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開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇故障診斷方法，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
接地網是變電中非常重要的設備，對保障電網的正常運行，保證人員和變電站設備的安全有十分重要的意義。然而，接地網深埋地下，有可能發生腐蝕或斷裂故障，從而引發電力系統故障并造成巨大的經濟損失。國內外學者對接地網故障診斷的研究已經取得了很多成果，診斷方法也很多，主要分為以下三類：一類是基于電磁場理論的方法進行診斷，一類是基于超聲波方法進行診斷，還有一類是采用電網絡的方法進行診斷測量。本文基于電網絡理論，將接地網抽象為一個純電阻網絡。同時，為了減少接地網電感及電容耦合的影響，選擇直流電流源作為輸入電源。利用能量最低原理，建立故障診斷方程，構建接地網診斷程序，最后用MATLAB求解，最終得到接地網每條支路電阻值變化量。為驗證本文方法，用康銅絲搭建模擬了接地網，設置了單支路和多支路腐蝕與斷裂故障，通過對比仿真與模擬結果，驗證了本文接地網故障診斷方法的有效性和實用性。
1基本原理
1.1接地網模型由于土壤電阻率遠遠大于接地網電阻率，忽略土壤對接地網的影響，接地網可視為純電阻網絡，接地引線就是該網絡的可及節點，可以看成一個多端口網絡，如圖1所示。假設接地網有n+1個節點，b條支路，m+1個可及節點，為消除電容耦合及電感耦合的干擾，測量中針對圖1地網中兩節點施加直流電流激勵。規定地網各段電流方向后得到其有向圖，進而可以得到網絡節點關聯矩陣A，根據電網絡理論可得。其中I為節點的電流源列向量；Y為支路導納矩陣；U為節點的電壓列向量；Y為節點導納矩陣。由式(1)可推導出單個支路電阻R的變化對節點電壓值U的影響。依次計算出R(j=1,2,…,b)變化對n個節點電壓的影響值，得到全靈敏度矩陣U。上述方法求得網絡的全靈敏度矩陣為U，U是從U中取出的與m根可測量引線有關行向量組成的新靈敏度矩陣。
1.2建立故障診斷方程設m個可及節點電壓在地網支路電阻為標稱值時的理論計算值為U，地網腐蝕后從m根引線上所測值為U，節點電壓增量為ΔU。式（3）即為故障診斷方程，X是b維列向量，x（j=1,2,…,b）代表第j段導體電阻增加的倍數。因實際地網可測引線數m總是小于接地網支路數b，故障診斷方程是欠定方程，無唯一解，要得到實際地網的準確診斷結果就必須求出唯一解，所以必須引入目標函數和約束條件來求解。這是一非線性函數，所需約束條件是前面的故障診斷方程和接地網各段導體在發生不同程度腐蝕后，電阻值只會增大，即電阻增量的非負性。得到約束條件為：至此便構建出了良好的數學模型。利用合適的優化算法解數學模型就能得到各段導體電阻值的增大倍數x，從而判斷其是否發生腐蝕或斷裂。
2接地網仿真故障診斷
根據上一章介紹診斷方法，先求得ΔU，然后按如下步驟進行求解：①選擇接地網一個節點為公共點，生成接地網的關聯矩陣A和支路導納矩陣Y；②選擇接地網的另兩個節點，在這兩個節點中施加恒定電流源，由電網絡理論計算出節點電壓值U；③生成R與節點電壓的全靈敏度矩陣U；④假設某一支路或幾條支路發生腐蝕或斷裂，其支路電阻變大。選擇測量節點，計算出其相對于公共點的電壓值U；⑤由ΔU=U-U，建立故障診斷方程；⑥對目標函數進行優化計算，得到各個支路電阻的變化值，分析結果。現對一3×3小型接地網進行仿真。電路拓撲圖如圖2所示，正常支路電阻為0.05Ω，假設5號支路發生故障，電阻變為5Ω，圖中“”為可及節點，仿真結果如圖3所示。由圖3可以看出，最終準確診斷出5號支路發生故障。
3結論
本文基于電網絡理論和故障診斷理論，建立了接地網故障診斷方程，并通過MATLAB優化算法解診斷方程。通過仿真計算和接地網模擬試驗驗證了本文方法的有效性和實用性。
作者：傅晨釗 司文榮 蘇磊 單位：國網上海市電力公司電力科學研究院
關鍵詞 電站；故障診斷；方法
中圖分類號TM6 文獻標識碼A 文章編號1674-67 08（2015） 153-0023-01
由于電站控制系統較為復雜、自動化程度和集成度高，造成電站故障時現場維護人員不能及時修復，需要依賴公司技術人員前往解決，導致故障修復時間長，嚴重影響用電設備正常工作。根據以往的電站維護時間記錄，電站故障修復時間平均達到1. 14天，嚴重影響用電設備的正常工作，導致公司售后維護費用及用戶使用費用增加。當電站故障時，現場維修人員進行故障修復時間長達6天，平均故障修復時間為20. 5h，現場維修人員維修能力弱是導致故障維修時間長的主要原因，占整個故障修復時間的75%。
需要設計一種最優化的電站故障診斷方法，將現場維修人員的故障平均修復時間從20. 5h降低到5h。
方法有以下三種。
1）研制電站故障自動啟動應急系統的方法。
電站控制系統的冗余設計，在當電站控制系統故障時，啟動應急控制系統，并將控制系統中的故障器件切除，保證電站連續正常運行，同時，能對控制系統中故障器件進行故障排除。
2）研制輔助電站故障診斷多媒體教學的方法。
利用多媒體動畫，實現多媒體教學輔助現場維修人員進行電站故障診斷。多媒體教學平臺可采用多媒體知識編入電站的工作原理、各種故障分析及診斷、部件更換等信息功能，以輔助現場維修人員進行電站的故障修復。
3）研制一種電站在線檢測及故障診斷的方法。
電站在線檢測及故障診斷方法：即在上位機上采用完善的數據庫和圖像庫，通過友好的人機導航界面創建一個實用的自動化電站在線檢測與故障診斷系統，輔以強大的幫助系統，應用高效的推理策略，方便電站維修人員獲取電站知識，以協助電站維修人員迅速進行電站故障定位并實施故障修復。
以上三種方案的分析對比表見表1。
通過比較，采用第三種方法。
電站在線檢測及故障診斷方法：即在上位機上采用完善的數據庫和圖像庫，通過友好的人機導航界面創建一個實用的自動化電站在線檢測與故障診斷系統，輔以強大的幫助系統，應用高效的推理策略，方便電站維修人員獲取電站知識，以協助電站維修人員迅速進行電站故障定位并實施故障修復，如圖1所示。
關鍵詞：現代模擬電路；故障診斷；方法探討
模擬電路故障，就是在模擬電路運行過程中，因為電路中器件某個參數發生變化致使電路無法正常運行。模擬故障主要分為兩類：硬故障和軟故障。硬故障是在電路運行中出現的開路或短路等狀態。軟故障就是指電路的某個器件的參數發生變化致使電路運行不正常的故障。
1 模擬電路故障診斷中遇到的困難有哪些
⑴模擬電路出現的故障情況不盡相同，而且其本身參數（輸入激勵與輸出響應及網絡中各元件的參數等）是連續量，造成故障模型比較繁瑣，難以量化。⑵因為參數誤差、非線性、或環境造成的干擾等多項因素，使得電路工作特性發生偏移，導致輸入與輸出關系復雜，從而使得一些故障診斷方法失去了其準確性。⑶非線性問題在模擬電路中廣泛的存在，伴隨著電路規模的線性增大，使得計算量大大增加；現在在電路中存在著大量的反饋回路，而這也同樣增加了計算量，也是測試變得復雜了許多。⑷現在的電路元器件多是被封裝的，這樣就造成可測電壓的可及節點數會很少，從而使可用作故障診斷的信息量減少，致使故障定位中的不準確程度提高，使得判斷錯誤，造成嚴重后果。上述這些困難如果只用傳統的數學方法描述將會很難達到診斷效果。因為人工智能技術可以很好地模擬人類處理問題的過程，并且具有學習能力，還可以積累經驗，所以這門技術在現代模擬電路診斷中得到了廣泛的應用。下面將介紹以人工智能技術為基礎的一些診斷方法。
2 現代模擬電路故障診斷的方法
2.1 專家系統故障診斷方法
專家系統，就是指一個內部具有很多專家水平的某個領域的知識和經驗的智能計算機程序系統。專家系統可以依據某個領域中人類專家提供的知識和經驗進行推理、演算、判斷來模擬人類專家處理問題的過程，從而解決某些需要專家決定的復雜問題。通過觀察到的數據來判斷出現故障的原因就是診斷專家系統的任務。其基本的工作原理是：先把專家知識機器診斷經驗用規則表示出來，形成故障診斷專家系統的知識庫，再根據報警信息對知識庫進行推理，診斷出故障元件。
在模擬電路故障診斷中主要是應用基于產生式規則的專家系統，其得到廣泛應用的原因主要是由故障診斷和基于產生式規則的專家系統的特點所決定的。使用這種診斷方法的特點是：可以將故障與征兆之間的關系易于用直觀的，模塊化的規則表示出來，并且這種專家系統允許增加、刪除或修改一些規則，來確保診斷系統的實時性和有效性，還可以在一定程度上解決不確定性的問題和給出符合人類語言習慣的結論并具有相應的解釋能力等。
盡管專家系統能有效的模擬故障診斷專家并完成故障診斷的過程，不過在實際應用過程中仍存在一些缺陷，主要是知識獲取的瓶頸問題以及你能有效解決故障診斷中許多不確定因素，這些問題就影響了故障診斷的準確性。除此之外，專家系統在自適應能力、學習能力和實時性方面也存在著不同程度的局限。其解決方案是將其與具有信息處理特點的神經網絡和適合人類認識特征模糊理論相結合。
2.2 神經網絡故障診斷方法
人工神經網絡（ANN）是模擬人腦組織結構和人類認知過程的信息處理系統，具有并行分布處理、自適應、聯想記憶等優點。ANN技術解決故障診斷問題的主要步驟為：根據診斷問題組織學習樣本，根據問題和樣本構造神經網絡，選擇合適的學習算法和參數。利用ANN的學習、聯想記憶、分布式并行信息處理功能，可以解決診斷系統中不確定知識表示、獲取、和并行推理等問題。在上一方法中提到神經網絡可以彌補專家系統的一部分缺陷，但是ANN技術仍有不足之處。由于其自身不夠完備，學習速度慢、訓練時間長等原因，影響了它的實用化。為了可以將其更好的應用在模擬電路故障診斷中，許多學者把ANN與遺傳算法、專家系統及故障字典法等相結合，較好地解決了智能中小規模模擬電路故障診斷難題。若是想解決大規模的模擬電路故障診斷問題，還需學者們進行深一步的研究。
2.3 模糊故障診斷方法
模糊故障診斷方法是依據專家經驗在故障征兆空間與故障原因空間建立模糊關系矩陣，再講個條模糊推理規則產生的模糊關系矩陣進行組合，根據一定的判斷閾值來識別故障元件。其優點是：模糊理論可適應不確定性的問題；模糊知識庫使用語言變量來表述專家的經驗，更接近人的表達習慣；模糊理論能夠得到問題的多個可能的解決方案，并根據這些方案模糊度的高低進行優先程度排序等。由于隸屬度的獲取，復雜系統模糊模型的建立、辨識，語言規則的獲取、遺忘、修改等理論和方法還不夠完善，所以這種方法的應用就受到了很大的限制。若是將其與專家系統、ANN等相結合，則可有效地解決這些困難。除了上述這些診斷方法外，還有小波變換故障診斷方法、多傳感器信息融合故障診斷方法、基于Agent技術的故障診斷方法等。
人工智能技術在今后的工程中具有廣泛的應用前景，這種技術的應用將會使得模擬電路故障診斷的方法得到進一步發展，是診斷方法更加趨于完善，使其適用性更加廣泛，為實現復雜大規模模擬電路的故障診斷提供更有效且更實用的方法，其將會成為今后模擬電路故障診斷的主發展方向。
[參考文獻]
[1]張少剛，齊世平，等.現代模擬電路故障診斷新方法[J].信息與電子工程.2006，4（6）：476-480.
