测控技术在电力设备在线检测中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (2006年7月1日)

作者:成永红

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2006-7

价格:25.00元

装帧:平装

isbn号码:9787508342191

丛书系列:

图书标签:

• 电力设备
• 在线检测
• 测控技术
• 状态监测
• 故障诊断
• 智能电网
• 电气工程
• 自动化
• 传感器
• 信号处理

《智能电网设备故障诊断与预测性维护》 一、 时代背景与核心命题 随着全球能源结构的深刻变革，电力系统正经历着前所未有的转型。传统由少数大型发电厂向多元化、分布式能源并存的智能电网迈进，对电网的稳定性、可靠性和运行效率提出了严峻挑战。设备作为电力系统的基础，其健康状态直接关系到整个电网的安全运行。然而，传统的离线检测、定期维护模式已难以适应高密度、高复杂度、高动态性的现代电网需求。设备故障不仅可能导致大面积停电，造成巨大的经济损失，甚至危及人身安全。因此，如何实现对电力设备故障的早期预警、精准诊断，并在此基础上构建有效的预测性维护体系，成为当前电力行业亟待解决的核心命题。 本书正是基于这一时代背景，深入探讨了智能电网时代下，如何利用先进的技术手段，实现电力设备从“事后维修”到“事前预防”的转变，全面提升电力设备的可靠性与智能化水平。本书并非孤立地介绍某一种检测技术，而是着眼于整个电力设备在线监测、故障诊断和预测性维护的集成化解决方案，强调技术之间的协同作用以及在实际应用中的落地。 二、 内容概览与技术脉络 本书共分为九章，层层递进，系统阐述了电力设备故障诊断与预测性维护的理论基础、关键技术、应用方法及发展趋势。 第一章 导论：智能电网设备运维的挑战与机遇 本章首先勾勒了智能电网的发展脉络及其对设备运维提出的新要求，分析了当前电力设备运维模式的不足，并指出了在线监测、故障诊断和预测性维护作为核心支撑技术所蕴含的巨大发展机遇。本章旨在为读者建立宏观的认识框架，理解本书所探讨问题的 P 战略意义。 第二章 电力设备在线监测技术综述 本章详细介绍了各类适用于电力设备在线监测的关键技术。我们将从传感技术入手，深入探讨光纤传感、电阻应变式传感器、电磁传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器等在不同类型电力设备（如变压器、断路器、发电机、输电线路等）上的应用原理、优势与局限性。同时，本章还将重点介绍无损检测技术（如超声波检测、红外热成像、局部放电检测等）在设备内部结构、绝缘状态、电气连接等方面的在线监测能力。最后，本章将探讨传感器网络构建、数据采集与传输的整体架构，为后续的数据分析和诊断打下基础。 第三章 常见电力设备故障机理与特征分析 本章将针对电力系统中常见的关键设备，如变压器、断路器、发电机、电动机、互感器、开关柜等，深入剖析其可能发生的各类故障。我们将从电气、机械、热学等多个维度，详细讲解不同故障的形成机理，并重点阐述通过在线监测手段可以捕捉到的关键故障特征参数。例如，针对变压器，将深入分析绝缘老化、绕组变形、油箱漏损、分接开关故障等可能产生的电气信号异常（如局部放电、介质损耗变化）、温度异常、气体释放异常等。理解这些故障机理和特征，是实现准确诊断的前提。 第四章 基于信号处理的故障特征提取与分析 本章将聚焦于从海量在线监测数据中提取有效故障特征的方法。我们将介绍多种先进的信号处理技术，包括但不限于傅里叶变换、小波变换、经验模态分解（EMD）及其改进算法、希尔伯特-黄变换（HHT）等，用于对原始监测信号进行降噪、去混叠、去趋势等预处理，并提取反映设备状态的特征参数，如频谱特征、时频特征、能量特征等。此外，本章还将探讨如何利用统计分析方法（如均值、方差、峰度、峭度等）来量化设备运行状态的偏离程度。 五、 机器学习与深度学习在故障诊断中的应用 本章将重点阐述如何利用强大的机器学习和深度学习算法，构建智能的故障诊断模型。