導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇故障檢測與診斷，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

一、暖通空調系統故障類型

暖通空調系統的故障大體可分成兩大類：硬故障和軟故障，既有局部性也有全面性，對整個HVAC系統的影響大小也不盡相同。硬故障是指機械設備和運轉部件完全喪失功能所產生的故障，例如皮帶斷裂、傳感器失效、閥門不受控制和風機停止運行等故障。從故障產生時間的角度分析，這些故障應當歸為突發故障，且故障影響效果比較嚴重，所以檢測和診斷的難度系數不大。軟故障的實質是說設備和部件的機械功能降低或局部失效等，比如部件或管道結垢、堵塞，局部泄露、儀表穩定性降低等等。軟故障基本都是循序漸進的，在產生的最初時期所表現的特征不太明顯，因此在初級階段很難被發現，實際上，這類故障的產生是因為系統參數漸漸惡化，從某方面或者某種角度來講，軟故障的危害性要遠遠大于硬故障的危害性，所以，軟故障的監測力度要適當加強，并且要做好預防工作，其對空調系統的意義和作用是不言而喻的。

暖通空調在運行一段時間之后，系統故障的產生一般都是偶然且不確定的，所以，故障的屬性具有任意性，且發展情況與平衡過程具有隨機性。從HVAC系統整個結構入手分析，所涉及的設備都是由子設備和基礎構件按照一系列的標準組合而成的，層次性和系統性極強，所以故障產生時就會因為層次深度的不一樣而造成不一樣的影響。除此之外，考慮到系統是由多個相關的子設備綜合而成的，一些子設備發生故障也可能是因為其相關環節或者設備產生故障而引發的，這種現象稱為故障的傳導性。根據系統故障產生的位置不一樣，既可以說是設備故障也可以說是傳感器故障，既可以說是硬故障也可以說是軟故障，因為這些故障參雜在一起很難分辨，所以空調系統的診斷和檢測就十分的復雜。

二、暖通空調系統故障檢測與診斷分析

1、暖通空調系統診斷方法

暖通空調故障診斷方式主要有兩種：一種是在線方式，即故障診斷系統實時地監測設備的工作狀態，基于適時的在線故障檢測與診斷算法，給出系統的故障信息，包括故障程度、故障所屬模塊、故障位置、故障報警等。另一種是離線方式，即構建計算機輔助決策支持系統，幫助系統迅速發現故障，制定合理有效的系統維修方案。

（1）基于知識的專家系統

建立專家系統診斷模塊，包括專家系統知識故障診斷庫，并可根據經驗和知識的積累以及在獲得了新的、可靠的故障診斷規則時或發現原有某條規則不足甚至錯誤時，能自動進行添加、修改和更新。 專家系統診斷模塊由知識獲取系統、知識庫、推理機和輸人、輸出系統構成。

（2）基于規則的故障樹

利用專家知識、工程師的經驗和知識庫建立基本故障診斷樹，并可生成新的故障診斷樹，用戶則選擇相適應的故障診斷樹來執行故障診斷。

故障樹分析是在復雜系統中作故障診斷的一種有力工具。用這種方法診斷的效率較高且不容易漏檢，例如該模塊能根據系統故障現象，逐次向下展開，查詢有關的節點和樹枝，直到找出故障的發生原因及處理對策。

（3）基于人工神經網 B P改進算法的模式識別

該模塊由 B P改進算法的網絡、網絡結構參數及推理診斷等組成，主要用于完成模式識別和故障診斷。專家系統診斷與故障樹診斷兩種方法的相互結合，可以有效地解決過去已發生過的各種故障的診斷；但對于以前沒有發生過的故障，不具備處理能力，因為知識庫中缺乏相應的診斷知識。采用人工神經網絡（ A N N） 模式識別技術是一種較好的方案。它根據新的樣本進行自動學習和訓練以更新故障診斷知識，并可添加到專家系統知識庫中。A N N的故障初始樣本來自已有的故障實例，這些實例可通過故障機理分析或專家經驗獲得，此外還可在應用中逐步添加、刪除和更新。

2、故障檢測與診斷的應用

隨著科技的進步，現在的故障檢測和診斷手段嵌入了動態的控制系統體系，完善了檢測和診斷的技術。制定一些模型數值或者一些經驗數據，當傳感器測量得到的實際運行過程中的參數和由模型得到的計算值在診斷軟件中進行對比和評估，它們之間的差值作為傳送的數據，送到故障診斷分析其中的問題，如果這個差值逐漸的增大時，就說明了這個系統發生故障的可能性就會增加。根據檢測系統的分析，就會將故障的診斷結果及時傳送出去進行顯示。這些故障診斷由輸入的數據類型、復雜程度、性質等進行分區，較難的診斷就會需要長時間來完成，或者由更高層次的診斷設備來完成。

暖通空調系統故障的檢測方法。在以前，我們所用的方法就是用直接、解析和時序三種冗余法來進行檢測?；诙磕Ｐ头ㄔ谙嗤那闆r下可以通過比較實際系統或者仿真的模型運行狀態來進行檢測和診斷系統故障，但是在執行的時候需要具體的、精確的數據模型來進行檢測。還有一些基于定型模型法、基于統計學法、人工神經網絡法和模式識別法等可以對暖通空調系統的故障來進行檢測。

按照故障的級別和故障的優先級不同，不同故障在不同的診斷層次上來診斷。在分布式控體系（DCS）中，駐留在不同層級上的故障診斷工主要由輸入數據的類型、性質、復雜程度和診斷具使用的頻率來區分，復雜的、需要更多知識和能的故障診斷（如診斷周期需要一天或一個月的將由更高層次的診斷工具（或計算機）來完成，由現在傳感器性能的提高，大量的、低端的故障診傾向于在傳感器中就地解決。

三、結束語

綜上所述，通過故障預測與診斷，使暖通空調設備按優化程序運行，是降低建筑能耗和提高經濟的途徑之一。因此，加強對故障的預測與監控，能夠減少故障的發生，延長設備的使用壽命，同時也能夠給業主提供持續的、舒適的室內環境，這對提高用戶的舒適性、提高建筑的能源效率、增加HVAC系統的可靠性、減少經濟損失將有重要的意義。

參考文獻：

篇2

中圖分類號：TP399文獻標識碼：A文章編號：1007-9599 (2011) 24-0000-03

Fault Detection and Diagnosis of Networked Control System

Zhuo Min

(Zhenjiang Electrical and Mechanical Branch of Jiangsu Union Technical Institute,Zhenjiang212016,China)

Abstract:A great deal of attention has been focused on a class of networked control systems (NCS) wherein the control loops are closed through communication networks.This family of systems is an integration of plants, sensors,controllers,actuators and communication networks of certain local field.In this paper,based on the condition of data packet dropout,firstly,a modeling approach of the system is presented,and the fault observer is modeled as a stochastic switching discrete-time linear system with delay.When a fault occurs,the observer residual can change rapidly and detect the occurrence of the fault.Finally,an illustrative example shows the effectiveness of the proposed method.

Keywords:Data packet dropout;Networked control system (NCS);Fault detection;Observer;Residual

與傳統的點對點控制系統相比，網絡控制系統具有可實現資源共享、遠程控制，具有較高的診斷能力和交互性好、增加系統柔性和可靠性、安裝維護方便、減少系統的布線等優點。但由于網絡的介入，使得傳統的控制系統面臨著新的挑戰，如網絡傳輸誘導時延、數據包丟失、時鐘異步等，因此在利用網絡作為信息的傳輸通道時，數據包丟失和時延等故障檢測問題受到了廣泛的關注[1-3]。

在故障診斷與容錯控制方面，網絡控制系統和傳統控制系統有所不同。在數據傳輸中存在信息碰撞和網絡帶寬限制等問題，使得延遲和丟包問題在信息傳輸中發生，以致網絡化控制系統的故障診斷與容錯控制變的復雜[4]。網絡控制系統的故障診斷與容錯控制是具有現實和理論意義的研究課題，關系到國家經濟命脈和國防安全的戰略性需求，也是提升國家工業基礎水平、綜合實力和自主創新能力的重要舉措[5]。

NCS的數據包丟失和時延是NCS中的重要研究課題。鑒于此，文獻[6]針對一類具有數據包丟失和時延的NCS設計了保證閉環系統穩定的控制器?？紤]到NCS中同時存在數據包丟失和時延的情況，以建立NCS模型來構建故障檢測器；最后通過數據仿真驗證了本文所描述問題的可行性。

