜坊陈洪煊赵睿晖 （广东电网公司佛山供电局，广东佛山５２８０００） 摘要：变电站作为我国供电系统中最重要的组成部分之一，对于国家电力系统的安全运行有着重要作用，担负起周边 电能调配及转换的任务。特别是随着我国城市化进程的不断加快，电力对经济建设的重要性日益凸显，越来越多的大容 量发电机组投入运行需要有更加合理的电网调配。如果现在工作仅仅依据人工作业来开展抄表等工作，那将严重阻碍电 网工作效率的提高。只有将现代化的技术应用到实践当中，保证设备的安全稳定运行，才能更好的保证电力现代化，保 障人们的用电需求。 关键词：高压；电气设备；状态监测；故障诊断 中图分类号：ＴＭ５０７ 文献标识码：Ａ 电气设备作为当前高压设备停电事 系建立的过程中从设备的劣化、缺陷的 故高发的常见设施，已经严重影响了我 发展内容出发，对电气设备的物理性质、 国电力设施运行效果，造成了巨大的经 化学性、电气性特征进行控制，有效提 济损失。上述停电事故直接影响了人们 升了发展期的控制效益。与此同时，状 生活质量，对社会造成了非常大的不良 态维修体系还加强了对电子技术、计算 影响。随着电气技术的逐渐发展和完善， 机技术、光电技术、信号处理技术和各 电气设备可靠性已经从设备质量、工艺 种传感技术的应用，提升了设备剩余寿 及设备状态监测、故障诊断两方面得到 命及设备运行状态判断的可靠性，实现 改善，控制指标得到非常明显的提升。 了运行状态下进行连续或随时的监测与 在设备质量提升方面，单位选取优质材 判断，避免了预防性试验中存在的缺陷。 料，明确了设计内容，依照设备使用寿 状态监测与故障诊断技术有很大的 命状况对故障问题进行处理，从根本上 难度。潜伏性故障前期征兆的信号通常 达到了指标控制目的。在设备状态监测 极为微弱，而运行条件下现场又存在强 及故障诊断方面，单位对各项设备状态 烈的电磁干扰。因此，抑制各种干扰， 控制内容进行明确，依照当前设计指标， 提高信噪比是在线监测中首先必须解决 针对设备故障及设备老化现象，设定了 的难题。如果说离线的预防性试验结果 对应的预防及处理方案。 的分析，已经积累了大量经验，据此可 ｌ高压设备的故障状态检修内容 以制订出相应的规程推广施行。那么对 设备状态监测及故障诊断主要包括 于在线诊断现在则仍处于研究试行、积 早期诊断及后续维修两部分内容。在早 累经验的阶段。发展在线诊断技术，既 期诊断过程中主要通过自动化装置设备 需对设备结构及其老化机理有深入的了 收集电气设备状态数据，分析各项数据， 解，也需应用传感、微电子等高新技术。 观察电气设备的运行状态。后续维修主 它是具有交叉学科性质的一门新兴技术， 要是通过定期试验及维修，实现电力部 有重大的学术意义，也有显著的经济价 门的控制，降低和减少事故发生率。后 值。 续维修要以预防性维修为中心，形成完 ２状态监测与故障诊断的发展方向 善控制体系，将网络处理、数据分析结 近年来，信息技术中的传感器技术、 合在一起，消除可能存在的安全隐患。 计算机通信技术、光纤传输等都有了理 在当前的电气设备运行过程中，单 论和实践的重大突破，这些技术也为人 位已经实现了状态监测及故障诊断，已 工智能化发展提供基础的技术支撑，推 经构建了基础的状态维修体系。上述体 动电力系统高压设备故障状态的检修朝 着自动、智能跨越。故障的 ｆ基于输入输出和信号处理的方法 监测与诊断主要工作流程是 基ｆ数学模型的方法｛基于状态估计的方法 ｉ基于过程参数估计的方法 检测当前信号一简单处理加 ｆ基于浅知识的方法 工一特征值分析与提取一状 专家系统的方法｛基于深知识的方法 态判断一变化趋势预测等。 