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故障诊断技术范文1
Abstract: Introduces two parts which are the most prone to malfunction in hydraulic system, in combination with the practical situation of underground scene, puts forward several simple solutions.
关键词: 液压系统;故障诊断;解决办法
Key words: hydraulic system;fault diagnosis;solutions
中图分类号:TG502.32 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2013)09-0026-02
1 液压系统的故障来源
液压系统的故障主要来自两方面,一是构成系统的元件,如液压泵、溢流阀、换向阀等;二是液压系统的工作介质(液压油),其中以液压油污染变质引起的故障发生率最高,而液压油引起的故障中约有90%是由污染颗粒造成的。
2 液压系统的故障特征
2.1 正常情况下液压系统的故障不会突然发生,因为无论是元件磨损、密封件变质、液压油污染都是渐进性的,不发展到一定程度不会造成故障。因此,对液压系统监测流量、压力、振动、温度等参数的变化,实现“状态维修”,使设备经常处于正常状态,具有十分重要的意义。
2.2 液压系统是一个封闭结构,各元件的工作状况不能直接在外界观察,也不便于测量检查,再加上影响液压系统正常工作的原因错综复杂,泵、阀、缸、管路、液压油都可能导致相同的故障现象,所以寻找故障部位的工作比较困难,但同时由于液压元件及其辅助元件都已标准化、系列化、通用化,因此一旦查出故障原因,在更换时相对容易。
3 液压系统的故障诊断参数
目前常用的有以下几种状态信息的特征参数:执行机构的工作状态、压力、流量、振动、噪声、温度、液压油污染。
①执行机构的工作状况:执行机构的速度、运动范围、承载能力等功能参数发生异常变化是设备出现故障的征兆,但是这些诊断参数灵敏度不高,往往液压系统的组成元件已经出现缺陷,设备的这些参数仍然没有出现明显的变化。②压力:压力变化是系统中泵、阀、管路、液压油等出现缺陷的征兆,而且也影响系统的负载能力,所以液压系统一般都安有压力表进行检测,除监测系统的工作压力外,对某些系统还要检测控制压力和回油压力。③流量:流量变化也是系统中泵、阀、管路、液压油等出现缺陷的征兆,而且也影响液压系统运动部分的速度大小和稳定性。但是监测流量非常困难,目前应用很少。④振动和噪声:振动和噪声是液压系统故障的征兆,特别是液压泵性能劣化的主要征兆,而且振动也会影响其他液压元件的使用寿命。⑤温度:液压系统工作时,能量损失转化为热能使系统温度升高,温度过高能量损失过大是液压系统元件和液压油质量下降的征兆。而且温度过高也对液压系统产生许多较显著的不良影响,一旦温度过高(一般在75℃以上),液压油的黏度、性能参数会急剧恶化,密封件使用寿命严重下降,影响设备的正常运行。⑥液压油污染:油中的磨损颗粒、腐蚀产物、煤粉、外界水分和气体以及油中化学成分发生变化都会使液压油发生变质,这不仅是液压系统的故障征兆,也是导致液压系统产生故障的根源。油液中混入的固体微粒直接使运动件的配合面产生磨料磨损,使元件寿命缩短,泄漏增加,甚至出现动作失灵现象;混入的固体颗粒还可能将系统中阻尼孔、阀口、滤网堵塞,使系统不能正常工作。油液化学成分变化使性能下降,密封件损坏。油液中混入空气会使油被乳化,或呈泡沫状使元件不稳定。油液中混入水分会降低油的黏度,导致元件磨损加剧。因此,监测油液污染程度具有十分重要的意义。
4 液压系统故障诊断方法
4.1 简易诊断 液压系统简易诊断是操作者必须经常进行的工作,通常是依靠简单的仪表和操作者的感官经验,根据执行机构的工作状况、泄漏、温度、振动、噪声和液压油质量等的变化作出正常与否的结论,利用这种方法处理故障往往不够准确,处理时间长。
4.2 精密诊断 在熟悉和了解整个系统的工作原理,清楚每个原件与辅件性能和作用的基础上,按功能将液压系统划分成几个区域。在分析故障时,首先应按故障现象的特点确定故障所在的区域,然后按一定顺序在确定的区域内进行查找,严禁盲目拆卸或任意调整,必须调整时(流量、压力、元件行程等可调整部分)一要注意每次只能调整一个变量,以免产生干扰,调整后若故障无变化,则应复位后再进行另一变量的调整;二要注意调整幅度,避免过大或过小,以免产生新的故障;三要注意调整后开动系统的时间不宜太长,以防意外。