一、網絡控制系統

網絡化控制系統NCS(Networked Control Systems)，即將控制系統中至少一個或多個回路經過計算機網絡實現閉環的控制[7]。

如圖1所示的，網絡只存在于控制器和執行器之間[8]，所以系統只具有控制時延 ，為上界已知的時變時延。假定NCS的被控對象模型為

(1)

其中， 是狀態向量； 是輸出向量； 是輸入向量； 是故障向量，正常情況下 是非零向量； ， ， 是適維常系數矩陣。

圖1 網絡控制系統

Fig.1 Networked control systems

在網絡控制系統中，通訊網絡并非是一個非?？煽康臄祿鬏斖ǖ?，會產生傳輸錯誤、網絡堵塞、節點競爭發送權失敗、連接中斷和時序錯亂等現象。雖然多數的網絡協議具有多次重發送數據機制，由于此機制受到時間的限制，所以在超過了設定的時間范圍時，便會導致數據包丟失。

正常情況下，實時反饋控制系統能夠接受一定數量的數據包丟失。但是對數據包丟失尋求正確的解決方法的研究以及對在數據包丟失時系統是否穩定的探索是很有價值的。

二、狀態預測器的設計

網絡控制系統的狀態可以直接反映系統的運行狀況，所以在NCS系統中基于狀態估計的故障診斷與容錯控制方法顯得特別突出。此方法可以歸納為以下兩種：一種基于觀測器的方法，另一種基于濾波器的方法。本文的研究是基于預測器的方法。

不考慮噪聲等外部擾動時，被控對象的離散模型可以表示為：

(2)

令 = ，表示不確定時延 引起的不確定項。式(2)寫為：

(3)

假設 非奇異和( ， )能觀測，被控對象的狀態觀測器就可以采用下列模型：

(4)

由于系統存在網絡誘導時延[0， ]， 時刻傳輸到觀測器的信號為：

。 (5)

由式(3)可得

(6)

由式(5)和(6)，得到觀測方程為

(7)

定義估計誤差

(8)

則估計誤差方程為

(9)

由于 和 均已知，則式(9)可以表示為

(10)

其中，

由于 由不確定時延 引起，因此誤差方程含有不確定項 ，且 有界。

三、存在數據丟包的故障檢測

數據包丟失能夠影響到閉環NCS狀態矩陣的結構和NCS的控制性能，特別是其穩定性。因此，關于在NCS中數據包丟失對系統穩定性的影響成為關注的熱點。

在NCS中，一是由于通信機制和網絡帶寬的限制造成的數據包，另一種是為達到某種目的而采取的主動丟包。本文是基于前者提出的故障檢測方法。

當在傳感器與控制器之間發生數據包丟失時，NCS結構可以用圖2表示

圖2 具有數據包丟失和時延的NCS

Fig.2 NCS with network-induced delay and packet dropout

圖2中隨機變量 表示第 個周期是否有傳感器數據到達控制器，即

是獨立的Bemoulli隨機變量。在傳感器與控制器之間，由于數據時延能夠被看作在本周期未接收到有效數據，便可判斷發生了數據包丟失。

若原系統的控制率為 ，則由式(2)可得

(11)

假設事件1和事件2發生的概率分別為 和 ，亦即

(12)

事件1 時刻傳感器數據沒有到達控制器端，在控制器端建立觀測器

(13)

定義觀測器狀態估計誤差 ，無故障時，其狀態估計誤差方程為

(14)

對于式(14)，引入增廣向量 ，可得

(15)

式(15)中含有 的兩個滯后項，引入 ，可得

(16)

事件2 時刻控制器收到來自傳感器的數據，建立觀測器

(17)

則無故障時，觀測器狀態估計誤差方程為

(18)

按照事件1中同樣的方法，可得

(19)

有式(12)，(16)和(19)，可得如下的隨機切換系統

(20)

其中，

， ，

四、故障檢測設計

定理1：基于如下的觀測器，殘差系統（10）漸進穩定，

其中 ， ， 定義省略。 為卡爾曼濾波增益，誤差協方差矩陣為 ，且

。

下面，我們將通過數值例子說明所得到結果的有效性。

五、數字示例和仿真結果

本文通過第2和3部分對狀態觀測器和存在數據丟包的故障檢測進行了研究和描述，我們假定以下系統

(21)

其中 ， ， ， 。假設Markov鏈的轉移概率矩陣已知為 ，干擾信號 為任意的隨機數。使用Matlab仿真工具，可得如下結果。圖3顯示為網絡控制系統的狀態響應。

圖3 系統狀態響應

Fig.3 State response of system

圖4 傳感器故障時的仿真結果

Fig.4 Simulation result with sensor fault.

注：1-系統的實際輸出；2-觀察期輸出；3-殘余量

Note：1system actual；2observer output；3residual

當傳感器故障發生在8.8秒時，系統的實際輸出、觀測器輸出和殘余量如圖4所示。從中我們可以觀察到，殘差量在8.8秒迅速增加，并且無延遲，表明了該傳感器在此時出現了故障。

六、結論與展望

本文針對長時延的NCS，假定傳感器和控制器之間存在數據包丟失，執行器與控制器之間存在時變控制時延等現象。針對此類NCS，本課題研究了有無故障兩種情況下可能出現的結果，并且設計了故障觀測器。

本文概述了近年來常用的網絡控制系統基于模型的故障診斷方法，建立恰當的數學模型，將數據網絡簡化為對控制系統產生的若干影響因素，并將一般的故障診斷與容錯控制方法與理論推廣應用到網絡控制系統中來。

對一般的控制系統來說，網絡控制系統的故障診斷與容錯控制并不完善。首先多數的研究主要針對某一特定性能的設計，缺少對系統整體與總體性能的研究；其次現有模型對網絡時滯具有嚴重的依賴性，而且在非線性系統中難以實現。NCS的故障診斷與容錯控制方法有很多，本文僅總結和歸納了一部分。

參考文獻：

[1]方華京,方翌煒,楊方.網絡化控制系統的故障診斷[J].系統工程與電子技術,2006,28(12):1858-1862

[2]Hao Y,Ding S X,Fault detection of networked control systems with networked-induced delay[C].The 8th Int Conf on Control,Automation,Robotics and vision.Kunming:IEEE Press,2004:294-297

[3]Bao Y,Dai Q Q,Cui Y L,et al.Fault detection based on robust states observer on networked control systems[C].Int Conf on Control and Automation.Budapest:IEEE Press, 2005:1237-1241

[4]霍志紅,方華京.一類隨機時延網絡控制系統的容錯控制研究[J].信息與控制,2006,35(5):584-587

[5]邱占芝,張慶靈,楊春雨.網絡控制系統分析與控制[M].科學出版社,2009

[6]Turner J R.Towards a theory of project management:The nature of the project goverance and project management[J].Int J of Project Management,2006,24(2):93-95

篇3

高壓開關柜是配網的重要設施，對電網安全可靠的運行起著重要作用，隨著經濟的發展，電網也在飛速的發展，加之變電站無人值班管理模式和綜合自動化的普及，高壓開關柜的安全運行越來越重要，因此迫切需要高壓開關柜具有高可靠性,并能在線檢測故障,避免局部放電事故發生。局部放電分為內部、表面和電暈放電，并主要以電磁、聲波和氣體形式釋放能量，這些是絕緣性能檢測的主要信號。

1.檢測方法

1.1 超聲波檢測

局部放電是一種快速的電荷釋放或遷移過程，當發生局部放電時，放電點周圍的電場應力、機械應力與粒子力失去平衡狀態而產生振變化，機械應力與粒子力的快速振蕩，導致放電點周圍介質的振動，從而產生聲波信號。放電產生的聲波頻譜很寬，可以從幾十赫到幾兆赫，放電強度的大小決定了電場應力、機械應力和粒子力的振蕩幅度，直接決定了振動的程度和聲波的相度。

聲能與放電釋放的能量成比例，雖然在實際中各種因素的影響會使這個比例不確定，但從統計角度看，二者之間的比例關系是確定的。從局部放電的機理可知，局部放電初期是微弱的輝光放電，釋放的能量很小，后期出現強烈的電弧放電，此時釋放的能量很大，局部放電的發展過程中釋放的能量是從小到大變化的，所以聲能也從小到大變化。

根據球面波的聲能量式可知，在不考慮空氣密度和聲速的變化時，聲能量與聲壓的平方成正比。根據放電釋放的能量與聲能之間的關系，用超聲波信號聲壓的變化代表局部放電所釋放能量的變化，通過測量超聲波信號的聲壓，就可以推測出放電的強弱。

