6.1故障诊断的一般性方法112_123.pptVIP

6.1.1.3统计诊断 针对诊断对象特征变量分布的随机性而采用.（D1:绝缘完好，D2:故障绝缘） 漏报概率： 下xx0的阴影面积 目标：确定合理的判断阈值x0 虚报概率： 下xx0的阴影面积 6.1.2依据样板的诊断分类 故障诊断步骤 获取表征状态的信号，作为初始模式. 抑制干扰，提取特征，形成待检模式. 将待检模式与样板模式（故障档案）对比，确定故障类型. 根据样板模式的不同，诊断分为： 阈值诊断 时域波形诊断 频率特性诊断 指纹诊断 模式对比的其它方法 ANN（人工神经网络） ES（专家系统） 6.1.2.1阈值诊断及趋势预测 阈值诊断 按照所得特征量是否超过规定阈值来判断设备状态. 预防性试验制度即属于阈值诊断. 阈值诊断简单易行，但不够全面，易误报. 趋势预测 根据特征量或特征参数随时间的变化趋势来判断设备状态. 故障的形成、发展和发生具有一定的延续性 与逻辑诊断的关系 阈值诊断强调的是诊断规则，而逻辑诊断注重设备特征、状态以及诊断规则的描述方式 6.1.2.2时域波形诊断 对设备进行测试，将测得的某种物理量随时间变化的曲线与样板对照来判断设备状态. 高压断路器操动机构诊断实例 高压断路器操动机构诊断实例 操动机构一般用电磁铁作为第一级控制元件,制回路大多采用直流电源 电磁铁线圈电流满足： 电磁铁线圈电流曲线 电流i与电磁铁动铁芯的运动状态密切相关 正常时，t1~t0不超过10ms，I3/I1约为0.5. 不动 动 负载 完成 铁心吸合不良故障电流曲线 正常 6.1.2.3频率特性诊断 对设备进行测试，根据测得的设备的频率特性，或将测得的某种物理量的频谱与样板进行对照来判断设备状态. 举例 异步电动机转子断条和端环开裂故障 定子电流中出现边频f=(1-2s)f1 变压器绕组变形故障 绕组的电感、纵向电容、对地电容等发生响应变化，其频率响应特性随之变化. 电机的定子电流频谱图 (a)良好电机 (b) 转子断条故障电机 变压器绕组变形故障的频率特性 将不同频率的正弦波加在绕组一端，记录绕组其他端点上的信号，得到频响特性. 诊断依据：三相绕组频率响应不一致. 6.1.2.4指纹诊断 对设备进行测试，对测得的数据进行处理，将得到的某种特殊图形（指纹）与样板进行对照来判断设备状态. 指纹诊断方法 目测法：取决于操作人员的经验 参数法：由指纹提取特征参数进行诊断 进行指纹参数时，确定合适的特征参数很关键 局部放电故障的指纹诊断实例. 局部放电故障的指纹诊断实例 ：放电时电压相位，q：放电量，n：单位时间内的放电次数. (a) φ－n谱图 (b) q－n谱图 (c) φ－q谱图 (d) φ－q－n谱图 * * * * * * * * * * * * * * * * 故障诊断的一般性方法 人工神经网络 专家系统 小波变换 信息融合技术 6.1 故障诊断的一般性方法 事物的基本描述方法 确定性描述（二值逻辑） 随机性描述（概率统计） 模糊性描述（模糊逻辑） 故障状态、特征（现象）、诊断规则均需描述 依据规则的诊断方法 依据样板的诊断方法 6.1.1.1 逻辑诊断 采用二值逻辑描述 特征：有/无 状态：好/坏 逻辑诊断的特点 简单明了，应用较广，但将问题过于简化，诊断准确率稍低. 　 6.1.1 依据规则的诊断分类 特征函数：设备的特征可由若干个选定的特征变量Kj(j=1,2,3,…n)定量地表示，即由G（K1，K2，…Kn）表示. 状态函数：设备的状态可由若干个选定的状态变量Di(i=1,2,3…m)定量地表示，即由F（D1，D2，…Dm）表示. 诊断规则：反映特征与状态间的相互关系，可用函数E(K1，K2… Kj …Kn， D1，D2 …Di…Dm )表示. 诊断关键：特征、状态、诊断规则三者之间的关系. 根据诊断规则的不同，可将诊断分成三种类型： 1、逻辑诊断 2、模糊诊断 3、统计诊断 1)逻辑代数的基本规则 逻辑变量：取值1或0（相当于有/无、好/坏） 逻辑函数 函数y=f(x1,x2…xn)的自变量xi(i=1,2…n)、因变量y均为逻辑变量. 基本逻辑函数 1、逻辑和： 2、逻辑乘： 3、逻辑非： 4、同一： 5、蕴涵 ： （等价于 ） x1存在必有x2存在；x1不存在，x2可能存在也可能不存在. 逻辑函数真值表 逻辑和 逻辑乘 蕴涵 函数 逻辑非 同一 表达式 ? ? ? x1 x 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 x2 0 1 0