故障电弧诊断总结

第一篇：故障电弧诊断总结

研究意义：

电弧故障（Arc Fault）有并联电弧故障和串联电弧故障之分。并联电弧故障表现为电路短路，故障电流大，现有电气保护体系能对其保护；而串联电弧故障因受线路负载限制，其故障电流小，常为5~30A，甚至更低（荧光灯电弧故障电流有效值约为0.1A），以至于现有保护体系无法实现对串联电弧故障保护，是现有电气保护体系的漏洞之一，存在潜在电气安全隐患。串联电弧可分为“好弧”和“坏弧”，如电弧焊机、有刷电机工作时产生的电弧及插拔插座时产生的电弧常称为“好弧”；其他非按人类意愿或控制产生的电弧称为“坏弧”。对电弧故障进行检测时，不应将“好弧”误判为电弧故障，进而切断电源造成不必要损失。

实时准确检测串联电弧故障，并切断故障电路是避免电弧持续燃烧以至于酿成火灾等事故的有效途径。依据电弧发生时所产生的声、光、电、磁等特性，采用实验方法研究电弧特性。以电弧电、磁特征作为检测方法输入，实验研究了电弧故障，分析说明串联电弧与并联电弧，交流电弧与直流电弧之不同；在频域展开电弧特性研究，指出故障电弧特征量多集中在2-200kHz频段。随着电力电子技术发展，非线性负载增多，传统基于电弧“零休”等特性的检测方法已不能满足要求。采用AR参数模型对低压电弧故障进行检测，并给出回路识别参考矢量；采用小波熵分析电弧故障，指出若小波熵值大于0.002则可判定发生电弧故障；基于小波变换模极大值建立电弧故障神经网络模型，以实现电弧故障检测与分类。

注：输入参数的提取可以从一下三个方面：（1）负载正常工作时的电流特性；（2）开关插拔产生的正常电弧电流特性现实中我们在拔、插插头的瞬间也会产生电弧，它们持续的时间短，在瞬间就熄灭了，不连续也不影响线路中设备的正常工作，几乎不会因此产生火灾而威胁环境的安全；（3）故障电弧（接触不良）的电流特性。主要是由于线路绝缘层老化、绝缘损坏或者短路等原因而产生的电弧。这种电弧持续时间长，电弧燃烧时放出大量的热量，对周围环境存在极大的火灾安全隐患，是需要预防制止的电弧，也称为故障电弧。

一、采用高频特性的低压电弧故障识别方法(2016.6)摘要：针对不同类型负载的电弧故障，提出一种基于小波熵的电弧故障普适性检测方法。运用小波变换提取电弧故障发生时在电流过零点附近产生的高频信号，采用该高频信号的小波熵表征电弧故障的突变信息，并利用最小二乘支持向量机对小波熵进行分类，实现对电弧故障的有效识别。

引言：电弧故障是引起电气火灾的重要原因之一，传统的电弧故障检测方法多基于电弧产生的弧光、弧声、温度等物理参数，但是线路中电弧故障位置的不确定性限制了这些方法的应用。电弧电流测量的便利性使其成为电弧故障检测的理想参数。

传统电弧故障的识别方法主要基于电弧电流的谐波占有率分析法，小波提取电弧电流故障特征的时频分析法以及基于自回归模型参数的识别方法等。其局限性在于：因为电弧故障位置不确定，电弧电压无法测得；负载类型繁多且连接方式不同，难于可靠区分电弧故障与正常负载电弧。

本文运用小波分析提取电弧故障发生时电流过零点附近1.25 MHz～2.5 MHz 的高频信号，以此高频信号的小波能量熵作为识别参数，借助支持向量机对电弧故障信号进行识别，以期获得具有适应于大多数负载及负载混联时电弧故障识别的普适性检测算法。

1、实验平台搭建

主要由以碳，石墨棒和铜棒为电极的可调式电弧故障发生装置、隔离变压器、电流波形传感器、数据采集系统以及计算机。系统采样频率为 5MHz/s。

2.小波熵原理简介

2.1 小波变换

传统的在频域分析方法是傅里叶变换，但其不能反映信号的时域特征，发生电弧故障时信号产生短时高频冲击和微弱的波形突变，经傅里叶变换后，这些时域特征因积分而被踢出，因此傅里叶变换难以提取电弧故障有效信息。小波变换从时域和频域两个方面来反映电弧故障信号时频特征，可以用于辨别电弧故障时电流信号的微小变化。

二、采用小波熵的串联型故障电弧检测方法(2010.12.30)摘要：一些电气设备正常工作时的电流特性与故障电弧电流的典型特性相似，当设备或线路发生串联型故障电弧时，使得故障电弧的可靠诊断与检测十分困难。提出一种利用小波熵来反应故障电弧电流信号的能量分布，并由此提取故障电弧电流中瞬变信号的方法，实现对故障电弧电流信号中低能量瞬变信号的有效提取，从而为串联型故障电弧的诊断提供依据。

引言：故障电弧它经常发生在绝缘老化或破损的线路和设备中，或者在导体松弛连接等情况下发生。能够描述故障电弧的物理量有很多，比如温度、弧声、弧光、电弧电压等。用于测量这些物理参数的传感器必须安装在故障电弧发生点附近，本文提出以电弧电流作为故障电弧检测和分析的物理参数，提取能用于快速有效诊断故障电弧的特征量。

注：线性负载与非线性负载区别

二者表现出来的区别就是：“二者都施加正弦电压时，线性负载的电流是正弦的，非线性负载的电流是非正弦的。”

线性负载：故障电弧发生时，电弧电流会产生较明显的“零休现象”，而故障电弧发生前电流却不存在这种“零休现象”。可以采用小波分析算法及快速傅里叶变换实现快速诊断。

非线性负载：施加正弦交流电压时波形将发生严重畸变，出现类似前述的电流“零休现象”，因此很难直接利用这一电流特征来诊断故障电弧。利用多分辨分析小波分析理论。

1.小波熵原理简介

1.1 小波变换

在瞬变信号检测领域中，引入小波熵的概念，用来发现信号中微小的异常变化，能够对时频域上能量分布特性进行定量描述。小波熵值表征了信号复杂度在时频的变化情况。

三、低压系统串联故障电弧在线检测方法(2016.4)摘要：本文首先基于居民用电系统搭建了模拟串联故障电弧的实验平台，以常见家用电器为负载的实验方案并采集到不同条件下的故障电弧信号。基于电弧电流的特性分析。

引言：国内外电弧检测的方法大致可以归纳为三类：①建立电弧模型并通过检测相应的参量检测电弧；②根据电弧发生时所产生的弧光、噪声、辐射、温度等变化检测电弧；③根据电弧发生时的电流、电压波形变化检测电弧。

在家庭供配电线路中，开关操作频繁（正常工作电弧）、设备线路状况复杂，容易发生触头松动、绝缘老

化、击穿、接地故障（故障电弧）等问题，增加了故障电弧发生的概率。由于用电设备分散，利用电弧光、热等物理现象来检测电弧并不现实，适合利用线路电流的变化来检测电弧。

1、利用线路电流检测电弧研究现状

目前的检测方法可以分为三大类：一类基于电弧的某个或某些特征，如基于电弧电流畸变点的小波分析法，基于电弧电流高频谐波的傅里叶分析方法，基于电弧电流上升率的分形法，基于电弧随机性的差值-方均根检测方法；二是对电弧进行整体识别，已有的算法有模型参数法，支持向量机法，神经网络法；三是上述两种方法的组合，基于电弧电流波形的畸变性，通过小波变换的细节系数检测电弧电流的畸变点，进而检测出电弧。然而某些非线性负载正常工作时也存在相似的畸变点，不同负载下的细节系数阈值不统一，需要判断负载的类型；从整体识别的角度，使用神经网络算法对电弧信号进行训练，其特点是识别率较高，但是实时性差，需要对大量数据进行训练。把小波（包）检测和神经网络识别进行结合，以减少模式识别的数据量，提高了检测的实时性，然而其改善程度并不明显。

对燃弧前后的电流数据进行波形分析，在相邻周期波形相减的基础上，利用小波阈值消噪提取到故障电弧特征量，并应用软件对实验数据进行分析，结果表明该检测方法具有很高的识别率。

2、实验装置与数据采集

2.1实验装置

2.2数据采集

数据采集使用示波器，采样速率选择为 20k Hz，实验步骤如图 2所示，调节示波器的采样速率和延迟时间，使采集到的波形跨越正常、起弧、燃弧、熄弧全过程。

四、电弧故障断路器的故障电弧电流特性研究（实例）(2012.6)摘要：电弧故障断路器能够发现故障电弧，其工作的关键在于准确辨识故障电弧。研究故障电弧电流同正常电流之间的本质差异，通过不同的数学方法分析电弧和正常情况下电 流数据的特征，为识别故障电弧提供依据。

通过搭建的电弧实验平台，模拟线路中发生串联电弧时的状况，获得了分别单独以纯电阻、调光灯、空调、计算机和调光灯组合作为负载时各自的故障弧电流和正常电流的实测数据（不同负载的故障电弧电流和正常电流）。