關鍵詞：鋁電解；故障診斷；方法研究
前言
隨著時代的發展，在鋁制品生產工作的過程當中，工藝也在發生翻天覆地的變化，最直觀的表現為鋁電解設備更加機械化與復雜化、電解是保障鋁制品生產水平的重要手段，但是目前由于我國在鋁電解過程中處于初級研究階段，對于很多設備的使用以及維護還沒有真正形成完善的制度與手段，導致很多鋁電解工業設備在工作的過程當中極易發生故障，對于大型工業設備而言，一旦出現故障，不僅對于企業自身的經濟會造成嚴重的損失，更為嚴重的是可以會對于一線操作人員的人身安全產生嚴重的危害。文章將以鋁電解過程當中出現的主要故障、在鋁電解過程當中三種主要診斷方式、故障診斷系統實現三方面進行綜合論述。
1鋁電解過程當中出現的主要故障
在鋁電解過程當中出現的最為主要的故障形式之一既是陽極效應，所謂陽極效應通俗而言是在鋁電解過程當中在陽極部分由于自身氧化鋁濃度降低，碳離子對于陽極表面的濕潤程度會造成一定程度上的損壞，使一部分陽極底部被電解鋁液分解過程當中產生的氣泡所覆蓋，導致陽極出現不導電的現象[1]。一旦陽極不導電，電解鋁槽自身的電阻會出現迅速增大的趨勢，從而導致整個設備電壓急速升高，很多時候，設備的電壓甚至會由4.1v直接升至43v，這時不僅電解鋁槽的溫度會急速升高，同時，電解質也會停止沸騰。該故障對于電解鋁槽而言具有十分嚴重危害，一方面表現為隨著電壓的增大，在設備內流通的電流會迅速減少，因此，想要維持設備的正常運轉，需要加大電流輸出力度，造成電流能源的浪費。另一方面設備在這種高負荷運轉的狀態之下，對于自身機械的使用壽命會造成極為嚴重的影響，使設備使用年限大幅度剪短，因此陽極效應是目前在大型鋁制品電解的過程當中存在的主要問題之一。
2在鋁電解過程當中三種主要診斷方式
（1）解析模型診斷法。所謂模型解析法既是通過對于模型的分析，找到設備中出現的問題。其運行原理既是利用自身系統且精確模型與可觀測到輸入、輸出量構造殘差信號,通過對于系統自身期望值與實際值之間的偏差,能夠有效分析與診斷設備出現的故障。使用該方法診斷鋁電解過程當中出現的故障需要注意的一點既是在建立診斷模型時，所解析的模型數據要足夠精確,這樣才能夠較為全面的分析出鋁電解過程當中出現的問題。模型解析故障診斷法主要主要包括參數估計方法、狀態估計方法和等價空間方法三個部分[2]。（2）信號處理診斷法。所謂信號處理診斷法與解析模型診斷法之間有本質上的差別，信號處理診斷法在實際診斷鋁電解設備是否出現問題時，不需要建立與之相關的數學模型，而是直接測量鋁電解設備在工作的過程當中釋放出的信號[3]。直接對于信號進行分析，提取其中的方差以及頻率等特征，從而直接找出故障發生源頭位置。目前信號處理診斷法當中，使用的較為頻繁的方式既是直接測量法。因為鋁電解設備在運行當中，都會產生直接輸出量。同時直接測量方法也可以針對于信號輸入的來源進行檢查，檢查原理與上述基本相同。這種檢查方式的有點在于該檢查方式檢查效果較為只管，且該檢查方式對于資源消耗較小，但是自身也具備一定程度上的局限性，對于儀表盤的準確性極為依賴，如果測量儀表自身存在一定的危險與瑕疵，就會直接導致測量工作不準確，故障檢測人員出現錯誤的判斷。（3）人工智能診斷法。人工智能診斷法是目前最為先進的診斷方法之一。該故障診斷方法的優勢在于既不依賴于信號測量的準確度，也不需要復雜的數學模型,該診斷方式主要具有下列三個特點：1）因為很多設備出現的問題較為復雜難以通過簡單的檢測發現其中的問題，因此人工智能診斷法能夠有效解決進行邏輯推理的復雜問題;2）人工智能診斷法診斷更為便捷有效,出現意外能夠及時做出調整，避免問題擴大化;3）人工智能診斷法可以有效將診斷分為基于癥狀的方法和基于定性模型的方法。
3故障診斷系統實現
故障診斷主程序。故障診斷系統實現主要遵循一下步驟：1）在診斷的過程當中，定時在設備運行現場進行數據采集,然后再將采集到的數據上傳到上位管理機當中,之后在將數據放入數據庫之中,之后在有針對性的進行數據處理,采集數據的主要方向包括:數據的濾波以及對于數值的計算等方面。2）在采集數據之后，對于設備故障進行初步的診斷,在診斷過程當中主要通過模糊故障檢測系統,對于故障發生原因以及位置進行粗略的判斷,然后根據模糊檢測方式得出的數據，運算數據發生的概率，一旦設備故障發生的數據概率大于50%時,即說明設備自身已經存在極為嚴重的問題，極有可能發生故障。3）故障的診斷以及預報可以采用智能診斷方式，先是在現場進行數據采集,對于采集到的經數據在經過專門的處理之后作為各故障診斷子網絡的輸入信號源,然后在子網絡當中的輸出值送入模糊神經網絡，確定故障類型。4）在出現問題之后，及時啟動報警程序,并提示系統故障信息。
4結論
綜上所述，目前我國在鋁制品的電解工業當中處于發展階段，很多設備在實際運行的過程當中存在一定問題，導致鋁制品質量嚴重降低,同時工作中浪費很多不必要的電能,對于工業生產而言，能源浪費會造成企業經濟損失。為了使鋁電解設備能夠更好的運作，完善故障診斷方法極為重要。
參考文獻：
[1]王福元,趙建社,唐霖.多系統集成電解加工控制策略與故障診斷方法研究[J].兵工學報,2015(06):1074-1081.
[2]趙仁濤,張雨,李華德,郭彩喬,鐵軍.基于銅電解槽電流分布估計的燒板故障診斷[J].化工學報,2015(05):1806-1814.
