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    發(fā)電機電氣故障智能診斷機理分析

    2017-03-21 08:33郭濤
    科學與財富 2017年5期
    關鍵詞:電氣故障發(fā)電機

    郭濤

    摘 要:發(fā)電機作為各種機械的電力來源,為其正常發(fā)揮功用提供保障,是各行各業(yè)工作穩(wěn)定性的重要基礎,起著不可或缺的作用。隨著經(jīng)濟的發(fā)展,各種機械對電力的要求也在逐漸增大,為了滿足電力要求,發(fā)電機組的規(guī)模也在不斷增加,發(fā)電機組的運作變得復雜,一旦出現(xiàn)問題,靠人力診斷檢測需要耗費大量的時間,會降低工作效率,且長時間的缺電會使各種電器無法投入工作,給企業(yè)帶來經(jīng)濟損失。將計算機技術與發(fā)電機故障診斷相結(jié)合,既促進了發(fā)電機智能化診斷的進程,又提高了故障診斷的效率,為發(fā)電機的穩(wěn)定輸出電力提供了良好的保障。本研究對發(fā)電機電氣故障的智能診斷進行分析,掌握其智能診斷的工作機理,為其穩(wěn)定的工作奠定基礎。

    關鍵詞:發(fā)電機;電氣故障;智能診斷

    前言

    發(fā)電機在我國的電力系統(tǒng)中占據(jù)著重要的地位,是保證電力能夠滿足使用要求的關鍵所在。由于發(fā)電機組的日益龐大,其發(fā)生電氣故障的概率也在逐漸的上升,對電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性會造成隱患,給人們的日常生活帶來不便,影響我國的經(jīng)濟發(fā)展。目前,我國雖然對電力系統(tǒng)的故障智能診斷有了較為深入的研究和進展,但是對發(fā)電機還沒有引起充分的重視,發(fā)電機電氣故障智能診斷的研究還不夠,這樣使得發(fā)電機發(fā)生故障時,不能及時的發(fā)現(xiàn),可能會導致故障的進一步惡化,對故障的診斷效率也不高,可能會造成惡性事故的發(fā)生。因此,對發(fā)電機的故障智能診斷進行研究和發(fā)展,對保證電力系統(tǒng)的可靠運轉(zhuǎn)有著重要的意義。

    1 發(fā)電機電氣故障智能診斷系統(tǒng)的控制概述

    1.1 發(fā)電機故障智能診斷系統(tǒng)的功能

    發(fā)電機故障只能診斷系統(tǒng)能夠?qū)Πl(fā)電機各個部位產(chǎn)生的故障及時的發(fā)現(xiàn),減少了由人工一一排查故障部位的時間,在減少故障時間的同時,也能夠阻止故障的進一步惡化。智能診斷系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)故障部位時,能夠?qū)收喜课划a(chǎn)生的可能原因進行分析,進而對維護人員的檢修程序給予最佳方案,幫助技術人員以效率最高的故障排除方法對發(fā)電機電氣系統(tǒng)的各種常見故障及疑難故障進行修理,極大的提高了發(fā)電機故障排除的效率,從根本上維護了我國電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。發(fā)電機智能診斷系統(tǒng)是集合了故障診斷專家的實戰(zhàn)經(jīng)驗和豐富的診斷知識,對發(fā)電機的故障診斷具有極高的診斷效率,在實際操作中發(fā)揮著重要的作用,能夠快速的找到故障部位并且提供有效的檢修方法,還可以對發(fā)電機的故障進行模擬訓練,對技術人員的故障檢修流程進行指導,幫助技術人員對維修技術和工藝進行掌握,以便于在真正發(fā)生故障時,工作人員能夠高效的進行故障排除,減少發(fā)電機故障造成的經(jīng)濟損失。發(fā)電機的運作設計圖和運作方式都各有不同,不同的發(fā)電機組在發(fā)生故障時的故障排查方式和解決方案都會有所更改,這對于技術人員的發(fā)電機故障修理具有極高的技術性要求,為了減輕檢修人員的工作強度,智能診斷系統(tǒng)可以收集各種類型的發(fā)電機組運作原理、易發(fā)故障部位、使用維護說明書等資料,有利于工作人員在故障排除時,及時的查閱到相關基礎資料,提高技術人員對發(fā)電機組的了解程度,提高故障排除效率。

    1.2 智能診斷系統(tǒng)的重要組成部分

    發(fā)電機電氣故障智能診斷系統(tǒng)是與計算機技術相結(jié)合,將高新技術運用到故障診斷中,有效的提高了故障診斷效率。系統(tǒng)是以計算機C語言為核心,與相關的測控專業(yè)工具相結(jié)合,實現(xiàn)對發(fā)電機組工作性能進行檢測,由相關的診斷模塊測試發(fā)電機工作狀態(tài)是否正常,一旦發(fā)現(xiàn)問題,通過C語言編程的診斷程序,快速判斷故障部位,并且找到可能導致故障的原因,指導技術工人正確的對發(fā)電機組進行維修工作。智能診斷系統(tǒng)中,全面覆蓋了發(fā)電機容易發(fā)生的各種故障和導致故障的原因,對發(fā)電機組的正常開關機等操作都有詳細的記錄,在工作人員進行相關的操作時,方便其進行快速的查詢,保證維修時操作的規(guī)范性,能夠有效的避免由于人工失誤引起的二次事故。智能檢測系統(tǒng)不僅限于對發(fā)電機組是否故障進行檢測,還可以按照技術要求測定發(fā)電機組的相關數(shù)據(jù)的測量,方便技術人員及時掌握發(fā)電機的工作狀態(tài)。