对于实测数据，首先进行数据指标的分析，分析了负载在故障电弧和正常两种情形下电流有效值、平均值、峰峰值、平肩部百分比和电流上升率等数据指标之间的差异，找出同一负载两情形下这些指标下的特征。其次，运用傅里叶变换观察两种情况下的频谱特征，并比较发生故障电弧时奇次谐波含量和偶次谐波含量与正常情形时存在的差异。进一歩运用小波变换分析实验数据，根据分解重构后的误差值大小选择合适的小波基函数及分解层数，依据所选择的小波基函数对数据进行去噪声处理，信号故障点的判断，提取小波变换后的能量特征向量，并运用该特征向量作为小波神经网络的输入样本。傅里叶分析结果和小波变化分析结果的故障电弧神经网络辨识方法。

1、对于电弧的一般特性：

（1）电压和电流中均包含大量的高频噪声信号；（2）电压的波形类似于矩形波；

（3）电弧存在电降，因此对同一电路来讲，非电弧电流幅值一般大于电弧电流，线路存在补偿的情况除外；

（4）非电弧电流的上升率通常小于电弧电流；

（5）每过半个周期，电弧电流先于非电弧电流的零点前熄灭，后于非电弧电流的零点后重燃，在这个区域建立一段幅值接近零且变换不明显的区域，被定义为“平肩部”；

（6）电弧通常也是零星的、短脉冲间穿插着部分正常的电流。对电弧的检测可依据这些特性，研究合适的检测方法。

故障电弧电压电流波形

电弧普遍分为三种形式：串联电弧、并联电弧和对地电弧，如下图所示。若将第三种形式产生的电弧归纳到第二类中，此时分为串联弧和并联电弧。

电弧发生器及测量电路图：

电弧实验实物图：

安装电极部分：

铜棒电极和碳极：

2、实测数据及其处理

比较了两种电流数据的有效值、平均值、峰峰值、平肩部百分比及上升率的差异，即指标分析法。

一般纯电阻负载，正常情形的波形与发生电弧故障时的波形差异明显；但负载位60W和300W的调光灯时，波形变化不是特别明显。

3、数据的小波变换

傅里叶变换是一种全局的分析，因此无法表述信号的时频局部特性，而时频局部特性恰好又是非平稳信号最基本且关键的性质，稳定信号理想的处理工具还是傅里叶变换分析。傅里叶分析：将信号分解为不同频率的正弦波。

小波分析：将信号分解为不同尺度（比例缩放）、平移（起始位置）的小波。

连续小波变换的5个基本步骤：

1、选取一个小波，将其与原始信号的开始一段进行比较。小波基函数的选取可通过小波分解层数误差比较。

2、计算小波系数C，其值的大小取决于小波与选取信号段的相似程度，越相似其值越大。更精确的是若信号与小波能量都等于1，则C可解释为互相关系数。

注意：系数的大小与所选择小波的形状有关。

3、从左到右平移小波逐段重复步骤1、2的比较，直到完成整个信号的比较。

4、小波伸缩（尺度化），重复步骤1~3。

5、重复1~4步得到所有尺度下的小波系数。

离散小波变换：

连续小波变换的计算量非常大，费时。

第一部滤波：逼近和细节逼近成分对应大尺度低频分量，细节成分对应小尺度高频分量。原始信号S通过两个互补的滤波器得到两个信号A和D.使用的原信号为一叠加有高频噪声的实正弦信号,其分解原理图如下，在离散小波分析中采用二取一的”降采样技术”得到分别具有500点的小波系数cD和cA;

Matlab语句如下

s = sin(20.*linspace(0,pi,1000))+ 0.5.*rand(1,1000);[cA,cD] = dwt(s,'db2');db2为小波类型。

离散小波多级分解(Multiple-Level Decomposition)小波分解树(wavelet decomposition tree)

分解时对逼近系数进行反复分解.信号的小波分解：

小波重构：小波分解是小波分析的一半,与此相对的另一半是信号的小波重构(reconstruction), 或综合(synthesis)(无信息丢失).称为小波逆变换(IDWT).下图为信号的小波重构示意图：

由小波分解得到的小波系数重构信号。信号的小波重构涉及滤波和上采样 上采样：

小波重构中的上采样是在两原数据点间插入零值。

前面所述的是由小波分解系数重构原始信号, 与此类似, 我们也可由小波分解系数重构某一级的逼近和细节信号.单级重构

多级重构

滤波器与小波形状的联系：

在实际使用小波中,很少直接从构造一个小波开始,而是设计适合的镜像滤波器,进而选定小波函数计出波形.构造适合db2小波的低通重构滤波器L：

（1）低通滤波器系数可由Matlab中的dbaux命令得到;

（2）若反转该滤波器系数向量, 并且每一偶数样本乘以-1, 则可得到高通重构滤波器H’的系数.（3）H’上采样(H’系数间隔插零)

（4）上采样向量与原始低通滤波器卷乘

（5）若重复该过程几次, 即上采样并将结果滤波器向量与原始低通滤波器系数卷乘,则可得到以下图案.不难看出滤波器形状越来越接近db2小波, 这表明小波的形状完全由重构滤波器决定.二者的重要联系说明:

我们不能任意选择一个形状称之为小波并进行小波分析.至少当需要对信号进行精确重构时,我们不能选择任意的小波形状.我们必须选取由积分镜像分解滤波器所决定的形状作为小波.通过重复上采样并与高通滤波器进行卷积可得到小波函数（小波的波形——细节信号）;重复上采样并与低通滤波器进行卷积可得到尺度函数的近似形状（逼近信号）.小波的多级分解和重构可表示为

这一过程包括两个方面: 信号分解得到小波系数, 由小波系数重构原信号.4、小波变换后的特征量提取

进一歩的分析实验数据的特性，采用了提取特征量是比较好的方式，能使分析的结果更具普遍性。

通过对分解后的信号釆用单支重构，然后提取每层小波的能量。采用的提取各频段能量的计算公式如下所示：

其中为分解层数，对于本文中计算机数据能量特征提取，此时取为分解重构后的数据长度，近似信号的能量只需计算分解的最后一层信号的能量，即

而总的能量计算公式为：

因此，可得到信号小波变换后的特征向量为；

小波变换最重要的是在众多小波基函数中选择合适的小波基函数，文中给出了常见的小波函数，重点介绍了本文使用的小波函数，并比较了函数各个系列在不同分解层数下的误差，以此为参考，选择合适的分解层数对信号进行了层分解。

采用小波分析统计了负载信号分解后的能量，提取能量特征向量，进一歩说明数据在小波变换后的特征，同时，为后面的进行神经网络的判别提供训练和测试样本。

5、小波神经网络的基本结构（其模型精度具有争议）

小波神经网络是小波分析和神经网络相结合的产物，神经网络与小波函数结合方式 为紧致型结构，将神经网络隐含层中神经元的传统激发函数用小波函数来代替。

注意：

1、理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为BP的激活函数，而且这都是已经在数学上证明过的问题。

2、但sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点，比如说光滑性，鲁棒性，以及在求导的时候可以用它自身的某种形式来表示。

3、这一点在做数值试验的时候很重要，因为权值的反向传播，要求激活函数的导数。

4、多层就有多个导数，如果用一般的连续函数，这对计算机的存储和运算都是一个问题，此外还要考虑整个模型的收敛速度，我上面提到连续函数都可以做激活函数。

5、但是相应的Sigmoidal型函数的收敛速度还是比较快的（相同的结构前提下）。

6、还有就是BP在做分类问题的时候，Sigmoidal函数能比较好的执行这一条件，关于连续函数可以做激活函数的证明，可以在IEEE trans.on neural networks 和NeuralNetworks以及Neural Computating 和Neural Computation上找到。

五、电流型串联电弧故障检测（2013.10）

摘要：对低压配电线路电弧故障的特征进行分析研究，采用 Mallat 算法对低压线路电弧故障电流实施变换，获得各尺度小波变换的小波分量，与正常运行分量相比其故障特征明显，且高尺度的小波分量还可以抑制噪声干扰。还对启动电流和电弧故障的小波分量加以比较。引言：低压配电线路常因接触不良等而出现电弧故障，如果没有及时切断线路，可能导致火灾的发生而电弧故障电流通常在额定范围之内，传统的断路器无法将这类电弧加以准确检测。美国全国电气规程在 2008 年强制规定所有的家用线路都必须安装防火灾的 AFCI（电弧故障断路器），为了提高 AFCI 的可靠性，国内外学者提出了多种电弧故障检测的方法，用短时傅里叶变换分别分析了在阻性负载和计算机负载下，串联电弧电流的基频分量谐波分量变化的特征。采用小波变换对电弧故障电流加以分解结合 BP 神经网络提取故障辨识模式，而 BP 神经网络的实现需要较多的样本数据。采用 SVM(支持向量机)对电弧故障进行识别，该方法对阻感性负载有一定的识别能力。计算了电流上升率，通过判断相邻电流的波动程度以辨别额定工作电流和电弧故障电流。