關鍵詞：旋轉機械；故障診斷；方法
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.10.026
隨著診斷技術研究的深入，可以實現故障診斷的方法越來越多，既有對前人研究成果的完善，也有一些原創性的研究成果相繼被提出，根據各類方法在實現方式上的不同，可以大致將其分為三類，第一種是通過建立合適的模型進行故障診斷，這種方法在實際的生產應用中，往往由于設備結構復雜，無法構建精準的模型，即便可以獲得合適的參數模型，其耗資也會相當大，所以實際應用可行性不大。第二種方法是結合人工智能技術的專家系統，在實際應用中這種方法得到了一定的肯定，但仍然存在知識獲取不全面、針對性太強、智能水平低等問題，使得故障診斷結果可靠性不強。而模式識別是故障診斷中應用最為廣泛的方法，且目前很多學者都認為基于模式識別的故障診斷有很大的進步空間。
1 旋轉機械故障特點
旋轉機械故障的故障特點與其他類型的機械故障存在一定的區別，且是機械設備中最為常用的一類，所以有必要對其進行單獨的深入研究。旋轉機械故障是指有轉子系統的機械設備在運行過程中出現異常的工作狀態，比如不正常的噪聲、異常大的振動、溫度急劇升高，或者其他指標不正常。旋轉機械的結構復雜，故障發生具有一定的階段性，并且部分故障的發生有一個漸進的過程，在進行故障診斷時，必須綜合考慮多項因素，使得進行準確故障診斷的難度較大。
2 旋轉機械故障檢測方法
2.1 模式識別
經過多年的發展，模式識別己是故障檢測的重要理論基礎之一。近十幾年來，模式識別技術在機械設備故障診斷領域的應用己經非常普遍，每年都有相關的改進方法被。在機器人模仿人類思考能力的研究領域上，模式識別方法一直占據著十分重要地位，在機械故障診斷方法中模式識別也始終是一個先進且富有挑戰的探索方向。
隨著計算機技術的迅速發展，各國在旋轉機械故障診斷方面都取得了很大的進步，擺脫了傳統依靠技術工人經驗判斷的主觀臆斷和不準確性，特別是這幾年，計算機技術的發展使得各種更加完善的算法運行更為迅速，進而推進了旋轉機械故障診斷的發展。
美國是最先研究機械故障診斷技術的國家之一，其診斷技術在很多方面都屬于世界先進水平，目前美國從事故障診斷研究的機構主要有電子能源研究機構、西屋電氣、Bently和CSI等公司。其中西屋電氣是最早應用計算機網絡的，該公司自己開發的汽輪機故障診斷軟件可以對遠程對多臺機組進行診斷。而Bently公司在轉子的動力系統和故障的診斷機理方面比較領先。
我國在機械故障診斷方面的研究起步相對較晚，技術也較為落后。剛開始主要以學習研究國外相關理論為主。直到80年代初期才逐漸有了自己研發的技術，在這個階段，大型設備的出現和各項相關技術的發展也刺激了國人對旋轉機械故障診斷技術的重視，也推動了該技術的自主研發。隨著國家和企業對這項技術領域的投入逐漸增大，許多學者開始涉足這個領域，并對其進行大量的探索和實驗，加上與國際交流合作，我國也開發出了一些在線監測與故障診斷的軟件，這也很大程度上減小了與國際上相關先進技術的差距，但事實上，我國研究水平總體還是比較落后，故障診斷技術的可靠性還需要不斷提升。
2.2 人工神經網絡理論
1940年左右，有關應用人工神經網絡的理論開始出現，經過多年的發展，它己經被引入到許多領域，比如，智能機器的控制、神經網絡計算機的研發、算法的優化、應用計算機進行圖像處理、模式識別、連續續語音的識別、數據的壓縮、信息處理等領域，在實踐應用中取得了很好的效果，作為一項新的模式識別技術和信息處理辦法，人工神經網絡的應用前景十分可觀。
目前，使用人工神經網絡進行故障診斷的方法有很多，最常用方法是：多層感知器神經網絡、BP神經網絡、自組織Kohonen神經網絡、和徑向基函數RBF（Radial Bases Function）神經網絡，也有學者將人工神經網絡與各種其他方法相結合的實例。在使用人工神經網絡進行故障處理時，首先檢查采集到的故障信息數據，剔除多余或者不合理的異常數據，再對有效數據進行歸一化處理，預處理工作完成后即可將數據輸入到神經網絡中進行訓練學習和故障識別過程。
2002年，王守覺院士分析傳統模式識別方法的缺點，認為傳統的BP神經網絡和RBF神經網絡都是假設特征空間中包括了所有的模式類別，要實現模式識別只需要找到最佳的特征空間劃分方法，但事實上，任何一個特征空間中不可能包含所有的模式類別，特征空間中必然存在模式空白區域，就像人類對某些事物表現為不認識一樣。認識到這一點后，王守覺院士提出了“仿生模式識別”這一概念，與傳統的基于特征空間最佳劃分的方法相比，仿生模式識別最為突出的特點就是，能構造封閉的、復雜的幾何形體對各類樣本進行覆蓋，從而達到模式識別的目的。
2.3 仿生模式識別
自從仿生模式識別這一概念被提出以來，許多學者對其進行了深入研究，并將其應用到了人臉識別、車牌識別、語音識別、字體識別等領域。并取得了良的識別效果，例如：陸飛在其碩士論文中重點對仿生模式識別中的幾何模型進行了深入分析，并用超香腸神經網絡作為仿生模式識別的實現方法應用到了人臉識別中，取得了良好的實驗結果；劉煥云等人將仿生模式識別應用到目標識別和跟蹤方面，編寫了自適應目標算法，與傳統方法相比，跟蹤識別效果有顯著的提升；王守覺院士自己也對仿生模式識別算法進行了一系列的優化，先后提出了超香腸神經網絡和多權值神經網絡識別實現方法，并在文獻中將基于仿生模式識別的多權值神經網絡應用到連續語音識別中，與目前認可度最高的基于隱馬爾可夫模型（HMM）的識別方法進行比較，表現出了顯著的優勢。
目前有許多的編程軟件都加入了神經網絡的功能，其中MATLAB軟件最為方便實用，并且易于操作。它除了擁有對各種圖形和數據進行處理的強大功能，其開發公司一一美國的MathWorks公司一一還專門在軟件中開發加入了神經網絡工具箱，全面包含了人工神經網絡中常用的激勵函數，例如線性函數（purline函數），感知器函數（（sigmoid函數）以及徑向基函數（radbas函數），除了這些常用傳遞函數，還可以自定義相關的函數。各層網絡之間的映射也有嚴格的設定，映射函數可自行設定。鑒于以上優點，本文采用MATLAB軟件編寫仿生模式識別的實現程序，以及機械故障信號的特征提取和網絡測試。
參考文獻：
【關鍵詞】高壓斷路器；在線監測；故障診斷
隨著電力容量的不斷增加，電力系統的安全保障要求也越來越高，為了提高電能輸送的穩定性和安全性，需要將高壓斷路器應用到電氣設備與電力之間的鏈路上。目前，由于高壓斷路器的技術還不夠成熟，由于高壓斷路器故障帶來的設備故障在電力系統安全故障中占大部分，因此需要對高壓斷路器進行在線監測，做好設備的預知性維修工作，減少設備故障所帶來的大面積停電等事故。
1高壓斷路器概述
高壓斷路器指的是額定電壓3kv以上的斷路器，其具有良好的滅弧結構和斷流能力，能夠根據需要控制電路的通斷以及根據電氣設備的負載電流情況使電氣設備投入或退出運行，此外，高壓斷路器還能夠同繼電保護裝置一同工作，切斷電網系統中的故障部分，防止電力事故進一步擴散。高壓斷路器可以根據滅弧介質和方法分為油斷路器、sf6斷路器、10kv真空斷路器、壓縮空氣斷路器、磁吹斷路器。其中油斷路器在我國電力系統中的應用最為廣泛，sf6斷路器主要應用在超高壓電力系統中，10kv真空斷路器的額定電壓為12kv，具有重量輕、體積小、安全的優點，主要應用在操作頻繁的場所，壓縮空氣斷路器具有滅弧能力強、速度快的優點。目前，為了減少高壓斷路器的故障，滅弧的方式多為無油或少油，未來隨著科技的發展，10kv真空斷路器將得到進一步完善，在高電壓電力系統運營中發揮更大的作用。
2高壓斷路器在線監測及故障診斷方法分析
2.1高壓斷路器故障診斷方法
高壓斷路器故障的診斷方法主要有三種：2.1.1基于解析模型的方法該方法實施的前提是要構建適合該系統的殘差模型，借助模型獲得殘差，并根據準則對這些殘差進行分析，從而對設備故障進行識別和確認。但是由于診斷對象多為大型的電力系統，而模型的建立往往存在一定的誤差，因此該方法并不適用于非線性系統。2.1.2基于知識的方法該方法不需要精確的模型，是一種基于建模處理和信號處理的高級診斷形式，根據方法細節的區別，可以將該方法分為基于癥狀的診斷方法和基于定性模型的診斷方法，克服了傳統方法在大型電力系統故障診斷中的弊端，但是依然存在部分缺陷。2.1.3基于信號處理的方法該方法利用數值計算，將傳感器采集得到的數據進行處理，根據處理結果分析故障類型，是目前較為常用的故障診斷方法。
2.2在線監測與故障診斷的過程