我们将介绍监督学习算法（如支持向量机 SVM、决策树、随机森林、K近邻 K-NN 等）和无监督学习算法（如聚类分析、异常检测算法等）在电力设备故障分类、模式识别中的应用。特别地，本章将深入探讨深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）用于处理图像类数据（如红外图像），循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）用于处理时间序列数据，以及如何利用集成学习方法提高模型的鲁棒性和准确性。我们将通过具体的算例，展示如何使用标注数据训练模型，并进行故障的实时诊断。 六、 预测性维护模型与算法 本章将从故障诊断的深入，进一步探讨预测性维护的核心——故障预测。我们将介绍多种预测模型，包括基于统计模型（如马尔可夫链、时间序列预测模型）的方法，以及基于机器学习模型的剩余寿命（RUL）预测方法。本章将详细讲解如何利用历史故障数据和设备运行数据，训练预测模型，并预测设备在未来一段时间内发生故障的概率。我们将探讨不同预测方法的优劣，以及如何根据设备的具体类型和监测数据选择最合适的预测模型。 七、 预测性维护策略与决策支持系统 本章将讨论如何将故障预测结果转化为实际的预测性维护策略。我们将探讨基于风险评估的维护决策，包括如何结合故障概率、故障影响（经济损失、安全风险等）以及维护成本，制定最优的维护计划。本章还将介绍预测性维护决策支持系统的构建，包括数据集成平台、诊断与预测模块、维护计划生成模块、知识库管理模块等。我们将阐述如何通过可视化界面，为运维人员提供直观的设备状态信息和维护建议，从而实现精细化、智能化运维。 八、 案例分析与实践应用 本章将通过一系列实际的电力设备故障诊断与预测性维护案例，来验证前几章所介绍的理论和方法。我们将选取不同类型电力设备（如高压断路器、电力变压器、大型发电机组等）在实际运行中出现的典型故障，详细介绍如何利用采集的监测数据，通过本书介绍的信号处理、机器学习和预测模型，完成故障的诊断与预测，并最终制定出有效的维护方案。这些案例将涵盖数据采集、特征提取、模型训练、预测与决策的完整流程，为读者提供宝贵的实践经验。 九、 未来发展趋势与展望 本章将对电力设备故障诊断与预测性维护领域的未来发展进行展望。我们将探讨物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）、数字孪生（Digital Twin）等新兴技术在这一领域的融合应用。例如，如何构建更加完善的智能传感网络，如何利用边缘计算和云计算协同处理海量数据，如何实现设备的自主诊断与智能维护，以及如何通过数字孪生技术构建设备的虚拟模型，进行更精细化的模拟与预测。本章旨在激发读者的创新思维，引导其关注行业未来发展方向。 三、 核心价值与读者群体 本书的核心价值在于，它提供了一个系统、全面且实用的电力设备故障诊断与预测性维护解决方案。它不是零散的技术堆砌，而是将各项先进技术有机地整合起来，形成一个完整的技术体系，并强调了其在实际工程应用中的落地性和可行性。 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于： 电力系统运维工程师： 希望提升设备健康监测、故障诊断和预测性维护能力的工程师，能够从中获得实用的技术指导和解决方案。 电力设备制造商： 致力于研发更智能化、更可靠的电力设备，并希望将其产品融入到智能电网的运维体系中。 科研院所的科研人员和研究生： 对电力系统智能化、设备健康管理等领域感兴趣的研究者，能够从中获取前沿的研究思路和方法。 相关专业的学生： 如电气工程、自动化、计算机科学等专业的学生，能够通过本书了解智能电网设备运维的最新发展动态和技术应用。 电力行业管理者： 希望了解如何通过技术升级，提升电力系统的整体运行效率、可靠性和经济效益。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解智能电网时代下电力设备运维的新范式，掌握先进的在线监测、故障诊断和预测性维护技术，并能够将其应用于实际工作中，为保障电网安全稳定运行、提升电力行业整体竞争力做出贡献。