根据国标 GB /T 7260-3-2003，电路中可以分为线性负载和非线性负载两类。上述这几种检测方法的辨识泛化能力不强，未能提出一种可适用于多类型负载的检测方案。本研究结合多分辨率分析对配电线路的电流信号实施小波变换，提出一种可以提取电弧故障时的特征，解决配电线路电弧故障与非线性负载正常运行的有效区分，同时防止了负载设备的启动电流引起误判断。

1、电弧故障检测方案与理论分析

1.1故障检测原理

实验线路采用一个自制的电弧发生器来模拟线路发生电弧的现象。将它和各种负载设备串联接入线路，以研究不同负载下发生故障电弧的特性。电弧发生器由一根可移动电极(铜棒)和一根固定电极(碳棒)组成。

1.2算法理论分析

利用 Mallat 算法实现小波变换进行电弧故障识别，即用不同的分辨率逐级逼近信号函 数：

其中: V 反映了电弧故障电流信号 f(t)的近似分量，W 反映了电流信号的细节分量，因电弧故障电流信号其频谱是有限的，如果选择足够大的尺度空间，可将电流信号用各个尺度下标准正交基的组合将其展开，即：

将电弧故障电流信号 f(t)按 Mallat 算法进行逐层二抽取分解，如图 3。d为不同尺度下分解出来的高频分量即小波变换值，其包含着电弧故障电流噪声和突变信号信息。而且随着尺度的增大，噪声引起的小波变换模的极大值迅速减少，而表征电弧故障的奇异信号的小波变换值便可突显出来。

2、电弧故障特征的提取

常见负载下，配电线路电弧故障电流一般伴随着几个明显的特征，如电流“零休”现象、电流正负半周不对称、波形失去周期性以及具有丰富的高频谐波等。为了有效地区分负载启动、正常运行与电弧故障状态，选用基于 db4 小波函数的 Mallat 算法快速分析来提取电弧故障特征值。

六、电气火灾故障电弧探测器的研究（2013）

摘要：建筑物低压配电系统中，现有预防电气火灾的保护装置，主要对过载、短路等引起的过电流及由接地故障产生的剩余电流起到检测作用。当发生易引起电气火灾的串联型故障电弧时，因故障电流值低于传统保护装置的动作阀值，不能全面、有效的预防电气火灾致使我国每年因电气故障引发的火灾，居其他原因引发火灾的首位。

对建筑物低压配电系统中，常引起电气火灾的故障电弧，我国目前还没有颁布明确的标准和规范；现有预防电气火灾的预警装置不能全面有效的检测配电线路上的“串弧”。基于上述原因，本文对建筑物低压配电系统中，易引起电气火灾的故障电弧检测技术进行研究。

1、故障电弧检测的研究现状

为了检测故障电弧，美国学者在年就设计研发出了一种故障电弧断路器（AFCI），该设备可以检测因短路，线路误接，线路老化等引起的故障电弧。加拿大大学的等研究人员在燃弧点附近放置相应的传感器，通过这些传感器来检测故障电弧所产生的电磁福射、噪声和热量，只有当这三种传感器同时都检测到故障信号时，才能确定系统中产生了电弧故障。

电弧电流的频域特性的发现使得在频域领域进行电弧故障的检测成为了可能。后来电弧检测中引入了傅里叶分解、神经网络、小波分析等算法。

由于故障电弧发生的随机性，对于故障电弧的检测具有一定的难度。由于温度，弧光，气压等传统的电弧传感器无法精准的检测到故障电弧的发生位置。另一方面一些电弧是非常微弱和短暂的，比如通常所说的“好弧”它无法导致火灾的发生，它不是本文所提出的故障电弧，这样就会加大我们的检测难度。

2、故障电弧的产生

故障电弧电流“零休”：当故障电弧发生时，在电弧电流过零点的前后一段时间里，故障电弧气隙之间的阻抗会变得很大，这是限制故障电弧电流值的一个重要因素。在电弧电流 的上个周期结束与下半个周期开始的这个时间里，电弧电流并不是一般的正弦波，而是另外的一个规律，那就是电弧电流等于电弧两端电压与电弧阻抗的比值。在这段过零点的一小段时间内，由于阻抗变大，故障电弧电

流就会限制的非常小，几乎为零。下一个半周期同样也会出现相同的现象，在这段时间里我们把这种电流近乎为零的现象称之为电弧电流的“零休现象”。

电弧的零休时间跟许多因素有着很大的关联，一方面，它与气隙内部相关，另一个方面，它与电路的电压，电流以及负载的类型相关。一般情况，电弧的“零休”时间会从几微秒到几十微妙。故障电弧的“零休”现象为故障电弧的研究提供一定的理论基础，也为故障电弧检测技术指出了研究方向。

3、故障电弧实验装置的构建

本实验装置的主要构造分为以下几块：220V（50HZ）纯净交流电源，电弧发生装置，数字示波器，电流传感器。

它包括一个静止的直径为6.4mm碳石墨电极与一个可以移动的铜质电极，静止电极接220V交流电，移动电极可以接至负载。首先可以将两个电极处于一个完全接触的状态，即是一个线路完全闭合状态，这样可以观察到接负载后供电线路的正常情况的电流特性，然后旋转右边的调节器，可以将活动电极慢慢移动使得它与静止电极慢慢分离，当它们的间隙到达的了一定的距离以后电弧就会发生了，电弧发生以后立即停止移动电极确保电弧持续发生。这时候可以观察在接入负载以后供电线路上产生故障电弧时的电流特性。

为了保证采样精度达到实验的要求，该数字示波器的主要参数设定如下表2.1所示:

电弧电流的波形会发生很明显的畸变。于是必须针对这个现象展开研究，观察在供电线路中故障电弧的电流特性会受到哪些因素的影响。本文在实验中将不同类型的负载接入实验的供电线路，然后观察和分析故障电弧产生时零休现象的变化情况。

在建筑电气中，大量的存在着阻感性的负载，所以本文在本次实验中选用阻性，感性，阻感性三种负载进行研究，实验的主要工作有以下几点：

(1)在纯阻性负载的情况下，故障电弧电流的基本特性；(2)在纯感性负载的情况下，故障电弧电流的基本特性；(3)在阻感负载的情况下，故障电弧电流的基本特性；(4)对比以上三种负载下故障电弧的差别与相同点。

4、故障电弧电流数据处理与分析

很多专家都提到，对于故障电弧的检测的难点就在于区分一些热拔插或者特殊负载造成的好弧与故障电弧的差别，因为从直观上看它们都会出现一些共同的特征，这就需要利用小波分析对这个零休时间做一个判别。

七、故障电弧检测的关键技术研究及断路器开发（2013.6）

1、故障电弧发展背景

据相关统计，仅大约电流产生的电弧温度即可达到2000℃-3000℃，足以引燃任何可燃物，而且当电压低至20V时，电弧也可稳定存在，难以熄灭。这种故障电弧常成为电气火灾的点火源。

发生故障电弧时，负载电流通常是非常小的，小于目前电力系统特别是广泛安装在低压配电领域的设备的过电流保护设定值，线路发生故障电弧不在保护的范围之中。所以检测故障电弧时，必须把它和设备正常工作电弧如电焊、电机旋转产生的电弧或开关电器、插拔电器时产生的电弧）的信号及其他相似信号区别开来，提供迅速有效保护的同时，防止误动作的发生，做到检测故障电弧的同时，不影响线路正常工作。

2、故障电弧实验平台

2.1波形储存设备

我们采用Tektronix公司的DPO3000系列的示波器，该示波器为4条通道、100MHZ带宽、所有通道上采样率可以达到2.5GS/s、所有通道具有5M的记录长度。示波器能将记录的点以excel的格式存储在外围储存设备中（如U盘、移动硬盘），如此我们就可以将采集到的数据利用Matlab等软件进行分析。

3、故障电弧实验数据研究分析

利用Daubechies 4阶小波变换在软件中对数据进行处理分析。

低频系数只是重绘了原始波形，波形与原始波形一样，电流值没有改变，只能反映故障电弧波形的概貌，并不能反映故障电弧细节特征；高频系数部分，正常电流和产生故障电弧时的电流波形对应的高频系数区别很明显：正常电流高频系数值很小，故障电弧高频系数在每个周期中都有很大的值，其值大小是正常电流高频系数的十到几十倍，我们可以通过这一特性来判断回路是否有故障电弧发生。

然而，在实际应用中，回路连接的负载各式各样，每种负载的内阻各不相同，这将导致回路中的电流大小也不相同，那么对应小波变换获得的高频系数值会因负载的不同而不同，这给研发适用于多场合、多用途的故障电弧断路器带来了新的挑战。

本课题中采取的解决方案是：在某时刻，利用已经计算得到的高频系数除以该时刻回路中的对应的电流值(等效于低频系数)，利用获得的比值大小来判断回路中是否有故障电弧产生。这样做的好处在于无需考虑回路中接了何种负载，只需计算上述的比值就能判断回路中是否有故障电弧产生。