在線監測與故障診斷系統分為信號變送、數據采集、處理和診斷三個子系統。首先，信號變送系統中包含電氣設備和傳感器，傳感器的主要作用是采集物理信號并將其轉化為后續系統可以識別的電信號；其次，數據采集與預處理系統包括信號預處理模塊和數據采集模塊，能夠將傳感器輸送的電信號進行放大、濾波、隔離等處理，以利于信號采集模塊對這些信號進行測量；最后，經過測量的數據信息通過數據傳送模塊傳遞到主控制室進行數據的進一步處理與判斷，做平滑處理提高信噪比，并根據處理后的數據判斷設備故障發生的位置。
2.3高壓斷路器在線監測的主要參數
2.3.1分合閘線圈電流通過對圖1的分析，我們可以認識到，該結構的主要工作原理如下：當電路接通后，電磁鐵內產生磁通，鐵芯在磁力作用下發生位置變化，接通操作回路，進而實現對高壓斷路器的間接操作。分合閘線圈的特殊結構決定了電流波形隱藏著豐富的信息，通過對波形的監測和分析能夠判斷分合閘電路的狀態，從而對整個高壓斷路器的性能進行預判。例如，根據鐵芯的行程以及鐵芯是否卡澀能夠判斷高壓斷路器的操作機構的運行狀態，進而判斷故障發生的原因。2.3.2儲能電機電流信號高壓斷路器中彈簧操作機構最核心的部件是儲能彈簧，對高壓斷路器故障的診斷需要獲取儲能彈簧內部的力學性質參數，但是很顯然直接進行測量力的大小是不切實際的，因此需要通過分析儲能電機的電流波形來檢測推算儲能彈簧的狀態是否正常。2.3.3溫度信號在電力系統中，溫度信號對故障的判斷和檢測而言更具直觀性。電流經過導體會產生熱量導致局部溫度升高，溫度升高的后果是電路連接處氧化加劇，使得接觸電阻進一步加大，溫度持續升高，可能帶來絕緣件損壞或擊穿的事故，因此需要對高壓斷路器內部的溫度進行監測，及時采取措施降低溫度，保證斷路器穩定工作。
2.4高壓斷路器在線監測及故障診斷系統的設計
一套完整的在線監測及故障診斷系統需要包含傳感器、信號調理及采集、數據傳輸、數據處理四個單元，設計人員在設計的過程中，需要根據電力系統的特點，選擇合適的組件。首先，傳感器包括溫度傳感器和電流傳感器，溫度傳感器主要選用鉑電阻，能夠在中低溫區使用，在電流傳感器的選擇方面，需要測量開斷電流時選擇基于霍爾效應原理的開環測量模塊，需要測量分合閘線圈電流時選擇基于霍爾閉環原理的測量模塊。數據傳輸單元采用GPRS無線傳輸模塊向上機位傳送數據，傳輸結構可以采用點對點的方式，當系統中包含多臺高壓斷路器時，也可以采用星型網絡結構。信號調理及采集單元中主要采用PLC遠程采集方法，PLC具有較強的抗干擾能力和較高的精度，能夠在高壓斷路器附近工作，此外，還可以采用NIM系列基于PCI總線的采集卡，相比于PLC采集，能夠大大提高數據的采集、傳輸效率。數據處理單元主要完成對采集得到數據進行處理和分析，從中提取有用的信息作出高壓斷路器故障的診斷，同時，數據處理單元中往往還包含故障數據庫，為今后數據的識別和專家系統的建立提供幫助。
3結束語
高壓斷路器故障往往會導致泄漏故障、部件損壞、大面積停電等事故，因此建立實時的在線監測及故障診斷系統對于提高供電的可靠性具有十分重要的意義。目前常用的系統主要通過對電氣參數的采集和處理來判斷高壓斷路器的工作狀態，盡管已經能夠投入到實際應用中，但是依然存在些許不足需要做進一步的完善。
參考文獻
[1]卞皓瑋.高壓斷路器在線監測與故障診斷系統研究[D].揚州:揚州大學,2012.
【關鍵詞】 柱塞泵 故障診斷 局域波時頻處理 液力端
常見的柱塞式往復泵為高壓往復泵，主要用于石油化工、水壓機、高壓清水機、水力切割機、礦山機械、輕工食品、油田注水、輸油等一切需要輸送高壓液體的工業部門。其工作狀態的健康與否直接影響著個生產鏈的效率和壽命，因而針對性的故障診斷研究一直是熱點和難點[1]。
從結構上柱塞泵主要由液力端和動力端兩部分組成.動力端的曲柄連桿機構帶動液力端的活塞運動，活塞的往復運動改變缸套中的壓力，從而使吸入閥和排出閥產生開關動作，實現從吸入閥吸入介質，實現機械能轉化為內能的基本功能。
本文利用局域波時頻處理方法放大了故障時域信號，并進一步進行頻域分析，確定3S系列液力端不同故障狀態的時頻分布特征，從而實現故障診斷的目的。
1 局域波法
局域波法是基于經驗模式分解（EMD）發展而來的一種對非線性、非平穩信號進行分析的新方法。它源于瞬時頻率的概念，能把動態信號的局部特征正確地在時頻域內予以描述。瞬時頻率在研究瞬態和非平穩現象時非常重要，能夠反映非平穩信號的時變性，對非平穩信號的研究有著廣泛的前景。局域波法把信號分解成滿足條件的局域波分量，對這些分量進行Hilbert變換就可以得到信號的瞬時頻率和時頻特征，這也就是局域波時頻分析方法[2]。
通過對信號進行EMD分解，把原始數據分解成n個局域波分量，及一個剩余分量nr，該剩余分量或者是一個平均趨勢或者是一個常數。
式中ic表示第i個局域波分量；nr表示表示分解剩余分量。對每一個分量進行希爾伯特變換，可以把數據表示成下面的形式：
2 振動數據的采集與分析
3S150系列柱塞泵的測點布置和振動數據采集如圖1所示。測點 1、2、3為曲軸軸承監測測點； 測點4、5、6為液力端振動監測測點。
分析圖2振動時域信號和圖3振動時頻信號，可發現：振動信號幅值偏大（RMS值達到了3.75G），且沖擊特性異常明顯，且呈現極不穩定趨勢，但工作狀態具體受到了那類故障的影響尚不得而知，需要進行進一步的研究。
3 軸承振動信號時頻分析與故障診斷
柱塞泵液力端故障主要發生在閥組組件上，由于其振動信號干擾眾多，造成譜線混雜，具有強烈的非平穩和非線性特征，因此故障特征不易提取。為了解決這一問題，采用局域波時頻處理方法進行深層次處理。
3.1 故障特征參考
對該類型泵進行多工況統計分析，獲得其液力端故障特征如表1所示，并以此作為故障診斷的依據。
圖4 軸承振動信號局域波時頻分布圖
從圖4可以看出，曲軸監測振動信號能量明顯集中于400-600Hz附近，局域波處理后的時頻譜圖也證實了這一特征，由此可推斷故障原因為閥組出現了螺母松動或泄漏。
4 結論
（1）應用局域波時頻方法處理往復柱塞泵振動信號，能有效地對往復柱塞泵液力端進行精密的故障診斷。
（2）在對往復泵進行故障診斷時，必須進行典型故障特征統計或機理分析，獲取其振動特征，并將其作為一個診斷的參考面并尋求其共性，才能進行準確的判斷。
5.參考文獻
[1] 溫傳舟.工業常用設備故障判斷與排除[M].北京：化學工業出版社，2008
[關鍵詞]機械設備 故障診斷 診斷方法 處理方法
中圖分類號：TM734 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）01-0019-02
引言
機械設備的生產與使用，是促進我國工業生產水平不斷提升的基A，比如鋼鐵生產企業、工程建設企業，都需要使用大量的機械設備，這些機械設備的造價較高，使用過程中可以對各種問題進行及時處理，使得工業生產、工程建設效率得到提升，從而提高社會經濟水平。以鋼鐵生產為例，在鋼鐵企業生產過程中，機械設備的使用率逐年上升，鋼鐵企業采購了很多大型機械生產設備，可以實現規模化、批量化生產，同時很多鋼鐵企業的生產設備也逐漸實現智能化，生產技術人員通過對設備進行設置，就可以完成自動控制與管理，減少技術人員的工作強度。機械設備是企業生產過程中的重要工具，加強對機械設備的管理，無疑是提高企業生產水平的重要途徑，有利于企業實現現代化發展，為企業取得良好的經濟效益。當前很多工業生產企業的作業過程是一個封閉式、系統化、模式化、流水化的作業過程，整個生產系統的運行包括很多道工序，各道工序之間應該要實現良好的銜接，如果其中的一道工序出現問題，某個設備出現故障，則會導致整個生產順序被擾亂，生產效率受到影響，帶來嚴重的經濟損失。還是以鋼鐵生產企業為例，鋼鐵生產過程包括煉鐵、煉鋼、熱軋、冷軋四個主要工序，每一道工序都需要不同的機械設備，生產過程中的設備種類繁多，因此必須要加強對各種設備的使用情況的檢測，一旦發現故障問題，要及時進行處理，確保設備正常，提高設備的使用效率。
一、機械設備的診斷技術發展情況
機械設備是對各種工作進行完成的重要工具，機械設備的診斷技術是掌握設備運行過程中的異常狀態與故障之間的關系，從而預測未來的技術，當前關于機械設備的診斷技術的研究越來越多，主要是對設備的運行狀態進行監測，當機械在正常運行的時候具有一個狀態，設備產生故障的時候再進行運行，又會產生另一種狀態，針對這兩種狀態要進行分析和對比，從而找出機械設備的故障所在。機械設備故障診斷技術是利用對機械設備運行過程中的狀態信號進行處理，結合診斷對象的歷史狀態，來識別機械設備及其零部件的實時技術狀態的技術形式，根據所得到的結果，還能對未來機械設備的發展趨勢進行預測。總體來講，機械設備的診斷技術的發展經過了四個階段的發展：