一般的液压系统如图1所示可划分为以下几个部分:①油箱部分。包括油箱、油位计、过滤器、冷却器等,这里为系统提供所需要的工作介质,对泵和所有元件的性能及使用寿命都有很大影响。②动力部分。包括液压泵、溢流阀及卸载回路等部分,这是液压系统的心脏,为系统提供所需的能量(一定压力和流量的液压油),从而推动整个液压系统的正常工作。③整个系统的控制部分。包括系统压力、流量控制元件、压力开关等控制整个油路的所有装置。④执行机构控制部分。包括油缸、液压马达等执行机构和他们的专用压力阀、流量控制阀、换向操作阀和安全阀等。控制部分的数量随执行机构的数量而改变,图中2个执行机构相互独立,所以控制部分也是2个。控制部分的复杂程度与执行机构的工作特性相适应,最简单的控制部分只由一个换向阀组成。
例如图1所示系统,当系统故障仅限于某执行机构时,则故障源必在该执行机构的控制部分;若所有执行机构都有相同的故障,则故障源可能在整个控制系统的控制部分,也可能在动力部分或油箱部分,诊断时就应在这三部分按一定顺序查找。当故障缩小到回路的一个部分或一个元件时,有时需要检测元件性能才能确定出故障程度、部位和原因,在此,可以将压力表、流量计、温度计和控制油压的加载阀等检测元件组合在一起,形成一种专门用来测试液压回路的仪器(以下简称测试器)。该测试器的进油口接在被测元件之后,出油口接油箱,对系统中的组件进行分隔测试,逐步判断故障。
现以一个简单的液压系统来具体说明测试器的使用。
图2中液压系统的故障表现形式为负载加大时,液压油缸动作缓慢或不动作。通过故障表现可以判定为某处元件泄漏量大,导致推动活塞的流量不足。为了查出故障部位,需要使用测试器检查液压泵、溢流阀、换向阀、液压缸的泄漏量。①液压泵测试。按图3所示在A处将液压泵与系统断开接入测试器,空载启动电机以额定转速旋转,油液全部经测试器流回油箱,调节测试器的加载阀,使系统压力由空载逐渐上升到系统的额定工作压力(不能超过额定工作压力,因为此时未接溢流阀),如果流量计显示值减少到不能允许的程度,说明液压泵有故障。在检测时还应注意压力表的指针是否存在跳动现象,若有跳动说明液压泵吸油侧液面太低,此时应检查油箱是否油位不够,或过滤器堵塞,吸油管密封不严出现了气穴现象。②溢流阀测试。按图4所示在B处断开后接入测试器,启动电机,先逐渐调节测试器的加载阀,压力表显示的数值为该液压系统溢流阀的调定值时,在溢流阀打开之前,如果测试器流量计显示的数值变化大,就说明故障在溢流阀,此时应进一步检查溢流阀阀芯及阀座有无过度磨损伤痕。③换向控制阀测试。按图5所示在C处断开接入测试器。启动电机逐渐调节测试器加载阀,在溢流阀打开之前,若流量基本保持不变,则换向阀良好,若变化大则说明换向阀处泄漏大,需更换。
5 液压系统的油液监测
由于因液压油出现污染而导致液压系统出现故障的频率也很高,因此对液压油油质进行监控同样具有很重要的意义。目前对液压系统油液进行维护主要是更换新油,当系统运行一段时间后,通过肉眼观察油箱油液比较脏的情况下,将原有油液全部倒出,再彻底清洗油箱和各处阀后倒入新的油液,这种方法工作量大,而且非常滞后,无法实现对油液的实时监控。
为了能够较准确的掌握油液的污染程度,有两种方法可以实施。
5.1 油液取样观察法
5.1.1 斑痕试验法。在一片洁净的过滤纸上(井下也可用干净的普通白纸代替)滴1~3滴使用中的液压油,如中心部浓,周围清澈,并且分界线清晰,则说明油污染度大,油液中大微粒多;如中心部扩展很宽,分界线不清晰,也说明油污染度大,但是油液中小微粒多;如没有中心部分只有扩散部分则说明油液的污染度很小,可以继续使用。
5.1.2 外观检查法。定期将油箱中的油液取样后带到井上,交机电科油液化验室,在玻璃容器中检查油的透明度、污染微粒、气味变化,以此判别油的污染程度,详见表1。由于人眼的能见度下限为40μm,如能用肉眼观察出油液中存有杂质,则说明该油液已经很脏了,必须更换。
5.2 电磁吸附法 在液压系统的某些特定部位,可以在其管路上接入永久性的“T”形三通接头,一端采用磁性旋塞做堵头,定时拆下旋塞可以通过检查上面的吸附微粒来判断油液的污染程度。
以上简单介绍了液压系统中最容易出现故障的两个部分,同时结合井下现场实际情况,提出了几种简单易行的解决办法,望能对缩短我矿液压设备的故障处理时间和降低液压设备故障率有所帮助。
参考文献:
[1]范士娟,杨超.液压系统故障诊断方法综述[J].机床与液压, 2009(05).
故障诊断技术范文2
关键词:汽车;故障诊断;维修新技术
现代汽车大多采用高科技技术,汽车控制系统也在朝着多样化的方向发展。同时,为了保护环境,现代汽车新技术中也开始考虑低碳环保安全出行的因素,比如:进行混合动力设计,把原来汽车滑行时的动能转化成电能,还充分利用先进的网络通信技术,当汽车发生故障时,在保证电源线正常的情况下通过检测网络线就能判断汽车发生故障的原因与方位。因此需要采用新的故障诊断技术,才能适应时展的要求。
1.现代汽车故障诊断的特点
1.1.汽车系统故障的综合性越来越强
随着汽车新技术的发展,汽车发生故障的概率和以前相比明显降低,但在机电一体化的设计理念指导下,汽车系统发生故障的综合性越来越强。汽车系统综合性变强要求提高汽车的保养、维护程度。在汽车行驶过程中,一旦出现小故障,在系统提示情况下能够行驶一段路程,就会导致汽车故障更严重,这让汽车故障检测面临新的困难。