我们可以通过能量的角度来解释高频系数与低频系数比值的物理意义：经小波变换后的低频系数是原信号去除了高频信号后、反应信号概貌的部分；高频系数部分是原信号包含的突变信号、反应信号细节的部分；高频系数与低频系数的比值反应了在某个时刻，单位能量所含的突变信号量，即线路正常工作时，单位能量保护的突变信号很少，比值很小，而线路发生故障电弧时，单位能量中包含了较多的突变信号，比值较大。

八、故障电弧检测技术研究（2016.3）

1、国内外研究现状

针对故障电弧能够造成一系列的危害，由上海电器科学研究院负责起草，中华人民共和国工业和信息化部于 2013年12月31日发布了有关故障电弧检测装置的准则《电弧故障检测装置（AFDD）》。该准则规定：自 2014 年 7 月 1 日开始实施的 JB/T11681-2013适用于在所规定的条件下能够实现燃烧的故障电弧电流实现检测。同时该准则还将燃烧的故障电弧电流与火灾危险动作值比较，并适用于当燃烧的故障电弧电流超过动作时断开被保护电路等功能的装置。

另外由公安部沈阳消防科学研究所负责起草并于 2014 年 6 月 24 日发布了有关故障电弧检测装置的国家标准 GB14287.4-2014。该国家标准《电气火灾监控系统》的第四部分关于故障电弧探测装置于 2015 年 6 月 1 日开始实施。

表明了故障电弧防护技术的研究及其相应的断路器装置的研发与应用已经引起有关科研院所以及消防部门的高度重视。

目前有关故障电弧检测的方法大致上可以分为两类：一类是利用故障电弧发生时所产生的一些物理现象如弧声、高温、弧光、电磁波等特性来识别故障电弧。

另一类故障电弧的检测方法是利用故障电弧发生时线路中的电流、电压等电气特性异常来检测故障电弧。

2、小波分析理论与模式识别算法

2.1小波分析与故障电弧检测中的应用

（1）小波滤波和降噪处理。由于所采集的信号难免受到外界噪声的干扰，运用小波分析的方法能有效去除信号中的干扰，提高采集信号的可信度。

（2）信号的奇异性检测。对信号进行小波分解，小波系数的模极大值对应着信号的奇异点，利用这一性质可以检测信号的奇异性。

（3）信号熵的提取。对采集信号进行小波包子空间分解，提取各个频带的能量熵。根据被测信号在不同的小波分解层次上表现为奇异点位置为对应整齐的性质。此外它还能实现在强噪声污染情况下微弱信号的提取，并反映信号的能量分布情况。

3、故障电弧实验与分析

3.1改进 BP 神经网络的设计（将小波变换的模极值作为输入）

BP 神经网络在网络训练的方面还存在几点不足，特别是一些处理时间要求比较短的场合还需要做出改进。

BP 神经网络的缺点主要表现在：某些特殊问题训练时间有可能过长，若在训练过程中权值改变的幅度过大会导致激活函数趋于饱和，进而无法调节神经网络的权值。使用 BP 神经网络算法时，神经网络的权值收敛到的最终值并不一定是所期望的最优解，而有可能是局部极小值。另外还有遗忘旧样本。

九、故障电弧模式识别算法的研究（2011）

摘要：采集典型家用电器正常工作、开关断开、开关闭合、产生故障电弧时的电流波形和数据,利用小波分析理论提取能够描述串联型故障电弧特性的特征量作为神经网络的输入量,再用神经网络训练和检验建立的网络模型,进而实现故障电弧的模式识别。

1、小波函数的选择（难点）

目前有几十种小波函数,而且人们还在不断构造新的小波函数和相应的小波滤波器来满足不同小波分析应用的需要。各种小波函数性质各异,有的适合理论推导,如小波、高斯函数小波类有的更适合计算有的时域上有一较长的支撑有的可以得到完全重构有的则不能实现原信号的恢复。

然而,由于小波函数针对不同的工程应用表现出的特性具有复杂性,小波函数的选择目前也是小波分析理论研究的难题,按什么样的原则能够选择最优的小波函数还没有有效的方法。

一般用枚举法来挑选合适的小波（进行比较）,当然这种选择不一定是最优的。合理地挑选小波基函数主要应从以下几个方面来考虑：（1）紧支性；（2）消失矩；（3）正则性；（4）对称性。

2、小波变换的时频域特性分析

小波变换的高频部分有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,而它的低频部分有较低的时间辨率和较高的频率分辨率。

3、基于小波变换和神经网络的故障电弧模式识别

3.1特征提取

从实验所得到的电弧电流波形,我们可以看到电弧电流在过零点时有一个明显的“零体”区间,而且由于负载和电弧燃烧情况不同,电弧电弧电流信号波形有一明显的突变。

3.2提取特征量

本文用离散小波变换来处理数据。小波重构信号能精确地反决原始信号在时频域上的变化情况,而小波能量谱能反映各个频段能量在总能量中所占比例。

3.3小波函数类型选择

小波函数类型的选择。一般选择与输入波形最匹配的基木小波。提出如下选择方法对于给定输入信一号,首先使用不同基本小波进行小波分解然后对各尺度上的小波系数进行阈值处理,低于阈值的小波系数置零最后选取非零小波系数个数最少的基本小波作为分析用小波。本文用实验样本在不同的小波基函数和分解层数下分解并重构,通过比较它们重构信号和原始信号的偏差来确定最佳的小波基函数和分解层数。

十、光伏系统直流电弧故障特征及检测方法研究（2016）

思路介绍：串联电弧的能量大，对线路和设备危害极大，且易引发火灾事故；但目前的低压断路器、熔断器等装置仅能对过流、短路等故障进行检测和保护，不能对电弧故障起作用，由于串联电弧故障电流较小，难以被保护装置检测到，所以需设置额外的故障电弧检测装置。

在电弧故障发生时，电弧两端的电流会瞬间下降，而两端的电压会瞬间提高。电弧故障发生时，常伴随有某一特定的高频信号，在正常工作情况下该高频信号并不出现，一旦该信号出现，则表明存在电弧故障。不同负载及连接方式不同通常高频信号也会有很大差异，所以需要建立精度较高的模型。

十一、基于改进小波变换的故障电弧检测方法的研究（2016）

1、故障电弧检测方法

在故障电弧的研究和检测方面，国内外主要有三类研究方法:第一类，建立相应的故障电弧数学模型；第二类，利用故障电弧产生时的物理特性作为检测的依据；第三类，利用故障电弧的电压、电流特性作为检测的依据。

上述方法不足：第一类方法数学模型的建立可以使故障电弧检测更加精密，但是需要建立纯粹的数学模型，很多故障电弧的参数无法准确的获得；第二类方法简单易行，但是这类检测方法有一个弊端: 需要将检测的设备安装在故障点的附近，这样才能准确无误的进行检测；第三类方法就是对电力线路中的电流信号进行分析，用快速傅里叶变换、小波分析、小波熵等算法对电流信号进行分析。这类方法通过监测线路中的电流信号，利用不同的检测算法提取故障电弧特征，方法简单、实用，但是缺少故障辨识模型。

十二、基于小波变换的电弧故障检测技术研究（2012.12）

摘要：电弧故障检测是一项线路保护技术，其主要功能是当发生故障电弧时能及时准确地识别出故障电弧并采取一定的措施保护电路，采用这种技术的保护装置叫故障电弧断路器（AFCI）美国发展比较成熟，国内电弧故障检测技术的研究起步晚，AFCI产品在国内市场几乎一片空白。

国内低压配电环境与国外低压配电环境不同，电弧故障检测方法和检测标准不能生搬硬套。本论文针对电弧故障检测技术展开研究，根据研究故障电弧的特性，提出电弧故障检测技术方法，能对常见负载线路出现故障电弧时有比较准确的识别率，同时对线路正常工作时有较低的误判率。

十三、基于小波分析和神经网络的模拟电路故障诊断（2012.4）

1、小波包分解法

多分辨率分析和Mallat算法满足了在某些领域里的信号处理需求，但是其对信号的时频分析仅能在信号的低频段以尺度函数的二进制变换进行分解重构，忽略了高频段，使其不适合应用在有特殊需要的情况。而小波包分解对正交小波变换做了一些改进，是更为精细的一种频带分解与重构方法，能对信号低频和高频同时分解，并且能够给出最合理的小波分解树，自适应地呈现了信号在不同频段应有的合理时频分辨率。

2、多分辨率小波变换与小波包分解的比较

小波分析在高频段的频率分辨率较差，在低频段的时间分辨率较差，为了克服这个缺点，人们在小波分解的基础上提出了小波包分解。小波包分解能够对信号高频率做分解变换，信号的时频分辨率得以提高，符合故障诊断特定情况的信号处理需求。