第一，在十九世紀，機械已經出現在工業生產中，發達國家的工業革命使得機械化生產開始普及，當時機械設備診斷技術不高，當機械設備出現問題的時候不能及時發現，等到故障十分明顯的時候才能被察覺，一般是采取事后維修的方式對故障進行處理。
第二，從上世紀二十年大到五十年代，機械設備的復雜程度有了很大的提高，因此機械設備出現故障的可能性增大，對此，很多企業在機械設備使用過程中設置了定期維修的模式，在這個時期內，機械故障診斷技術已經開始萌芽。
第三，上世紀六十年代到七十年代時期，計算機技術、數據處理技術、通信技術等先進的技術得到快速發展，這些技術在機械領域的應用，使得機械設備的維修變得更加方便、及時，很多維修人員可以按照科學的方式對機械設備的狀態進行掌握，并且及時對故障進行維修。
第四，上世紀八十年代開始，人工智能技術以及專家系統、神經網絡技術的研究和應用，使得機械設備的維修又進入都一個全新的時代，在機械設備的使用過程中，診斷技術的智能化水平不斷提高，使得機械設備的診斷變得更加智能化、自動化，而且提高了設備故障的診斷效率和維修效率。
二、機械設備的故障診斷方式和故障分類
（一）機械設備的故障診斷方式
機械設備故障診斷包括兩種方式，第一，簡易診斷技術，主要依靠技術人員的經驗來判斷，技術人員要對設備運行過程中的狀態進行快速地概況和評價，同時，技術人員要對設備有詳細的了解，對其歷史維修情況等進行掌握，從而當機械設備出現異常情況的時候能夠第一時間確定設備的基本故障類型。簡易診斷技術主要是通過人的視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺，或者借助一些簡單的工具和儀器，按照預先設計的方式對設備上的一些固定點位進行檢測，使得設備上的一些缺陷或者安全隱患能夠被及早發現，并且得到及時處理。第二，精密診斷技術。精密診斷技術指的是由專業技術人員借助專業精密的儀器對機械設備進行診斷的技術，這是在簡易診斷基礎上實施的更加細致的診斷和分析，從而能夠對故障的類型進行明確，確定故障的位置、原因、程度以及發展趨勢。采用精密儀器進行診斷，必須要使用相應的儀器設備，對故障檢測準確率的提升有一定幫助，但同時也存在由于儀器設備誤差問題帶來的檢測誤差。（見圖1）
（二）機械設備的故障分類
無論是哪一種機械，其故障的分類都可以歸結為以下兩類：
第一，劣化故障。當機械設備使用一段時間之后，設備中的很多元器件都可能會出現老化現象，一些零件會發生磨損、疲勞、腐蝕等現象，尤其是一些金屬材料組織，其改變過程是不可逆的，當這些元器件出現問題的時候，就會使得機械設備的功能受到影響和阻礙，最終引起更加嚴重的故障。
第二，人為故障。機械設備的操作應該要配備專業的技術人員，在設備操作運行過程中，一方面由于技術人員的專業素養不高，加上責任心缺乏，工作態度不端正，因此導致機械設備管理工作不到位，出現的很多問題不能及時進行處理，導致問題不斷擴大，最后產生大范圍地故障。比如技術人員在使用機械的時候超載、超速以及違反其他的規定，造成嚴重的故障。
另外，按照不同的分類方式也可以將故障分成不同的種類，比如按照故障的持續時間，可以分為臨時故障、持久性故障，臨時故障為持續時間較短的故障，持久性故障為持續時間較長，直至機械設備不能工作為止。按照故障形成的速度，可以將其分為突發性故障、漸發性故障，突發性故障指的是突然發生的故障，而漸發性故障則指的是在機械設備工作過程中漸漸產生的故障。按照故障的性質分類，可以分為功能故障、參數故障等，前者指的是由于機械設備的功能受損的故障，而后者指的是機械設備的參數異常故障，參數異常也會造成機械設備的功能受到影響。無論是何種分類方式，都應該要以故障的處理為先導，及時對故障進行確定，并且采取相應的技術措施對故障進行解決，確保設備能夠盡快恢復到正常工作的狀態，提高設備的工作效率。
三、鋼鐵機械設備的診斷與處理方法
本文以鋼鐵生產機械設備為例，對機械設備的診斷和處理方法進行分析，旨在加深對機械設備的故障的及時處理。（見圖2）
（一）鋼鐵冶煉機械設備故障診斷技術分析
在鋼鐵冶煉過程中，由于生產規模較大、生產強度高，因此一般都會采用機械設備進行生產，在鋼鐵冶煉過程中使用的設備種類很多，大多是傳動設備、液壓設備，比如各種原材料和鋼鐵成品的輸送裝置、鋼鐵檢測裝置、液壓設備、傳動設備等。在每一個環節，使用的設備類別不相同，設備性能的好壞也會直接影響鋼鐵冶煉過程的效率和質量。在鋼鐵冶煉過程中，應該要定期對這些設備進行檢測，及時進行保養和維護，確保每個環節的設備都處于正常工作的狀態。鋼鐵生產企業的環境比較惡劣，涉及的設備也比較多，在診斷過程中應該要建立其完善的設備診斷系統，該系統的工作原理是根據機械設備的振動特點對設備的工作狀態進行了解，同時要收集機械設備工作過程中的溫度、壓力、轉速等各種詳細參數數據，通過對這些數據的準確分析，從而得到機械設備的工作運行情況以及可能發生的故障與損壞，并且及時作出反應和處理。具體來講，鋼鐵生產機械設備的故障診斷系統的中心是算機系統，該系統中包括三個獨立的模塊，分別是信息采集模塊、數據檢測模塊以及數據處理模塊。主要過程有以下幾個步驟：
第一，通過傳感器將機械設備的工作情況信號反饋到計算機系統，其中包括設備的機械振動情況、工作溫度情況、設備壓力情況等。
第二，提取特征信號。不同的傳感器采集到的信號數據不相同，傳感器應該要講信號信息傳遞到主機系統中，比如速度傳感器主要采集的是機械工作的速度信號，溫度傳感器采集的主要是機械工作時的溫度信號，對于不同的信號，要傳到不同的系統分區中。
第三，對信號進行處理。對于傳感器收集到的各種信號，應該要及時進行提取和處理，故障診斷系統要及時對信號進行對比，比如當診斷系統接收到溫度信號的時候，發現溫度過高，則說明機械設備出現過熱現象。過熱現象一般都發生在設備的發動機、變速器、制動器、軸承等部位。如果機械設備是正常的，則無論工作時間多長，這些部位的溫度都應該是正常的，不會過高，當傳感器傳來的溫度信號過高時則說明這些部位可能出現故障，當發現過熱現象時要進一步對過熱的位置進行確定，可以停止機械工作，對這些可能出現過熱現象的部位進行逐一檢查，當發現是變速器或軸承出現過熱現象時，可以觀察是否由于缺少油所致。對于傳感器反饋回來的任何一個信號都不能忽視，要及時進行分析和處理。
第四，將提取到的信號進行故障處理。通過前面步驟的故障分析，可以對設備當前的工作情況、工作狀態進行分析，并且及時做出相應的應對措施，對設備的故障進行及時處理。
（二）鋼鐵冶煉設備常見故障的處理措施
對于鋼鐵生產過程中的設備，其故障大多是通過設備的振動異常情況來判斷的，當設備出現振動異常情況時，則說明是設備的機械部分出現故障，對于鋼設備而言，常見的故障及其處理方式為以下幾個方面：
第一，轉子不平衡的故障處理分析。當機械設備的轉子在轉動過程中，轉子上的每個質點都會產生離心力，如果轉子的轉動過程不平衡，則每個質點的離心力是不能相互抵消的，因此導致離心力不平衡。通常情況下轉子的不平衡是通過頻譜圖來顯示的，對于新設備而言，應該要綜合考慮各種因素，比如出現異常振動的是剛性轉子，則應該要對轉子的最大轉速進行確定，并且對轉子的轉速進行對比，得出具體的診斷結論。并且要區分出具體的相位，當轉子的相位與頻率保持一致，則可以判定是基礎共振，如果機械設備上的各個質點的離心振幅有差速，則可能由于轉子不平衡造成的，對此可以加強對轉子的轉速控制，使得轉子保持相對平衡。
第二，齒輪的故障處理分析。對于齒輪的故障，一般都采用頻域診斷或者時域診斷，這兩種方式都可以對齒輪的工作狀態進行診斷，齒輪的工作狀態決定了齒輪面之間的轉動力會隨著齒輪的轉動情況而不斷發生變化，而且齒輪的剛度是不斷發生變化的。不管設備上的齒輪是不是處于正常的工作狀態，其振動都是不能避免的，在圖譜上會出現邊頻帶。頻譜圖
和波形圖都能夠反映出設備的振動情況，因此可以根據圖譜的異常情況對齒輪的故障進行發現，如果圖譜的波動情況過大，則說明齒輪可能出現缺齒現象，要及時對齒輪進行拆卸檢查，如果確實是出現缺齒現象，要更換齒輪，防止出現其他故障和安全事故。
第三，滾動軸承的故障處理分析。在機械設備的正常工作過程中，軸承產生的振動對其本身并不會造成損害，在設備的不同部位發生的震動，其聲音是不相同的，因此可以借助聲音來判斷損傷的部位。對軸承故障情況進行檢測和處理，一般有兩種方式，首先要對脈沖信號進行接收，根據軸承出現腐蝕或者損壞的情況，其產生的脈沖信號不同的原理，對具體的脈沖信號進行分析。在軸承表面上產生的損壞或者裂痕會使得脈沖信號產生不同的頻率，一般通過聽覺就可以進行初步判斷。另一種是通過諧振信號來判斷軸承的故障。這種方法一般是根據元器件本身固有的頻率進行判斷的，任何一種元件自身都會存在一個固定的振動頻率，在運行過程中，軸承如果出現故障，則其振動頻率會發生改變，導致其運行過程中出現振動沖擊，并且引起其他零件的振動，在傳感器上反映出來的就是信號的異常。針對異常的信號，可以確定軸承出現了故障，對此要積極加強對軸承的維修，如果維修之后還是有異常情況，則要考慮更換一個新的軸承。
