异常故障检测算法

2024-06-02

异常故障检测算法(精选10篇)

异常故障检测算法 第1篇

液体火箭发动机地面试车故障检测的自适应阈值算法

提出一种自适应阈值故障检测算法,其检测阈值由实时估计的参数均值、标准差及由训练算法得到的.带宽系数计算.用某发动机22次点火试验的试车数据进行离线故障检测,结果表明其综合性能优于红线系统和SAFD算法.

作 者:朱恒伟 王克昌 陈启智 Zhu Hengwei Wang Kechang Chen Qizhi 作者单位:朱恒伟,Zhu Hengwei(第二炮兵第四研究所,北京,100085)

王克昌,陈启智,Wang Kechang,Chen Qizhi(国防科技大学,航天技术系,湖南,长沙,410073)

刊 名:推进技术 ISTIC EI PKU英文刊名:JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY年,卷(期):200021(1)分类号:V434.3 V446.9关键词:液体推进剂火箭发动机 地面试验 故障检测 故障诊断系统 数值计算

异常故障检测算法 第2篇

一台古董机,大致配置为CeleronⅡ800MHz的CPU、128MB内存,主板芯片为VIA694X+686B,外接一个DGC56KModem,以前使用这台电脑时比较正常,上网速率也很稳定,可是近一个月来上网故障却频频出现,每次开机只能上一次网,断开后再连接就显示错误630:调制解调器没有正确响应的出错提示。打开控制面板里的调制解调器,选诊断竟可以和Modem通讯,但从Windows开始菜单中重新启动又连不上网,必须要关机或重启才能再次上网。

这个问题比较奇怪,还是第一次遇上。我试着把Modem接到别的电脑上进行测试,发现拨号和上网都正常。看来病症在本机上,于是我给系统打了补丁,也给Modem换了驱动程序,把Modem端口换了,但丝毫不起作用,

这样又用了半个来月,问题变得更加严重了:居然怎样设置都连不上网,显示的出错信息和以前一样,通过诊断选项还是可以和Modem通讯。这就怪了,我只有格式化硬盘后重装系统,结果还是不行。再摆弄一番BIOS依然无望,最后我拆掉Modem再接上,居然又可以拨号了,可断开后重拨还是故疾重犯。于是我把故障范围缩小到Modem的数据线和所连接的电话线上。仔细查看这条电话线,发现此线除了连接着这只Modem外竟然还连接着隔壁办公室的一台传真机。故障原因基本明朗化了:Modem一般不能和大功率电子设备接在一条电话线上,而传真机消耗的功率较大,所以直接导致了Modem拨号异常的故障,于是我把传真机重新安装到另一条电话线上,这样,Modem终于可以顺利拨号了。

基于梯度的拥挤场景异常检测算法 第3篇

同时随着视频监控设备成本的下降, 进而可以存储的视频数据也越来越多, 但是没有足够的人力来操作这些过量的信息。在极度拥挤的场景中, 过多的人和他们的行为需要被监控, 这对观察者来说是一个极大的挑战, 用来帮助人类观察者的计算方法必须能够成功处理在现实世界领域存在的拥堵现象。

过多的人和物造成了极度拥堵现象, 而这种现象对人类来说是一种挑战。行人的不规则移动造成了严重遮挡, 位于场景中的物体有助于分析每个人的行为作为我们的需求任务, 即便对于现代的计算机系统也是如此。并且监控摄像头记录下的画面覆盖了大面积区域并包括了大量的人。因此, 一个计算方法必须能够将位于不同区域内的体系进行活动分离, 并同时保留包括整个场景在内的结构信息。

大多数用于识别视频序列中不正常事件的方法仅能够识别由小部分物体组成的序列, 在每一帧中, 极度拥挤的场景包含了成百的人, 甚至在整个视频序列中包含上千的人。普遍的视频分析场景如PEST2007数据库, 即使在最拥挤的场景里也只是包含了不到一百的人物。其主要是集中于分析整个视频帧或者抽取物体的一些特定信息。

在本文中, 通过在极度拥挤的场景里将视频进行分割成多个小长方体, 然后计算小长方体内的像素梯度信息, 再计算其均值和协方差, 本文的主要创新点在于最后通过SOM法进行分类找出异常行为, 从而实现异常行为的检测。

1 算法的详细过程

1.1 视频分割

在一帧内, 极度拥挤场景包含了在不同位置发生的许多独立活动, 这些活动放在一起构成了整个视频的潜在结构。通过将视频划分成固定大小的局部时空容器, 笔者把它称之为长方体。笔者为每一个视频的时空体积用一个紧凑的运动模式来表示, 并识别一些非典型的运动模式, 有效得捕捉整个视频的运动结构。

1.2 抽取时空梯度特征并计算其高斯模型参数

在极度拥挤的场景里, 构建运动模式是一个极度大的挑战, 行人的数量导致一些局部活动遮挡, 在每一个区域内的

活动是非均匀的。笔者希望以一种紧凑的方式来表示长方体内的非均匀局部时空运动模式, 这对于含有丰富信息的运动模式来说, 是行不通的。笔者使用时空梯度分布作为基础表示, 对于长方体内的每一个像素I, 计算时空梯度[4]