正交小波分解的过程是原始信号分解成低频和高频成分，然后将低频成分再分解为两部分，分别对应于一个近似系数向量和一个细节系数向量，继续对低频成分分解到具体操作者规定的层数，连续两层的近似系数中缺失的信息由两层中的下层细节系数补充，但是每一层的细节系数向量都不做分解。假使特征频段在高频信号中，则找不到特征信息了。

小波包分解不仅对低频部分做分解变换，而且对每一层的细节系数向量也使用类似于近似系数向量分解的方式再一分为二，高频部分分解的层数与低频部分一样多，便于找到高频成分的有效特征。

3、基于多分辨率分析和小波包的特征量提取

多分辨分析：提取第一层到第N 层的高频小波分解系数，计算总能量。

小波包：提取2个低频到高频系数。进行重构再计算总能量。N十四、一种基于小波变换能量与神经网络结合的串联型故障电弧辨识方法

（2014.6）

摘要：针对交流串联型故障电弧发生时回路电流幅值较小、传统线路保护装置不能有效检测的问题，提出一种基于小波变换能量与神经网络结合且适用于多种典型负载的串联型低压交流故障电弧辨识方法。

利用自制的电弧发生装置模拟产生低压交流故障电弧，获取了 6 种典型家用负载情况下电路正常运行及产生串联型故障电弧时回路的电流信号。对采集的信号进行小波分解，将各层细节信号能量的平均值和标准差输入 BP 神经网络后构成小波神经网络，实现对不同负载测试样本的辨识。采用粒子群优化算法计算神经网络训练初始值，利用自适应学习率方法提高了训练速度。算法输出结果含义明确，输入层特征量选取合理。实验结果表明，采用该方法进行故障电弧辨识的准确率达到 95%以上。

正常工作电流波形、故障电流波形：线性负载（阻性）、非线性负载（开关电源、容性和感性）。

第二篇：电弧故障仿真分析讲稿

尊敬的各位老师，上下午好：

我叫111，我论文的题目是《串联电弧故障仿真分析》。下面我就把论文的基本思路向各位老师作简要陈述：

一、二、背景、意义 论文的结构和内容

结合本次毕设课题，主要完成以下4部分工作

（1）以串联电弧为研究对象，比较不同电弧模型的特点，利用Matlab软件搭建合适的电弧故障模型。

P4：现在比较常用的电弧模型主要有：Mayr模型、Cassie模型、Stokes模型等。据研究表明，Mayr 电弧模型经常用于小电流大电阻线路中，如低压配电线路运行；Stokes模型主要用于低压交流电线电弧故障模型的研究，有着比Mayr更明显的电弧电流零休区【4】。相反的是，Cassie电弧模型经常用于大电流小电阻电弧的数学模型中，能够较准确地反映了电弧中电流过零前的过程，这样得出的电弧电压为常数，与前人的结论相符。而且由Cassie模型公式得到的电弧电流,过零时电阻基本与实验值相符【1】可以为实际电弧故障的分析研究提供参考依据。（对mayr的没能正确设置参数和一些还没研究透的的原因导致一直调不出电弧的电压和电流波形，而对stokes只调出电流，而电压波形一直不正确）所以搭建cassie模型。

P5 :这就是cassie模型的结果原理图。中间的DEE是微分编辑器，输入的参数是有能量平衡原理推导而得的cassie电弧模型的数学方程式。这个是受控电流源，输出电流受到输入信号的控制。这个是定值检测，作用是检测电流的过零点。这是阶跃信号，用来控制断路器触头的分离。

具体的模块、封装、参数设置我论文里有说明。

P6：这只是含有cassie模型的比较简单的电路图，在后期的测量和数据分析时要再加入相应的模块。各个模块说明一下

（2）利用电弧模型仿真不同性质负载的电弧故障波形。P7：其他性质的负载论文里有阐述，这里我就不再详细介绍

P8：这就是纯阻性负载的故障电流、电压波形，从中可以看出0.02s以后，2个波形均产生畸变，电流波形有0休时区，幅值变小，电压波形有燃弧尖峰和熄弧尖峰。

（3）用matlab自带的工具箱对仿真波形进行FFT、小波分析，和用柳松同学搭建的Labview平台对仿真波形进行形态小波分析，并对故障特征值进行对比分析。

P9：为了对电弧故障信号进行处理，我们引进了3种信号处理算法，第一种是傅里叶变换 P10:第二种是小波分析 P12：第三种是形态小波

P13：下面对故障特征值进行对比分析，首先是快速傅里叶变换FFT，图中是纯阻性负载的正常波形和故障波形的FFT，其余阻感性负载的分析结果如下表所示，P14：，这个图是不同负载性质的3次谐波与基波幅值比。

由以上电弧故障电流的FFT频谱图和相应表格数据可以看出：当电路中发生串联电弧故障时，电流和电压均会产生谐波，而且以3,5,7奇次谐波为主，3次谐波所占的比例会更大。电流的三次谐波分量与基波分量幅值比超过11%。电弧故障的电流3次谐波随着功率因数的增加而增加。而正常电路电流的三次谐波分量接近于零。

同时由于傅里叶变换将信号变换成纯频域中的信号，使它不具有时间分辨能力，故对信号在时域中的突变点根本无法检测出来。因此，下面我们用小波变换来分析工作电弧的性质。

P15：这就是小波分析后的图形，我们采用典型的纯阻性负载的正常电流和故障电流来对比分析。可以看出，原始波形被分解成一个低频段a5和5个高频段dl，d2，d3，d4，d5。正常波形因为没有突变，它的高频段没有产生明显的模极大值。而故障波形有突变，它的高频段在相应的位置产生了明显的模极大值。P16：对右图中分解的高频段d1层波形放大处理可得出，在1994采样点处开始

s，接近故障时刻。出现畸变，所以奇异点对应的时间t10.01994P17：最后是用形态小波分析故障电流波形。

从上图形中可以看出，形态小波变换与db小波变换分析的结果不同，表现在：形态小波不能很好的区分出正常电流和电弧故障电流，对出现电弧故障的时间不能准确定位，而且不如db小波变换分析的直观、可靠，因此不能够有效分析信号的奇异性及奇异点位置。可见，db小波比形态小波更适合于电弧故障的分析。

（4）研究简单可靠的电弧故障判据。

P19：联合使用快速傅里叶变换FFT和小波分析可以得出简单可靠的电弧故障判据。

本篇论文已经完成，还有许多的地方需要更全面的改进，但总的来说，在撰写的过程中，我真实地学到了许多东西，也积累了不少经验，更进一步丰富了自己的知识。但由于个人能力不足，加之时间和精力有限，在许多内容表述、论证上存在着不当之处，与老师的期望还有差距，许多问题还有待进行一步思考和探究，借此答辩机会，希望各位老师能够提出宝贵的意见，指出我的错误和不足之处，我将虚心接受，从而进一步深入学习，使该论文得到完善和提高。

第三篇：设备故障质量诊断研讨会议纪要

会议纪要 2013-001号

设备故障质量诊断研讨会

会议纪要

主题：设备质量

2013年1月30日上午，机械制造集团针对近期铝化公司一车间设备发生了内筒焊缝裂开故障，在生产部会议室组织召开了设备质量诊断研讨会。集团公司领导***、***、设备管理部及车间负责人***、***、***；公司有关方面负责人***、**、***、***、***、**、***、等23人参加了会议。

会上，工程部和市场部分别就发生内筒焊缝裂开故障的工艺状况、设计参数、检修现状和设备制作质量做了专题发言，与会人员本着实事求是的原则，从人机料法环等方面进行讨论、剖析和要因论证；设备管理部从机械设备工作机理上进行分析诊断，并代表业主方设备主管部门对下步各有关单位加强工艺、质量控制等方面提出了解决问题的具体措施和建议；副总经理***对制造厂提高服务意识及加强设备制作质量等事项提出了严格要求；最后公司总经理***对本次研讨会进行了讲评，对会议精神的落实进行了安排，并就公司树立“一盘棋”思想，加强与顾客单位有效沟通和理解、健全质保体系坚持持续改进等方面工作提出了明确的目标。

会议由***同志主持。

现将会议内容纪要如下，望各单位积极组织学习并认真落实整改。

一、设备故障描述

2013年1月5日车间***#装置发生了内筒焊缝裂开故障。接到单位通知后，检修部吊出设备现场检查，发现设备上部严重变形，原尺寸为￠９９０，变形后尺寸￠１０７０，未发生撕裂，但焊缝表面已出现裂纹，离上部１米焊缝处发生变形撕裂，焊缝裂开450mm，同时也发现焊缝有未焊透迹象。1月6日制造厂会同检修部立即更换安装备用设备，将损失降低为最小。内筒设备使用周期约为8-10个月，此台设备是2011年9月生产，于2012年3月初投入使用，使用周期不到一个月，以往也发生过多起类似故障，但这次故障间隔期较短引起了公司的 1 / 4