1.2 TEV檢測

當高壓電氣設備發生局部放電時，放電電量先聚集在與放電點相鄰的接地金屬部分，形成電流脈沖并向各個方向傳播。

脈沖電流的透入深度與頻率的平方根成反比。高頻局放電流只在導體表面傳輸。對于內部放電，放電電量聚集在接地屏蔽內表面，因此如果屏蔽層是連續的，則無法在外部檢測到放電信號。但實際上，屏蔽層通常在絕緣部位、墊圈連接處、電纜絕緣終端等部位因破損而導致不連續，高頻信號因此傳輸到設備外層而被檢測出來。

因放電產生的電磁波通過金屬箱體的接縫處或氣體絕緣開關的襯墊傳播出去，同時產生一個暫態電壓，這個電壓脈沖稱為暫態對地電壓（TransientEarthVoltage，TEV）。

TEV的檢測原理見圖1，高壓電氣設備的對地絕緣部分發生局部放電時，導電系統對接地金屬殼之間有少量電容性放電電量，通常只有幾兆分之一庫侖，放電持續時間一般只有幾納秒。因為電量等于電流乘以時間，一次放電1000pC，持續10ns，就產生100mA的電流。對于持續時間那么短的放電脈沖，被測設備就不能看作是個整體，而應看作是傳輸線，其電氣特性由分布電容和電感決定。此時，可以將地看成一個金屬板，縫隙所處的位置看成另一個金屬板，縫隙與地之間的距離為傳輸線。

當發生局部放電時，電磁波從放電點向外傳播，電流大小與這些電磁波產生的電壓有關。電壓等于電流與路徑阻抗的乘積。在不考慮損耗的傳輸線上，阻抗滿足下式：

式中的L和C是傳輸線單位長度的自感和電容，ZO的數值變化很大。通過研究可知，單芯10kV電纜約為10Ω，35kV金屬外殼的母線室大約70Ω。因此，1000pC的放電可產生對地1-7V持續10ns的電壓。電壓脈沖在金屬殼的內表面傳播，最終從開口、接頭、蓋板等的縫隙處傳出，然后沿著金屬殼外表傳到大地。這樣，使用電容耦合式傳感器就可檢測到放電信號。

研究發現，局部放電產生的TEV信號的大小與局部放電的激烈程度及放電點的遠近有直接關系，可以利用專門的探測器進行檢測。通過檢測局部放電產生的TEV信號，不僅可以對運行中開關柜內設備局部放電狀況進行定量測試，而且可以通過同一放電源到不同探測器的時間差，對局部放電點進行定位。

2.開關柜絕緣性能故障檢測診斷系統

這一系統的檢測技術在原理上是一種比較性的檢測技術。某個開關柜上的檢測結果應與其以前的檢測數據或其它同類型的開關柜所檢測的數據進行比較，如果檢測數據大于其它同型號開關柜或以前的結果，說明該開關柜存在放電活動，進而推斷故障的可能性。因此，需要有相當的設備運行經驗，才能根據技術檢測結果分析設備絕緣材料還能維持運行的時間。

記錄每次設備故障的詳細情況有助于分析判斷放電活動對設備的影響。整個系統可分成3個子系統：

（1）被檢測設備和傳感器，處于開關室現場。

（2）信號預處理和數據采集子系統，一般集成在主機中，也處于現場。

（3）數據處理和診斷系統，實際為1臺PC和數據存儲分析軟件，處于主控室。

3.檢測數值的動態判據

3.1統計分析與趨勢分析

統計分析法是在同一開關室內開關柜局部放電檢測時，對相關條件下的TEV檢測數值和超聲波檢測數值進行分類統計，從而得出初步判斷依據?，F場影響局部放電測量結果的因素有很多，如工作電壓、放電種類、絕緣材料、負載、機械運動、環境條件、干擾、開關柜制造廠家及類型等，所有因素都可能造成檢測結果的誤判，在現場測試時必須加以考慮。

趨勢分析是對同一開關柜不同時間的測試結果進行分析，按月、季、年從統計分析中得出開關柜局部放電的趨勢。在分析過程中，還應分析影響局部放電的細微波動對TEV檢測數值和超聲波檢測數值的變化，主要分析內容有負載的變化、環境因素波動、干擾波動、時間變化等。

3.2 動態判斷依據

結合統計分析、趨勢分析和初步判斷依據，可以對開關柜局部放電進行動態的判斷分析，具體步驟如下：

（1）初始判據的判斷。對當地所有N面開關柜的故障情況進行統計，按照統計結果計算出故障率為a％。

（2）統計分析。對當地所有N面開關柜局部放電情況進行普測，取其中檢測數值最大的N×a％面開關柜，然后再取這N×a％面開關柜中數值最小的作為比較值A。

（3）趨勢分析。在一段時間間隔（一個月、一個季度或一年），再次對所有N面開關柜進行普測，取其中檢測數值最大的N×a％面開關柜，然后再取這N×a％面開關柜中數值最小的作為比較值B，將B與A進行比較。

（4）比較分析。對于B與A的比較，可分為以下幾種情況：

若B

若B>A，有以下幾種因素可以考慮：開關柜負荷可能有所增加；背景干擾嚴重程度進一步加重；溫度、濕度狀況進一步惡化；開關柜的污穢情況進一步惡化。

若B=A，主要是開關柜負荷、背景干擾、溫度、濕度狀況、開關柜的污穢情況大體相同，開關柜運行狀況比較平穩。

（5）確定判據值。最終根據開關柜常年運行的情況確定A或B值為判斷依據，由于開關柜周圍環境等因素對局部放電都有影響，因此，在確定判斷值時要考慮±2dB的誤差。繼續按照步驟一到步驟五的順序進行判斷數據的確定，最后經過長時間的比較，建立起本地區開關柜檢測的數據庫，最終確定一個作為指導性的判斷數值。

綜上所述，動態判據診斷是一個長期的過程，需要根據實際情況進行縱向和橫向的對比分析，以做出正確的判斷。

4.結論

基于超聲波和TEV技術的高壓開關柜局部放電檢測定位技術，改變了電氣設備傳統的局部放電測試方式，為電力系統的電力設備狀態檢修提供了可靠的技術數據，是一種實用、有效的檢測技術。檢測裝置具有以下優點：

（1）裝置的投入使用不改變和影響電力設備的正常運行。

（2）能自動連續進行檢測、數據處理。

（3）具有自檢和報警功能。

篇4

1. 機械設備電氣系統概述

機械設備電氣系統主要由兩部分組成，其一是電氣設備，主要包括啟動系統、蓄電池、發電機以及用電設備等?？偨Y來說電氣設備具有以下特征：電器設備上的電路都是模擬電路，因此診斷起來具有多樣性的特征。故障診斷過程中會受到很多因素的影響，包括信號的傳播和接收能力、噪聲以及容差等，因此診斷過程中容易出現失誤，一方面是重要故障不容易被診斷出來，另一方面是即使診斷出來，結果的精度也比較低，不能明確故障原因。因此，目前對模擬電路的診斷并沒有形成一個標準的體系，仍舊需要將技術人員的經驗作為重要依據。

其二是電子系統，包括電子檢測系統、電子控制系統、功率控制系統以及傳感系統等。電子系統最大的特征就是使用低壓直流單線制，采用數字電路對系統整體進行控制。數字電路的狀態有兩個，分別是0和1，只要將真值表列出來，就能夠將原因與結果一一對應。因此，數字電路的診斷具有較強的規范性，且可以實現對檢測過程的實時監控，人們對診斷原理的研究也越來越深入，診斷技術之間成熟，一些診斷程序以及先進的診斷設備已經投入使用，并取得了不錯的效果[1]。

2. 機械設備電氣系統的故障檢測與診斷

2.1依靠技術人員的感官進行診斷

電氣系統發生故障時，經常出現資冒煙、震動以及火花等易于觀察的現象，因此感官診斷是一種重要的故障診斷方法。首先是眼觀，主要是“煙”的顏色進行判斷，如果看到設備中冒出白煙，可以判斷出電氣設備過渡受熱，是水分蒸發產生大量水蒸氣導致的，可以說其并不屬于真正的“煙”，只要對其進行烘干處理就可以解決。如果看到設備中冒出黃煙，可以判斷出電源過電流導致設備過熱，設備上的膠布以及油漆在高溫的烘烤下冒出黃煙，需要進一步檢測過電流產生的原因并及時處理，防止設備被燒壞。如果看到設備中冒出黑煙，可以判斷出系統中的某個電氣設備已經被損壞，絕緣系統失去作用，需要馬上斷開設備，對受損設備以及損壞原因進行檢查，并及時更換。