艘障诊断 ｌ基于深牵知识的混合 浊 在各项信号的监测中，可以 撼于案例的方法 通过最后的状态判断来得知 接于人Ｔ智能的方法｛基于人工神经网络的方法 基于模糊数学的方法 系统设备所处的工作状态。 基于故障树的方法 而通过故障的诊断，能够在 发现异常后及ｎ－，Ｊ￣ｎ以分析， 通过定位技术来将故障的部 图１故障诊断图 位及原阒做好初步分析。 当前解析模型的故障诊 一１０８一中国新技术新产品 断主要应用在线性系统中，已经形成了 完善的技术理论体系及监测内容体系， 各项控制指标已经得到了明显提升，而 该内容在非线性系统中的应用状况却差 强人意。将非线性系统的故障诊断监测 深化，进一步强化基于鲁棒性的问题研 究，已经成为当前人们关注的焦点。小 波变换技术作为非线性系统中故障诊断 及监测的重要内容，可以有效降低定量 数学模型的构建难度，提升复杂系统分 析效益，对当前电气发展具有非常积极 的意义。小波变换技术中的定性模型通 过实际工程分析，构成了精度较高、控 制效果较好，实时性分析较强的内容体 系，打开了非线性系统中的故障检测及 状态控制技术研究的大门。 不论是在线性系统中或是非线性系 统中，电网运行时都必须保证各种电气 设备的正常工作，防止某一个电气设备 发生故障都有可能导致系统的崩溃。如 何及时发现设备的故障以做出相应的措 施已经成为线性系统或非线性系统构建 的关键。因此，在当前系统状态监测及 故障分析的过程中，相关人员必须对设 备状态和故障诊断的方法进行分析，选 用最合适最有用的方法来对特定的设备 进行判断。本文将介绍一些常用的监测 方法。 ３状态监测与故障诊断的常用方法 故障诊断技术主要是在不同领域、 不同学科交叉、结合的基础上形成的故 障诊断方法，该技术能够实现故障预防、 分析、监测，可以有效提升设备的运行 状态。当前故障诊断技术主要包括传统 故障诊断技术和基于人工智能的故障诊 断技术两大类，传统故障诊断方法又可 再分为基于信号处理的技术和基于解析 模型的技术。 ３．１基于解析模型的故障诊断方法 基于模型的故障诊断技术构建的过 程中主要是通过解析冗余取代硬件冗余， 通过造观测器估计出系统的输出值，将 输出值与输出的测量值进行比较，实现 对故障信息的处理，分析故障状态。 工业技术 ＣｈｉｎａＮｅＷＴ ２０１４ ＮＯ．０２（上 图２专家系统的基本组成 检测信号频率结构的突变，通过频率分 析设备的故障状况。 基于小波变换的故障诊断在运行的 过程中主要是通过两方面实现故障状态 分析．（１）利用观测器信号的奇异性。（２） 利用观测器信号频率结构的变化进行故 障诊断。小波变换的故障诊断实现了连 （１）收集在线检测的过程数据，观 察现象和事实：在专家系统诊断的过程 中，人员要对各项在线监测数据进行汇 总，通过人机接口添加各项处理数据， 完成数据的采集。人员可以适当对故障 续的非线性映射，完成了对神经网络分 解析模型上的故障诊断构建的过程 中需要对残差产生的方式进行明确，通 过状态估计、运行参数等，实现各项数 据指标控制，达到一致性检验，提升运 析的优化及提升，有效提升了对非线性 信号的辨识效果。但是在运用小波变换 的故障诊断的过程中，人员需要不断对 信号尺度行为进行刻画，需要实施动态 发生前或故障发生时的一些现象和事实 进行添加，在专家系统中建立现象及事 实内容，提升数据采集的真实性。（２） 数据推理，完成各项信息故障预测：专 家系统诊断时要依照上述采集数据及信 息，对各项内容进行推理，由用户证实， 最短时间内寻找到故障位置。（３）监测 行状态控制效益。