第四，裂紋故障。裂紋故障屬于物理故障，在機械設備的使用過程中常常會有零件損壞，出現裂紋，而且裂紋會不斷擴大，在設備的老化過程中，各種元件的磨損、斷裂、腐蝕等形態都會產生裂紋，對于這種故障的檢驗，一般是通過維修人員觀察完成的，當裂紋不明顯的時候一般不會對機械性能產生影響，但是如果不及時對裂紋問題進行控制，則裂紋會不斷擴大，最終會導致機械設備的性能受到影響，對此，應該要積極加強對機械設備的觀察，為了防止嚴重的裂紋產生較大的安全隱患，技術人員應該要定期對設備的元件進行觀察，而且觀察過程中要細致，如果發現設備元件中出現裂紋，則應該要及時對裂紋進行修復，如果不能修復，則要及時更換元件，防止出現更加嚴重的安全隱患。
結語
綜上所述，在工業生產過程中，機械設備是必要的工具，機械設備使用過程中往往會出現設備老化、人為故障等多種問題，當出現故障問題的時候應該要及時對故障進行診斷，對故障的類型進行確定，并且找到故障的具置，對故障進行排除和解決，提高機械設備的工作性能。此外，在機械設備運行過程中，應該要定期對設備進行檢查，要設定完善的檢測機制，對機械設備的檢查結果進行記錄，形成檔案，便于后續觀察。定期檢查可以確保設備能夠處于正常的工作狀態，減少設備使用過程中的安全隱患。
參考文獻
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關鍵詞：機械設備；維修；診斷
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.13.264
0 前言
涼山礦業公司是西南最大露天開采銅礦山，使用的內燃機械設備種類、型號繁多，有礦用汽車、推土機、裝載機、液壓挖掘機等，其露天作業現場凹陷嚴重、運距遠、坡道長、氣溫高，作業環境十分惡劣。礦山內燃機械設備經過長期使用后，技術狀況將逐漸變壞，出現動力性下降、可靠性降低和故障率增加等現象，各類設備故障的發生使設備操作人員、修理人員與設備技術管理人員應接不暇。
在生產工作中由于操作人員與維修人員文化素質不太高，許多人沒有經過系統、專業的技術培訓，使操作人員與維修人員只會正常操作設備以及被動的檢修設備，對設備的構造、原理掌握不多，大多數維修人員都僅注重維修，對設備故障往往是依據操作人員的報修和自己的修理經驗進行修理，對設備出現的復雜、疑難故障不能準確判斷，造成人力、物力和時間的浪費。因此作為技術管理人員不僅要了解故障發生的真正原因，還要掌握科學的、系統的設備故障診斷方法，從而快速、準確的排除故障。
在生產工作中，對內燃設備出現的故障，特別是復雜、疑難故障，根據工作實踐中的總結和歸納，我們可通過以下幾種方法較為快速、正確的診斷出設備故障。
1 順序檢查排除法
以設備構造、原理為基礎，結合故障現象，對設備故障進行分析，從而較為直接、快速的找出故障點。
液壓傳動在礦山內燃機械上使用廣泛，當液壓系統出現故障后，一般可根據內燃機―液壓泵―控制閥―輔助元件―執行元件的順序，來逐步判斷故障。 同時采用看、聽、摸、聞及壓力測試。看，先將發動機熄火，對工作液壓系統及其元件進行觀察；檢查液壓油箱的油位是否正常；觀察液壓油是否有氣泡，油液有無變色；拆下液壓油過濾器查看有無異物；檢查所有管路、接頭是否有滲漏和損壞；觀察液壓運動部件是否有異常抖動。聽，聆聽液壓油泵、油缸、各部液壓閥體是否有異響。摸，用手觸摸液壓泵、閥、油缸等溫度是否異常。聞，是辨別液壓油是否變質、失效。有時采用總成互換也是一種行之有效的方法。壓力測試是一種及其有效的做法，因為任何液壓系統故障都會伴有壓力異常。
在工作中一臺裝載機出現鏟斗舉升無力，動作緩慢的故障，修理人員根據平常的經驗，判斷工作油泵損壞，更換新油泵后，故障依然，于是又更換工作分配閥，故障仍未排除，我到現場后根據裝載機液壓系統工作原理的順序從液壓油箱開始檢查，結果發現從液壓油箱到工作油泵的軟管嚴重老化變軟，當駕駛員發現鏟斗舉升動作緩慢時，本能的加大油門，工作油泵轉速也隨之提高，該軟管也隨之變形，通過軟管的油量變小，更換該軟管后故障消除。修理人員在面對故障時未能按設備工作原理進行分析和逐步檢查就根據個人經驗貿然更換備件，造成了不必要的人力物力浪費。
2 檢查排除法
在生產過程中，礦山內燃機械故障是多樣性的，成因有其復雜性，對于內燃機械設備的一些關鍵部位出現的故障，不要輕易將故障判斷得過于嚴重，應根據故障現象和操作人員的描述從設備開始排查逐步查出故障。對柴油發動機故障的診斷就可采用檢查排除法。
對于作業現場嚴重凹陷的露天礦山，礦用汽車重載上坡，水溫高，翻水等故障頻發。出現這類故障后，有的修理人員未經向駕駛員詳細了解故障現象就輕易判斷為發動機故障，甚至要將發動機吊下大修。對于這些故障，作為技術管理人員，我通常是先向駕駛員詳細了解故障發生時的現象，再對發動機的進行檢查，從而準確的判斷故障。 如在工作中一臺礦車出現發動機翻水故障，經向駕駛員了解得知，故障出現時發動機水溫正常，動力、煙色正常，有修理人員判斷為汽缸蓋出現裂縫，造成高壓氣體進入水道造成翻水，建議更換汽缸蓋。我則建議先從發動機附件開始檢查，在排除風扇皮帶和水泵等附件正常后，發現從節溫器到膨脹水箱的回水軟管堵塞，在更換一根內徑更大的軟管后故障排除。
在面對發動機等關鍵部件出現的復雜故障時，不要貿然將故障想象的過于嚴重和復雜，細心分析，從附件查找入手，往往很多看似復雜的故障其實是由一些附件的異常造成的。
3 由易到難檢查排除法
設備出現異常是機械設備在運行的過程中，由于設備的某個部分出現了問題，直接影響到設備的正常工作，使得設備的缺陷進一步被放大，性能不能發揮，但是機械設備仍然能夠進行工作。
礦用汽車使用的機械液力變速箱在運行中會出現檔位異常、或閉鎖常開等故障。面對這類故障時，應根據變速箱的工作原理，從容易排除的部分開始檢查，逐步排除后再進行較為復雜的解體修理。一臺礦用汽車在工作中出現一踩剎車，車輛就熄火的故障，初步判斷為變速箱閉鎖常開，本著由易到難的檢查方法，先調整變速箱操控閥上的閉鎖開啟壓力，多次調整后故障依然，遂進一步判斷為閉鎖離合器片異常，該變速箱檔位正常，如將變速箱吊下解體檢修，顯然費工費時，于是決定在車上將變速箱前端拆開，拆下液力變矩器后發現閉鎖離合器摩擦片出現彎曲和斷裂，更換后故障排除。
4 總結
隨著生產力的提高，內燃設備也越來越大型化和自動化， 這對機械故障診斷技術的要求也越來越高，不僅要滿足實現診斷性能的要求，還要滿足有利于快速、高效、使用簡單可靠的要求。這使得在工作實踐中根據科學的方法結合實際經驗來對內燃機械設備故障診斷，快速找到故障、排除故障尤為重要。
參考文獻：
關鍵詞：往復式壓縮機；故障診斷方法；自動化機械；人工智能系統；小波分析法技術 文獻標識碼：A
中圖分類號：TH457 文章編號：1009-2374（2015）09-0073-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.0792
在機械設備的實際操作運行過程中，如果可以及早預報和診斷其隱含的故障問題，在壓縮機沒有分解的情況下，就可以正確判斷設備出現故障的具置，采用先進的動態測試技術和傳感技術以及計算機信號對故障進行處理，分析機械異常狀況的原因及解決措施，這對預防事故的發生、促進經濟效益的提高都具有重大
意義。
1 往復式壓縮機的常見故障分析
1.1 壓縮機的常見故障和機理
往復式壓縮機的常見故障主要有兩大類：機械性質和流體性質。機械性質是指機械動力性能出現故障，故障的主要原因是運動零件的結構出現裂紋、間隙有變化等，故障的主要表現是機械運動時有異常的震動、發熱和響聲；流體性質是一種機械熱力性能故障，該故障具有溫差、壓力異常、排氣量不足的主要特征，出現故障的主要原因是吸氣濾清器、活塞環、氣閥、冷卻水路等部位出現故障，對于這類現象可以用參數法進行診斷。
1.2 壓縮機機械功能故障分析
在機械運動過程中，比較典型的機械故障包括連桿螺栓、活塞環、曲軸、閥片、十字頭等斷裂，汽缸和汽缸蓋破裂，燒瓦、電機故障等。在往復式壓縮機的實際操作中，氣閥故障的診斷是十分重要的，因為連桿、活塞桿等斷裂是較常見現象，且壓縮機的運動部件很多，所以大部分故障問題還是機械性能故障。
1.3 壓縮機熱力性能的故障分析