其次是耳聽，如果設備鐵芯中含有線圈，通電后就會發出聲音。如果發出嗡嗡聲，聲音比較柔和均勻，就可以判斷出設備處于正常工作狀態下；聲音比較急躁，大小不均勻，可以判斷出設備通電電流發生急劇變化，有可能是機械故障，也有可能是電氣故障。如果發出滋滋聲，可以判斷出設備出現不正常放電問題，有可能是設備發生短路，也有可能是導體連接處發生電弧。如果發出“啪啪”聲，聲音比較響亮，類似放槍，可以判斷出設備中的元件可能已經被燒熔。如果聲音比較沉悶，可以判斷出故障點不在外側，而是在深處。

最后是觸摸，技術人員將手放在設備外殼上，如果感覺非常燙，說明表明溫度達到了50度，而電器設備的內部溫度一般比外殼要高出10度到20度，說明設備內部溫度很有可能已經超過了電動機的工作的極限溫度。如果不采取降溫措施，電動機就會加速老化，降低使用壽命。

2.2短路與斷路檢測法

首先是試燈檢測法，就是將發動機用夾子夾住，接通開關以后，用測試棒逐段檢測，如果試燈亮了，說明電路正常接通。如果試燈不亮，說明發生斷路故障，故障點就處于亮燈和不亮燈之間。

其次是利用電壓表對斷路情況進行檢測，需要在發動機上連接直流電壓表的一個接線柱，將測試棒從另一個接線柱上引出，之后接通開關，對設備進行逐段檢查。如果電壓表存在指示電壓，說明電路正常接通。如果電壓表中沒有指示電壓，說明發生斷路故障，故障點位置就處于有無指示電壓的兩點之間。

最后是電源短接檢測法，這種方法主要用來判斷設備是否發生短路故障。按照檢測要求連接好電路后通電，如果保險絲熔斷，說明存在短路故障，檢測短路具體部位時，可以采用電源短接法。將火線從蓄電池上引出，從用電設備向著開關方向逐段接觸檢測，根據設備反應判斷出故障位置。

2.3綜合診斷法

電氣系統的檢測有很多種方法，這些方法雖然在維護機械設備穩定運行中發揮重要作用，但是仍舊不能滿足實際需要。首先，檢測功能比較單一，每次檢測大多數都是針對一種或者是幾種電氣設備，綜合性不強；其次，檢測過程中的自動化程度不高，檢測效率還有待提升；最后，故障診斷結束以后，經常出現誤報或者是漏報問題，為后續維修工作帶來麻煩。為了解決上述問題，人們提出了綜合診斷方法，就是在計算機系統的支持下，將各種診斷方式綜合起來使用，取長補短。該種診斷方式的應用范圍較廣，自動化程度高，可以對輸出電壓以及激磁電流等重要設備信息進行時時采集，系統自動將收集到的數據進行處理，根據處理結果判斷出故障位置，并在系統中直接顯示出來。技術人員可以根據系統顯示的故障位置以及故障類型直接對設備進行檢查，針對性較強，用最短的時間修復故障，保證機械設備的正常運行。

篇5

一、自動故障檢測與診斷的常用方法

（1）直接方法指的是在空調系統中，將各個輸入與輸出的參數作為故障檢測的癥狀，將這些癥狀輸入到分類器中，根據事先制定好的分類策略進行詳細分類，以此實現正確的故障分類，然后再給出故障診斷結果。直接方法在實際應用中主要是利用分類器的設計，常用的分類方法包括專家規則、貝葉斯分類法、故障樹與神經網絡等，這些分類方法都為設備自動故障檢測與診斷提供了極大的便利，確保了診斷數據的準確無誤。（2）間接方法指的是利用系統模型進行預測的方式，這種方式在施行過程中必須先建立正常的系統運行條件，同時更需要對已知故障條件進行系統建模，利用這些標準化的模型對系統進行詳細預測，通過將預測得出的實際參數與測量數據進行比較，利用比較后得出的偏差作為分類器的輸入參數，以此實現故障分類。其中的分類方法與直接方法相同，其中建立模型的方法包括回歸法。模糊邏輯法、神經網絡法與物理原理法等。在建立模型的過程中需要對模型的誤差大小與準確性有一個明確的控制，以此提高故障診斷與檢測的可靠性。

二、自動故障檢測與診斷在暖通空調中的應用

通過對相關文獻進行探究，結合我國自動故障檢測與診斷實際應用于暖通空調的相關經驗，有效對自動故障檢測與診斷在暖通空調中的發展原因及應用情況進行評述。早期的自動故障檢測與診斷往往只是通過一些手提式的診斷器進行設備檢測，維修人員在實際工作中利用這些維修設備對空調進行故障檢查與問題診斷，這種工具的優點是可以通過一臺儀器實現多個系統的檢測與故障診斷，在儀器中還可以配置精度較高的傳感器進行輔助檢測，實現高效化的暖通空調設備故障診斷[2]。但是，利用檢測設備進行檢測與診斷的過程中，往往不能實現在線檢測與診斷，檢測出來的數據結果并不能反映出系統的動態特征，這些數據資料只是檢測設備中的靜態檢測結果，還需要經過一系列的處理以后才能發揮出實際效用。

近年來，大多數檢測設備生產廠家，在設備的安全性與實用性上進行了相應的改善與創新，在檢測產品中加入了一些保護系統與故障診斷系統。保護系統是通過設備的啟停操作來實現故障檢測。這種方法可以有效提高制冷系統的使用壽命，確保操作人員的安全，但是這種去安全系統只能對一些故障情況較為嚴重的設備進行故障診斷，對系統的運行狀態與特性惡化情況卻無法起到有效的監測作用，致使設備在出現問題以后無法得到及時的維修，導致能源被大量損耗。

隨著我國經濟的不斷發展與社會產業結構的完善，國內市場對暖通空調自動故障檢測與診斷的需求將會變得越來越大，將來一定會出現更加完善的故障檢測與診斷產品，這些產品將為我國空調設備發展指明一條新的方向。

三、自動故障檢測與診斷在暖通空調中的發展方向

（1）加強經濟性研究。自動故障檢測與診斷在今后的實際發展過程中需要加強自身的經濟效益，讓人們能夠更加直觀的認識到自動故障檢測與診斷系統帶給人們的便捷與保障。吸引更多的人來研究如何將自動故障檢測與診斷系統更好地與暖通空調技術相結合。同時，在設計與研發的過程中，需要不斷降低自動故障檢測與診斷系統的投資費用，在提出診斷與檢測方法時，需要盡可能的利用暖通空調系統本身的元器件，避免過多對自動故障檢測與診斷系統進行篡改。（2）加強可靠性研究。自動故障檢測與診斷系統在實際運行過程中，往往會受到外界因素的干擾，進而出現一系列不可預見的問題狀況，因此，提高自動故障檢測與診斷系統運行的可靠性，是設備改善與創新過程中尤為重要的問題。通過加強自動故障檢測與診斷系統的可靠性，可以極大地減少設備的錯誤警報，減少警報噪聲對用戶的干擾，避免操作者關掉自動故障檢測與診斷系統，為暖通空調安全穩定的運行提供了有效保障。（3）加強理論研究。暖通空調是一整套較為復雜的服務性制冷設備，在實際運轉過程中往往極易受到外界因素的干擾，自動故障檢測與診斷設備在實際應用于暖通空調中時，應使用更為簡單、易于理解、適用面廣的故障診斷方法，這樣才能更好的維持暖通空調的穩定運轉，加強理論知識的研究證實滿足這一要求的必要性保障，通過加強對整個空調系統故障診斷方法的研究，可以切實有效地為暖通空調今后的運轉提供理論知識保障。

結語：綜上所述，通過研發人員的不斷努力，未來的自動故障檢測與診斷設備與暖通空調系統一定會呈現出更加合理、高效的融合發展趨勢，為我國第三產業的發展提供有力的保障。

篇6

一、暖通空調系統故障原因分析

暖通空調系統是由多種設備組合而成的，其中系統設計時應用到了多個學科的技術，如熱力學、流體力學等。暖通空調系統在運行時，各種設備的參數相互配合，共同完成對建筑物的采暖、調節空氣的作用。暖通系統的復雜性增強了故障發生的機率，同時各種故障的相互影響，也會造成新的故障。暖通空調系統應用到多種空調設備，這些設備之間互相用管道進行間接，關聯性特別強，如果某種設備出現故障，也會影響其他設備的運行，從而影響整個暖通空調系統性能和功能發揮。