在上述模型构建的过 程中要首先重构被控过程的状态，通过 与真实系统的输出变量比较构成残差序 列，其次构造适当的模型，用统计检验 法从残差序列中提取故障特征并把故障 检验出来，最后，对各项数据进行对比， 实施故障诊断。 ３．２基于参数估计的方法 基于参数估计的方法在使用的过程 中要首先实施机理分析，对各项系统模 型参数及物理元器件参数进行明确。要 依照上述关系方程 ＝／（Ｐ）识别系统模型 实际参数 。与此同时，要通过 ＝厂（Ｐ） 和 求解实际的物理元器件参数户，通过 对声和Ｐ的标称值比较数据，分析系统 是否出现故障。 ３．３一致性检验法 一致性检验法在操作的过程中主要 是通过对实际模型与正常模型（或叫标 称模型）之间的一致性关系观察设备运 行状态。上述监测的过程中可以通过能 观性子空间及子空间的正补交实现信号 的投射，将输出信号投影在正补交上， 形成残差。 ３－４基于信号处理的方法 信号处理的过程中无需针对不同的 对象构建准确模型，可以产生一定差异， 具有非常高的实用性。当前的信号处理 方法主要包括Ｋｕｌｌ２ｂａｃｋ信息准则检测法 和小波变换故障诊断法两种。 （１）基于Ｋｕｌｌｂａｃｋ信息准则检测的 故障诊断 基于Ｋｕｌｌｂａｃｋ信息准则检测的故障 诊断时可以通过Ｇｏｏｄｗｉｎ的随机嵌入式 方法把未建模动态特性当作软界估计， 利用遗传算法和梯度方法辨识参数和软 界，然后在Ｋｕｌ１２ｂａｃｋ信息准则中引入 一个新指标评价未建模动态特性，计算 阀值，分析设备故障状况。 （２）基于小波变换的故障诊断 基于小波变换的故障诊断是当前处 理信号的一种新方法，主要是通过时间一 尺度分析法完成各项分辨，实现信号控 制。在上述处理的过程中，需要对小波 连续变换中信号的奇异性进行明确，依 照信号指标区分信号突变及噪声。需要 分析，对系统自动化监控标准要求较高。 ３．５基于人工智能的方法 基于人工智能的故障诊断方法简称 为智能故障诊断，又称基于知识的故障 诊断方法。基于人工智能的故障诊断方 法主要是是通过神经网络技术、专家系 统技术两方面内容发展而来的故障诊断 内容，能够从根本上改善高压电气设备 分析的有效性、合理性、可靠性。当前 基于人工智能的故障诊断方法主要包括 有基于人工神经网络的方法、基于案例 的方法、基于专家系统的方法、基于模 糊数学的方法和基于故障树的方法五种。 其中基于专家系统的故障诊断技术与机 遇神经网络故障诊断技术应用最为广泛。 基于专家系统的故障诊断技术主要 指依靠计算机对各项信息数据进行采集， 完成信息数据诊断的一项操作。该项技 术应用的过程中需要对计算机技术进行 全方位提升，需要综合运用知识库中的 经验规则进行推理，从而实现对高压电 气设备运行状态的准确判断。基于专家 系统的故障诊断体系主要是由人机接口、 数据库、知识库、推理机四部分构成。 人机接口可以为用户提供友好的人机界 面。数据库对各项中间信息进行存放， 实现动态数据、推理过程、原始数据等 的存贮。知识库依照各项原有数据资料， 为专家系统建立提供扎实理论内容及“规 则”形式，提升诊断有效性。推理机通 过对各项数据的总结，完成系统知识及 经验的分析，实现与人判断能力相仿的 推理，对故障状态及故障位置进行判断。 作为一种新型的设备故障诊断方法， 基于专家系统的故障诊断技术不仅可以 模仿人的逻辑思维过程，能够有效提升 各项逻辑问题的诊断效益。基于专家系 统的故障诊断技术应用各项数据符号， 完成了数据细节知识的处理，从根本上 改善了基本规则内容监测效益及运行效 益。除此之外。上述体系在操作的过程 中便于模块化，具有传统符号数据库接 口，能够及时对各项事实进行修改，通 过图像、文字等展示推理过程。 