1.2.汽车换件的参数匹配问题
由于现代汽车运用新技术,但电脑控制系统中存储的数据仍旧停留在原来零件中,这就导致更换以后的零件和汽车系统的参数不符。汽车换零件不单单是更换,还必须按照零件运用的差异,如:海拔、燃油的差异等对零件进行系统性更换。随着现代汽车技术的发展,汽车换件必须分清零件的区域性,充分了解零件的质量,在换好零件后还要进行一系列调试,看是否和原来车辆相匹配。
1.3.汽车电子故障越来越多
现代汽车很多都运用电子技术,汽车的灯光系统大多采用LED灯,并且汽车的故障维修也开始慢慢集中在电子故障方面,比如:汽车的电脑控制系统发生异常,电气部分不稳定等。相应地就要求汽车维修人员具备充分的二极管、电流以及三极管等方面的知识,才能满足现代汽车行业对维修技术人员的要求。
2.汽车新技术故障的维修方法
2.1.准确判断汽车发生故障的原因
在现代汽车故障诊断维修技术中,必须掌握各种不同车型的维修技术资料,充分利用网络传递维修诊断信息。随着故障诊断信息的网络化,汽车故障诊断信息的传统已经突破了原来时间、空间以及速度的限制,每个维修企业之间可以实现资源共享。其次,还可以运用现代通信技术,把维修企业的管理软件、各种维修设备、信息系统等集合为一体,实现维修软件、硬件的共享。同时,用户也可以利用热线咨询,取得先进的“故障诊断专家系统”的指导,找到最好的维修方案。最后,维修人员可以利用汽车故障远程诊断服务,把现场诊断得到的数据信息通过传感器输送到计算机中心进行处理,然后经计算机中心反馈到现场,指导现场的故障诊断。总之,汽车新技术的发展,在某种程度上,给汽车的故障维修增加了难度,但维修人员可以充分利用新的网络技术,快速找出汽车发生故障的原因,然后找出故障所在,进而顺利解除故障。
2.2.检查汽车系统各种数据
汽车维修人员必须全面检测汽车以前的维修记录,仔细检查汽车系统数据,很多汽车之所以发生故障主要是因为在维修时未对系数数据进行严密检查,导致汽车故障在同一位置发生,这和维修人员的专业维修技术有很大关系。如:维修人员在制动片上忘记安装卡子,就可能导致汽车在以后的行驶过程中发生异常,严重影响汽车的性能。其次,分析故障是提高汽车诊断维修水平的关键,分析故障的过程主要是以诊断特点参数为基础,从数据信号分析与状态识别两方面着手,运用现代电子技术进行处理,找出故障发生的内在规律,对汽车系统的故障进行定量分析。比如:在分析汽车故障特征数据时,运用小波分析技术,可以在一定的时域与频域中进行稳态信号分析,且具有很好的局部化特点。现代汽车结构的复杂性让汽车发生故障的状态呈现出不清晰性、多样性以及不确定性等特征,只有运用模糊集理论或者神经网络技术分析诊断故障,才能提高诊断速度与精度。
2.3.划定汽车故障范围
在诊断维修汽车时,汽车维修人员常常会依靠自己的主观想法,判断汽车故障,这是非常错误的做法,只有按照标准的故障诊断检测程序才能完全排除故障。首先,要划定汽车发生故障的范围,记录下汽车新技术故障的系统数据,便于以后分析运用。其次,在汽车发生故障的范围内,还要深入分析检测,不能单单依靠个人的经验轻易下结论,经过严密的检测以后,才能开始进行维修工作。而最直接有效的方式就是进行场地测试,通过场地实验很容易判定出哪些系统是正常的,哪些是异常的,进而锁定可能出现故障的那个系统,排除与之无关的系统。
2.4.更换零件并且调试
当明确汽车的故障数据后,分析整个系统数据,按照汽车维修标准,更换不能使用的汽车零件。更换汽车零件也要注意区域性,否则可能更换以后会影响到汽车的正常运行。在更换好零件以后进行运行调试,这样才做完了对汽车新技术故障的维修工作。此外,专家系统是根据人类专家专业领域的经验,以计算机为基础的信息系统,维修人员可以充分利用专业领域中专家的知识,协助更换零件及调试维修工作。由于汽车故障诊断是一项非常复杂的工作,需要方方面面的专业知识,所以把专家系统应用于故障诊断,能够很好地解决各种复杂的系统故障问题,但由于专家诊断系统存在获取知识困难、控制策略不灵活等缺点,需要维修人员具有一定的自我学习能力,才能更好地解决复杂系统的汽车故障。
3.结束语
总而言之,随着汽车新技术的发展,汽车故障的诊断维修技术也不断向着科技化方向发展,这就要求维修人员不但具有丰富的维修经验,同时还要充分了解汽车新技术的特点,才能更好地进行汽车新技术故障的诊断维修。
参考文献:
[1]侯军兴,卢士亮.汽车故障诊断技术的现状与发展趋势[J].公路与汽运. 2006(02):102-103.
[2]张得仓,肖春秀.关于现代常用汽车故障诊断方法的探讨[J].价值工程. 2011(03):98-99.
[3]肖淑梅,贾民平.现代汽车状态检测和故障诊断技术及其发展[J].扬州职业大学学报. 2005(02):55-56.
[4]杨海鹏,侯军兴.汽车故障诊断技术的探讨[J].中国科技信息. 2005(12):78-79.
