电气设备故障诊断

电气设备故障诊断第5讲：故障的识别和判断、预测技术状态预测技术预测——根据事物的现状和历史资料，考虑事物与外界环境之间的相互作用和相互影响，通过逻辑推理和科学实验，定性或定量地估计未来的发展。预测的过程即使用预测技术和方法，探索发展规律，掌握未来的发展动向。确定预测的目标范围和期限预测技术数据分析提供决策信息采集信息模拟试验预测规律1.预测技术的基本原理科学预测的基础：事物发展的各种客观规律，利用规律的必然性去认识未来的发展，包括：可知性原理、可能性原理（多种发展可能性）、连续性原理、相似性原理。(1)设备缺陷和异常的延续性设备故障往往来自元件、部件本身或它们之间连结部位的缺陷。一般情况下缺陷既已形成就会出现缺陷的状态特征，不经修复或处理，缺陷不会自行消失，而且还可能继续发展，发展到一定程度突然扩大形成故障。按设备缺陷性质不同，发展成故障的速度也有很大差别。掌握各种缺陷向故障发展的规律，将有助于提供有实用价值的故障预测。1.预测技术的基本原理科学预测的基础：事物发展的各种客观规律，利用规律的必然性去认识未来的发展，包括：可知性原理、可能性原理（多种发展可能性）、连续性原理、相似性原理。(1)设备缺陷和异常的延续性(2)设备故障的相关性设备缺陷的发展规律，常和内部结构、部件之间的关联以及设备的运行条件密切，如高压电气设备局部部绝缘劣化有关系，如高压电器局部放电逐渐增大常和内部绝缘劣化有关系，高温金属蠕变速度增大和运行温度有关系。相关关系常常是故障的因果关系。查明故障机理，即可依据故障因果的函数关系，建立预测模型。1.预测技术的基本原理科学预测的基础：事物发展的各种客观规律，利用规律的必然性去认识未来的发展，包括：可知性原理、可能性原理（多种发展可能性）、连续性原理、相似性原理。(1)设备缺陷和异常的延续性(2)设备故障的相关性(3)设备故障的相似性设备缺陷及其扩展变化，有时具有共同的特征。在同型设备或近似类型设备上，则有更大的近似性。搜集同型设备所发生的缺陷及其扩展变化的情况，再加上被预测设备的具体运行条件，将为建立预测模型提供有力的借鉴。利用概率统计的方法，即可从许许多多故障信息中查出具有较大置信度的预测结果。2.预测技术的特点(1)科学性(2)近似性(3)局限性预测技术是按科学方法和程序建立模型，是在掌握主观和客观诸因素和各种因素相互关系的基础上，对事物发展趋势做出的判断，所以是科学的预测。预测是对未来发展的科学估计，是对事物发展规律的认识与推演，它只能预测出大略的趋向，不可能预测某台机组运行到某月、某日，甚至某时一定会损坏。预测与实际情况的发展间常会有小的偏差、在数值上可能与实际略有出入，所以预测具有近似性。——不完全准确性由于外部各种因素变化的影响，以及人们对未来认识的局限性，预测结果常常是在指定的范围内有效，也就是预测结果不能表达事物发展的全过程。因此，预测具有一定的局限性。——条件性、时间性3.影响预测作用大小的因素•费用•结果的准确性•时效性•依据的规律性及有无大的变动•预测期限的长短（不同时期的预测对不同的研究目标有不同作用）4.预测的程序和步骤5.定性预测预测未来发展的总趋势和各种可能的后果依靠人的经验及判断能力进行，优点在于能在缺乏足够统计信息和原始资料的情况下，进行估计。1．专家预测法主要是依靠专家根据调查研究搜集到的有关资料，运用自己的知识和经验，对未来情况作出估计。•专家个人预测•专家集体预测知识和调查研究的深度与广度都是有限的，预测结果不可能十分准确。这种方法简便易行，在各个领域都得到普遍应用。5.定性预测预测未来发展的总趋势和各种可能的后果依靠人的经验及判断能力进行，优点在于能在缺乏足够统计信息和原始资料的情况下，进行估计。2．Delphi预测法专家预测法的一种（占预测的1/4）是上述专家集体预测的一种发展、是采取无记名方式通过几轮函调征求专家意见、然后将意见综合、整理、归纳，再反馈给各专家进一步分析、判断，提出新的论证。经多次反复（3-4轮），从而使预测意见提炼得更加准确——逐渐收敛。对大量非技术性无法定量分析的因素，进行概率估计，结果反馈，充分发挥信息反馈和控制作用5.定性预测预测未来发展的总趋势和各种可能的后果依靠人的经验及判断能力进行，优点在于能在缺乏足够统计信息和原始资料的情况下，进行估计。3．主观概率预测法主观概率不是根据客观事件出现的次数统计出来的概率，而是根据专家们对客观事物的主观判断的量度计算出来的概率。主观概率预测法就是应用主观概率预测设备将要发生的事件的方法。•加权平均法•相互影响分析预测法5.定性预测预测未来发展的总趋势和各种可能的后果依靠人的经验及判断能力进行，优点在于能在缺乏足够统计信息和原始资料的情况下，进行估计。4．