    1.3 智能診斷系統(tǒng)的運行特點

    智能診斷系統(tǒng)具有很高的智能性,是將計算機技術、人工智能技術、電子技術等高新技術有機結(jié)合形成的智能系統(tǒng),將大部分的發(fā)電機組型號、運行特點、操作規(guī)范等都涵蓋在內(nèi),能夠?qū)C組各電器總成的電流、電壓等參數(shù)實時檢測,預防發(fā)電機發(fā)生故障,并且能夠提供一套正確高效的解決方法。智能系統(tǒng)知識庫收集了電氣故障診斷專家的診斷經(jīng)驗和專業(yè)知識,將其運用到實際的故障診斷和排除上,實現(xiàn)理論知識與實踐相結(jié)合,通過與技術工人之間的配合,來時刻保證發(fā)電組正常的工作。智能診斷系統(tǒng)的功能強大,對發(fā)電機的正常運轉(zhuǎn)發(fā)揮著不可替代的作用,操作簡便易上手,對于操作方法還不夠嫻熟的技術工人,操作界面有詳細的提示信息,通過文字、圖片、聲音等傳播載體,將發(fā)電機組的相關信息詳盡的進行顯示,方便技術工人的查詢、操作、學習。

    2 發(fā)電機電氣故障智能診斷系統(tǒng)的機理分析

    2.1 模糊理論的建立

    為了讓智能診斷系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)發(fā)電機組發(fā)生故障,能夠盡快的找到故障原因,并且對故障部位進行提示,提出有效的故障檢修方法,要正確的處理故障部位與故障原因之間的關系。因為發(fā)電機的某一故障可能是由于多方面的因素導致,也就是說,會有多種原因造成這一故障,而且隨著發(fā)電機組的規(guī)模越來越大,結(jié)構(gòu)更加復雜,故障部位與故障原因之間的關系縱橫交錯,這是實現(xiàn)智能診斷系統(tǒng)正確診斷應該解決的難點之一。因此,要利用故障部位與故障原因之間的關系,結(jié)合故障診斷專家的專業(yè)技能,使用模糊理論的手段,實現(xiàn)智能診斷系統(tǒng)對故障原因的判斷。模糊理論是用來表達發(fā)電機組內(nèi)故障部位與故障原因之間相互交叉的關系,建立模糊關系方程式,就可以幫助診斷系統(tǒng)做出正確的診斷。

    2.2 發(fā)電機組的溫度測定

    溫度異常是表示發(fā)電機組可能出現(xiàn)故障的表現(xiàn)之一,對發(fā)電機組的溫度進行測試,可以判斷發(fā)電機的運行情況。這是利用設立在發(fā)電機相關部位的溫度傳感器,將測得的溫度數(shù)據(jù)經(jīng)處理后送入智能診斷系統(tǒng)進行判斷分析,并且能夠?qū)囟鹊淖兓€通過顯示器顯示,以此來向技術人員傳達發(fā)電機組的溫度變化情況。還具有溫度異常報警功能,一旦發(fā)現(xiàn)溫度超出設定范圍,會發(fā)出警報及時通知技術人員。

    2.3 對發(fā)電機組內(nèi)各項參數(shù)進行監(jiān)控

    智能診斷系統(tǒng)對發(fā)電機組內(nèi)的定子電流、電壓,轉(zhuǎn)子電流、電壓進行監(jiān)控和測試,可以將相關參數(shù)送入計算機內(nèi),經(jīng)過分析計算可以得出發(fā)電機組的有功功率、無功功率、功率參數(shù)等因素,有助于對發(fā)電機組的運行情況進行分析,幫助找出不必要的功率損耗,從而對發(fā)電機組進行改進,提高發(fā)電機組的工作效率。

    結(jié)束語

    發(fā)電機在我國的電力系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用,一旦發(fā)電機出現(xiàn)故障,電力系統(tǒng)就不能對外輸出電力,對各種用電機械的正常工作產(chǎn)生影響。而隨著發(fā)電機組的日益復雜,產(chǎn)生故障的概率更是不斷提高,檢修難度也有所增加。發(fā)電機電力故障智能診斷系統(tǒng)的發(fā)展,能夠及時的發(fā)現(xiàn)發(fā)電機組的故障部位,并且指導檢修人員按照最佳的操作流程對故障部位進行修理,避免故障的進一步惡化,為發(fā)電機工作的穩(wěn)定性提供保障,從而提高我國電力系統(tǒng)工作的可靠性和安全性。

    參考文獻

    [1]陳雪峰,李繼猛,程航,等.風力發(fā)電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術的研究與進展[J].機械工程學報,2011(9):45-52.

    [2]謝輔雯.蟻群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電機故障診斷設計與實現(xiàn)[J].制造業(yè)自動化,2012(10):106-108.

    [3]朱晶晶.基于Bayesian理論的電機滾動軸承故障的智能診斷研究[D].江蘇大學,2011:15-27.

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