专家系统诊断故障时主要包括以下 几方面内容： 评价，故障内容分析：专家系统诊断要 依照各项故障源位置，对原有固定故障 评价过程进行明确，依照各项“经验”， 对电气设备的故障状态进行分析，制定 相应专家决策。专家系统诊断故障系统 基本组成如图２所示。 ３．６基于神经网络的方法 随着神经网络的逐渐容错、联想、 推测、记忆、适应、学习等，基于神经 网络的故障诊断内容逐渐丰富。该技术 可以应用在复杂的环境中，具有非常高 的应用前景及应用价值。 神经网络作为一种新型的处理方法， 可以有效提升故障诊断的有效性。该项 操作主要是通过建立简单的数学模型对 各项负载系统体系进行展现，有效提升 了故障诊断领域的监测范围，尤其是在 领域独特性展现中，得到了本质的转变： （１）经过训练的神经网络能够对各 项过程知识进行存贮，完成神经网络信 息的学习，形成系统的故障状态监测内 容。上述主体能够将各项日常数据通过 网络展现出来，将信息与测量数据进行 对比，明确各项故障类型。 （２）经过训练的神经网络可以有效 消除各项噪声，降低噪声对各项数据的 影响，提升数据的准确性。该项神经网 络能够识别各项故障信息，依照各项噪 声环境诊断故障状态，对内容进行评价。 （３）神经网强具有分辨故障原因及 故障类型的能力。 神经网络是由大量的处理单元（神 经元、处理元件、电子元件、光电元件等） 广泛互连而成的网络。在处理的过程中 可以依照人类信息处理内容，通过硬件 或软硬件结合，形成系统的神经网络体 系。 在上述处理的过程中，神经网络系 统具有并行处理能力、非线性映射能力、 分布式存储能力、自学习、自组织和自 适应能力。上述特点有效提升了神经网 络系统状态监测在线性及非线性中的控 制效果，已经在当前高压电气中得到广 泛应用。 神经网络系统在应用的过程中主要 通过以下内容完成各项控制，实现数据 中国新技术新产品 一１０９— Ｃｈｉｎａ Ｎｅｗ Ｔｅｃｈｎｏｌ ，—一Ｑ ： ！ 工业技术 导致船舶水尺计重结果偏差的 常见原因分析及排除措施 吴增辉 （中国检验认证集团厦门有限公司，福建厦门３６１０００） 摘要：本文笔者根据总结多年来的船舶水尺计重实践经验，分享了导致船舶水尺计重结果偏差的常见原因、并分别提 出相应的排除建议。 关键词：检验鉴定；水尺计重；结果偏差；原因分析；偏差排除建议 中图分类号：Ｕ６９５ 文献标识码：Ａ 水尺计重系通过对承运船舶的吃水 及船用物料（包括压载水等）的测定， 根据船舶有关图表，测算船舶之排水量 和有关物料重量，以计算载运货物重量 的一种方式；它简便、迅速、免除装卸 货物损耗计算、鉴定费用较低，具有底 成本、高效率、加速船舶周转和港口疏 运的优势，在实施水尺计重过程中承运 人、收货人、各方等都可到现场参与见证， 故其结果容易为各方所接受，广泛应用 于煤炭、矿石、化肥等的大宗散货的计重。 影响水尺计重准确度的因素较多。 实践中常见的有：船舶图表的误差；观 测水尺的偏差；海水密度测量准确性； 压载水、燃料油、淡水测算偏差；其他 货物变动及船舶常数差异等。 １正规有效的船舶图表，是水尺计 重的前提条件。 鉴定人登轮后首要工作是检查船舶 资料数据、静水力图表和水舱舱容图表 是否齐整有效。 １．１常见的不具备水尺计重条件的船 舶 近年来，随着我国经济的高速发展 以及航运业的复苏，沿海“合伙式”私 营的海运企业井喷、甚至有些还是“家 庭式”的“作坊”，其所拥有船舶质量 可谓良莠不齐；这直接导致鉴定工作中， 不具备水尺计重条件的船舶占有相当比 率的，主要有以下两大类： １．１．