会议纪要 2013-001号

高度重视。按照公司主要领导要求，制造一车间于1月10日召开设备质量分析会，重点从自身内因上多方查找原因，会后已拟定相关整改方案，厂有关单位正在落实并组织实施。

二、故障原因分析 造成事故的原因为：

1、生产工艺控制方面，由于装置操作控制系统较为传统、过程介质腐蚀性强、现场环境恶劣、加之内外衬筒压差控制参数为0.05MPa，给现场操作精准度控制形成一定难度；

2、设备制作方面，从设备制造焊接工艺分析诊断，制造厂铆焊车间在1#高压釜内筒焊接作业过程中质量控制不细，施焊工人技术不过硬，造成焊缝质量不高，有未焊透迹象，在外部工艺参数波动情况下，容易诱发出质量故障。

3、物资主辅材质方面，从近期焊接制作主辅材品质度不高，也可能局部影响到焊接质量。具体分析判断为：

（1）采购的制作高纯铝设备所需氩气纯度不够，对焊缝质量容易造成影响。（2）由于过多地考虑成本的因素，焊接所用焊丝因采购批量较大，使用周期较长，加之没有专门储藏装备，焊丝品质降低对焊缝质量也可能造成影响。

4、焊接团队素质方面，从设备制作人力资源现实状态诊断，由于公司人力资源整合，部分有经验员工调出，加之老员工退休，焊接人材队伍配备梯次断档，对焊缝质量也可能造成间接影响。

三、纠正预防措施及下步持续改进的工作重点

1、公司要求全体员工牢固树立“一盘棋”和精细化管理思想，固化服务意识、大局意识、效益意识。公司管理部门和设备制作及检修责任主体单位加强走动式管理，逐步推行集团AB类设备巡检制和用户走访制，关健设备挂牌监护，建立与化工单位沟通的长效机制，实施分工不分家，协同业主方控制工艺指标，确保设备安全运行。

责任人：； 完成时间：长效

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会议纪要 2013-001号

2、公司责成制造厂痛定思痛，深刻反思，针对内筒焊缝裂开故障，在全厂范围内进行一次质量意识教育活动；眼睛向内查找缺陷，按可追溯责任原则对纠正措施和整改方案进行完善和补充，并保证各项措施的落实；力争做到“每天改进一点点”，严格杜绝类似故障再度发生。检修部及各作业区也要从本次质量故障中得以启示，制订出保持检修、维保作业质量的预防措施或预案，确保检修工作质量。

责任人：

完成时间：

3、公司要求制造厂所有常压设备制造产品，一律纳入特种设备质保体系。严格按国家《特种设备安全技术规范》、《压力管道安装许可规则》标准作业，重新修订各工序工艺规范，在焊接等关健工序设置质量控制点；加强质量、安全、进度、成本控制，突出绩效奖惩，确保高纯铝设备的制作质量水平上台阶。

责任人：

完成时间：

4、制造厂在工作中要坚持以人为本，针对本厂人力资源现状，立足自身加强职工专业技能培训，传承“名师带高徒”作法，力争用二年时间使焊接等特种设备制作人才队伍梯次配备合理，达到淮化集团设备制造专业基业长青，持续发展目标。现阶段，若工程量大的季节，请公司协调或商检修部予以支援。

责任人： 责任单位：

完成时间：长效

5、从源头把关，加强物资供应过程的质量控制，制造厂要与集团供应、生产部门有效沟通。对高纯铝主材要积极参与集团公司合格供方评价，进厂时要确保入库关，使用过程中发现缺陷及时反馈；高纯铝设备所需氩气专门打报告采购（以内购为主），严格“4个9”的标准，做到专气专用；高纯铝焊丝需量要精确计算，合理控制库存，力争做到当年采购当年使用。

责任人：

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会议纪要 2013-001号

完成时间：长效。

四、几点建议

1、鉴于直硝装置生产特殊性，建议集团公司考虑对其操作控制系统进行DCS改造，使其操作更加精细；

2、建议集团公司在物资“比质比价”采购过程中，适度提高质量权重；

3、鉴于检修公司目前已取得压力管道安装、特种设备制作、安全阀校验等国家特种设备作业许可资质，但相应资质从业人员结构呈老化趋势，且培养要有五到八年过程，建议集团公司考虑每年从技师或高职院校招收技术工人。以弥补目前特设专业人才梯次配备不合理和青黄不接局面。

特此纪要

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第四篇：浅析煤矿机电设备故障检测诊断技术

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浅析煤矿机电设备故障检测诊断技术

前言

改革开放以来，随着我国对外开放的步伐以及科学技术的不断发展，工业生产的机械化、自动化水平越来越高，导致了能源消耗大幅上升，也使我国能源需求持续旺盛增长。我国“富煤、贫油、少气”的能源赋存状况决定了能源消费必须以煤为主，一次能源消费中有70%～75%来源于煤炭，煤炭行业的健康发展关系到国民经济可持续发展的全局。为了达到高产高效，必须采用先进的技术装备，保证设备可靠运行。

由于科技的快速进步，工业自动化程度日益提高，机械电气设备对当前的生产有重要影响，机械电气设备的运营成本不断提高。为了煤矿能够高产高效的运转，其主要的生产设备的完好率就必须得到保证，因为没有良好运转的设备就没有产量。工业生产中如出现设备事故不但会产生巨大的经济损失，还容易造成人身伤害甚至工亡事故，造成的社会影响极为恶劣。因此，矿山机电设备的维修和保养工作就愈发至关重要，否则再好的设备也无法发挥作用。只有将机电设备的维修和保养工作做好了，才能真正的发挥它们的作用，更好的为企业的生产保驾护航。

目前，我国大型矿山设备的维修方法和设施基本上是实施计划经济体制的模式，与国外相比有较大差异，其中很多己不适应市场经济发展的需要。而用于故障诊断技术进行矿山机电设备的维修，则是既结合了我国国情，又吸收先进的技术、经验，这样就可以很好的提高矿山的管理水平，改变现有的维修体制，使其适应市场经济的运行规则。1 故障检测诊断技术

机电设备状态检测、故障诊断是以计算机技术、传感器技术、信号分析处理技术等多学科为基础的综合性技术。它是通过状态检测、故障诊断定量地掌握机电设备运行工况参数，对机电设备的安全可靠性和工作性能作出预测，并对异常原因、部位、危害程度等进行识别和评价，确定应采取的对策，即状态检测、故障诊断既检测现状、识别现状又预测未来。

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故障诊断（FD）技术最早开始于（机械）设备，它包括两方面的内容：一是对设备运行状态进行检测；二是在发现异常现象后对设备进行故障分析、诊断。美国自1961 年开始实施阿波罗计划后，先后出现一系列设备故障，造成事故，经济损失较大，因而在美国宇航局（NASA）倡导下，1967 年成立了美国机械故障预防小组（MFPG），开始积极从事检测诊断技术的开发，美国故障检测诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端领域处于世界领先地位。70 年代以来，故障诊断技术在工业发达国家迅速发展，取得了很多成果，比较有代表性的如日本三菱公司的健康检测系统、美国Atlanta公司的旋转机械在线检测系统等等。这些系统具有对设备运行状态和潜在故障信号自动采集、分析处理、显示打印等功能，基本实现了设备的故障诊断、故障预报，且诊断的准确率较高。

20世纪80 年代初期，我国在该领域的研究开始起步，检测诊断设备主要是依赖进口，并且仅在少数大型工矿企业中应用。近年来，部分高校和科研单位在故障检测诊断方面的研究也有了可喜的进展，取得一些科研成果，典型的例子有： MMMD-3 微计算机化旋转机械状态监测故障诊断装置、重庆大学的CDMS 故障诊断与模态分析系统、南京汽轮机厂的CRAS 随机信号处理与振动分析系统、中国矿业大学的KTD 型旋转铁谱仪及计算机磨屑图象分析系统等。随着煤炭科学技术的发展，故障诊断技术在煤矿机电设备中的应用日趋广泛，也取得了令人瞩目的成就。设备故障诊断及维修类型

故障诊断的关键目的在于对设备实施计划性状况维护检修，以确保生产设备的连续运转。通常意义上的维护检修，按照类型大概能够划分为三种：

(1)事后维护检修

事后维修是在设备出现故障后所实施的治理措施，不是主动进行的。因为大部分是在没有准备的情况下实行，所以维修质量不高、效果不理想。

(2)按计划性定期维修

按计划周期性维护检修主要利用比较简易的检测方法，而且大多根据经验制定检修期，无论设备应该维修与否，每到维修周期就必须进行维修，所以难以防范因偶发事件引发的故障，经常发生重复检修。

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(3)计划性状态检修

随着设备监测技术的发展和日趋完善，按照在线检测和诊断装置能够将所预防的设备故障状态、维修的时间和维修内容详细记录下来。通过从监测和诊断资料中取得的数据，经过输入计算机分析处理，预测设备故障，从而在设备发生故障之前，订出修理计划和措施，以利延长设备使用寿命，消除隐患，达到保证生产顺利进行的目的。故障诊断技术的五项基本技术

(1)数学模型的建立。设备运行中有很多参数，这些参数与设备状态和产生故障密切相关，必须建立一个数学模型来准确反映出设备状态与产生故障的各种参数间的相互关系。这种数学模型的建立，对设备状态监测的计算机系统非常重要。