根據多年的生產經驗分析，往復式壓縮機熱力故障的原因通常是氣閥和填料函等部件的損壞。填料函若出現故障會造成壓比失調、降低排氣量等。統計表明，往復式壓縮機故障中有60%為氣閥故障，氣閥若出現故障會增加排氣的溫度，降低排氣量，造成壓比失調等，情況嚴重的會導致整個機組報廢。在現場操作中，工作人員經常根據氣閥來診斷壓縮機的故障
問題。
2 往復式壓縮機狀態監測研究
往復式壓縮機屬于一種復雜的機械設備，其狀態檢測的方法有很多，一般使用在線間接診斷法，即根據二次診斷的數據信息判斷關鍵組件的變化狀態。常用的診斷方法包括振動噪音監測法、油液監測法、熱力性能參數監測法、直觀監測法、人工智能診斷法等。
2.1 振動噪音監測法
很多實驗室已經通過振動噪音監測法診斷壓縮機的故障并取得不少研究成果。根據機械表面的振動現狀分析主軸承狀態、氣閥漏氣、汽缸磨損等現象；例如在氣缸頭部裝置振動傳感器，根據分析振動信號判斷汽缸內部故障；根據油管路內的壓力波信號判斷壓縮機軸承故障；根據振動信號判斷壓縮機主軸承故障。但因為在機械操作過程中會產生很大的噪聲，噪聲會干擾信號的穩定性，影響傳感器的可靠度，所以振動噪音監測法還未全面推廣。
2.2 油液檢測法
油油液分析法主要有兩類：油液中磨損信息分析和油液物理化學性能分析。油液中磨損信息的分析主要有顆粒監測技術、鐵譜分析以及光譜分析等；油液本身物理化學性能分析主要包括油的燃點、水分以及黏度等方面的分析。油液監測的實施步驟有提取樣品、制備樣品、獲取監測數據、確定診斷結論等。
2.3 熱力性能參數監測法
根據儀表監測往復式壓縮機的冷卻水量、排氣量、水溫、油溫等數據信息，為診斷部件故障提供參考依據。熱力性能參數監測法在診斷和預測故障時缺乏準確性，所以目前主要應用于壓縮機的運行狀態和監測工藝參數。
2.4 直觀診斷法
相關操作人員通過用眼睛看、耳朵聽以及根據自身的工作經驗來診斷機械的故障。由于壓縮機機械設備逐漸自動化的發展方向，直觀監測法缺乏一定科學性，已經無法診斷往復式壓縮機故障的要求。
2.5 人工智能診斷法
神經網絡技術結合人工智能專家系統已廣泛用于診斷往復式壓縮機的故障問題。人工智能診斷法是在專業知識和大量實踐經驗的基礎上開發的一種計算機智能程序系統，它可以用于解決難度較大、較復雜的故障問題。該診斷法具有易于建造、解釋機制強、預測簡單等優勢，同時也具有推理機制過于簡單、專家知識不夠精確等不足。人工神經網絡具有自學性和組織性的特點，它具有聯想記憶功能，能從設備故障中學習，積累經驗，將人工神經網絡技術應用到故障診斷中，能彌補專家系統的不足，但人工神經網絡技術自身也存在著缺陷，例如解釋機制較弱、建立復雜系統的模型有難度、診斷不清楚等。
3 小波分析法的實際案例分析
3.1 小波分析法
采用小波分析法可以使提取的信息更具可靠性和穩定性，常使用時域平均分析法和濾波技術等。小波分析法可以局部優化非平穩信號，能分析時域內和指定頻帶寬的信號，相對其他分析法，具有更強的提取特征的功能，它可以通過小波伸縮形成一組基函數，并能將接收到的所有信號映射到這組函數上，從而得到各頻帶的分解序列，并根據這些頻帶序列診斷零部件的故障問題。
小波分析法只對低頻部分的信號進行分解，對信號的高頻部分有所保留。而小波包分解法和小波分解法相比更加精細，它對信號的高頻部分和低頻部分都可以進行分解，因此小波包分析法使用更廣泛。
3.2 診斷實例
以某單位壓縮機試驗臺作為研究對象，進行監測、分析機體表面的振動信號，通過改變閥板的厚度以達到提高制冷效率的目的的研究試驗。下文根據減少閥板厚度后的機體表面振動情況，提取故障特征，通過實際研究案例分析小波包在診斷壓縮機故障中的實用性。
從改變前機體前后的表面振動信號可以看出，改變閥板厚度后，機體表面的振動信號出現了一些尖峰和毛刺的現象，沒有改變之前的光滑，所以可以將其視為故障信號。
3.3 提取故障特征向量
分析機體振動信號的頻率，將信號分解成5層，在0～1500Hz內，有32（25=32）個寬帶信號，若直接統計這些信號的能量，其過大的故障特征向量會造成診斷結果不精確。本文采用小波包分解法分解振動信號。去噪音后，小波包分解振動信號的結果如圖1所示：
圖1 去噪后小波包分解振動信號結果
d（0，0）：原始信號；d（a，b）：小波包分解第a層的第b個小波系數。原始信號：d（0，0）=d（1，1）+d（2，1）+d（3，1）+d（5，3）+d（5，2）+d（5，1）+d（5，0）。由此統計7個頻帶的能量，如表1所示：
表1 各頻帶的能量統計
4 結語
綜上所述，筆者認為在往后的壓縮機故障診斷中，采用人工智能系統、小波分析法技術等是必然的發展趨勢。利用這種方法，可以有效提取壓縮機常見故障的特征，為其他智能故障診斷技術提供新的參考依據，小波包分解法更全地分析了信號的能量，其應用更符合實際情況。另外，將網絡和多種故障診斷技術進行聯合應用，實現技術共享，能提高診斷的準確度，這也是目前我國往復式壓縮機診斷故障的革新之處。
參考文獻
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關鍵詞 配網；故障診斷；恢復方法
中圖分類號TM7 文獻標識碼A 文章編號1674-6708（2015）153-0069-01
伴隨我國現代化建設的初步完成與城市化水平不斷提升，對于電力的需求也在不斷增長，然而較早的供配電系統常因安全性、供電質量等出現各種不間斷的故障，怎樣才能利用一些新技術，更快速、更為準確的將這些故障及時診斷出來，并為維護與檢修提供充足的時間，使電力恢復更為及時，這也是當下應該考慮的重要問題。另一方面，應該注重因此造成的經濟損失，最好的方法之一就是更換殘舊或過時設備與并進行配網自動化建設，這樣才能徹底地解決問題。
1 概述
在電力系統中，可以將配網表述為二次降壓變電所低壓側直接或降壓后向用戶供電的部分網絡系統。在一般情況下，所說的配電網指的是由配電所、架空線、電纜線等部分構成的配電系統。其中中性點接地方式可以有效地在系統運行、絕緣、繼電器保護方面發揮有效作用。在電力系統中，可以將其分為中性點有效接地方式與中性點非有效接地方式。但是在llOkV以下的電力系統中，標準并未統一，因而需要利用綜合評價才能得出較為接近的結果。還有一種小電流接地系統，在各方面都有可靠的安全保障。
在我國，由于近些年來的供電網絡、配網改造等工程，配網的自動化程度有所提高，即使在較為落后的地方，也做了較好的預留工作。無論如何，龐大的電網系統中，對于故障的查詢與處理不及時，不但會出現危險，而且會給用戶帶來諸多不便，隨著技術的更新與發展，電力部門也應用自動化與網絡技術進行了一些故障檢查的技術更新，而且在綜合性的技術應用方面有了較大改善。比如，通過GPS、GIS、RS技術的聯合應用實現有效的定位、信息傳輸與遠程控制等；在饋線隔離自動化系統中，也有了較大的進步，尤其是在我國一些南方城市的應用，給配網改造系統提供了新的契機與動力，而且對于故障的明確定位，區位更加準確，對于故障的處理也更為便捷，這種隔離自動化系統，對于未來配網的全面化自動化普及有著重要的價值與意義，值得進一步深入研究與探討。
2 配電網故障診斷及恢復方法
據調查得到的結果顯示，配電網頻發故障是導致集中于電力系統的實際運用之中出現問題的主要原因，由此，影響了電力系統的正常運作。通常的做法是，通過設置斷路器，使其在故障出現時，利用斷路器進行跳閘，達到保護電力系統安全運行的目的。從問題來看，斷路器運用，會出現超級跳閘、多次跳閘，因此會形成對故障判斷的因素之一，為了解決這一問題，主要是利用饋線開關，對其進行負荷開關安裝，結果是，依然存在利與不利的因素存在，比如會因此導致“失誤停電”，對人們的日常生活帶來影響。
2.1 配網故障自動定位系統分析
結合某市配網實際情況，對配網故障自動定位系統進行分析。從構成方面分析，較為簡單，如故障指示器、配網地理信息系統、數據處理系統、信息處理單元、數據轉發系統以及用戶監控主站。若遇故障，就可以通過其中的設計與系統設置，自動啟動故障指示器，以無線調制編碼信息的形式進行信息傳輸，經數據處理與轉發系統的解調、解碼，最后可以把信號傳送到計算機，再經過一系列的運算后，定位故障點，通過配網地理信息系統找到故障地點，從而進行警示，工作人員接收到警信號，即刻趕往故障點進行查詢并對故障排除。
2.2 配網故障自動隔離系統
發現故障的及時性、有效性是自動化后的配電網絡的主要優勢，避免了傳統時期的人工查詢的時間長、浪費大等特點。雖然從其特征分析，這種自動化的配電網絡投資較大，但是從長遠的利益與結果來看，具有非常大的價值。自動化使定位故障點可以及時暴露，多重保護的設置，可以使其更好的得到故障判定，本次討論以繼電保護及配電自動化結合的配電網絡為主，所選用故障定位判定方法，使得對其處理更為及時，更加有效，并且可以進行斷電后的隔離處理，大大減少了因故障帶來的不便。