其中x, y, t为视频的水平、垂直、时间维数。长方体内的每一个像素的时空梯度放到一起表示特征运动模式, 笔者构建梯度的三维高斯分布, 其中

对于每一个时间位置n和空间位置t, 局部时空运动模式Ont由μnt和Σnt表示。

为了捕捉到场景的潜在运动结构, 笔者希望确定典型的运动模式表示并在长方体中抽取运动变量。为了能够在局部的时空运动模式进行辨别, 笔者使用对称的KL散度。

1.3 应用SOM找出异常行为

自组织映射 (SOM) [5]由Kohonen提出, 其是一个广受欢迎的簇集和数据可视化工具, 其在一些用于检测异常行为的实际应用中有着广泛的应用。

SOM所拥有的特点, 使其适合于对各种群体行为模式进行建模。首先, 它按拓扑顺序计算特征向量, 这使得与某一特定输入模式域相关的点阵中的神经元的空间位置和一个神经元的邻域表现出了相似特征, 能容忍某种通过平滑变换得到的不同模式间的变化程度。这种特性对解释正常模式的多模态是有用的。此外, 控制一个神经元的更新仅仅需要两个参数, 学习速率和邻域的大小。通过恰当地改变这些参数, 增量学习可以根据新的输入模式来实现。

笔者使用公开的UMN数据库来进行测试, SOM参数值, 取K=8, ηmax=0.1, dmax=10, α=β=0.1, 在SOM迭代的步骤过程中, 从池中随机抽取一个样本, 应用在线更新方法对获胜的神经元进行更新, 然后确定一个高斯分布距离值来找出μdist和σdist其作为用于选择一个正确的检测阈值μTH和σTH的标准线。如果一个样本和它获胜的神经元之间的距离大于μTH+2σTH, 其被分类为不正常。

2 实验结果

笔者将本文算法和基于光流的方法进行比较, 将检测异常行为正确率和错误检测率进行比较, 实验视频从UMN数据库视频选取。

其中图1中的正常走路表示正常情况, 图2中的奔跑四散表示异常情况, 实验结果如表1所示。

其中video1表示UMN视频中的第一段, 依此类推, 总共取10段视频进行实验。

3 结论

从实验结果可以看出, 本文中的方法的误检率和异常检测率和光流方法几乎差不多, 但是从时间上进行比较, 本文方法比光流方法耗时少, 验证了本文方法的有效性。虽然本文方法在时间上比光流方法耗时少, 但是耗时还是过长, 因此在效率方面还有待提高。

摘要:针对在极度拥挤场景下, 由于场景中包含了过多的人和物, 同时由于人力的限制, 无法快速找出异常行为的问题, 提出了一种基于梯度的拥挤场景异常检测算法, 该方法通过将视频进行分割, 然后提取梯度信息, 计算高斯模型参数, 再应用SOM (自组织映射) 进行分类从而找出异常行为。

关键词:梯度,异常检测,SOM

参考文献

[1]E.L.Andrade, S.Blunsden, and R.B.Fisher.Modeling crowd scenes for event detection[J].In Proc.International Conf.on Pattern Recognition, 2006:175-178.

[2]Mehran, R., Oyama, A., Shah, M.Abnormal crowd behavior detection using social force model[J].In Proc.IEEE Conf.on Computer Vision and Pattern Recognition, 2009:935-942.

[3]S.Saxena, F.Bremond, M.Thonnat, R.Ma.Crowd behavior recognition for video surveillance[J].Lecture Notes on Computer Science, 2008, (5259) :970-981.

[4]Louis Kratz, Ko Nishino.Anomaly Detection in Exteremely Crowded Scenes Using Spatio-Temporal Motion Pattern Modeles[J].IEEE, 2009:1446-1453.

异常故障检测算法 第4篇

关键词:故障检测 DSP 故障字典 频域分析 神经网络

0 引言

随着电子技术和工艺的不断发展,电路设计和生产的规模不断的扩大,集成化程度不断提高,而作为生产过程中必不可少的检测环节,电路的可及节点大幅度减少,检测的复杂性和成本变得更加难以与电路的发展相匹配。如何在电路故障发生进行检测,及潜在故障的发现对于电路的维护和保障电路质量有着重要的实际意义。在大部分工厂生产环境中,电路检测仍然采用人工检测的方法,QC(Quality Controller,品质控制员)的素质和耐心决定着产品的合格率,严重制约了生产效率和质量,随着技术的发展涌现出了ATS(Automation Test System,自动检测系统),电路故障ATS系统对于提高电路检测的正确率和效率,降低生产成本有着重要的作用[1]。

电路故障诊断已经有了较好的发展,具有了一些较为成熟的理论和算法,但是纵观这些方法,大多数计算量都偏大,计算复杂性使得其在实际应用时会受到制约[2]。目前在嵌入式领域相关的应用研究已有,包括ARM,FPGA等平台上的应用和研究。但是随着复杂故障诊断理论的发展,检测算法在嵌入式系统上的实现也愈加困难。

DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理器)具有特殊的硬件结构和软件指令设计[3],使得其在数据处理,算法实现上具有独特优势,特别是采用数字信号处理相关方法,如频域分析对模拟电路信号的判断。根据DSP平台的特点,从可实现角度出发对不同的电路故障诊断算法进行了分析和研究。

1 故障字典法

故障字典法是电路故障诊断算法中较为早用的一种检测方法,是上个世纪末,电路故障测前模拟检测方法的研究成果的代表。该方法实现简单,诊断条件宽松,没有太多使用条件限制,是一种简单有效,应用广泛的方法,也是电路故障诊断中最具有使用价值的一种方法。

该方法通常需要在检测之前对电路各种故障状态进行仿真,提取出不同故障状态发生时,对应的电路的特征。电路的特征是通过设定多个检测点,测量测试点的电信号特征,通过测试点的电压电流或者其他信息的变化来反映电路的故障。将仿真的结果,即不同故障对应的不同测试点的值及变化特征列入表格,组成字典。电路的可测性则必须保证每个故障对应的特征需要能够进行区分。在进行电路实际故障检测时,只需要将测试点的电信号特征提取,然后查找字典,与已测故障特征进行比较,如有相符则测试结果为故障,且故障为对应的故障结果,相反则为无故障。