(2)信息采集技术。准确地采集和测量反映设备状态的各种信号和参数的技术。一般来说它是靠各类安装在设备上的传感器来实现的，传感器所产生的各种信息传人数据贮存器或计算机。

(3)信息处理技术。现场采集的设备各种信息，并不能直接被用来判别设备的状态，其中存在着有关和无关的2种信息，因此必须将这些信息经过适当的转换，变成人或机器能读懂、有用的信息，才能达到信息采集的目的。信息处理技术就完成这个功能。

(4)分析与识别技术。它是对处理后的信息进行识别和分析，并与设备运行的标准参数进行比对，以确定设备的状态和故障类别，判断具体故障并找出原囚。

(5)预测技术。在分析与识别各类信息的基础上，对设备故障的发展和部件的剩余寿命进行预测。4 故障诊断技术

4.1诊断根据

机电设备在运转时会产生摩擦、热量、动力等物理、化学性能的转移和变换，势必导致诸如温度升高、压力增大、电流、电压及功率波动等等，通过对这些参数变的化能够初步判断设备的运转状况和运行效率。故障诊断技术是依据不同参数的变换规律，进一步掌握设备的工况和预判设备出现故障的可能性以及出现的

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部位，为采取针对性检修提供科学参考，以便避免常规性计划检修出现的重复检修和漏修的问题，使设备的各部位不仅能够有效运行，而且对设备运行中出现的故障及时进行检修，极大提高了机电设备运转的效率和安全性。

4.2 信息采集

通过对设备进行的看、听、摸、触、嗅发现设备的实际运行状态；或者利用传感器、点检仪等仪器准确采集设备的多种状态数据，例如：振动、温度、工艺量、加速度、位移等判断，并根据设备运转中能量、介质、动力、热能、等各项参数的变动，把相关信息传递出来，并以此判断设备的运行状况。

(1)现场观察：这是依据现场实践经验对设备的运转状况进行分析判断的办法，也是现场普遍采用的办法。比如：在实际工作中可以通过电机或发动机的响声、电机或轴承温度变动进行故障的预判；机械零部件损坏的大多变现为螺栓、螺帽等松动、油液的泄漏、有异物或异常响声和动作失灵等。外部检测也可利

用其它的方法、措施手和检测仪器等，比如着色渗透剂、超声波探伤仪、显微硬度计等。

(2)性能检测：通常是对机电设备经常使用投入与产出的变量之比或投入、产出本身进行比对实行检测。由于通常机电设备的投入与产出值存在相应的变化波动范围，如果同样的投入而产出偏低时，则说明设备的运行效率下降；有时产出相同，但是投入却升高，同样说明设备的运行效率下降。能够说明矿山机电设备性能指数的重要技术参数有：轴承转速、电机功率、设备的温度变化以及电流波动等，有的时候也会运用产出矿量或运矿量等数据来进行考量。在检测整台设备的功能之时，还应该对设备的重要零部件的性能实施检测，检测重要零部件关键参数是强度指标。4.3 诊断方法

设备故障诊断的方式多种多样，对于矿山机电设备特别是对井下采掘矿机设备的检测，应该顾及到其工作环境和状况，如振动、冲击、酸碱腐蚀、矿物粉尘、井下水、防爆性能和工作范围小和维修难度大等因素的影响，所采用的检测仪应该符合这些要求。所以导致很多检测方式难以实施，比如被普及推广的振动检测

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方法，当用于对铲运机的检测时，经常因为由各种不利的干扰因素，严重影响到判断的准确程度。

所以，对于故障诊断技术我们需要依照各种具体情况来进行有针对性的处理，需要采用可行的技术措施。在矿井机电设备的故障故障诊断技术当中，我们不但可以运用以往经常使用的温度诊断以及振动监测的措施之外，油磨屑分析也同样需要得到大力的推广与运用。

(1)温度、压力监测诊断法

温度、压力监测诊断法利用摩擦副、轴承和齿轮传动箱等部位的温度、压力传感器，可以定点在线监测矿山机电设备相关部位的温度和压力参数。连续地对这些部位进行监测并记录历史变化数据，能够迅速、直观地反应采煤机的工况，还能及时发现故障和预测故障的状态和发展趋势。温度、压力的在线监测诊断法是一种普遍的监测诊断手段，它的优点是能正确、快速和灵敏的反应设备的工况。

(2)振动监测

该项监测主要的适用范围是预防性的维修，通常可以划分为两类：一类是简易诊断仪，另一类是精密的诊断系统。简易诊断仪一般是采用便于携带的测振仪，通过将设备运行状态之下的振动信号放大来掌握设备的运行是否正常。精密诊断系统，这个则可以定期或者直接对某些设备开展检测工作，通过将设备的振动信号导入显示装置或者控制器，在经过计算机的数据分析之后来查找发生故障的成因以及故障在设备中所处的位置。

(3)铁谱监测

该项技术虽然在煤矿机电设备中的运用历史较短，却已经取得了较为明显的效果。铁谱检测仪器常见的主要有颗料定量仪。其运行的原理是让带有磨屑的润滑油流经具有高强度和梯度的磁场，然后将磨屑从中吸出，最后根据磨屑颗粒大小次序来制成谱片，以此作为判断设备运行情况的分析依据。此外，还有使用铁谱显微镜或者电子显微镜来开展监测工作。

(4)参考故障历史记录诊断法

这种方法是依据矿山机电设备的系统组成原理，从出现的故障明显部位着手，对该局部故障的所有依赖性元器件和系统进行分析排查，直至找出故障的症

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结。此方法也是构成矿山机电设备使用维护手册的主要部分。在矿山机电设备发生故障后，对故障产生的过程进行细致排查可以得出最终诊断结论，将这些结论有效地集中归纳后，便可以形成一个故障诊断集。当再次出现相同的故障现象后，便可通过查找上次的诊断路径对故障进行诊断和处理。这种方法纯粹地依赖历史诊断经验，优点是在故障现象相同的情况下能够比较快捷地定位。

(5)小波神经网络

神经网络独特的结构和信息处理方法，使其在模式识别、信号处理、自动控制与人工智能等许多领域得到了实际的应用。采用某种网络拓扑结构构成的活性网络，通过学习可以描述几乎所有任意的非线性系统。此外，神经网络还具有自学习、自适应等能力。矿山机电设备的故障诊断中从故障初始征兆到故障源的映射通常具有复杂的非线性映射关系，因此将人工神经网络（ANN）应用于采煤机某些系统的诊断是当前故障检测的前沿技术。

(6)模糊数学

矿山机电设备的故障现象与故障原因之间通常具有多种对应关系，既有确定性的囚素，又有随机的因素，使得故障具有渐变性与隐蔽性等特点。针对这种非线性复杂映射关系，在保证诊断精度的要求下，将模糊数学引人采煤机的故障诊断中，建立模糊诊断数学模型，使得定量分析与专家经验、定性分析棚结合，并在计算机上实现，为采煤机故障诊断决策者提供辅助作用。数学模型的建立首先需要参考到采煤机领域的故障知识特性，选取适合的知识表示方式，建立表示故障原因和各种征兆之间模糊因果关系对应矩阵。矩阵中的隶属度值的确定需要参考大量故障诊断经验和实验测试的结果，隶属度值可由实际诊断过程中产生的概率数据进行实时刷新。为了提高诊断的精度，可以在诊断的过程中根据经验积累对权矩阵进行修改。

(7)故障诊断专家系统

矿山机电设备故障通常具有复杂性和隐蔽性，采用传统的诊断方法难以快速、准确地诊断。而专家系统能够综合运用领域专家的经验和专门知识，模拟专家的思维过程，对故障进行分析求解，得出可靠的诊断结论。近年来，基于专家系统的矿山机电设备故障诊断方法是目前国内最为活跃的研究领域。国内现有的

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一些矿山机电设备故障诊断专家系统，其知识库的构成通常先借助于建立采煤机故障树，对故障树进行定性、定量分析后得出由产生式表示成的许多条规则。故障树是故障诊断分析的初始知识模型，它来源于对现场故障诊断数据的历史记录和分类总结，其内容包含了故障源的特性，以及进行故障决策和求证目标故障源所需的目标结点。在实际故障诊断过程中，规则前提条件的重要度一般由领域专家提供。目前有人将粗糙集理论引入到对采煤机诊断规则的约简当中，挖掘规则集中各规则中条件的隐藏关系，剔除不必要的属性，揭示了故障诊断信息中内在的冗余性，获得最简专家诊断规则，提高了系统的效率巧。5 故障诊断技术在煤矿机电设备中的应用

