郭涛

摘 要：发电机作为各种机械的电力来源，为其正常发挥功用提供保障，是各行各业工作稳定性的重要基础，起着不可或缺的作用。随着经济的发展，各种机械对电力的要求也在逐渐增大，为了满足电力要求，发电机组的规模也在不断增加，发电机组的运作变得复杂，一旦出现问题，靠人力诊断检测需要耗费大量的时间，会降低工作效率，且长时间的缺电会使各种电器无法投入工作，给企业带来经济损失。将计算机技术与发电机故障诊断相结合，既促进了发电机智能化诊断的进程，又提高了故障诊断的效率，为发电机的稳定输出电力提供了良好的保障。本研究对发电机电气故障的智能诊断进行分析，掌握其智能诊断的工作机理，为其稳定的工作奠定基础。

关键词：发电机；电气故障；智能诊断

前言

发电机在我国的电力系统中占据着重要的地位，是保证电力能够满足使用要求的关键所在。由于发电机组的日益庞大，其发生电气故障的概率也在逐渐的上升，对电力系统的安全性和稳定性会造成隐患，给人们的日常生活带来不便，影响我国的经济发展。目前，我国虽然对电力系统的故障智能诊断有了较为深入的研究和进展，但是对发电机还没有引起充分的重视，发电机电气故障智能诊断的研究还不够，这样使得发电机发生故障时，不能及时的发现，可能会导致故障的进一步恶化，对故障的诊断效率也不高，可能会造成恶性事故的发生。因此，对发电机的故障智能诊断进行研究和发展，对保证电力系统的可靠运转有着重要的意义。

1 发电机电气故障智能诊断系统的控制概述

1.1 发电机故障智能诊断系统的功能

发电机故障只能诊断系统能够对发电机各个部位产生的故障及时的发现，减少了由人工一一排查故障部位的时间，在减少故障时间的同时，也能够阻止故障的进一步恶化。智能诊断系统在发现故障部位时，能够对故障部位产生的可能原因进行分析，进而对维护人员的检修程序给予最佳方案，帮助技术人员以效率最高的故障排除方法对发电机电气系统的各种常见故障及疑难故障进行修理，极大的提高了发电机故障排除的效率，从根本上维护了我国电力系统的安全性和稳定性。发电机智能诊断系统是集合了故障诊断专家的实战经验和丰富的诊断知识，对发电机的故障诊断具有极高的诊断效率，在实际操作中发挥着重要的作用，能够快速的找到故障部位并且提供有效的检修方法，还可以对发电机的故障进行模拟训练，对技术人员的故障检修流程进行指导，帮助技术人员对维修技术和工艺进行掌握，以便于在真正发生故障时，工作人员能够高效的进行故障排除，减少发电机故障造成的经济损失。发电机的运作设计图和运作方式都各有不同，不同的发电机组在发生故障时的故障排查方式和解决方案都会有所更改，这对于技术人员的发电机故障修理具有极高的技术性要求，为了减轻检修人员的工作强度，智能诊断系统可以收集各种类型的发电机组运作原理、易发故障部位、使用维护说明书等资料，有利于工作人员在故障排除时，及时的查阅到相关基础资料，提高技术人员对发电机组的了解程度，提高故障排除效率。

1.2 智能诊断系统的重要组成部分

发电机电气故障智能诊断系统是与计算机技术相结合，将高新技术运用到故障诊断中，有效的提高了故障诊断效率。系统是以计算机C语言为核心，与相关的测控专业工具相结合，实现对发电机组工作性能进行检测，由相关的诊断模块测试发电机工作状态是否正常，一旦发现问题，通过C语言编程的诊断程序，快速判断故障部位，并且找到可能导致故障的原因，指导技术工人正确的对发电机组进行维修工作。智能诊断系统中，全面覆盖了发电机容易发生的各种故障和导致故障的原因，对发电机组的正常开关机等操作都有详细的记录，在工作人员进行相关的操作时，方便其进行快速的查询，保证维修时操作的规范性，能够有效的避免由于人工失误引起的二次事故。智能检測系统不仅限于对发电机组是否故障进行检测，还可以按照技术要求测定发电机组的相关数据的测量，方便技术人员及时掌握发电机的工作状态。