可见该方法简单易行,实现方便,关键是要找到不同故障的特征,这就需要大量的仿真实验研究,同时针对不同的电路,其故障特征必然会发生较大的变化,那么故障字典也必须进行重新设定。同时该方法难以解决有容差或较大容差电路的故障诊断,受到电路拓扑条件的限制一般只能解决单故障的诊断。现在电路规模越来越大,对于大规模电路,建立故障字典的工作量较大,测试计算复杂,实际使用受到了限制,特别是针对实时性要求较高的诊断时,该方法难以适用。

由此可知,故障字典法对于小电路故障的诊断仍然具有良好的优势,实现方便,简单易行,对于小产品的生产检测适用。

2 频域分析方法

频域分析是以输入信号的频率为变量,在频率域研究系统的结构参数与性能的关系,揭示了信号内在的频率特性以及信号时间特性与其频率特性之间的密切关系,从而导出了信号的频谱、带宽以及滤波、调制和频分复用等重要概念。1822年傅里叶提出傅里叶级数奠定了频域分析的理论基础,20世纪在电子领域得到了广泛的适用。元器件的性质和频率有很大的关系,采用频域分析的方法可以更好的理解系统的结构和性能,对于电路故障诊断提供了一个新的思路。

频域分析方法现在已经得到了业内的重视并得到了很好的发展,已有分析方法众多,而使用最广,最为经典的就是FT(傅里叶变换)。然而傅里叶变换的定义如下:

F(ω)=■f(t)e-jω tdt (1)

可见,频谱密度的计算是指数运算,成分运算和积分运算组成的,这对于数字设备来说都不好实现,所以引进了离散傅里叶变换,DFT:

X(k)=■x(n)e■=■x(n)W■■ (2)

这里的频谱和时间信号都是离散的数字的,所以适合于数字设备的使用。然而DFT的计算复杂性是N的平方项,随着N的增加计算量会大量增加,给实际应用带来了麻烦。因此利用旋转因子的周期性和对称性,1965年Cooley-Turky 提出了新的快速离散傅里叶变换方法FFT,其乘法运算量为N/2log2N,得到较大改善。目前FFT及其改进算法已经在工程上得到了广泛的应用。

DSP在FFT算法实现上具有良好的优势,其特殊的哈弗结构,流水线操作,乘法器结构,蝶形运算的实现更加的快捷和方便,因此使用DSP进行频谱分析是最好的选择。该方法适用于电路规模较大,频率信息丰富,电路性能功能分析要求较高的电路故障诊断。另外该方法单独运行难以将电路的各种故障都得以较好的区分,需要和其他方法配合实现。

3 人工神经网络方法

随着人工智能技术的发展,模糊理论,人工神经网络,专家系统,小波分析等方法得到了很大的发展,在各个领域都得到了广泛的重视和研究。对于故障诊断技术领域,也都有涉及,然而在实际使用中,发现部分算法的复杂性较高,实现困难,而人工神经网络的部分模型则可以很好的实现,因此我们就此进行讨论。

人工神经网络具有良好的非线性映射能力,并且具有自组织自学习,联想存储和寻求最优解的能力。1943年心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了最早的神经网络模型,随着相关研究的深入,现有神经网络模型很多,在电路故障诊断中我们是需要其实现故障特征的提取和区分,最为经典的神经网络就是BP神经网络(Back Propagation)。利用BP神经网络的分类功能可以很好的实现故障定位。BP神经网络的计算涉及正向运算和反向传播两部分,其中正向运算输入层xi到隐藏层zk:

zk=f(■vki×xi),k=0,1,…,q (3)

其中vki为隐藏层权值。f()为传递函数。隐藏层zk到输出层yj:

yj=f(■wjk×zk),j=0,1,…,m (4)

其中wjk为隐藏层权值。f()为传递函数。由此可知该网络在使用时只涉及累乘加和传递函数运算,累乘加运算是DSP的核心运算部件,能够在单位周期内实现一次MAC运算。而传递函数,我们可以在输出层采用线性函数,隐藏层采用下列传递函数:

f(x)=■ (5)

该传递函数是给线性函数,其计算精度和速度成为BP神经网络计算的关键。我们可以采用快速近似的方法进行计算[4]。神经网络方法能够很好的解决容差效应对故障诊断的影响,对容差电路的硬故障与元件参数偏移较小的软故障均可进行检测与定位,且对电路可及节点及交流测试频率的数目要求较低。

4 总结

根据不同电路故障诊断的需要和DSP的特点,讨论了在DSP系统下实现电路故障诊断的不同方法。对于小规模电路可以采用简单易行的故障字典法进行诊断,而对于较大规模电路,则故障字典的设定将会变得非常复杂,测试点需求高,所以可以采用神经网络的方法,另外利用DSP在数字信号处理及频域分析的优势,加入频域分析方法,可以增强电路故障诊断的能力,减少测试点的数量。

参考文献:

[1]黄洁,何怡刚.模拟电路故障诊断的发展现状与展望[J].微电子学,2004,(34)1:21-25.

[2]李伟.复杂系统的智能故障诊断技术现状及其发展趋势[J].计算机仿真,2004,21(10):4-7.

[3]张雄伟,曹铁勇,陈亮.DSP芯片的原理与开发应用[M].北京:电子工业出版社,2009.

[4]吴凌燕,蔡岗.非线性运算在DSP上的编程实现[J].南阳理工学院学报,2010,7.