故障诊断技术范文3
关键词 汽车门锁 故障诊断 技术 研究
中图分类号:U472 文献标识码:A
0引言
汽车门锁故障是在一定条件下表现出来的,常见故障现象有车门关不上、打不开等。在车门刚度满足要求的情况下,主要故障集中在门锁系统中,若不及时排除门锁故障,不但会造成经济上的损失,还有可能引发重大部件事故或给汽车用户造成人身伤亡事故。因此,若能根据故障描述特征,及时找出发出异常的确切部位与原因,就能提前作出故障诊断,并及早加以排除。
1汽车门锁种类及发展历程
从汽车发明至今,汽车门锁经历了机械门锁、电动门锁、智能门锁的发展过程。电子智能门锁采用电子电路控制,以电磁铁、微型电动机和锁体为执行机构,是机电一体化安全装置。
2门锁系统的简介
汽车门锁系统主要分为两大部分:内外操纵机构和锁止机构。
(1)操纵机构:将操纵动作传递到锁体上的全部零件的总称,包含内外手柄及其连杆机构。
(2)锁止机构:将车门锁止的部件。包含:锁体、锁扣、钥匙、锁芯及涉及到的连杆机构等。
(3)汽车门锁有两个档位:半锁紧位置和全锁紧位置。半锁紧位置:车门不完全关闭时,锁体与锁扣所处的啮合位置;全锁紧位置:车门完全关闭时,锁体与锁扣所处的啮合位置;
(4)横向:当门锁处于锁紧位置时,垂直于锁体和锁扣的啮合点和门铰链旋转中心线所确定的平面的方向;
(5)纵向:当门锁处于锁紧位置时,在锁体和锁扣的啮合点和门铰链旋转中心线所确定的平面内,并与铰链旋转中心线垂直的方向;
(6)纵向载荷:锁体和锁扣在半锁紧位置应能承受4500N的纵向载荷;在全锁紧位置应能承受11110N的纵向载荷均不得脱开。
(7)横向载荷:锁体和锁扣在半锁紧位置应能承受4500N的横向载荷;在全锁紧位置应能承受9000N的横向载荷均不得脱开。
3门锁工作原理
关车门时:在关车门的撞动惯性力作用下,棘轮受锁扣的压迫克服棘轮回位弹簧作用力而转动,棘爪在止动弹簧的作用力下将棘轮卡住,完成锁紧车门动作。
开车门时:通过操纵内外手柄,解除棘爪对棘轮的止动作用,棘轮在回位弹簧的作用力下转动弹开,车门被打开。
4失效案例机理解析
近期有一个故障案例,量产初期某车在半锁紧位置时,用手向外可以把车门扒开,不符合横向载荷半锁紧位置时能够承受4500N的力不脱开的要求,引起工程师的特别关注。通过排查门锁周围附件,排除周围附件的原因,最终问题锁定在棘轮和棘爪半锁紧位置的啮合方面存在异常。
棘轮和棘爪的旋转中心固定后,在半锁紧位置当棘轮受到锁扣施加的开启方向上的力后,棘轮绕棘轮的旋转中心顺时针旋转,此时棘爪阻止棘轮旋转,门锁锁止在半锁紧位置。
棘轮半锁紧位置的啮合面为圆弧面,标注直径为∮48.2mm,当棘轮和棘爪啮合到半锁紧位置时,啮合后的受力方向始终通过棘轮圆弧的中心线,即始终通过∮48.2mm这个圆弧的中心点。
根据杠杆原理可知,当在车门上施加向外的力越大时,棘爪沿顺时针旋转运动的力也越大,当足以克服棘轮和棘爪半锁紧位置时的摩擦力以及棘爪止动弹簧的复位力时,就会出现案例中描述的问题,即车门半锁紧时用力向外扒车门,车门就会被扒开,影响乘员人身安全。
5此案例解决方案
通过失效机理解析,解决此类故障的要点是:半锁紧位置受力方向通过的直线,必须在棘爪旋转中心点的左下侧。
围绕上述要点,解决方案有两种:(1)通过改变棘轮、棘爪的旋转中心位置,使半锁紧位置的受力方向移动到棘爪旋转中心点的左下侧;(2)通过顺时针改变棘轮半锁紧位置的圆弧角度,也可以使半锁紧位置的受力方向移动到棘爪旋转中心点的左下侧,此时半锁紧位置棘爪的运动趋势是沿逆时针旋转,即对车门施加向外的力越大,棘轮和棘爪啮合的越紧密,不会出现失效案例的现象。
加大棘爪止动弹簧力的方案不可取,因为这会增加内外把手的开启力,还会使车门开闭时的声音加大,影响整车品质。
6结语
经上所述,任何汽车门锁故障都是具有一定规律的,只有抓住故障的规律,才能有效进行故障诊断并排除故障,提高汽车的使用性能和安全性能,从而减少各类事故的发生,保护人们的生命财产安全,让汽车更好地全心全意地为人们服务。
参考文献
故障诊断技术范文4
Abstract: Circuit Breaker (CB) is one of the most important devices in power system. Its running status is crucial to the power system reliability. Rather than traditional maintenance strategies such as regular inspection and troubleshooting, condition monitoring suits the requirement of intelligent grid better because of its initiative and predictability. This article gives a review on the online monitoring and fault diagnosis technology for circuit breaker.
关键词:断路器;状态检测;在线监测;故障诊断
Key words: circuit breaker;condition monitoring;online monitoring;fault diagnosis
中图分类号:TM561 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2016)35-0226-04
0 引言