1.3 智能诊断系统的运行特点

智能诊断系统具有很高的智能性，是将计算机技术、人工智能技术、电子技术等高新技术有机结合形成的智能系统，将大部分的发电机组型号、运行特点、操作规范等都涵盖在内，能够对机组各电器总成的电流、电压等参数实时检测，预防发电机发生故障，并且能够提供一套正确高效的解决方法。智能系统知识库收集了电气故障诊断专家的诊断经验和专业知识，将其运用到实际的故障诊断和排除上，实现理论知识与实践相结合，通过与技术工人之间的配合，来时刻保证发电组正常的工作。智能诊断系统的功能强大，对发电机的正常运转发挥着不可替代的作用，操作简便易上手，对于操作方法还不够娴熟的技术工人，操作界面有详细的提示信息，通过文字、图片、声音等传播载体，将发电机组的相关信息详尽的进行显示，方便技术工人的查询、操作、学习。

2 发电机电气故障智能诊断系统的机理分析

2.1 模糊理论的建立

为了让智能诊断系统在发现发电机组发生故障，能够尽快的找到故障原因，并且对故障部位进行提示，提出有效的故障检修方法，要正确的处理故障部位与故障原因之间的关系。因为发电机的某一故障可能是由于多方面的因素导致，也就是说，会有多种原因造成这一故障，而且随着发电机组的规模越来越大，结构更加复杂，故障部位与故障原因之间的关系纵横交错，这是实现智能诊断系统正确诊断应该解决的难点之一。因此，要利用故障部位与故障原因之间的关系，结合故障诊断专家的专业技能，使用模糊理论的手段，实现智能诊断系统对故障原因的判断。模糊理论是用来表达发电机组内故障部位与故障原因之间相互交叉的关系，建立模糊关系方程式，就可以帮助诊断系统做出正确的诊断。

2.2 发电机组的温度测定

温度异常是表示发电机组可能出现故障的表现之一，对发电机组的温度进行测试，可以判断发电机的运行情况。这是利用设立在发电机相关部位的温度传感器，将测得的温度数据经处理后送入智能诊断系统进行判断分析，并且能够将温度的变化曲线通过显示器显示，以此来向技术人员传达发电机组的温度变化情况。还具有温度异常报警功能，一旦发现温度超出设定范围，会发出警报及时通知技术人员。

2.3 对发电机组内各项参数进行监控

智能诊断系统对发电机组内的定子电流、电压，转子电流、电压进行监控和测试，可以将相关参数送入计算机内，经过分析计算可以得出发电机组的有功功率、无功功率、功率参数等因素，有助于对发电机组的运行情况进行分析，帮助找出不必要的功率损耗，从而对发电机组进行改进，提高发电机组的工作效率。

结束语

发电机在我国的电力系统中发挥着重要作用，一旦发电机出现故障，电力系统就不能对外输出电力，对各种用电机械的正常工作产生影响。而随着发电机组的日益复杂，产生故障的概率更是不断提高，检修难度也有所增加。发电机电力故障智能诊断系统的发展，能够及时的发现发电机组的故障部位，并且指导检修人员按照最佳的操作流程对故障部位进行修理，避免故障的进一步恶化，为发电机工作的稳定性提供保障，从而提高我国电力系统工作的可靠性和安全性。

参考文献

[1]陈雪峰，李继猛，程航，等.风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展[J].机械工程学报，2011（9）：45-52.

[2]谢辅雯.蚁群优化BP神经网络的电机故障诊断设计与实现[J].制造业自动化，2012（10）：106-108.

[3]朱晶晶.基于Bayesian理论的电机滚动轴承故障的智能诊断研究[D].江苏大学，2011：15-27.