基金项目:赣南师范学院自然科学研究。青年基金课题:基于

DSP的电路故障检测平台研究[09kyz14]。

异常数据的检测方法 第5篇

异常数据的检测方法

系统地研究了数据挖掘中异常点检测的.一般方法,并指明了它们的优缺点.对高维的和基于聚类的异常点挖掘情况进行了分析,希望使用者能够以这些方法为基础提出更好的方法.

作 者:王元明 熊伟 WANG Yuan-ming XIONG Wei 作者单位:安徽大学,数学科学学院,合肥,230039刊 名:重庆工学院学报(自然科学版) ISTIC英文刊名:JOURNAL OF CHONGQING INSTITUTE OF TECHNOLOGY年,卷(期):23(2)分类号:O29关键词:数据挖掘 异常点 聚类 异常点挖掘算法

海洋测量异常数据的检测 第6篇

海洋测量异常数据的检测

随着现代科学技术的发展和应用,海洋测量领域已先后推出了多种具有高分辨率和高采集率的新技术测量手段,如用于海底地形测量的多波束测深和机载激光测深系统.作为数据后处理软件系统的一个重要组成部分,我们急需寻求一种有效的异常数据探测方法来对采集到的海量数据进行质量检查和控制.与陆地测量相比较,海洋测量具有明显的动态效应,由于海水阻隔的原因,海洋测量不仅受大气的影响,而且受海水运动和海水物理性质的影响,因此,海洋测量具有比陆地测量更多的.噪声干扰源,海洋测量出现粗差的概率也远远大于陆地测量,加上海洋测量进行重复观测比较困难,缺乏必要的几何图形检核条件,这也给解决粗差检测问题增加了一定的难度.

作 者:黄谟涛 翟国君 王瑞 欧阳永忠 管铮 Huang Motao Zhai Guojun Wang Rui Ouyang Yongzhong Guan Zheng 作者单位:天津海洋测绘研究所,天津,300061刊 名:测绘学报 ISTIC EI PKU英文刊名:ACTA GEODAETICA ET CARTOGRAPHICA SINICA年,卷(期):28(3)分类号:P229关键词:海洋测量 异常数据 粗差检测 抗差估计 可靠性 marine survey abnormal data blunder detection robust estimation reliability

异常故障检测算法 第7篇

园林机械设备相信做园林绿化工程的人们都不陌生,有的甚至是对园林机械设备特别熟悉,对它的保养常识,使用方法等更是了解。园林机械网是一家专业从事园林机械设备维修与销售的大型公司,总结了很多有关园林机械设备的常识。在此跟大家分享一下: 园林机械设备的分类

根据园林机械设备发动机类型分为四冲程机械和两冲程机械(当然还有电动的我们在这里暂不介绍)

首先,我们介绍一下四冲程机械,四冲程机械主要包括割草机,草坪机,水泵,梳草机,草坪打孔机,起草皮起草皮机,打药机等等很多。

下面我们谈一下四冲程园林机械设备的常见故障和排除方法:

1、发动机启动不了

导致发动机启动不了的因素有很多主要包括:火花塞异常、化油器异常、空滤过脏、点火线圈异常、气门间隙不对、气缸内积炭太多、机油过少或过多、机油不干净、汽油不纯、发动机拉缸、缸体有裂痕、点火不正时、油封老化、曲轴变形、熄火开关异常(草坪机还有可能是刀片或大盘松动)等等很多因素,这个没有什么高招只能一个个排除。

2、发动机启动困难

导致发动机启动困难的因素也不再少数主要包括:火花塞异常、空滤不干净、缸体内积碳过多、气门间隙不对以及主要部件老化等;

3、发动机功率不足

导致发动机功率不足的因素主要包括:空滤过脏、风门没开、油门线不管用、化油器异常、排气管赌塞。

4、发动机冒黑烟

导致发动机冒黑烟的因素主要包括:机油过多、空滤不干净、汽油不纯、化油器异常等

5、发动机启动反弹

导致发动机反弹的因素我们总结的不多主要有:气门间隙不对、机油过多。

6、草坪机剧烈震动

导致这一故障的因素主要是草坪机刀片磨损或断裂还有可能是机器有螺丝松动;

7、汽油机水泵不出水

导致水泵不出水的因素主要有:内部叶轮损坏、水封老化、泵壳破裂、以及各及人口处漏气。

8、打药机压力不足

导致打药机压力不足的因素主要是:阀门组损坏,内部密封圈老化。

9、发动机不能熄火

导致发动机不能熄火的因素主要是熄火开关损坏或者是点火线圈线路问题。

其实四冲程园林机械设备的故障有很多很多,在这里我们就只介绍以上几种常见的故障,如有特殊的故障请进我们的网站(园林机械网http://)里面有一个技术支持模块有很多关于园林机械设备故障的排除方法,我们还开通了一个问题解答模块。里面有很多网友提出的问题,我们都一一作了解答,可能会对您有所帮助。如果还是解决不了您的问题,我们网站还有一个我要提问的模块,进入这个模块的方法是先进入网站的首页点击问题解答,进入问题解答模块里面有一个我要提问的模块用鼠标点一下,就会进入内容输入区。

您可以输入您的故障问题最后输入最下边的验证码,点击提交按钮。您的问题会自动提交到我们这里,我们会尽快解答您的问题最快当天,最慢隔一天。

好了,不谈没用的了,介绍了故障问题;我们在介绍一下两冲程园林机械设备的保养,出现以上故障的因素跟园林机械设备的日常保养有很大的关系,那么平时应该怎么保养两冲程的园林机械设备呢?接下来我们一一给您介绍:

1、发动机勤换机油,机油使用时间过长会降低润滑程度、,所以我们要勤换机油。换机油

要在热机的时候换(否则里面的机油放不干净);一般新机器使用5小时换新机油(注意要是四冲程的机油;换机油要把里面原来的机油放干净重新加新机油而不是继续往里天添机油)。然后工作25小时在换机油;以后没工作50小时或15添(按先到达的一项计算)在换机油;

2、勤清理空滤不要等发动机启动不了了在清理,那样就已经有脏东西进入机器内部了。会

影星发动机的使用时间。

3、勤清理机器的赃物;不要以为及其外表有点脏没事,它也会影响机器的使用寿命。

4、勤清洗刀盘、机体、缸体、缸头散热片、导风罩、网罩及消声器周围的灰尘及碎屑;

如果还有不明白的还是请进入我们的网站查询或者提问,我们随时欢迎您的光临。四冲程园林机械设备的介绍我们就到这里,接下来我们在说一下两冲程的园林机械设备; 两冲程园林机械设备主要包括:割灌机、绿篱机、油锯、挖树坑机、风力灭火机等 下面我们谈一下两冲程园林机械设备的常见故障和排除方法;

1、发动机不能启动

导致发动机不能启动的因素有和四冲程的差不多主要包括:火花塞异常、化油器异常、空滤过脏、点火线圈异常、气缸内积炭太多、发动机拉缸、缸体有裂痕、油封老化、熄火开关异常、混合油配比不对、排气管堵塞等等很多因素,这个没有什么高招只能一个个排除。

2、发动机启动困难

导致发动机启动困难的因素也不再少数主要包括:火花塞异常、空滤不干净、缸体内积碳过多、排气管堵塞以及主要部件老化等;

3、发动机功率不足

导致发动机功率不足的因素主要包括:空滤过脏、风门没开、油门线不管用、化油器异常、排气管赌塞、拉缸等。

4、发动机冒黑烟

导致发动机冒黑烟的因素主要包括:机油过多、空滤不干净等。

5、割灌机杆子剧烈震动

导致割灌机杆子剧烈震动的因素主要有杆子不直、轴套磨损、刀片没上正等。

6、割灌机发动机正常工作刀片或打草头不转

导致这类问题的因素主要是:离合快损坏、离合碟磨损、传动轴磨损、工作头损坏。

7、绿篱机发动机正常运转刀片不工作

导致这类故障的因素主要有:刀片螺丝过紧、离合快损坏等。

接下来就是我们谈两冲程园林机械设备保养得时间了,两冲程机器和四冲程机器的保养方法大同小异下面我们还是详细介绍一下:

1、两冲程的机器使用的式混合油;混合油的比例一定要保证。汽油与既有的比例为普通机

油25:1,专用机油50:1.一般再买机器的时候都带配比壶,一定要按配比壶的比例配有(注意使用的是两冲程的机油)。

2、经常清理空滤、火花塞、排气管等部件。

3、勤清洗刀盘、机体、缸体、缸头散热片、导风罩、网罩及消声器周围的灰尘及碎屑;

变压器异常、故障检测方法 第8篇

案例1:

2010年1月12日我厂5号炉电除尘前排A1高压电场 (型号为GGAJ02-08/72G, 主要参数为:) , 运行中由于油温高跳闸, 现场检查发现该整流变油位计指示满油位, 变压器本体左下角有漏油现象, 地面有油迹, 当时测得该变压器外壳温度为73℃。保护记录显示跳闸当时的参数如下:一次侧电压U1=351V, 一次侧电流I1=218A (均为交流) , 二次侧电压U 2=5 2 k V, 二次侧电流I2=512mA (均为直流) , 另外保护还记录变压器跳闸前曾出现油温高报警。

我厂锅炉烟道用高压静电除尘设备为龙净环保股份有限公司产品, 该变压器型号为GGAj02K-1.0/7.2整流变, 额定交流电压为1V~380V, 高压侧为八个绕组分别与八个整流硅连接, 最后串联而成, 达到升压整流的目的。

检查过程:

首先取该故障整流变油样进行油质分析, 分析的具体数据和结果如表1。

结论:

低能量密度的局部放电。

其次对该整流变进行吊芯检查, 刚打开变压器大盖, 立即闻到一股刺鼻的油焦味。外观检查发现该变压器的高压侧绕组 (共有8个线圈) , 发现其中一个线圈有严重发黑现象, 变压器油质粘稠而且颜色变黑。测量故障变压器线圈直流电阻和绝缘电阻具体数据如表2。

同时测试整流变整流硅后, 该整流硅完好无损。

结论分析:

该整流变过流动作值设置:一次侧电流为260A, 二次侧电流为800mA, 变压器跳闸时一次侧电流和二次侧电流均未达到过流动作值, 所以可以肯定变压器并非过流保护动作而跳闸。

同时油质分析试验结果也排除了变压器因过流发热导致绕组绝缘击穿的可能从测量故障变压器线圈直流电阻和绝缘电阻的数据可看出, 该整流变高、低压侧线圈对地绝缘电阻合格, 低压侧绕组直流电阻合格, 但是高压侧线圈中第8个绕组直流电阻与其他绕组数值不平衡度: (270~80) /270×100%=70.4%, 最后我们可以得出高压侧第8个绕组已因匝间短路而烧毁的结论。

案例2:

我厂5号机组高压厂用变压器, 型号为SF9-20000/13.8 (高压侧13.8+2×2.5%kV, 20000KVA, 低压侧6.3kV, Y, y0接线) 运行中的油质化验结果详如表3。

结论:

氢、乙炔、总烃含量超过注意值, 可能存在高温过热故障。

检测方法:

根据油质色谱分报表分析, 退出该变压器运行, 做好停电检修安全措施后进行测试工作, 测量变压器高压侧线圈直流电阻具体数据见表4、5。

随后测得变压器绝缘油击穿电压为43kV, 测量变压器绕组各项绝缘电阻数据均合格。

结论分析:

从测试结果看, 变压器线圈绝缘并未出现异常, 测量发现变压器高压侧绕组直流电阻数值不合格, 对容量在1600kVA以上的变压器, 要求各相绕组的直流电阻差值不大于三相平均值的2%, 而我们发现该变压器高压侧绕组直流电阻数值最大达到18%, 远远偏离2%的规定, 分析结论是分接开关存在故障。后来变压器吊芯检查发现变压器分接开关已严重烧伤。

经验:

运行中我们应加强变压器的监视, 最好能缩短油质分析的间隔, 以便

发现异常情况时能及时处理, 同时对变压器大、小修计划要指定周密, 以免漏项

造成变压器长期带病运行。

案例3:

3号炉 (125MW机组) 电除尘前排二电场整流变, 型号GGAJ02-1.0/72YTM, 在开机运行时, 一次侧空载电流达到100A以上, 二次侧电压超过70kV, 启动后即故障跳闸。

检测方法:

(1) 检查压敏电阻RV1、RV2、RV4正常。

(2) 对该整流变进行吊芯检查, 外观检查未发现异常。对该整流变整流硅进行测试, 发现有一个整流硅击穿。

(3) 油质化验, 绕组直流电阻和绝缘电阻测试均正常。

结论分析:

从测试结果看, 该整流变跳闸是由于整流硅击穿所至。

案例4:

3号机组高压厂用变 (高压侧13.8+2×2.5%kV, 20000kVA, 低压侧6.3kV, Y/Y-12接线) , 在运行中突然跳闸, 运行控制盘光字牌显示变压器重瓦斯保护动作跳闸, 运行值班人员到该厂高变现场检查, 外观未发现异常现象, 当时气候湿度较大, 大雨刚停。

检测方法如下。

(1) 首先从保护方面着手检查, 现场无重瓦斯保护动作后的特征:如焦味、变压器喷油等, 变压器本体温度无异常, 初步判断为保护误动作。在对变压器重瓦斯保护回路检查过程中, 发现其户外端子箱内的端子排上的重瓦斯二次接线挂有水珠, 基本可以判断为保护回路因水珠引起短路而跳闸。

(2) 同时, 对该绕组进行绝缘检查, 测量数据如下。

(1) 高压绕组对低地, 绝缘电阻为3.67GΩ, 吸收比为1.32。

(2) 低压绕组对高地, 绝缘电阻为3.92GΩ, 吸收比为1.34。

(3) 铁芯绝缘电阻为1.2GΩ。

(4) 变压器绝缘油击穿电压为58kV。

(5) 试验测量数据均合格。

结论分析:

从测试结果看, 变压器绝缘没有问题该变压器跳闸是由于端子排上的重瓦斯二次接线因水珠短路引起所至。于是对故障回路处理后, 变压器投入运行。

经验:

对于户外运行变压器, 我们一定要做好设备的防潮工作, 如变压器本体瓦斯继电器以及户外端子箱, 我们一定要做好防潮防雨措施, 如我厂在瓦斯继电器上另行安装了防雨罩, 对户外端子箱除加强柜门密封性能外, 还适当增加驱潮设施, 确保了设备安全运行。

摘要:通过对运行中变压器的异常现象观察、试验和分析, 正确判断设备异常类型, 快速查找出设备故障点并进行处理, 找出设备故障规律和预防措施, 提高设备运行的可靠性和经济性。

运行异常及故障分析探讨 第9篇

【摘 要】运行分析是运行值班人员掌握设备性能及其薄弱环节掌握事故发生的变化规律,以确保安全生产、提高安全意识和岗位运行技术素质的重要措施.通过运行分析,可以了解发生异常的前因后果,做好事故预想,防范可能发生的事故,也为检修部门处理异常缺陷提供方便。

【关键词】运行分析方法;运行分析步骤;解决办法

0.引言

随着国民经济的发展,科学技术的进步和生产过程的高度自动化,电网中各种非线性负荷及用户不断增长;各种复杂的、精密的,对电能质量敏感的用电设备越来越多。上述两方面的矛盾越来越突出,用户对电能质量的要求也更高,在这样的环境下,探讨运行分析领域的相关理论及其控制技术,分析我国运行分析管理和控制的发展趋势,具有很强的观实意义。

1.运行分析方法

1.1异常信号分析

依据报警音响或事故音响,灯光亮、暗、不亮,红绿灯变化、闪光以及光字牌,信号掉牌等现象对设备异常进行分析判断。

1.2故障征象分析

①对设备出现的不正常声响、异味、变色、振动、温度、气体压力、电流、电压变化,以及故障引起的设备破坏情况进行分析。

②定期试验、重大操作及运行方式改变后,对设备的操作到位,运转情况进行分析。

③依据微机保护、故障录波、自动记录仪在发生故障时打印出的信息进行分析、比较、判断.如:主变压器仅差动保护动作后怎样判断、处理和检查?