暖通空調系統發生故障后，可能會造成整個系統故障的連鎖反應，影響其他設備正常運行，這樣也會造成故障檢測和診斷帶來困難。大范圍的參數變化讓維修人員不容易找到故障原因，難以分清數據和參數的變化因素，因此很難做出準確的診斷結果判斷，給系統為診斷維修造成了較大的困難。由于暖通空調設備中傳感器設置較少，很多故障發生卻不能夠用準確的數據和圖片表達出來，會給系統管理者的故障檢測帶來較大的困難，很多故障只有在發生后通過各種手段檢測出來，不能夠做好故障預防，不利于暖通空調系統正常運行。

二、常用的故障檢測和診斷方法

（一）通過案例進行故障檢測和診斷。暖通空調系統的故障主要分為硬件故障和軟件故障，在故障發生時要根據實際情況進行處理。在故障發生時，如果不能立即得出診斷結果，可以根據故障發生的細節，在暖通空調故障知識庫和相似的文件和資料中找到故障的原因，從而根據提示做好故障檢測和診斷工作。暖通空調數據庫內包括很多故障案例，檢測者可以通過檢索找到自己需要的內容，但是由于實際上的故障可能會有很多交叉故障產生，因此出現的現象與案例分析中的結果會有一定的差異，因此不能夠對故障檢測的結果立即確定，因此造成了故障診斷不迅速，這個方式還是有一定的局限性。

（二）通過推理而得出診斷方法。每一種故障發生時都會表現出不同的征兆，如硬件故障則會使機械停止運行或發生一定的聲音提示等;有經驗的診斷者就會根據系統故障的現象，推理出故障的具體地方及原因，從而做出相應的診斷措施。暖通空調系統故障時，也會有一定的數據紊亂的提示，這也能作為故障檢測的評判標準，通過數據推理，將不清晰的提示內容加以整合，從而獲得較準確的結論。通過推理，雖然也能夠實現故障檢測與診斷，但模糊的信息有時候也會產生錯誤的偏差，因此也會造成錯誤推理，因此要綜合實踐進行分析，從而使故障檢測與診斷更加準確[1]。

（三）建立故障樹診斷。暖通空調系統會因運行目的不同而造成的故障不同，在系統故障設計時，可以利用計算機的樹形模型進行故障的排序和分類。在設置中，采用漢字提示，具有相應的菜單提示和編輯方式，方便故障的監視和診斷。在故障系統設置時，根據故障結果進行分類，在每個系列中各自按照相應的故障原因，對每一個故障進行相應的編號處理。在暖通空調系統出現故障時，將根據每一個編號的所處的故障系列，進行相應監視和診斷，在數據庫中對應具體的位置，從而找到故障的源頭。故障樹診斷通過檢索找到故障源頭，從而對故障做出診斷，但當暖通空調系統較大時，故障模型也會相應復雜，因此給系統設計者帶來了困難[2]。

（四）通過神經網絡進行故障診斷。由于機械運行時可能會同時引起多個故障，造成暖通空調系統故障復雜化，因此采取神經網絡故障可以實現部分故障的檢測和診斷。神經網絡故障是利用神經元的作用，將大量的神經元應用于系統設計中，并對神經元進行設置，使神經元之間相互聯系，建立成網絡系統實現故障診斷。神經元是數據傳遞的紐帶，通過大量的數據樣本不斷完善神經網絡的功能，使每個故障在神經網絡系統中都能夠有顯示，最終實現故障檢測和診斷的功能。神經網絡設計過程中不需要建立物理模型，而且對非線性的問題有著較大的優勢，因此被應用于故障檢測和診斷中。

（五）傳感器和軟件診斷。隨著科學技術不斷發展，對暖通空調系統的診斷方式更加科學化。傳感器診斷是自動化診斷的一種方式，主要利用傳感器實現機械運行時各個參數的變化，以達到正常運行的目的。暖通空調系統故障檢測利用到傳感器，可以實現故障自動檢測，提高了檢測效率和診斷速度。在暖通空調系統診斷中，軟件診斷也發揮了重要作用，通過對系統的全面檢測和修復，維護系統安全。

結語：暖通空調系統在運行時出現的故障會對整個系統的穩定造成較大的影響，因此要加強系統檢測和診斷的能力。隨著科學技術不斷發展，各種故障檢測和診斷方式應運而生，讓故障維修更加簡單，也促進了整個系統的安全和穩定。

篇7

中圖分類號：TP277 文獻標識碼：A

1 故障檢測與診斷領域研究現狀

1.1 模型誤差和系統不確定度的研究?；跀祵W模型的FDD系統的研究已日趨完善，但其診斷性能（如靈敏度，魯棒性，實時）仍有待提高。

在該方法中，模型的不確定性的魯棒性差，系統模型的準確性是高的，特別是對非結構化的不確定性。系統的魯棒故障診斷是急需解決的問題。

1.2 目前，對于時滯系統故障檢測與診斷研究成果還很少，還有許多問題有待進一步研究系統故障檢測與故障診斷的研究成果未見報道。

1.3 對線性參數變化系統故障檢測與診斷問題的研究剛剛起步，還有許多問題有待于深入研究。

1.4 混合動態系統的故障檢測與診斷?；旌蟿討B系統（HDS）是指從共存的物品的新連續特性協助一個復雜系統的相互作用，由于混合動力系統的研究是一個剛剛起步的新領域。因此，對該類系統的故障檢測與診斷有許多研究。

1.5 非線性系統的故障檢測與診斷問題非常有限。線性模型不能用于非線性系統，它是基于小偏差理論進行局部線性化得到的線性化模型不能用于PDD，由于系統的工作點在實踐中發生了變化，利用人工神經網絡有效地融合了動態趨勢的信息，并在一定程度上避免了傳統故障診斷方法的不足，減少了故障檢測與診斷的延遲。

2 車道設備及工作原理

2.1 線圈檢測器及車道線圈

車道環形線圈由專用電纜繞幾匝及其饋線構成，它通過一個變壓器接到被恒流源支持的調諧回路，有源環形線圈構成LC調諧回路的電感部分，并在線圈周圍的空間產生電磁場。當含有烏鐵金屬的車體進入線圈磁場范圍，車輛鐵構件內產生自成閉合回路的感應電渦流；此渦流又產生與原有磁場方向相反的新磁場，導致線圈的總電感變小，引起調諧頻率偏離原有數值；偏離的頻率被送到相位比較器，與壓控振蕩器頻率相比較，確認其偏離值，從而發出車輛通過或存在的信號。常用的線圈檢測器如圖1所示。

車道地感線圈布設有兩組：一組安裝在收費亭窗口下方的路面上，其功能是車輛駛入車道后，觸發地感線圈的電感變化，使車道計算機得到車輛駛入信號，對車輛進行計數；通過計算機的多媒體抓拍采集駛入車道的車輛圖像，上傳到監控室圖像管理機。另一組安裝在欄桿下方，其功能是車輛駛離車道后，觸發地感線圈的電感變化，車道線圈檢測器發出車輛離開信號，收費系統自動發出落桿指令。車道線圈的埋設布置如圖2所示。

2.2 ETC入口車道工作流程

車輛進入通訊范圍，首先壓到路側天線的前觸發線圈，啟動讀寫天線。判斷車輛是否攜帶OBU，若攜帶，則讀寫天線與OBU進行通訊，判斷其是否為浙江省內發行的OBU，編號和使用期限是否有效，若有效，則讀取OBU內包含的車輛參數信息。接下來，判斷OBU攜帶的CPU卡的發行方、卡編號、卡類型、卡的使用期限是否有效，卡是否與OBU對應，若有效，入口信息寫入CPU卡中，自動欄桿打開，通行信號燈變綠。車輛壓到路側天線的后觸發線圈，天線關閉。車輛向前行駛，觸發到抓拍線圈，系統進行圖像抓拍，字符疊加器將過車信息疊加到抓拍圖像中。車輛通過落桿線圈后，欄桿自動回落，通行信號燈變紅。系統保存交易記錄，并將其上傳至收費站服務器中，等待下一輛車進入。如果上述有效性判斷未通過，則系統報警提示工作人員將該車輛引入附近的人工收費車道處理。