從結構方面看，饋線自動化開關基本的結構是在線路上進行自動化負荷開關的安裝，其中還需要在饋線自動化負荷開關與變電站之間或者兩個開關這間安裝帶時限保護饋線出現斷路器。在故障的隔離過程中，首先是斷路器斷開，經過5秒的時間后，出線開關又會重合，從而給線路前段送電，再經過21秒的時間，也就是說，在15s的重合閘充電時間時，給永久性故障的第二次跳閘重合閘提供了足夠的時間，可以使第一個開關在壓后延時并自動合閘。經過兩次斷電器跳閘，開關在失壓狀態下的斷開、閉合與閉鎖。
3 應用效果
電力行業危險性高，成本高，因此一方面應該注重建設時的質量，另一方面應該注重對其質量的維護，對各種危害因素的排解。在防雷與接地技術方面，對大方向上的設備、人員、技術配備等都比較有力，主要問題應該集中于分類方面，應該對細節問題加以區分，這樣更易于使具體問題得到具體解決，也可以做到防微杜漸。從南方某城市將自動定位系統、自動隔離、恢復系統應用并投入到實際的lOkV配網中進行使用的經驗來看，效果良好，一方面減輕配網線路巡檢人員的工作強度，另一方面，將查找故障的時間有效縮短了，而且可以準確、迅速的將故障區間與位置標示出來，進行通知，安全可靠，為排除故障節省的時間，尤其是自動化的隔離，可以避免惡劣天氣造成的破壞，也可以有效的為用戶提供正常的用電，并為修理工作提供了充裕的時間，而且減少了事故發生率。比如架空往往會與電纜混合構成線路，所以應該對于線路結點的阻抗進行測量與區分，通常來講，由于不同的原因會使入侵的雷電波在此發生反射，而且會由于次數的增加，因波峰疊加而產生電壓過過入侵電壓，此時應該根據規定的計算公式對其中的結點的折射系數進行運算，并根據行波經過電纜長度時所需的時間來，計算出某結點的電壓，根據具體的數據值可以來設置相應的避雷器。從北方城市的建設，以及全國性的電網改造工程的初步完成來看，自動化的供電網絡與配電網自動化建設是大勢所趨。所以，在偏遠的地區與發展較為落后的市區，都留有足夠的可供發展的預留準備。
關鍵詞： 電路； 故障； 故障診斷；
中圖分類號：F407文獻標識碼： A
1、概述
電氣設備經過長時間的運行，就可能產生各種各樣的故障，導致設備停止運行影響生產，嚴重的甚至會造成人身、設備事故。電氣設備的故障可分為機械故障、電源故障、元器件故障和電路故障。而電路故障最為常見，電路故障可大致可分為斷路、短路故障，接地故障，連接故障以及電路參數配合故障等。不同的電路故障，其特點不同，根據發生故障的特點，可以縮小故障查找的范圍，對于易發生故障點采取相應的措施，從而防止故障及事故的發生。
2、故障診斷前的調查研究
調查研究是設備檢修的前奏，是故障診斷與分析的第一手資料，調查研究正確、全面，對檢修工作往往起到事半功倍的效果。調查研究的主要方法是詢問、鼻聞、眼看、耳聽、觸摸、手拽。①詢問，詢問設備使用者故障發生前的情形、異常現象、之前故障情況、故障前有否操作不當或某操作桿、按鈕失靈或誤動作等。②鼻聞，是否有絕緣漆、塑料、橡膠等過熱、燒焦的刺鼻氣味。③眼看，察看熔斷器的熔體或熔絲是否熔斷，觸點是否燒熔或燒灼，機械部分有無損壞以及開關、按鈕、插接線所處位置是否正確，更改過的接線有無錯誤，更換過的零件是否相符等。④耳聽，就是聽電氣設備運行中的聲音，辨別電動機、繼電器、控制變壓器、電磁閥等電器的機械動作機構在運行中是否有異常聲音。⑤觸摸，切斷電源后，用手背觸摸發電機、電動機外殼、電器線圈等，判斷其是否有明顯的溫升與局部過熱現象。⑥手拽，切斷電源后，用手輕拽電線看是否有松動現象，電路觸點接觸不良是經常發生的故障，用此方法可以解決該類故障。通過調查研究，一般來說，比較簡單直觀的故障可找出；對較熟悉的電氣設備的電路還可基本能確定故障范圍。
3、常見電路故障分析方法
復雜電氣設備的電路，應根據電氣控制關系和原理圖，分析確定故障的可能范圍，查找故障點。電氣設備的電路基本都是由主電路和控制電路兩部分構成，主電路的故障一般簡單、直觀、易于查找；控制電路一般比較復雜，維修時可根據故障現象結合電氣原理圖和控制關系，確定故障可能的單元或環節。還可根據電器輔助觸點的聯鎖連線查找相應的電器或單元，在此基礎上進一步分析確定準確的故障點以排除故障。常用電氣故障診斷方法有七個，現簡介如下。
第一、分析法：就是根據電氣設備的工作原理，控制原理和控制線路，結合初步感官診斷故障現象和特征，分析故障原因，確定故障范圍。分析時，先從主電路入手，再依次分析各個控制回路，然后分析信號電路及其余輔助回路。
第二、開路法：就是將電路從某一點斷開，解開某一個回路，或從系統中把某一個環節解開，解除一點，試驗一次，排除故障回路，然后找其故障點。一般用于診斷控制回路的短路，接點粘連，繼電保護誤動作，機件失靈等故障。
第三、短路法：就是將電氣通道某處短路或某一中間環節用導線跨接。此法主要是處理開路故障，開路故障原因很多，也是最常見的故障之一。由其是連鎖控制比較復雜的電路中，由于某一點不通路，致使控制線圈或繼電器不能按指令工作，造成整個系統失靈，不能夠正常運行。檢查時可根據電氣原理，用電線將某一接點或某一段電路短接，觀其降壓元件是否正常。如果短接后即恢復正常，則故障點就在短接部分。采用短路法需要注意的是：電氣原理清楚，線路清析，接線準確無誤，需要帶電作業必須采取相應的安全措施，切不可盲目進行。
第四、分段法：就是把電氣上相連的有關部分進行切割分段，以逐步縮小可疑范圍。對于進一步查找某條線路的具體故障點，同樣還可以再次采用分段法。查找饋線的接地點，通常在裝有分支開關或便于分段處作進一步分割，或根據運行經驗重點檢查薄弱環節；查找電氣設備內部的故障點通常是根據電氣設備的結構特點，在便于分割處作為分段點，一部分一部分檢查與排除，故障點的范圍就越來越小。
第五、替換法： 就是對有懷疑的電氣元件或零部件，用正常完好的元件或零部件來替換，以確定故障原因和故障部位。自動控制裝置中，有些元器件線路復雜而又容易拆裝，如插件，嵌入式繼電器等，要作詳細檢查往往比較麻煩，而用替換法則簡便易行。若經替換有懷疑的電氣元件或零部件后設備即恢復正常，則故障就出在該電器元件或零部件；如仍不正常，起碼也能排除一個環節，可考慮其它原因。
第六、對比法：對比法也叫比較法，就是同設備，同型號，同線路進行對比，尤其是在沒有圖紙資料的情況下處理故障更為有效。把故障設備的有關參數或運行工況與正常設備進行比較。某些設備的實際參數往往不能從技術資料中查到，設備中有些電器零部件的性能參數，在現場也很難判斷其好壞，有條件時可采用互相對比的辦法，參照正常的設備模仿進行調整。
第七、再現故障法：對不正常起動或運行中有異常現象的電氣設備，為了查找故障原因,在有安全保護的情況下采取正常通電起動讓故障現象再次出現以找出故障所在. 從起動轉向運行的整個過程中,主要觀察有關接觸器和繼電器是否按控制順序進行工作若發現某一個電器的工作不正常,則說明該電器所在回路或相關回路有故障,然后再對此回路作進一步檢查,便可發現故障原因和故障點
4、故障判斷的基本原則
實踐證明，“先易后難，先動后靜，先電源后負載”是一套行之有效的故障判斷方法。處理電器故障，既要有規律，又要有順序，如果沒有經驗，方法又不得當，無目標無規律亂拆亂查，雖然最終也可能找到故障原因和部位。但是，由于拖延了排除故障的時間，從而嚴重影響生產。如果遇到復雜的電氣系統， 有可能找不到故障點，甚至還會損壞其他零部件造成重大損失。
先易后難：即根據客觀條件，容易實施的方法優先選用，不易實施或很難實施的方法必要時再采用。通常是先作直觀檢查和了解，即感官診斷，其次才考慮采用儀器儀表檢查，才能做到有的放矢。對于結構比較復雜的電氣設備，通常是先檢查其零件和結線，如需解體檢查，其核心部分和不易拆裝部分更應慎重考慮，即先外后內。先用簡單易行，自己最熟練的方法檢查直觀，顯而易見，簡單常見的故障，后用復雜，精確的方法去檢查難度較高，不易見的疑難故障。
先動后靜：著手檢查故障設備時，首先考慮電氣設備的活動部分，其次才是靜止部分。有經驗的檢查人員都知道，電氣設備的活動部分比靜止不動部分所發生的故障幾率要高得多，所以診斷時首先要懷疑的對象往往是經常動作的零部件，經常移動操作和長期轉動部分。
先電源后負載：按檢查的先后次序，是從電路工作原理來考慮，應先檢查電源部分，后檢查負載部分。這是因為電源有故障勢必會影響到負載，而負載側有故障卻未必會影響到電源。如電源不能供電負載就不能工作，電壓過高，過低，三相嚴重不對稱都可能會影響電氣設備的正常工作。對于用電設備，通常先檢查電源的電壓，電流，電路中的開關，觸點，熔絲，接頭等，檢查排除后才根據需要再檢查負載。