主变压器的差动保护动作原因有:

(1)主变及其套管引出线故障。

(2)保护的二次线故障。

(3)电流互感器开路或短路。

(4)主变压器内部故障。

当差动保护动作后,首先根据主变压器及其套管和引出线有无故障痕迹或异常现象进行判断。如无发现,可回忆本站的直流系统是否有不稳定接地的隐患,或是否曾经带接地运行。如果有的话,可再看一下差动保护动作以后继电器的是否打开,如接点全部打开,这时可用万用表的直流电压档检查保护用出口继电器两端是否有电压,如果有,就是直流两点双接地引起的误动。如果本站的直流系统绝缘良好,而保护用出口继电器线圈两端有电压,同时差动的触点以返回,则为差动跳闸回路和保护二次回路短路造成的差动误动作。另外,高低压电流互感器开路和端子接触不良也会造成差动保护误动作,可详细检查。如经上述检查,电流互感器没有开路,保护用出口继电器两端没有电压,变压器的外部也没有发现故障的痕迹,则可初步判断为主变内部故障,因此,需要经过高压试验、油化验予以鉴定。若经检查确属变压器内部故障,则要同时检查、分析瓦斯保护拒动原因,并加以消除。

差动保护动作以后的处理:

1)故障明显可见:

①变压器故障,停止运行。

②引出线故障,应及时更换。

2)故障不明显,按上述检查保护出口继电器两端没有电压,可能是变压器内部故障,要停运待检。

(1)如为直流两点接地造成保护的误动作,应及时的消除接地点。

(2)如为保护二次回路短路造成的误动,应及时的消除短路点。

1.3对比分析

①与规程、设备铭牌中规定的参数对比分析。

②与同类型设备的数据差异对比分析。

③与历史上的数据对比变化规律推断分析。

④对多个表计参数指标的对比关系差异与突变量进行分析。

1.4检查判断分析

针对现场调查的表象,以及常用工器具与仪表测量的数据进行综合分析.步步推进,层层深入查明变化的实质与根源,判断故障的真实原因以便于制定具体可行的防范措施,进行整改或技改。

2.运行分析步骤

2.1记录和分析设备异常情况

在值班控制室设置运行分析记录本,由岗位人员对设备的运行状态、运行方式、设备缺陷及不安全情况进行记录和综合分析。

具体步骤如下:

①描述现象:对现场所发生的异常现象进行扼要叙述,要求既突出重点,又不遗漏细节。

②检查判断:现场调查并使用必要的仪器仪表(万用表、试电笔、摇 表、测温仪、振动仪等)进行测量检查,参阅必要的技术资料、图纸、设备说明书等文件,对产生异常现象的可能原因进行排查分析,找出初步原因。

③原因分析:对现场情况,如气候、环境、运行方式、人、设备(含一次、二次系统)的影响,当时设备是否有停送电、检修工作等进行调查,然后尽可能全面地分析产生异常现象的可能原因。

④确定原因:对检查分析得出的初步原因做进一步综合判断,最终确定产生异常现象的原因。

⑤分析异常起因:从人的不安全行为、物的不安全状态和环境不安全因素进行分析,着重从人的主观因素查明起因.分析时应考虑人是否违规,设备是否及时维护,检修、维护质量是滞良好,设备进货检验是否严格;环境条件是符合安全生产要求等因素,并结合现场调查情况深入分析。

⑥防范措施:根据异常现象起因,制定切实可行的防范措施,防止类似不安全现象发生。

2.2报告设备异常原因和处理

将上述分析的结论及时报告班长、值长.属运行人员可以处理的,应及时调整和处理,使设备、系统保持正常运行状态;非本运行人员所能处理的,则依据设备及系统的重要程度,向各有关上级部门汇报,请有关部门及时处理并加强监控。

2.3对异常原因分析结果进行评价

专业技术人员每天审阅分析记录,并做专业评价.同时应将分析记录交现场人员传阅及其它岗位人员学习,共同提高。

3.开展运行分析应注意的问题

(1)只有良好的运行技术素质,才能确保运行分析的质量,对此,必须重视岗位人员技术素质的提高,加强运行人员的业务知识与技能培训尤其是现场技术 培训。

(2)在运行分析中应注意对人的因素的分析,不能就事论事,见物见到事不见人,要从解决人的问题入手,做好故障防范工作,解决各项问题。

(3)应阶段性地组织“运行分析”考试竞赛,巩固和提高现场运行分析能力。

4.结束语

二次回路故障查找,重在分析判断,只有正确的分析判断,才能正确处理少走弯路。先根据接线情况、故障特征、设备状态及信号等情况分析判断可能出现故障的范围后,再用正确方法、步骤检查,以缩小范围。检查、测量中根据其结果和现象进行再分析判断,并加以恰当的方法检查测量和其他手段证实判断,从而能准确无误地查出故障点。

【参考文献】

[1]马维新.电力系统电压.北京:中国电力出版社,1998.

[2]程浩忠,等.电力系统无功与电压稳定性.北京:中国电力出版社,2004.

[3]李坚.电网运行及调度技术问答.北京:中国电力出版社,2004.

[4]程正兴.小波分析算法与应用[M].西安:西安大学出版社,1998.