2.3 ETC出口車道工作流程

車輛進入通訊范圍，首先壓到路側天線的前觸發線圈，啟動讀寫天線。判斷車輛是否攜帶OBU，若攜帶，則讀寫天線與OBU進行通訊，判斷其是否為浙江境內發行的OBU，編號和使用期限是否有效，若有效，則讀取OBU內包含的車輛參數信息。接下來，判斷OBU攜帶的CPU卡的發行方、卡編號、卡類型、卡的使用期限是否有效，卡是否與OBU對應，若有效，讀取CPU卡中攜帶的入口信息，判斷入口站編碼是否有效、入口時間是否超時，若信息有效，系統自動計算收費額，并將出口信息回寫入CPU卡中，自動欄桿打開，通行信號燈變綠，車輛壓到路側天線的后觸發線圈，天線關閉。車輛向前行駛，觸發到抓拍線圈，系統進行圖像抓拍，字符疊加器將過車信息疊加到抓拍圖像中。車輛通過落桿線圈后，欄桿自動回落，通行信號燈變紅。系統保存交易記錄，并將其上傳至收費站服務器中，等待下一輛車進入。與入口ETC車道相同，以上任意有效性判斷未通過，則系統報警提示工作人員將該車輛引入附近的人工收費車道處理。

3 收費系統安全管理

3.1 數據庫安全管理

（1）及時升級數據庫系統安全補丁，堵塞系統安全漏洞。

（2）設置必要的帳戶密碼，特別是超級用戶的密碼。

（3）制定數據管理制度。對數據實施嚴格的安全與保密管理，防止系統數據的非法生成、變更、泄露、丟失及破壞。

（4）制定數據庫備份策略，定期備份數據庫數據。

（5）外來數據輸入收費系統或收費數據向外，均嚴格按規定流程操作，并保證這一過程不使收費系統感染病毒或與公網建立直接的連接。

3.2 系統登錄控制和安全策略

（1）制定恰當的操作系統登陸策略，收費系統除管理員外禁止無關人員登陸。系統登陸口令定期更換。

（2）對系統補丁更新、軟件安裝等操作前進行系統備份，確保操作系統能及時恢復。

（3）防止收費網絡被非法侵入，通過防火墻、路由器的設置使收費網只允許已授權的IP地址或地址段進行訪問。

（4）安裝必要的檢測軟件或硬件設施，檢查和報告網絡流量異常。

（5）建立機房管理制度，對進出機房人員及其操作進行詳細登記。防止強磁、強電、危險性液體等危及系統安全運行的物體帶入機房。

3.3 系統應急預案制定和實施

（1）針對本地實際，制定雷擊、電源損壞、洪水地震等突發災害的應急預案。應急預案應包括應急人員組成、臨時措施實施步驟、設備恢復次序、設施調配方式等內容。

（2）收費系統在特殊情況下，可降低服務水平，提供基本通行收費服務，如車道系統暫時停用自動欄桿、信號燈；計重系統臨時改為按車型收費或標準質量收費；ETC車道暫時改為人工車道等。待系統設備恢復后再逐步啟用原有服務。

（3）應急預案應定期演練，使各級參與人員都熟練掌握處理過程，防止在緊急情況出現時驚慌失措。通常一年應演練1～2次。

結語

本文所述了工業自動控制系統的故障檢測與診斷方法，但由于現代傳感器技術和專家系統技術的結合，該系統的故障檢測與診斷已成為一種非常強大的生命力，將為企業提高生產效率和穩定性提供越來越有力的支持。

參考文獻

篇8

中圖分類號：G712 文獻標識碼：A 文章編號：1671-0568（2013）20-0102-03

隨著國民經濟的飛速發展，汽車逐漸進入尋常百姓家，這給汽車維修行業帶來了機遇，也使得汽修專業在近幾年成為了各大院校的熱門專業?！镀嚬收蠙z測與診斷》是汽修專業必修的一門實踐性較強的專業課，也是汽修專業的重點和難點課程之一。受傳統教育觀念的影響，《汽車故障檢測與診斷》課程教學仍存在較多問題。例如，在教學體系上，仍存在重理論輕實踐的傾向；在教學方法上，仍是灌輸式教學，忽視了學生獨立思考能力的培養，忽視了學生動手能力、創造和開拓能力的培養。因此，這種教學模式急需進行改革。

一、《汽車故障檢測與診斷》采用任務驅動教學法的適應性與優點

1.任務驅動教學法的含義?！叭蝿镇寗咏虒W法”是一種建立在建構主義教學理論上的教學方法，教師將學生所要學習的新知識點隱含在一個或多個“任務”當中，通過創建真實的教學情境激發學生的學習興趣，學生在完成“任務”的過程中掌握知識和技能。

2.采用任務驅動教學法的適應性。任務驅動教學法最根本的特點就是“以任務為主線、教師為主導、學生為主體”，這就很適合實踐性較強的汽車類課程，如《汽車故障檢測與診斷》課程的教學。它是一門理論與實踐結合性很強、極富創造性的課程，不僅需要學生牢固掌握以往各個教學模塊的知識，還要求能將知識融會貫通，通過故障現象分析原因，并逐步排除故障。

3.《汽車故障檢測與診斷》采用任務驅動教學法的優點。在以前的《汽車故障檢測與診斷》教學中，由于分析故障原因需要大量分散的知識點，學生可能短時間內無法想起而導致聽不懂，教學效果不理想。如果改用任務驅動教學學法，每節課教師都會布置一個任務，通過某個故障現象，讓學生自己分析。在分析過程中，學生可能會遇到很多問題，有的可以通過翻閱教材解決，有的可以通過學生的交流探討解決，有的可能需要教師的點撥才能解決。不管解決過程如何復雜，學生都由過去被動接受知識轉變為現在主動尋求知識。同時，學生在完成“任務”的過程中能不斷獲得成就感，從而增強學習的自信心，激發學習熱情和興趣。

二、任務驅動教學法在《汽車故障檢測與診斷》課程中的實施

1.根據教學內容合理設計任務。任務驅動教學法首先就是任務的設計，能否結合教學內容合理設計任務決定了該教學模式的成敗。以筆者講授的《汽車故障檢測與診斷》課程中機油消耗過多為例，設置如下故障現象：發動機運轉時，機油消耗量超過正常值，或排氣冒藍煙，氣缸內積碳增多。作為汽車檢測維修專業的學生，不難知道故障可能出現的原因，但并不能準確而快速地設計診斷流程、準確辨別故障部位，可為學生設計這樣的任務。

2.圍繞下達任務聯想相關知識。通過故障現象，可以很清楚地知道是發動機燒機油了。因此，筆者啟發學生回憶學過的相關知識，分析出可能出現此種故障的主要原因：①活塞、活塞環與汽缸壁的間隙過大或活塞環與環槽的側隙過大；②活塞環開口方向一致或錯開過??；③氣門與氣門導管間隙過大或氣門油封失效；④發動機各部件密封表面漏油；⑤曲軸箱通風不良；⑥大修后扭曲環或錐面環裝反；⑦若發動機安裝廢氣渦輪增壓器，增壓器軸磨損嚴重；⑧機油過多。

3.以學生為主、教師為輔，完成任務。對于這些可能出現的原因，筆者提出診斷故障時，盡可能遵循汽修故障診斷的4大原則：①先簡后繁，先易后難；②先思后行，先熟后生；③先上后下，先外后里；④先備后用，代碼優先。讓學生自己合理設計故障診斷方法，繪出診斷流程圖。最后給出優化的故障診斷方法，畫出如下的診斷流程圖，并實際操作加以驗證。

教師講解完后，指導學生通過自主研究分析，完成診斷流程圖。雖然教師分析故障原因時講得比較詳細，但學生在完成診斷流程圖的過程中還會提出各種問題，需要教師及時給予指導。這樣既能增強學生的學習興趣，消除學生學習中自我創新的恐懼心理，還能使學生又快又好地掌握新知識。

4.評價檢查。每個學生的學習基礎不一樣，理解能力也有高低，接受能力也有不同，這就要求教師在檢查學生繪出的故障流程圖時，應對學生的學習情況作出評價和反饋。對于完成得好的學生，應該加以表揚和鼓勵，這樣有利于提高學生的學習積極性，樹立學習的自信心。同時，對學生出現較多錯誤的地方應重點提出來，并解釋清楚，防止學生以后犯同樣的錯誤。讓學生在良好的心理狀態下不斷總結，不斷進步。

三、運用任務驅動教學法需要注意的問題

從實施過程中不難看出，任務驅動教學法緊緊圍繞“任務”這個中心進行教學活動，因而“任務”設計是任務驅動教學法成敗的關鍵所在。

1.“任務”設計要結合教材和學校的軟硬件環境。目前，在《汽車故障檢測與診斷》課程中運用任務驅動教學法的教材很多，但部分教材換湯不換藥，僅將原來的章節換成現在的項目任務；還有部分教材雖然體現了任務驅動教學法，但所需器材與學校的硬件不配套。這就需要教師根據學校實際設計“任務”，否則很可能出現“任務”設計不合理，導致教學效果不好或無法進行任務驅動教學。