电力系统的稳定性对于人们的生产生活至关重要,断路器作为电力系统中最重要的保护和控制设备,承担着关合、开断电力线路、线路故障保护、监测运行电量数据等的重要作用。当电力系统发生故障时,断路器能够将故障部分迅速从电网中隔离出去,断路器的故障将带来线路和设备受损甚至可能影响到居民生活和社会生产,因此,断路器的状态好坏直接影响到电力系统的可靠性,断路器的运行维护是保障电力系统安全稳定运行的前提和基础。由于断路器的寿命一般为20-40年,一些部件会随着使用时间的增加而不断老化,因此及时对其进行维护和检修是十分必要的。
当前电力设备的维护方式主要有定期检修、故障维修以及状态检修三种。定期检修就是根据预先规定的时间周期对设备进行检修,故障维修是在故障发生后才对设备进行修理,这两种方式作为目前最常用的检修方式,存在着针对性较差、效率低下、维护成本较大的问题。为了提高设备运行可靠性及运维效率,状态检修开始得到了关注。
状态检修是基于设备状态监测和故障诊断的检修方式,它能够根据先进的状态监测和诊断技术提供的设备状态信息,判断设备的异常,预知设备的故障,并做出针对性的检修计划。对断路器的重要参数进行长期连续的状态监测,不仅能够及时判断出故障的位置和严重程度,而且可以对故障设备进行原因诊断。这不仅对于提高设备的利用率、降低维修费用、增大设备的维护保养周期十分有效,而且可以提高电力系统的坚强性、可靠性及自动化程度。作为主动性和预见性的检修方式,状态检修更能适应现代智能电网对于安全性和经济性的要求,真正做到防患于未然。断路器的在线检测及故障诊断已经成为电力行业的热点问题并受到国内外研究机构的持续关注。
1 国内外研究现状
断路器一般包括操动机构、开断元件、绝缘支柱、基座、二次回路和中间传动机构等等。断路器的故障即为某部分元件丧失其规定动作的现象。国内外的故障统计显示,断路器常见的故障表现见表1。
这些故障不单会造成断路器功能的缺失,甚至会危害电力系统的整体安全,因此,进行有效的在线监测和故障诊断至关重要。
1.1 状态监测
对断路器的状态监测最早是通过离线的方式进行,这种测试方法主要对断路器的分合机械参数进行测试。国外在上世纪90年代就有这样的断路器试验设备,代表厂商如德国WEIS公司和美国Doble公司等等都有相关产品,国内如国电南瑞、华天电力后来也有类似的产品。但是这种机械特性测试仪只适合进行出厂检测和故障检修,无法满足状态监测的要求,因此,对断路器检测进行智能化改造成为了新的研究热点。国外在这一领域的研究起步较早,Goto K. 等人在1989年就提出了针对气体绝缘断路器(GIS)的在线监测和故障诊断系统,并在断路器动作时间、气体压力、局部放电、液压系统等多方面进行了监测[1];McllroyC等人利用录波设备和接口组件实现了对分合闸线圈电压、电流和触点位移的监测[2];美国德州农工(Texas A&M)大学采用专家系统对断路器进行状态分析,监测对象包括分合闸线圈电流、相电流、触头接触信号等等[3];Dupraz JP等人开发了对六氟化硫气体,操动机构和断路器机械特性的在线监测系统[4];Knezev M等人开发的系统主要对断路器控制线圈电流及主回路电流进行监测,并对信号处理和专家系统方面进行了研究[5]。
国内对断路器在线监测技术的研究工作开始于上世纪90年代,清华大学最早对该领域进行了研究实践:单片机作为核心芯片被用来控制整个开关柜智能化状态检测装置,并初步探索了断路器振动信号在监测和故障诊断方面的应用[6-7];华中科技大学的张永伟等人开发了基于CPLD+CPU结构的在线监测数据采集结构[8];重庆大学的熊小伏等人利用网络服务器开发了分布式机械特性监测系统[9];此外,包括西安交通大学、北京航空航天大学、大连理工大学在内的多家研究单位在断路器在线监测与故障诊断方面都有持续的研究[10-12]。
目前市场上已有的高压断路器状态监测产品一般是利用微处理器对断路器设备参数进行连续监测,核心控制芯片包括ARM、FPGA、DSP等多种方式,并且逐渐向更高级的芯片和多核系统发展。
在线监测对象的选择是进行有效故障诊断的前提和基础,随着数据采集技术的发展和完善,监测对象也从最初的简单机械参数向复杂参数发展。目前常见的监测对象包括:①分、合闸线圈电流;②储能电机电流;③振动信号;④位移信号;⑤断路器触头温度;⑥环境温湿度;⑦主回路电压、电流;⑧局部放电;⑨真空断路器的真空度;⑩微水(气体绝缘全封闭组合电器GIS);???气体密度;???断路器运行状态、接地状态、储能状态等等,这些监测对象能够从不同角度反应断路器的工作状态,实现手段也各不相同,以下为几种典型信号的具体监测方法。
①分合闸电流信号。
作为高压真空断路器中的重要元件,电磁铁利用线圈中所通电流产生的磁通对断路器的操动机构进行控制来实现分闸和合闸动作。断路器的分、合闸电流波形包含了断路器在此过程中的工作状态信息,通过监测分合闸电流能够判断出多种断路器控制回路的故障类型如线圈铁芯卡涩、电源电压过低、铁芯空行程过长等操动机构故障。同时,线圈电流易于采集的特点使其十分适于对断路器进行故障诊断。实际应用中分合闸线圈电流信息可以通过霍尔电流传感器采集,典型的断路器合闸电流波形如图1所示。
从图1可以看出,铁心的运动主要分为五个阶段,分别对应图1电流曲线的5个区间:①t0-t1,接通电源,电流持续增大,铁心准备运动;②t1-t2,铁心开始运动,电流逐渐减小;③t2-t3,电流明显增大,铁心停止运动;④t3-t4, 延续阶段3,电流趋于稳定;⑤t4-t5,辅助开关断开,触头产生电弧,电弧被拉长且电压升高,电流迅速下降至0。由此划分出的电流特征量I1,I2,I3和时间特征量t1,t2,t3,t4,t5可作为故障分析诊断的特征量。
②储能电机电流信号。