曲线趋势预测法很多事物的发展，差不多都与它过去的状态有关系，观察过去的状态可知它的现在。观察过去和观在的状态也会预知未来。这是因为事物的发展，都带有一定的延续性或称为“惯性”。如水平趋势、线性趋势、多项式趋势、增长趋势——连续性原理例如某机组轴承温度在上午8时为40℃。9时为41℃，l0时为43℃、11时为46℃。孤立地观察：可以说轴承温度部在合格范围以内从所测数据与时间的关系来看，则可说明该轴承温度在上升。以直线的延伸进行预测。例如，轴承温度继续升高，很可能导致质的变化，造成轴承损坏，甚至带来更大的危害。此时如不查明温度变化的原因及时予以处理，则轴承有损坏的危险。设备运行情况常常受到内部和外部诸种因素的制约，所以外推法是有条件的，也是有限度的，必须在相同或相近的条件下进行类推，否则就找不到什么规律。6.定量预测定量预测是对事物进行定量的统计，利用数学模型或其他分析技术，包括借助于计算机对事物的来来发展趋势做出定量的描述。定量预测要比定性预测的准确性高。1．回归分析预测法—相关分析、因果分析法各种事物的变化互相关联。很多现象间存在因果关系，掌握其中—方面的变化，则可推断另一个方面的变化。例如物体热胀冷缩、导线的电阻因温度升高而增大等等。一元回归法、二元线性回归法、多元线性回归法或非线性回归法、对数回归法和指数回归法等分析结果的检验——显著性检验（F-，t-）、相关系数检验6.定量预测定量预测是对事物进行定量的统计，利用数学模型或其他分析技术，包括借助于计算机对事物的来来发展趋势做出定量的描述。定量预测要比定性预测的准确性高。2．时间序列预测法——用于分析随机过程对一组按时间顺序排列的数据进行的预测。在某些场合不是按时间观察统计，而是按温度、电流等观察统计的数据，习惯仍称为时间序列。时间序列通常是按小时、日、周、月、年现测事物的变化。时间序列模型常常是由许多分量所构成，由长期趋势分量、周期分量(季节分量)和随机分量等不同分量构成不同型式的时间序列随机项周期项趋势项)()()()(txtptfty确定型时间序列预测技术(1)简易方法对于按时间序列作出的各因变量散点图进行直接观察，拟合出一个大致的发展趋势。简单易行确定型时间序列预测技术(1)简易方法(2)滑动平均法认为未来的状况与近期的状况有关，而远期的状况并不重要。nVVVVFnttttt1211滑动平均法的预测值常滞后于实际值。为补救它的不足可采用二次滑动平均法。确定型时间序列预测技术(1)简易方法(2)滑动平均法反映距预测期越近的数据对预测值影响越大的情况如果选择n个相邻数据给予加权滑动平均，则可定义加权滑动法的模型通式。(3)加权滑动平均预测法123234321VVVF确定型时间序列预测技术(1)简易方法(2)滑动平均法强调近期数据对预测值的影响，任意选择近期数据的权值，但不忽略远期数据的作用。a——平滑系数，0＜a＜l，一般取a＝0.5～0.9(3)加权滑动平均预测法(4)指数平滑法Ft+1=aVt+(1-a)Ft随机型时间序列预测技术把时间序列作为随机过程来研究。由于考虑到了时间序列的随机特征和统计特征。所以能比确定型时间序列预测法提供更多的信息。在设备诊断技术中常用ARMA模型研究系统特性和工作状态，预测设备状态变化的趋势。这种方法预测精度比较高，但是计算过程复杂。计算工作量大，必须使用计算机才能实现是已经估计好的确定值系数序列模型：ptptpttayyyAR,,21117.灰色预测技术五类：数列预测、灾变预测（对异常值的预测）、拓扑预测、系统预测、特定的时间异常预测。系统预测即对多个量进行一起预测。关键：灰色生成和灰色建模（微分方程模型）将原始数据生成数列（如累加、累减、均值、级比等变换）其它预测技术：忧选组合、专家系统、神经网络、小波分析预测等。单序列一阶线性模型基于小波分析的非平稳时间序列分析与预测趋势项当选取的小波函数具有一定的平滑作用时,经过若干次小波变换,原时间序列中的随机项和周期项逐渐被分离,即序列中的异常点或随机因素逐渐被消除,有“棱角”的点将逐渐被修平,时间序列趋向平滑,直到时间序列上剩下长期趋势项为止.如线性趋势、多项式趋势、指数趋势等周期项和随机项在小波分解中除了长期趋势项后的其它层就为周期项和随机项,而且象经济现象等实际问题中,随机因素常常是小尺度成分,因此,在大多数情况下,第一次小波分解的高半频中包含的随机项的成分最多,其它层中包含的周期项成分较多.小波预测举例周期项趋势项随机项8.预测误差分析1.产生误差的原因–数学模型：只包括主要因素，忽略了次要因素–影响是千变万化的：必须选择合适的预测方法–需大量资料：资料的准确性–意外的突然变化2.预测误差分析用预测误差表示预测的精度如随机性时间序列模型，不同的步长有不同的预测精度，且步长越大，一般误差也越大，即预测时刻越长，预测值越不准确。