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出版者:机械工业出版社

作者:李宏任

出品人:

页数:452

译者:

出版时间:2002-3-1

价格:45.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111097242

丛书系列:

图书标签:

• 继电保护
• 电力系统
• 电力电子
• 高电压
• 电气工程
• 自动化
• 智能电网
• 电力设备
• 故障分析
• 保护定值

《电气设备状态监测与故障诊断》 本书简介 随着现代电力系统的日益复杂化和对供电可靠性要求的不断提高，对电气设备运行状态的实时、准确掌握已成为保障电网安全稳定运行的关键。传统的基于定期巡检和事后检修的模式，已无法满足现代电力系统对预防性维护和智能化运维的迫切需求。《电气设备状态监测与故障诊断》一书，正是立足于这一时代背景，系统地探讨了电气设备状态监测技术、数据处理方法以及故障诊断理论与实践的专业著作。 本书旨在为电力行业的技术人员、设备维护工程师、电力系统研究人员以及相关专业高年级学生提供一本全面、深入且具有高度实用价值的参考手册。它不仅涵盖了理论基础，更侧重于工程应用中的实际问题与解决方案。 第一部分：状态监测基础与技术体系 本部分首先构建了电气设备状态监测的理论框架，阐述了状态监测的必要性、基本原则以及监测系统的组成结构。 1.1 状态监测概述与发展趋势： 深入分析了电力设备从“事后维修”到“预测性维护”（PdM）的演变历程。重点介绍了基于物联网（IoT）、大数据和人工智能技术的现代状态监测体系的架构，以及其在提升资产管理效率和降低运维成本方面的巨大潜力。讨论了IEC 60050系列标准中关于状态监测的关键定义和分类。 1.2 关键电气设备监测对象与参数： 详细剖析了变压器、断路器、高压开关柜、旋转电机等核心电气设备的主要劣化机制和关键健康指标（KHI）。 变压器： 聚焦绕组温度、油中溶解气体（DGA）、局部放电（PD）、局部过热的红外热成像监测。探讨了不同故障模式（如过热、电弧、气泡）与特征参数变化的关系。 断路器： 侧重于机械运动特性（分合闸时间、超行程）、真空度（针对真空断路器）以及SF6气体（针对GIS/GCB）的压力和泄漏监测。 旋转电机： 重点介绍振动分析（包括时域、频域分析）、轴承状态监测、绕组绝缘状态评估（如介质损耗因数Tanδ的变化）以及定子/转子不平衡的诊断。 1.3 信号采集与预处理技术： 详细介绍了用于状态监测的传感器技术，包括光纤传感器、压电传感器、电磁声传感器（AE）等先进技术。着重讲解了信号采集的同步性、抗干扰能力设计，以及在恶劣工业环境中保证数据质量的滤波算法（如卡尔曼滤波、小波去噪）和基线漂移补偿技术。 第二部分：数据分析与故障特征提取 本部分是全书的核心，专注于如何从海量的监测数据中有效地提取出指示设备健康状况的有效特征。 2.1 溶解气体分析（DGA）的深度应用： 不仅停留在传统的杜瓦三角图或罗杰斯比率法，更深入探讨了基于神经网络的DGA故障分类模型，以及如何结合油温、负荷等运行数据，对气体产生速率进行建模，从而预测故障发展趋势。讨论了新型监测技术，如在线色谱分析仪的数据解析。 2.2 局部放电（PD）信号的高级分析： 全面梳理了PD信号的测量方法（超高频UHF、声学AE、脉冲电流等）。重点阐述了时间-相位谱（TPP）分析技术，如何区分异物放电、表面闪络和内部气泡放电。引入了先进的去噪和脉冲识别算法，用于从背景噪声中准确识别微弱的PD脉冲。 2.3 振动与噪声信号处理： 深入讲解了快速傅里叶变换（FFT）、功率谱密度（PSD）估计，以及更高分辨率的线性预测编码（LPC）技术在设备故障诊断中的应用。详细分析了齿轮箱磨损、轴承剥落、转子不对中等典型故障在频域和时域上的特征频率与调制边频带。讨论了基于小波包分解（WPD）的故障特征多尺度分析方法。 2.4 红外热成像的定性和定量分析： 介绍了热成像仪器的选型、辐射率设定和环境校正技术。重点阐述了如何通过温度梯度分析、背景扣除法来准确定位和评估设备发热源的严重程度，并结合热容量模型预测内部缺陷的演化速度。 第三部分：故障诊断模型与智能决策 本部分聚焦于如何将提取的特征转化为可执行的诊断结论，并构建智能化决策支持系统。 3.1 统计学诊断方法： 回顾了基于阈值、均方差（RMS）变化等传统统计量的方法。重点介绍了多元统计过程控制（MSPC），特别是主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）在多变量数据异常检测和故障模式分离中的应用。 3.2 机器学习与深度学习在诊断中的应用： 这是本书的亮点之一。 传统机器学习： 详细介绍了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）在分类任务中的构建、训练与优化，并对比了不同核函数和参数对诊断精度的影响。 深度学习模型： 重点介绍了卷积神经网络（CNN）在图像类数据（如红外图、相谱图）和一维信号处理中的特征自动提取能力。讨论了长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测和故障演化趋势建模中的优势。 迁移学习： 探讨了如何利用现有健康设备的数据训练模型，并将其知识迁移到诊断健康状况未知或数据稀疏的新设备上，以解决标签数据不足的问题。 3.3 状态评估与寿命预测（RUL）： 阐述了从诊断（Diagnosis）到评估（Prognosis）的过渡。引入了基于可靠性理论的剩余寿命（RUL）预测模型，包括威布尔分布、指数模型以及结合专家知识的灰色模型（GM(1,1)）在剩余寿命预测中的应用。讨论了如何根据风险评估结果，制定最优的检修窗口。 第四部分：系统集成与工程实践 本部分关注状态监测系统在实际工程中的部署、集成和运维管理。 4.1 监测系统架构与通信协议： 讨论了从现场采集层（Field Level）到信息管理层（Information Level）的典型三层架构。详细介绍了工业通信协议（如Modbus TCP/IP, OPC UA, IEC 61850）在状态监测数据传输中的配置与安全考虑。 4.2 资产健康指数（AHI）的构建： 提出了一套科学的、可量化的电气设备健康指数（AHI）构建方法论。该方法综合考虑了关键健康指标的偏离程度、故障的严重等级以及设备在系统中的关键性权重，为管理层提供了一个直观的、统一的资产健康度量标准。 4.3 运维流程的优化与集成： 探讨了如何将状态监测系统的数据流无缝集成到企业资产管理系统（EAM/CMMS）中，实现从“告警”到“工单生成”的自动化闭环流程。分析了如何通过数据驱动的维护策略，优化备品备件库存管理和维护资源调度。 总结 《电气设备状态监测与故障诊断》力求做到理论与实践的紧密结合，不仅深入剖析了底层信号处理和分析技术，更构建了面向实际工程应用的智能诊断框架。通过对大量实际案例的分析，本书旨在帮助读者掌握从数据采集到智能决策的全流程技术，显著提升电力设备的安全、可靠与经济运行水平。

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