储能弹簧是断路器弹簧操动机构中最核心的部分,一般采用电流传感器测量储能电机的电流信号来间接监测储能弹簧的工作状态。典型的断路器储能电机电流波形如图2所示,从图中可以看出,储能电机电流的变化共分为4个阶段:①t0-t1,接通电源,电流迅速增大,储能电机到t1时刻开始平稳工作;②t1-t2,储能电机稳定工作,电流大小基本不变;③t2-t4,储能弹簧随着电流的增大进行储能;④t4-t5,辅助开关断开,电流减小至0。各个阶段的电流典型值Ia,Im,Ip和时间典型值t1,t2,t3,t4,t5能够反映断路器的运行特性,如Ia能够反映电机转子的状态,Im能够反映弹簧的状态等等。因此,通过对这些特征电流及时间的监测,可以判定储能弹簧是否存在松动、电机转子有无卡涩等故障现象。
③位移信号。
断路器的触头位移信号是表征断路器机械特性最为重要的监测信号之一,它反映了断路器动触头在分合闸过程中的动作信息。对位移信号的分析和处理可以用于计算断路器的分合闸速度、时间和行程等参数。典型的断路器触头位移-时间曲线如图3所示。
断路器的触头位移-时间曲线包含了很多重要的机械参数如合闸时间、合闸不同期、分闸时间、分闸不同期、超程、开距等等,这些参数可以通过对时间特征量t1,t2,t3,t4,t5,t6和位移特征量S1、S2的监测计算得到。
④振动信号。
振动信号由断路器中的运动部件产生,部件的启动、制动和撞击行为都能够产生一定的振动信号,因此它能够反映断路器运动过程中许多重要的状态信息。很多机械故障如触头磨损、螺丝松动等都能够通过监测振动信号来及时发现。基于其特征明显的性质,振动信号在机械故障诊断中被广泛应用。但是由于受到噪声和随机振动的影响,断路器的振动信号的分析处理比较困难。实际应用中振动信号一般由压电式加速度传感器进行采集。
⑤触头温度信号。
断路器的触头温度反映了电路故障中是否有过载、短路等异常的电流,当设备的接触连接部位或隔离触头等位置由于种种原因电阻明显增大时,热损耗将会造成绝缘击穿或件损坏等严重的事故,因此,及时监测和发现触头温度的异常变化是保证断路器安全稳定工作的一个重要方面。常用的温度监测方法有红外温度传感器、红外测温仪、热电偶间接测温等等,将测量温度与断路器触头等部分的允许温升极限相比较分析便可实现对温度信号的诊断。
1.2 故障诊断
断路器的故障诊断就是对断路器运行参数的监测、分析处理和诊断,它能够分析故障的成因并预测其劣化趋势,并提供针对性的检修计划,是断路器状态监测的最终目标。故障诊断对于提高断路器运行的可靠性具有重要的意义,也是提高断路器工作效率以及运维效率的重要手段,是近年来研究的热点。常见的故障诊断方法总结见表2。
20世纪80年代开始,故障诊断技术引起了越来越多国家的重视,随着传感器技术、信息技术等的持续发展,多种智能诊断系统被相继开发应用,故障诊断技术日渐成熟。将计算机引入故障诊断方法之后,人工智能技术和专家系统、粗糙集理论、模糊数学、人工神经网络等等继续在实际工程中开始被采用并取得了很好的发展。基于之前大量的研究基础,很多发达国家已经开始广泛应用智能故障诊断技术。
国内在断路器故障诊断方面技术的发展虽然也取得了一些进步,但完善的在线监测和故障诊断系统大多数还处于实验室研究阶段,其市场化应用仍需要进一步开发。
断路器的故障诊断通常包括以下几个步骤:
①信号采集:信号采集即采集断路器运行的特征信号,由于信号的变化是断路器工作状态的直接显示,因此,信号采集是断路器评估及故障诊断的基础。
②信号处理:信号处理是从采集到的信号中提取特征量的过程,其目的是消除信号噪声以提取到精确的信号。
③状态识别:状态识别是根据特征量和其他诊断信息来识别检测断路器的工作状态的过程,其原理是将提取到的特征信号与标称信号进行比对。
④故障诊断:当断路器处于故障状态时,故障诊断能够给出诊断对象故障的具置、原因及维修措施。
设备故障诊断技术经历了从传统的物理化学诊断、征兆诊断、阈值诊断等等方式到人工智能诊断技术的发展,传统的故障诊断方法有着诊断快速、操作简单的优势,然而其只对部分故障类型行之有效,且可信度往往与操作人员的经验相关,复杂的故障问题以及大量的监测数据处理则更需要应用智能诊断技术,其对提高诊断准确率及诊断效率都具有明显优势。
断路器实现智能诊断的算法包括三大类型[12]:基于解析模型的算法、基于信号处理的方法以及基于知识的方法。基于解析模型的算法是通过对诊断对象进行较为准确的数学模型仿真,将采集信号与标称值进行比较从而得出系统故障是否存在及严重程度。其又可以分为状态估计诊断法、一致性检验诊断法和参数估计诊断法,一致性检验诊断法通过建立断路器正常情况下的数学模型并将其与故障模型进行对比来确定故障类型,在实际中应用较多。Demjanenko V等人利用振动信号的一致性对比对断路器进行故障诊断[13];Michael S. 等人利用计算机辅助诊断的概念,将模拟故障信息存入数据库,并与采集的状态数据进行比较以检测故障[14];基于信号处理的方法通过对数据进行特征值提取来进行故障诊断,实际应用中,多元统计方法、时域频域分析方法等都得了较多应用,文献[15]利用主元分析的方法对原始数据进行降维处理,既提高了诊断效率也确保了诊断精度;基于知识的方法作为断路器故障诊断的主要研究方向,主要涵盖了逻辑推理、机器学习、神经网络、模糊理论等多种人工智能算法,已经得到了越来越多的研究机构的关注。这种方法通过模拟大脑的思维方式来进行故障诊断,能够对大量监测信息进行快速且精确地分析和诊断,是未来智能诊断的主要发展方向。
2 总结与展望
对断路器设备采用状态检测的方式是必然的发展趋势,这种方式不仅解决了传统定期检修和事后故障维修针对性差、效率低的弊端,而且满足现代电力系统对于智能化的要求。目前断路器的在线监测技术在分合闸电流、储能电机电流信号、触头位移-时间信号等等参数方面都有了成熟的应用,故障诊断技术也从传统的诊断方式逐渐向智能诊断方式过渡,随着人工智能算法的发展,故障诊断技术将适用于更多复杂参数的监测并进一步提高故障诊断的可靠性。
断路器的在线监测和故障诊断技术在具体应用中仍存在一些问题:
