电气设备状态监测与智能诊断理论与方法科研方向

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电气设备状态监测与智能诊断理论与方法


学术带头人 胡虔生 教授人数 1 副教授人数 2 有博士学位人数 1

??长期以来，本学科关注电气设备检测与故障诊断技术的发展，在电气检

测和信息处理技术、电气设备故障机理和故障诊断方法的研究、电气设备检

测装置和故障诊断装置的开发等方面进行了大量的理论研究和应用开发工作

，在此方向已培养博士、硕士数10名，下面介绍本学科在此方向上的研究工

作和发展方向。

1． 电气检测和信息处理技术的研究

??信息处理技术是对信号进行检测和分析处理，包括电机和电气设备的测

试和设备运行状态的在线检测，特殊信号的检测和数据处理技术，它也是设

备故障诊断的前提和基础。本学科从八十年代初开始研究开发电机微机测试

系统，是国内最早的研究单位之一。在电机检测方面，本学科在国内较早的

提出和运用高速采样技术，对采样误差问题进行了深入的研究，获得同行专

家的一致好评，发表了一系列有影响的学术论文。目前，本学科在信号分析

处理方面的研究内容，包括信号的自动测量、设备的在线检测，着重结合电

气设备状态监测与故障诊断进行瞬变信号的检测和频谱分析、相关分析、细

化谱分析以及包络分析等。某些故障信号具有不连续性和时变性，采用短时

傅立叶变换，wigner-vill分布、小波分析等时频分析方法，时频分析法是目

前本方向研究的一个重点。

2． 故障机理的研究

??故障机理研究的目的是了解故障的形成和发展过程，掌握故障的内在本

质及特征，是故障诊断的理论基础。其研究方法是依赖于电机和相关的基础

学科，建立电气设备故障分析的物理和数学模型，求出模型的解析解或近似

解，进行仿真计算，从中总结出一般性的规律，找出故障特征量。采用电流

回路法和电磁场分析方法，本方向对电机定子、转子、绕组和变压器等典型

故障的机理进行了大量理论和实验研究，得出了许多重要结论，有效地指导

了这些设备的监测与诊断，这方面的研究我们具有扎实的工作基础，处于国

内领先水平。

3． 智能故障诊断方法的研究

??在智能故障诊断方法研究方面，本方向从八十年代开始应用专家系统进

行电机型式试验，九十年代应用故障树智能化变压器故障诊断软件，发展到

当前的专家系统、人工神经网络等智能化诊断方法。专家系统模拟人类的逻

辑思维，实现严谨的逻辑推理。人工神经网络是在现代神经科学研究成果的

基础上提出来的，其特色在于信息的分布存储和并行协同处理，十分适用于

象故障诊断这一类多变量非线性问题。人工智能是当前发展很快的一个学科

，我们一直结合电机学科各研究方向跟踪其发展，形成本学科的研究特色。

4． 电机测试装置和电气设备故障诊断装置的开发

??本方向从八十年代初开始，受省部级基金资助并与多家企业合作，研制

开发了10余种微机测试和故障诊断装置，在生产中发挥了作用，获得了省部

级奖励。随着电子技术与计算机技术的发展，装置已由最初的模拟电子式测

量设备发展到基于计算机的实时在线监测与智能故障诊断系统和便携式监测

分析系统，另外，采用DSP、PC104开发的嵌入式诊断系统和远程分布式监测

诊断系统，已成为目前的研究开发热点。

??目前，本学科方向将微机测试系统和电气设备故障诊断装置的产业化作

为研究重点，力争在3~5年内取得突破，与企业合作形成上千万产值的有自主

知识产权的新产品，现已形成的产品有电动机微机保护装置、电动机故障诊

断装置、同步发动机故障诊断软件和变压器故障诊断软件等。