2.任務設計要難易適度，先易后難。在設計“任務”的時候，要充分考慮學生的特點和接受能力，充分了解學生現有的水平之后，教師才能設計好“任務”的難易程度。難易程度要適中，難度較小容易使學生產生驕傲情緒，難度較大容易使學生產生畏學心理。例如，在《汽車故障檢測與診斷》課程的教學中，只要學生找出故障原因，然后按照故障診斷的基本原則進行排序和優化組合，那么基本上可以接近正確的答案，但要完全正確還需要學生吃透故障原因和故障部位。

3.任務設計要前后銜接，體現課程的遞進性和完整性。由于任務驅動教學法中的項目任務并非按傳統教材安排教學內容，相對原來教材中的章節來說會缺乏系統性、遞進性和完整性，但各個任務之間還是有一定的聯系。如果教師在設計任務的時候不加以注意，很可能造成各個任務很獨立，讓學生感覺到頭腦發懵。例如，《汽車故障檢測與診斷》課程中的發動機故障診斷就有很多種任務，如果從發動機的結構順序來設計，就會出現很多針對零部件的小任務，并且各個任務之間很可能相對獨立。如果從發動機工作原理來設計任務，就可以通過氣路、油路、電路、水路等系統性的任務，讓學生了解各個任務之間相互作用的關系，更有利于學生完整地掌握知識。

在《汽車故障檢測與診斷》的課程教學中，根據教學內容的需要，采用任務驅動教學法授課，不僅能改變學生的學習方法，還可激發學生的學習興趣，提升綜合應用能力。

參考文獻：

篇9

空調系統中保證各類傳感器的讀數正確，及時發現傳感器故障，是空調系統最估運行的重要保證。我們已經給出了空調系統的傳感器故障類型[1]，本文將用主成分分析法對空調系統中傳感器的這些類型的故障進行診斷，以便及時辨別出故障類型，做出正確決策，及時恢復測量，使系統可靠正常運行。

1 主成分分析法（PCA）及故障檢測、識別方法

某一系統或過程傳感器測量值之間并不是孤立的，它們之間具有高度的相關性，在正常情況下，這種相關性是由物理、化學等基本規律所控制的，如：質量守恒、能量守恒等。而當某些傳感器出現故障時，就會打破這種測量值之間的相關性。主成分分析法能充分反映這種相關性，因此，我們采用PCA方法進行故障檢測與診斷。

1.1 PCA建模

設某測量矩陣， ，其中m是測量變量數，n是測量樣本數。X的每一列都進行了零平均化，X可以分解為：

（1）

其中 ----測量的可模部分， ----測量的殘差部分，在正常情況下，主要是自由噪聲。

根據PCA的方法， 和 可分別表示為：

（2）

（3）

式中：T----得分矩陣， ；

P----荷載矩陣， 。

其中，l為PCA模型所包含的主成分數，后面將介紹如何確定它。P的列向量分別是X的協方差陣P的前l個最大特征值λi所對應的特征向量。 的例則分別是剩下的m-l個特征微量。根據統計學原理，X的協方差陣可以用下式進行估計：

（4）

對于每一個測量樣本x，其可表示成為：

（5）

（6）

式中，

（7）

是x是在主成分子空間PCS（Principal Component Subspace）內的投影，而 是x在殘差子空間RS（Residual Subspace）內的投影。

1．2 故障檢測

在正常情況下，測量樣本向量在殘差子空間內的投影應當很小，主要是自由噪聲。當某一故障發生時，這個投影就會顯著地增加。因此，可以通過檢測測量數據在RS內的投影大小 來檢測故障是否發生。通常使用的統計量是：平方預測誤差SPE（Squared Prediction Error），如式（8）所示：

（8）

當 時，認為系統運行正常，而當 時，就認為系統出現故障。δ2為SPE的置信限。δ2可用下式計算[2]。

（9）

（10）

（11）

式中：l----模型的主成分數；

ca----置信度為a的標準正態分布置信限；

λ----協方差陣R的特征值。

1．3 故障重構

利用式（6），可以對故障向量x進行估計，也就是說， 可以看在是x的一個估計值。但是， 并不是x的最佳估計，因為在估計 時所使用的x是包含有故障的數據。因此，為了消除故障的影響，利用前一次獲得的估計值xnew去代替x，通過多次近迭代，就會使得xnew逼近于x的正常值x*。

假設樣本x中的第I個分量發生了故障（假設只有一個故障），即xi是一個故障值，可以利用下式進行迭代：

（12）

式中， 為矩陣的C的第I列用0代替cii值之后的向量?？梢宰C明，該迭代總是收斂于[3]：

（13）

式中，cii≠1，說明該變量不能被重構。

1.4　故障鑒別

為了進行故障鑒別，文獻[4]提出了一種針對各種可能的故障方向，利用逐個重構的方法進行故障鑒別。對于測量值x，由于故障的存在，其SPE（x）必定會顯著增加，若故障重構的方向正好是故障發生的方向，其重構后的SPE（）必定會顯著地減少，若重構的方向不是故障發生的方向，則SPE（）不會發生顯著地變化。因此，可以用鑒別指數SVI進行鑒別：

（14）

其中（）----是測量向量x沿第j個方向重構后的數據向量。

顯然，SVI∈[0 1]，若SVIj接近1，說明第j個重構方向不是故障發生的方向；相反，若SVIj接近0，說明第j個重構方向正好是故障發生的方向。

1．5 最優主成分數的確定

前面在建立模型時已經用到了主成分數的概念。主成分數對模型的好壞影響很大，如果主成分數選得過小，不利于小故障的檢測；而若主成分數選得太大，又會不利于大故障的檢測。因此，存在一個確定最優的主成分數的問題。可以根據不可重構的方差來選擇最優主成分數[4]。

不可重構方差是指重構前后測量變量之間的方差：

（15）

式中：Var（.）----表示方差算子；

E（.）----表示數學期望算子；

----xj的重構值；

xj----的第j個分量；

ξj----為故障方向向量。

用保證最小總的不可重構方差來確定最優的主成分數，即：

（16）

這樣，通過選擇不同的主成分數l，分別計算出∑uj，最后選取最小的∑uj所對應的主成分數為最優的主成分數。

2 傳感器故障的檢測與診斷的空調監測系統

圖1是一空調系統冷凍機房系統示意圖。該系統包含兩臺同樣的制冷機，每臺制冷機配備有各自的一級水泵，為保證每臺制冷機蒸發器冷凍水的流速基本不變，一級泵為定速泵。兩臺二級泵為建筑供水，二級泵根據建筑負荷大小變頻調節水泵的供水量，多余的水量由旁通管流回制冷機。當旁通流量大于一臺一級泵的流量時，停止一臺制冷機及相應水泵；而當旁通流量出現負值且大于一定的時間時，開啟一臺制冷機及相應的一級泵。為保證制冷機的工作時間大致相等，實行先停先開、先開先停的控制策略。

系統的傳感器的安裝位置與類型如圖1所示。共有四個流量傳感器：制冷機1、制冷機2出口各有一臺流量計，建筑供水流量計，旁通流量計。共有五個溫度傳感器：制冷機1、制冷機2供水溫度傳感器，建筑供水溫度傳感器，建筑回水溫度傳感器，制冷機回水溫度傳感器。

圖1 空調系統冷凍機房系統示意圖

根據給定的負荷，在HVAC專用仿真軟件TRNSYS上對系統進行仿真。傳感器的采樣時間間隔為1min，仿真時間為4d。從采樣的數據中選取穩定條件下的正常操作數據共5000組，進行平均化后，且前述方法建立模型。

轉貼于 3 故障診斷

首先確定主成分數。計算不同的主成分數時總的不可重構方差，選取決的不可重構方差最小時的主成分數為最優主成分

數。此時的最優的主成分數是3，因此用3個主成分建立模型。

為了比較四種類型故障，選用同一個傳感器----建筑供水溫度傳感器進行故障檢測和診斷，隨機誤差 。無任何故障時的測量信號見圖2（a），正常條件下的故障檢測情況見圖2（b）。從圖中可以看出，SPE（x）沒有超出極限值δ2，說明數據正常。

圖2 正常數據的檢測

（a）正常建筑供水溫度數據信號；（b）正常數據的檢測結果

3.1 偏差故障

選ft=1.5℃，由文獻[1]式（3）計算了出這時的故障測量值。圖3（a）是這時的正常數據與故障數據的比較。圖3（b）是這時的故障數據檢測結果，SPE值超過了δ2限，檢測出故障。SVI指數監測結果見圖3（c）。