①在线监测系统的监测参数仍需进一步完善。为了提高故障诊断过程的精确性,监测设备需要增加监测的参数而非采用单一的监测参数。
②部分监测对象还未实现精确有效测量,采集监测数据的传感器仍需进一步提高精确度,这对于故障诊断的精确性提高至关重要。
③虽然人工智能算法用于故障诊断已经有了大量的研究,但是较为可靠地可市场化的智能诊断算法仍在探索中。
虽然断路器检测从定期检修到状态检修的完全过渡仍未完全实现,但是相信随着传感器、人工智能等技术的进一步发展,断路器的在线监测和故障诊断技术也必将更加成熟和稳定,为智能电网的可靠运行提供更优质的保障。
参考文献:
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故障诊断技术范文5
关键词:汽轮机,故障,诊断技术,发展
伴随我国对工业发展的越来越高度重视,人们对工业设备的运行安全性、稳定性与可靠性等多方面提出了更高的要求。如何加强机械设备故障诊断,降低故障发生几率成为现代工业领域工作的首要任务。汽轮机作为电力生产中的重要设备之一,一旦其发生故障将会给整个电力系统带来巨大的不良影响,甚至引发人员伤亡事故。因此,非常有必要对汽轮机故障进行分析与诊断,这样才能有效提高汽轮机的安全性与可靠性。
一、汽轮机故障诊断现存问题
(一)材料性能诊断环节薄弱
材料性能检测是汽轮机检测工作中一个十分重要的环节。正常情况下,在检测汽轮机材料性能时,需要对汽轮机的使用期限进行预测。但就目前情况来看,汽轮机材料性能检测环节薄弱是我国大多数电力企业普遍存在的一个问题,即汽轮机材料性能诊断工作存在诸多地方需要改进,材料性能检测需要引起检查人员的高度重视,检测力度需要加强。
(二)检测方面问题
就现有汽轮机故障诊断系统而言,大多数系统均存在这样那样的弊端与缺陷,如许多汽轮机故障诊断系统采用推理算法,这在故障征兆的获取上是个不可忽视的弊端,长期以来都没有取得较有成效的突破。究其原因发现,汽轮机故障诊断系统检测问题是导致上述弊端产生的主要因素[1]。由于汽轮机故障诊断系统所用检测技术较为陈旧落后,难以适应与满足时展需求,难以实现对汽轮机故障的有效检测,导致诊断系统应有的效用无法正常发挥出来,这极大地阻碍了汽轮机故障诊断技术的发展与应用。
二、汽轮机故障诊断技术
(一)信号采集与分析
在信号采集方面,鉴于汽轮机工作环境较为恶劣,对故障诊断系统中传感器要求偏高,而传感器是系统信号采集的重要部件,所以当前对于汽轮机故障诊断技术的研究主要侧重于降低误诊率和漏诊率,提高传感器的工作性能与可靠性,以及积极开发新的传感器。
在信号分析与处理方面,目前使用最多的为振动信号分析与处理。而快速傅里叶变换(FFT)是汽轮机故障诊断系统中振动信号分析与处理采用最多的一种思想[2]。该思想的主要内容是将一般时域信号表示成不同频率的谐波函数,并以线性叠加的方式表示出来。同时,快速傅里叶变换思想认为信号是平稳的,因而分析出的频率具有统计不变性。从大量实践应用情况来看,FFT在汽轮机故障诊断信号分析过程中对于许多平稳信号都较为适用。然而,在实际诊断过程中许多信号都是不平稳的、非线性的。所以,提高信号分析精度与处理效率,是汽轮机故障诊断研究人员当前所迫切需要解决的一个问题。
(二)故障诊断
要想对汽轮机故障进行准确的诊断,首先就需要对故障发生的机理进行了解,这也是汽轮机故障诊断工作中一项不可缺少的基础性环节。目前对于汽轮机故障机理的研究主要包括故障类型与故障规律两方面。根据汽轮机故障发生机理,目前制定的故障诊断策略较为有效的主要有逻辑诊断、模糊诊断、人工神经网络,对比诊断、专家系统和模式识别等[3]。其中,人工神经网络和专家系统是当前研究较多的两种诊断方法。故障诊断的一般过程如图1。
图1汽轮机故障诊断一般过程
(三)应用人工智能
伴随互联网技术的不断进步与信息技术应用的日益广泛,人工智能已经成为当今时代的代名词,许多领域目前正致力于发展人工智能。作为我国重要支柱产业之一的电力产业,在汽轮机故障诊断方面也正朝着人工智能的方向发展。其中最具代表性的当属专家系统。专家系统作为人工智能在汽轮机故障诊断技术中的应用成果已取得了成功,但面对科技飞速发展的新时期,汽轮机故障诊断中的人工智能仍有许多问题丞待解决,如自学习、知识的获取、智能辨识、信息融合等等。
三、汽轮机故障诊断技术的未来展望
虽然现有汽轮机故障诊断技术已普遍应用于实际当中,但从上文对汽轮机故障诊断技术及各相关方面的深入研究与分析中发现,我国汽轮机故障诊断技术仍存在较多问题,诊断技术水平需要不断提高[4]。同时,为加快解决汽轮机故障问题,未来我国汽轮机故障诊断技术将朝着全方位检测技术,诊断技术与仿真技术有效融合、综合诊断与故障机理更深入研究等几个重点方向发展。
在故障机理更深入研究方面,需要电力企业相关工作人员加大对汽轮机故障机理的研究力度与深度,尤其是对渐发故障定量表征和整个故障系统状态指标的研究,并在此基础上对汽轮机故障机理进行详细、明确的区分。只有明确汽轮机故障机理,汽轮机故障诊断技术才能得到有效的改进与优化,才能得到快速稳定的发展。
在全方位检测技术方面,需要系统设计人员利用自动化技术、GPS定位技术、通信技术、计算机技术等多种现代化信息技术来积极开发新型汽轮机故障诊断系统,在不断提升系统功能的同时,实现对汽轮机故障的全方位检测,实现对汽轮机故障诊断效率的提升。
对于诊断技术与仿真技术的有效融合,主要是基于故障仿真思想来实现对汽轮机故障类型的辨别[5]。利用仿真技术可以实现对汽轮机组成零件故障的识别与诊断,而诊断技术与仿真技术的融合既能够为专家系统提供所需知识与学习样本,又能够在故障潜伏时期对汽轮机征兆进行充分研究,从而大大提高汽轮机故障诊断技术水平,促进汽轮机故障诊断技术快速发展。
综合诊断发展趋势主要表现在相关研究人员正逐步扩大对汽轮机故障诊断技术的研究宽度,这就为综合诊断技术的发展提供了有利的条件。目前,对于汽轮机性能诊断、油液诊断、机械振动及温度诊断等的综合性诊断已初步形成体系,并在继续发展着。