１“高龄”散装货轮或二手杂货 船当散货船用等 有资料显示，建造于８０年代前的散 装货轮：一方面在造船实际放样时允许 误差很大（据说达５％）；另一方面一套 造船设计图纸要用上好多年，同类船舶 造二三十艘，而在造船期间即便改动设 计也不会在新船图表上显示；另外，为 降低购买成本，部分船主购买国内远洋 淘汰船或日本内海营运淘汰船再到船厂 加长改造，某些船主甚至通过非法手段 改小船龄、使得实际船龄要比申报船龄 高，超期服役船舶也是屡见不鲜。由于 这些高龄船舶船体及设备状况差，维修 成本高，一些海运公司为了节约开支， 船舶和设备长期得不到维修保养，使得 些船舶的水尺标记模糊不清，部分船 舶的压载水舱测量管堵塞、测量管盖锈 化无法打开，船舶扭曲变形严重，船舶 常数无法准确核实，船舶资料完整性较 一盲目追求利润最大化，选择购置简易船， 这些船舶俗称“沙滩船”，有该行业人 士形象地称此类船舶为“山寨船”；此 类船舶存在钢板厚度薄、易扭曲变形， 拱垂值惊人，水尺标记不标准，船舶图 表资料不齐或不符合实际，甚至存在“多 船一表”乃至“一船多表”；国内运营 的水泥船大多没有随船静水力表。 １．２偏差排除建议 １．２．１建议收发货人在和海运公司签 定运输合同时，应考虑将船舶是否具备 水尺计重基本条件列入合同正式条款， 内容主要包括：船舶应具备完整的六面 水尺标记，刻度绘制清晰、完整；船舶 压载水舱的测量管应能保证正常的测量、 应具备有效的排水量表、水油舱表等； 如果收发货人因运输成本需长期选择图 表资料严重缺乏的船舶，建议约定采用 汽车衡重的方法计重。 １．２．２即便此类船舶图表资料齐整， 其有效周期值得商榷，建议大副记录各 航次装卸船水尺计重结果与码头地磅数 据整理成《船舶经验系数》并形成有效 差。 文件，经鉴定人验证并定期核实、记录， １．１．２内贸低载重吨位散装货轮，如 可作为该轮船舶水尺计重的调整因子， “沙滩船”、水泥船等 以减少一定的偏差。 些海运公司或船主为了节约成本、 ２水尺观测 一监测：（１）神经网络诊断系统。神经 神经网络作进一步诊断。采用神经网络 结语 网络诊断系统可以依照各项问题数据， 建立专门的神经故障诊断体系，形成系 统的神经系统内容。上述特定问题处理 的过程中可以通过输入数据（代表故障 症状）直接推出输出数据（代表故障原 因），实现故障检测与诊断。（２）利 用神经网络产生残差。神经网络在运行 的过程中可以由其自身特性，针对各项 神经网络拟合系统内容，形成完善控制 体系。该内容可以利用系统的输入重构 某些特定的参数，将上诉参数值与系统 的实际值进行对，得到残差，通过神经 网络评价残差进行聚类分析，得到高压 电气设备系统的故障情况。（３）采用 作进一步诊断的过程中需要利用神经网 络诊断系统执行器的饱和故障，通过神 经网络拟合各项系统运行参数及执行器 的饱和状态，判断上述内容与故障之间 的非线性关系。要通过上述分析达到对 各故障的判断。进行误差补偿，提升常 规神经网络诊断及模糊神经网络诊断的 效果。 ３．７卡尔曼滤波的方法 卡尔曼滤波的方法就是根据上一时 刻的测量值来推断出下一时刻的估计值， 在有秒两者之间的差值判断设备的故障 与否，下文将重点介绍这中方法在互感 器中的应用，在此就不予以详述。 当前，高压电力设备的故障状态检 修正朝着自动化、智能化的方法发展， 通过对多项技术的综合应用来完成设备 故障的监测、分析及处理。实现在线监 测和故障诊断是开展状态检修的重要前 提，相信自动化技术的不断进步将更大 的推动电网现代化发展。 参考文献 …１程明，金明，李建英．无人值班变电 站监控技术［ｆ ．北京：中国电力出版社， ２００９，０７：１３０－１５０． 【２１雷鸣．电力设备诊断手册ｆＭ】．北京： 中国电力出版社，２００１，０８：６９－８０．