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这本《测控技术在电力设备在线检测中的应用》的译本质量实在让人不敢恭维，简直是对该领域知识的亵渎。首先，从翻译的准确性来看，就存在着诸多让人抓狂的错误。很多专业术语的对应翻译完全是望文生义，使得原本就复杂的理论描述变得更加晦涩难懂。比如，在介绍传感器数据采集模型时，原文中描述的“时间同步与数据融合”的精髓，被翻译成了一些模棱两可的表述，让我这个有一定基础的读者也感到困惑。更不用说排版了，图表与文字的对应关系混乱不堪，有时候图注和正文描述的流程完全不符，这在侧重实践操作的测控领域是致命的缺陷。我花了大量时间去对照英文原版（如果能找到的话）来反推作者的本意，这极大地降低了阅读效率和学习体验。一本技术类书籍，其核心价值在于知识的精准传递，而这本书在这一点上完全失败了。如果作者团队或译者没有对电力测控技术有深刻的理解，就不该轻易触碰这类专业书籍的翻译工作。对于想要通过此书系统学习在线检测技术的初学者而言，这本“二手”的知识很可能会误导他们走上歧途。

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这本书的理论深度似乎停留在上个世纪的水平，对于当前电力系统在线监测领域的热点和前沿技术讨论严重滞后。例如，现在业界都在大力推广基于机器学习的故障早期预警系统，或者利用物联网（IoT）架构实现海量数据的实时边缘计算分析，但在这本书中，我几乎找不到任何关于深度学习在特征提取中的应用实例，对于大数据处理的探讨也仅仅停留在传统统计学层面。它似乎只关注了那些已经被广泛成熟应用、甚至略显陈旧的技术点，例如一些基础的电气量测量和简单的信号处理手法。这使得这本书的“前瞻性”荡然无存，对于希望站在技术制高点进行研发工作的专业人士来说，价值极其有限。阅读它就像是回顾历史文献，而非把握未来方向。对于一个追求技术迭代速度的行业来说，这种保守甚至可以说是落后的知识体系，使得这本书的实际参考意义大打折扣。它未能跟上技术发展的步伐，令人深感遗憾。

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我个人对这本书的写作风格感到非常不适，它充斥着大量的行话和过于学术化的晦涩表达，完全没有考虑到不同背景的读者群体的接受能力。很多关键概念的引入缺乏必要的铺垫和形象的比喻，使得非电力电子专业出身的读者（比如我这种跨界学习者）在理解上遇到了极大的障碍。作者似乎默认读者已经完全掌握了信号处理、控制理论和电力系统分析的基础知识，但一本面向“应用”的书籍，理应承担起连接理论与实践的桥梁作用。书中很多段落需要反复揣摩，甚至需要借助其他教材来反向解释这里的术语。更令人费解的是，一些本可以用简单图形清晰表达的物理过程，却被冗长的文字描述所替代，这些描述往往还不够精确，容易引起歧义。如果作者的目标是提升行业整体的技术水平，那么文字的“可读性”和“易懂性”是至关重要的，这一点上，这本书显然没有做到位。

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从购买体验来看，这本书的装帧和纸张质量也暴露出一些明显的问题。对于一本可能需要经常翻阅、甚至需要在现场带着查阅的技术手册类书籍来说，低劣的印刷质量是一个严重的设计缺陷。内页纸张偏薄，反光严重，这在强光或现场环境下阅读时，眼睛非常容易疲劳。更糟糕的是，部分插图的清晰度极低，特别是那些涉及波形细节、频谱分析图或电路原理图的部分，很多细微的特征点几乎辨认不清。我甚至怀疑这些图纸是直接从老旧的期刊论文中粗暴扫描后直接嵌入的，缺乏必要的优化处理。一本关于“检测技术”的书，其自身的“检测”质量（印刷质量）竟然如此堪忧，这本身就是一种讽刺。这种低劣的硬件制作水平，直接影响了对其中技术内容的信任感和长期保存的价值。购买一本技术书籍，期望它能陪伴自己度过数年的学习和工作过程，但这本书在物理层面的耐用性上似乎无法满足这个基本要求。

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深入阅读这本书的几个章节后，我发现其内容组织结构极其混乱，完全没有体现出应有的逻辑层次感。尽管书名冠以“应用”二字，但其对具体应用案例的剖析却显得浅尝辄止，缺乏深度和说服力。例如，在讨论变压器绕组变形检测时，书中只是泛泛地提到了基于暂态响应的分析方法，但对于如何设计鲁棒的实验方案、如何处理现场环境干扰、以及如何量化评估检测结果的可靠性等关键环节，几乎没有给出明确的指导。这不像是一本面向工程实践的指南，更像是一堆零散研究报告的拼凑。很多章节的衔接生硬，主题的跳转毫无预兆，让人很难建立起一个完整的知识框架。读者需要不断地在不同章节之间来回翻阅，试图拼凑出作者想要表达的完整思路。这种阅读体验，对于需要快速掌握和应用相关技术的工程师来说，无疑是一种巨大的时间浪费。真正好的技术书籍，应该像精密的仪器流程图一样，引导读者从输入到输出，清晰流畅，而这本书在这方面做得非常不到位。

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