故障诊断技术范文6
在我国汽轮机故障诊断技术的研究晚于国外,但是通过后期的不断努力对于汽轮机故障诊断的相关技术发展迅速。在我国汽轮机故障诊断由最早的从国外引入先进技术再到后期的自主研究,这个发展的过程时间较长,但是对汽轮机在今后工业发展中的使用奠定了坚实的基础。汽轮机故障产生的原因有很多种,针对不同原因产生的故障情况采取相应的措施进行维护,这样将汽轮机故障造成的影响降到最低,有效的节约工业运营成本对于工业今后的发展非常有利。下面本文将对汽轮机故障诊断技术进行详细的分析。
1 国内在故障诊断系统设计和系统实现方面的研究
在国内较为常见的汽轮机故障诊断系统,主要通过对故障信息的采集,相关的信号处理工作、对于数据的分析、推测故障原因、故障情况确定这一系列的步骤进行。在我国研究汽轮机故障诊断系统的初期,相关的工作人员已经研究出多种故障诊断的方法,但是诊断的效果不够明显,对于故障的情况不够理想。随着技术人员的不懈努力,制定出多种完整的故障诊断系统,使我国的工业得到了更好的发展,为社会的进步贡献自己的力量。
2 汽轮机故障诊断技术的发展
2.1 信号采集与信号分析
(1)传感器技术。目前汽轮机工作的环境较为特殊,在汽轮机故障诊断过程中容易受到周围环境的干扰,使诊断的结果产生一定的误差,针对此类情况,应当提高故障诊断技术的传感器性能,对于传感器的使用性能和可靠性进行研究,从而减少在故障诊断当中误诊和漏诊的现象。(2)信号分析与处理。信号的分析主要针对在汽轮机故障诊断中对于振动信号的处理能力,在一般的汽轮机故障诊断系统当中,通常采用傅里叶变换的基本思想,傅里叶变换的思想对一般的信号频率转换成函数的分析模式,并且具有一定的规律,在日常的使用中对于这种频率信号的测量结果不会产生影响,但是在故障诊断时信号的频率会产生多种变化的情况,通常是不稳定的,所以在故障诊断技术当中信号的诊断和分析,仍旧是目前有关机构研究的课题。
2.2 故障机理与诊断策略
(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。(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。
2.3 汽轮故障机诊断的关键点
(1)温度监测。相关的检测系统主要针对汽轮机两种情况下的温度进行测量,第一种是转子支撑情况的轴承和轴瓦的温度,主要针对汽轮机轴瓦的温度,从而判断冷冷却的程度,如果冷却的程度无法达到标准就表示会产生故障的情况越大;而第二种是汽缸金属与汽缸壁之间的温度差,对于温度差的检测是针对汽缸受热情况分析主要凭证,温差过大会产生汽缸内部的动静间隙变少甚至消失,从而产生摩擦导致停机的现象。(2)振幅。振幅是汽轮机监测系统中比较关键的参数,在KIT系统中主要检测轴承以及转子的振动。它是反映转子运行状况以及轴承自身稳定状况的依据。(3)热变形。由于热态时金属有较大的热变形,因此汽轮机设置了较为严密的滑销系统以保证汽缸和轴承按照指定的方向来膨胀,以防止发生动静碰磨。汽缸的绝对膨胀和相对膨胀(差涨数据是反映汽缸内部间隙情况的重要依据。(4)管道设计。管道设计布置不合理,汽轮机热态运行时汽缸受到的外应力过大,造成中心走动太多,引起机组的强烈振动特别是功率大的背压式汽轮机,进、排汽管道的布置极为重要,需用弹簧吊架的一定要用,不能省略。否则汽机在热态中运行时受外力的牵连过大,会造成汽缸变形、中心偏移等现象。
3 诊断技术与应用
3.1 检测手段
汽轮机故障诊断技术中的许多数学方法,甚至专家系统中的一些推理算法都达到了很高的水平,而征兆的获取成为了一个瓶颈,其中最大的问题是检测手段不能满足诊断的需要,如运行中转子表面温度检测、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 材料性能
在寿命诊断中,对材料性能的了解非常重要,因为大多数寿命评价都是以材料的性能数据为基础的。但目前对于材料的性能,特别是对于汽轮机材料在复杂工作条件下的性能变化还缺乏了解。
3.3 复杂故障的机理
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。
3.4 人工智能应用
专家系统作为人工智能在汽轮机故障诊断中的主要应用已经获得了成功,但仍有一些关键的人工智能应用问题需要解决,主要有知识的表达与获取、自学习、智能辨识、信息融合等。
4 汽轮机故障诊断需要注意的问题
现阶段我国有很多的学者以及研究人员针对汽轮机故障的诊断技术进行了深入研究,从而取得了一定的成效,在汽轮机故障诊断技术较为成熟,但是仍有许多的不足,下面针对汽轮机故障诊断技术的相关问题进行分析。
首先利用现阶段的检测技术对汽轮机故障产生的情况有一定的了解,在今后的汽轮机故障诊断技术研究当中,应当以出故障机理为基础,随着对故障机理的深入研究,为故障诊断技术确定一个明确的研究方向;其次,对于现阶段掌握的知识的运用也是汽轮机故障诊断技术的重点问题,所以应当增加产生汽轮机故障情况的知识含量;最后,利用先进的科学技术手段对汽轮机故障产生的问题进行研究,从而得到较为完整的故障诊断技术体系。
结束语
结合以上的叙述对汽车故障诊断技术有一定的了解,在汽轮机故障诊断之前,首先对产生故障的情况进行分析,通过一定的技术手段对产生故障情况的数据进行采集和处理,通过传感器技术、信号分析处理等技术,对于产生故障的原因进行判断,温度监测、振幅、热变形以及管道设计等都是汽轮机经常产生故障的位置,这样就需要在平时的工作当中加强汽轮机的维修和检查工作避免故障的发生,在故障产生之后对汽轮机的故障的情况进行检测利用相关的技术手段保证故障诊断的准确度,为后期的故障产生后的弥补工作做准备。
参考文献