3．2 漂移故障

選取d=0.05，由文獻[1]式（5）計算出這時的故障測量值。圖4（a）是這時的正常數據與故障數據的比較。圖4（b）是這時的故障數據檢測結果，在故障發生一段時間后，SPE值超過了δ2限，檢測出故障。SVI指數監測結果見圖4（c）。由圖可以看出，由于故障大小是逐漸增加的，在剛開始，故障很小，不能被檢測出。隨著時間的推移，故障不斷增大，SPE指數也不斷在增加，故障被檢測出來。

圖3 偏差故障檢測與診斷

圖4 漂移故障檢測與診斷

（c）正常數據與故障數據比較；（b）故障檢測；（c）故障鑒別

圖5 精度等級下降的檢測與診斷

圖6 完全故障檢測與診斷

（c）正常數據與故障數據比較；（b）故障檢測；（c）故障鑒別

3．3 精度等級下降

選取ft∽N（0，2），由文獻[1]式（7）計算出這時的故障測量值。圖5（a）是這時的正常數據與故障數據的比較。圖5（b）是這時的故障數據檢測結果，圖5（c）是SVI指數監控結果。從圖中可以看出，SPE指數的波動很大，有時很大，而有時又很小，甚至不能被檢測到，但多數情況超過了極限。這主要是由于故障類似于噪聲的原因造成的。SVI指數也是如此。因此，對于這類故障，如果 較小時，很容易被人認為是自由噪聲而難于被檢測出.

3.4 完全故障

選取xt=0℃，圖6（a）是這時的正常數據與故障數據的比較。圖6（b）是這時的故障數據檢測結果，SPE值遠遠超過了δ2限，指數很大，說明這時的故障較大。完全故障與偏差故障表現很相似，但完全故障的SPE遠偏差故障大。

4 結語

本文利用主成分分析法對空調系統傳感器四種故障進行診斷。SPE指數和SVI指數分別用來進行故障檢測和鑒別。通過最小化總體不可重構方差來確定模型的最優主成分數。對空調冷水機組監測系統傳感器的四種類型故障檢測與診斷特性進行了比較，主成分分析法是一種很好的傳感器故障檢測方法，對傳感器的各類故障均有很好的檢測、診斷特性。

參考文獻

1 陳友明，郝小禮，空調系統中傳感器故障檢測與診斷方法的研究----傳感器的故障類型及數學描述，全國暖通空調制冷2002年學術年會論文集，2002，11

篇10

關鍵詞： 煤礦機電設備；狀態監測與故障診斷；應用

Key words: electrical and mechanical equipments of coal mine；monitoring and fault diagnosis of the conditions；application

中圖分類號：TD4文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2012）15-0039-01

1煤礦機電設備作業的特點

眾所周知，煤炭儲備位于地下深處，這就制約了煤炭機電設備的作業環境，使得其工作環境惡劣、苛刻。并且煤炭開采多是日夜兼程，要求煤炭機電設備也是馬不停蹄的運轉生產。具體說來，煤礦采集環境潮濕陰暗，且空池中充斥著大量有害液體、氣體、固體顆粒、粉塵，再加上煤炭設備長年累月的高壓重載、震動、沖擊的力量，導致了煤礦設備故障和事故的頻繁發生，增加了維修成本，也耽誤了作業進度。

2機械設備維修或維護的種類

事后維修、預防性維修和預知性維修是機械設備主要的維修方式。此是那種方式各有利弊，可互相交叉使用。

顧名思義，事后維修指設備發生故障或者損壞后實施的應急維修。此類維修具有無準備性、盲目性、維修時間長、經濟耗損大的特點。預防性維修是針對故障發生頻率高的部件采取的一種有計劃、有時間準備的維修方法。此類方法注重部件保養過程，定期對指定部位和零件采取不同程度的保養維修方式，避免了螻蟻潰堤似的大型故障及事故。

預知性維修就是在設備工作時，檢測設備的工作狀態信息，判斷設備的工作是否正常，其監測對象一般為材料磨損和性能下降的早期失效征兆，如振動、噪聲等。若設備工作出現異常，則判斷設備的故障點所在，并指導維護人員進行及時的維修，以減少不必要的停機時間，降低維修費用。預知性維修的形式多種多樣，狀態監測與故障診斷就是常見的兩種形式，被廣泛應用到了煤炭開采行業中。

3對煤炭機電設備進行狀態監測及故障診斷的意義

對煤炭機電設備進行狀態監測及故障診斷可以防患于未然，意義非凡。設備工作狀態執行跟蹤、記錄、監測，第一時間發現故障的早期征兆，將事故的惡式發展狀態埋沒在搖籃中，從而以減緩、減少、避免、大型事故的發生。如果故障無可避免的發生了，那么設備監測儀器可以自動記錄故障生成過程中的全部數據、信息，這就為揭示事故產生的原因、程度、部位，及后期的維修、同類錯誤的產生提供了最直接依據基礎。此外，對設備狀態監測及故障診斷還可充分的了解設備性能，為改進設計、制造與維修水平提供有力證據，也為設備的在線調理、停機檢修提供科學依據，可延長運行周期，降低維修費用。

4故障診斷技術在煤礦機電設備中的應用

4.1 礦井提升機檢測與故障診斷提升機是礦井中不可缺少的設備工具之一，參與了煤礦的生產及運輸材料、設備、原煤的環節。因此，提升機工裝狀態及效率的高低，可以影響到整個礦井的工作進度及安全。但是，提升機故障也是在所難免的，一般而言，可分為硬故障和軟故障兩類。當設備的一些特定參數超出其正常范圍之內時引起的重大故障，我們稱之為硬故障。軟故障則指設備許多工況參數的故障。提升機硬故障可以通過保護裝置解決，而軟故障的解決由于牽涉到眾多的工況參數的測量、數據的分析，其解決辦法變數大、難度高，同時軟故障還是硬故障發生的基礎，因此通過安裝傳感器、采集振動值等參數并經儀器分析，對提升機軟故障的及時監測、診斷及預報很有必要。

4.2 采煤機工況檢測和故障診斷目前，交流電牽引采煤機是采煤機中最常見的一種類型，其應用歷史已有幾十年。但是與西方發達國家相比，其設備配置低，基本上無故障診斷功能，且故障檢測局限、參數少，嚴重制約了采煤機的工作效率。而通過工況監測及故障診斷單元，左右搖臂檢測、機身、、高壓控制箱檢測單元，檢測顯示單元等途徑可以檢測采煤機工況以及監測其故障，來增強機械故障預警的能力。

4.3 通風機的檢測診斷技術通風機的檢測診斷技術已日漸成熟，只需簡單的操作便可診斷出其禍害所在。具體流程為先安裝傳感器采集信號，處理信號后則通過傳感器內的類專家系統來對通風機進行故障診斷。故障診斷需借助灰色理論來快速定位其故障所在。而灰色理論的工作原理是利用高精度加速度傳感器測出通風機敏感部位的振動加速度，并計算其烈度值和功率譜；再根據功率譜的分布和存入類專家系統中的設備標準故障模式灰色關聯度分析，依據關聯度的大小，診斷通風機的機械故障類型。

4.4 礦用高壓異步電動機的檢測及診斷技術像人類的心臟一樣，高壓異步電動機是礦井的動力所在，其高達6千伏的高壓可以帶動水泵、提升機等多個設備的運轉。同樣，高壓異步電動機也存在眾多故障，比如絕緣老化、機械損傷、電機燒損等。對高壓異步電動機故障檢測及診斷的作用不言而喻?，F如今，高科技含量的信號處理技術、人工智能技術都大大提高了檢測機診斷技術的深度、廣度及精確度。其流程為，通過信號處理、參數識別等途徑來提取故障，再通過局部放電測試、磁通測試、電流高次諧波測試等辦法來診斷其故障所在。

5結語

設備故障診斷是一門綜合技術，一方面要求技術人員要有一定的技術技能還要求其具備一定的實戰經驗；另一方面要求故障診斷設備裝置不僅要在原理上可行，還要有高強度的可靠性，能夠經得起時間及困難的考驗。經過幾十年的發展，煤礦機電設備檢測與故障監測得到了很大的發展，其前景也是光明廣闊。我們也有理由相信，煤礦機電設備狀態監測與故障診斷技術，也會越來越成熟，其帶來的成就也會越來越輝煌。

參考文獻：