异常故障检测算法 第10篇

客户来电报告中心主网络则基本正常,而一个子网突然变慢,这是本地铁通网络服务公司,该公司为普通用户提供Web服务和Internet接入服务。前几天其服务的一个片区的用户反映网络速度很慢,发Email也需要等待超过60秒以上的时间才能联通。这个片区被划分为一个子网,从主机房的网管系统上观察发现除了该片区(子网)路由器流量很高以外(测试为97%),中心网络的路由器与其它子网的交互流量均为40%以下。此外,没有其它特别现象。

2、诊断过程

铁通的维护人员自行进行了网络排错可惜没有找到故障所在,由于不能断开网络停止用户服务来进行检查,于是求助于我们,本人被派出诊。应该说,从症状上看这个故障比较简单,只要查出子网的路由流量来源就可以很快确定故障方向,进一步则立即可以查出流量源。

从网络拓扑图上看,故障子网与中心网络为E1链路。故障子网下面有一个营业厅,一般只与中心网络交互一些业务数据应该不会有太大的流量。此外,该子网下的Web服务器数量为45台,中心的网管系统报告97%的流量肯定是过高的。

笔者考虑只有一种情况可以比较多地占用E1通道的有效流量,那就是故障子网下的网站与中心网络的网站或服务器之间有多媒体文档的传输或者下载业务才会造成这种情况。不过询问管理人员得知中心网络并不提供诸如多媒体视频的播放和下载服务,那只能借助工具进行检测了。

由于故障网络规模比较小,中心网络的网管系统只支持到路由器一级的管理,交换机和服务器等采用的是廉价的桌面交换机,所以无法支持网络管理。将网络测试仪接入交换机进行测试,启动便携网管功能,可以看到路由器的流量和网管系统观测的到的流量是相同的,均为97%左右。

查看中心网络处与此相连的路由器流量,也是997%左右,这说明路由器通道链路性能基本正常。不过这样高的通道流量必然导致路由器拥塞和丢包,所以从流量的角度看又是不正常的。现在需要了解的是,如此高的路由流量是从哪里来的,以及数据包到达路由器以后的去向等。这样就可以很快定位导致如此之高的通道流量的数据源和拥塞源。

将网络流量分析仪接入网络的路由器通道进行监测和分析,结果显示95%流量流向了业务数据服务器,且多数为HTTP和Email方面应用。其中,Internet访问流量占88%,本地流量占7%。查看流量分析仪指示的流量来源分布图,没有发现集中的流量应用,IP地址分布比较均衡,最高的流量只占0.5%。这些数据表明,用户的应用比例均衡,故障原因应该在应用过程中而不是某个集中的用户“轰击”比如 等。也就是说,应该是应用的过程和通道出了问题。其原因是这些流量按通道设计不应该到达营业厅网络的业务服务器,而是应该直接从中心网络的Internet主路由器进入互联网。那么,这些流量是如何被引导到营业厅服务器方向上来的呢?

下面我们进行进一步的分析,大家知道IP数据包在传输过程中会在路由器中作地址解析(ARP),或是在本地DNS中进行域名分析。如果这些分析路径出问题,则IP数据包的传输和交换就会出问题,

根据流量分析仪的指示,笔者任意选择了10个IP地址做路由追踪测试,用网络测试仪追踪的结果是,他们都要经过一个DNS服务器。而模仿营业厅网络成员分别对已知的本地和外地用户做ICMP监测和路由追踪测试,结果发现ICMP监测中重定向数据包占82%,目标不可达数据包数量占13%。这表明,只有约2%的用户能一次性出入正常路由到达目标站点,其余95%的IP数据包都要经过路由竞争或重新发送才能有部分机会到达目的地。

由此,可以重点检查主路由器的路由表和DNS的转换表。由于多数Internet访问流量被引导到了营业厅业务服务器,所以可以重点检查DNS服务器。用网络测试仪对DNS服务器做查询,观察查询结果,发现DNS转换表有相当大的比例指向了营业厅子网中的业务服务器。笔者怀疑是DNS服务器出了问题!

于是通知中心网络的网管人员将DNS服务器重新启动并快速设置一次,稍后网络管理人员报告网络业务恢复正常。用网络测试仪的Internet工具包查询DNS服务器,可以看到指向营业厅业务服务器的数据已经全部消失,这表明网络已经完全恢复了正常工作。但好景不长,约3分钟后,故障重新出现,仍有97%的通道流量被指向了子网。

由于DNS服务器只设置了一台,没有备份或备用服务器,于是不得不立即来到中心网络机房,对DNS服务器及其周围设备进行检查。测试服务器网卡和与路由器的电缆正常。为了不中断服务,笔者让网管人员在另一台备用服务器上临时安装设置了DNS服务器。经过短暂的业务中断后,更换上的新DNS服务器开始投入适用。只见子网路由器的流量立刻降低到了1.5%。经过30分钟的稳定工作后,所有用户均恢复到正常工作状态,故障消除。

3、故障原因

大家知道,DNS服务器用于将用户域名转换为IP地址,一般来说不会出现什么问题。但由于某些原因,造成了类似本例的中转换地址统统指向了营业厅子网的业务服务器。业务服务器不具备路由处理功能,对发送来的IP数据包要么拒收并置之不理,要么返回目标不可达或需要重定向的报告数据包。这就是我们在ICMP监测时经常观察到的现象。

本地铁通的用户数量并不多,而且与上级网络的链路带宽为155M的ATM链路,大有富余,所以上Internet的用户其上网速度主要受子网带宽的影响。因为许多的用户要经过拥挤的无效E1链路,造成路由重定向和严重的时延。大量的IP数据包拥向只有2M带宽的子网路由器,流量达到了97%,造成子网工作速度突然变慢,路由器出现严重拥塞等现象。

4、两点建议

(1).DNS服务器要定期“体检”

基为了防止DNS服务不稳定造成业务中断或出错,不少网管人员在设置DNS服务器时都安装了备用DNS服务器,亦即安装不只一台DNS服务器。但这样做也会带来一个潜在的危险,即主DNS服务器出问题,备用自动服务器投入运行,这样会牺牲一定的网络带宽,使得系统总体性能有所下降。危险在于,性能的下降常常是在不知不觉中来到的。所以,为了保证网络经常处于良好的工作状态,网络管理人员需要定期检查DNS服务器的转换表。

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