故障诊断技术在煤矿机电设备中的应用实例很多，这里只介绍几个典型的应用。

5.1 矿井提升机检测与故障诊断

提升机是矿井生产、运输的主要设备之一，它担负着提升原煤、矸石、下放材料、升降人员和运送设备的任务。提升机运行的安全可靠性状况不仅直接影响煤矿的生产，还影响到煤矿生产人员的生命、财产安全。提升机的故障可分为“硬故障”和“软故障”两类，硬故障是指由一些特定的参数超限表现的故障，该类故障应由保护装置来解决；而“软故障”需要许多工况参数的测量，并经过一定的数据处理才能诊断出来。由于软故障牵涉变量多，导致故障诊断的准确率较低。但“软故障”往往是“硬故障”的前兆，因此对“软故障”的及时诊断和预报极为重要。为了确保提升机的安全运行，许多科技人员开展了大量的研究工作，取得了一些成果，开发出了不少提升机的检测诊断装置，如中国矿业大学研制的KJ46 型矿井提升机状态监护系统、ASCC 型全数字提升机控制系统等都包含了对提升机运行参数的检测和故障诊断功能，具有制动失灵保护、过卷保护、超速保护功能，取得了比较好的效果。

矿井双筒提升机松绳现象经常发生，而松绳现象常常带来很大的危害。这里介绍一种简单实用的松绳检测装置。该装置主要由单片机和霍尔传感器组成，其原理是： 在提升机每个天轮一侧安装一周小磁钢，并在适当位置安装霍尔传感器检测两天轮的转速，在正常运行（即无松绳）时，两天轮的转速相同，则两

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个传感器输出的计数脉冲个数基本相同，该装置内单片机计算出的两天轮的行程差几乎为零；当钢丝绳出现松绳现象时，两天轮的行程不同，该装置可计算出两天轮之间的行程差，当行程差达到预报警值时发出松绳报警信号；当行程差达到保护值时，该检测装置发出控制信号，使提升机及时刹车，起到保护作用。5.2 采煤机工况检测和故障诊断

我国从20 世纪80 年代后期开始研究交流电牵引采煤机，与国外先进采煤机相比，国产采煤机的整机水平还有相当大的差距，主要表现在检测范围很不全面、检测参数较少，基本上无故障诊断功能。为了从根本上改变国产采煤机检测水平低、无系统化的故障检测诊断功能的落后状况，原煤炭部将“电牵引采煤机工况检测及故障诊断系统”的研制列入了“九五”重点科技攻关计划。

该故障检测诊断系统主要有：

(1)左、右摇臂检测单元。

(2)机身外围检测单元。

(3)高压控制箱检测单元。

(4)变频器通信单元。所用变频器可检测27 个工况检测参数，并有独立的液晶显示屏，能显示采煤机的牵引速度、牵引电机电流、变频器输入电压等参数，并具有温度保护、过压、欠压、过流、过载等多种保护功能。变频器通信单元的主要功能是将变频器上述检测信号传送到工况检测及故障诊断中心，由检测中心进行相应的处理，并进行中文或图形方式集中显示。

(5)工况检测及故障诊断单元。该单元嵌入微型计算机中，采用Windows 操作系统。该单元与采煤机控制中心采用接点通信方式，一旦故障诊断单元检测、诊断出有故障或事故发生时，屏幕立刻显示出故障类型，并向控制中心发出相应信号，由控制中心进行相应的控制操作，如进行声光报警或进行故障保护。

(6)检测显示单元。该显示单元由一块6 英寸、480 ×640 线的彩色液晶显示屏及有关电路组成。显示内容包括采煤机所有工况检测参数、操作及运行状态、报警提示和故障诊断结果等。5.3 通风机的检测诊断技术

目前用于主风机故障检测诊断的产品还不多，比较典型装置是江西煤炭工业

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研究所研制的KFCOA 型通风机集中检测仪、煤炭科学总院重庆分院研制的FJ Z 型矿井主风机在线监测与故障诊断仪。FJ Z 型矿井主风机在线监测与故障诊断仪是一个以8098 单片机为核心的通风机在线检测与故障诊断系统，它将主风机在线监测与机械故障诊断一体化。8098单片机系统是目前面向控制应用领域性能价格比最高的单片微型计算机系统，其主要特点是： 16 位中央处理器、丰富高效的指令系统、四通道10 位A/ D 转换器、高速输入/ 输出接口、8 个中断源、两个16 位定时器、16 位监视定时器和具有多用途的接口。系统的主要功能：

(1)实时检测。主要检测量： 风机振动烈度、轴心轨迹、轴温、风量、负压、通风机电流，并可巡回显示。

(2)报警、打印。各种参数报警值可任意设定，超限时即可进行报警并随机打印。

(3)进行加速度时域和频谱分析。

(4)智能诊断。利用主机内专家系统，对通风机常见的“转子偏心”等机械故障进行诊断。故障诊断采用灰度理论，对风机故障类型进行快速定位。首先利用高精度加速度传感器测出通风机敏感部位的振动加速度，并计算其烈度值和功率谱，根据功率谱的分布与存入专家系统中的设备标准故障模式进行灰色关联度分析，依据关联度的大小，诊断通风机的机械故障类型。5.4 矿用高压异步电动机的检测及诊断技术

在煤矿生产中的水泵、局扇、提升机、压风机等均采用6kV 高压异步电动机拖动，在其运行过程中，由于绝缘老化、机械损伤等原因，使电动机长期带“病”工作，致使电动机频繁烧坏，这不但会给煤矿带来很大的经济损失，而且也影响正常的煤炭生产。常见的故障特征提取方法包括信号处理、模式识别和参数辩识。现代信号处理技术的发展为故障诊断提供了强有力的工具，人工智能技术的应用大大提高了诊断的精度和范围。模糊逻辑、人工神经网络、专家系统等人工智能技术都被应用于异步电动机的故障诊断，取得了较好的效果。

异步电动机故障常见的检测与诊断方法有：

(1)局部放电检测。高压电动机定子侧的许多电气故障都呈现出放电现象加剧的趋势，这种放电现象与电机的绝缘剩余寿命有关，所以放电强度的准确测定

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不仅可以提供早期的报警信号，还可以提供绝缘剩余寿命的信息。利用检测定子电流的电流互感器（CT）和高频检测仪，或通过射频天线和带通滤波器检测局放脉冲，可辨别各种局放源以诊断定子的不同故障。这种方法对有些低压电机效果较差。

(2)电流高次谐波检测。定子绕组故障可引起定子电流的高次谐波增加，尤其是定子绕组匝间短路故障。据研究，匝间短路时定子电流的5、7、11 次谐波显著增加，其中5 次谐波增加较多。根据电动机故障所表现的不同特征，又分为对称故障和不对称故障两大类。①对称故障如过载、堵转和三相短路等，这类故障最明显的特征是电动机电流明显增大，因此可通过电动机过流程度来诊断这类故障。②不对称故障如断相、相间短路、匝间短路、单相接地和两相接地等。有关研究表明，当定子绕组的一个线圈对中性点短路时，三相电流的幅值为1.07，0.89，0.91。因此，利用定子电流的不平衡现象检测异步电动机的定子绕组故障较为方便有效。这类故障最明显的特征是电动机电流中出现负序电流和零序电流，因此以零序电流和负序电流分量作为鉴别不对称故障的判据有较高的可靠性。不对称故障根据故障点的不同又可分为接地性和非接地性两大类，故障的类型不同其信号的检测方法也不同。

(3)磁通检测。电机的定子故障会使内部磁通在径向和切向上的分量发生变化，所以只要检测出这两个分量的磁通变化情况，也可诊断出定子故障。这种方法在高压电机的定子侧的多种故障检测得到了应用，但这种方法需要专门的磁通检测仪器，使用不方便，对弱信号不易检测。6 做好矿山机电设备维修的注意事项 6.1 重视培训工作

设备的电子化、自动化是随着科学技术的发展而产生的，是提高劳动效率、降低运行成本的重要途径。在设备购置及管理过程中要始终将技术培训工作放在首位，无论是从事管理工作还是从事设备操作与维修的人员都要接受技术培训。其中机工、电工要做相互渗透培训，在职业学校和企业职工培训中心要增设机电共同维修的基础专业课程。尤其在场工作中要做好继续学习的培训工作，机工要充分了解机械部分的工作要求与作用，当发生故障时先根据故障现象由最可能

山西煤炭管理干部学院成人高等教育毕业论文 的～方或最容易判断和修理的一方去处理。6.2 重视技术改造工作

设备的技术改造是延长设备寿命的有效措施，在对设备进行技术改造时要注意机电共同参与。为了进行机械系统的有效状态监测与保护，必须在改造过程中，充分考虑电气部分的可行性。

6.3 建立完善的矿山机电设备维修管理体制

在设备维修部门的技术管理过程中要有统一的组织，统一的制度。决不能将矿山机电设备绝对分家，当然有些工作是不能相互代替的，尤其是操作人员未经培训或未取得专业操作合格证时。机械技术与电气技术管理的对立与统一矛盾始终要处理好，建立完善的机电共同维修的管理体制是保证设备完好运行的关键。

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参考文献

[1] 刘峻华，黄树红，陆继东.汽轮机故障诊断技术的发展与展望[J ].动力工程，2001(4)： 1102114.[3] 文强．提高机械设备使用性能的方法[J]．煤炭技术，2008。(1)． [4] 安靖．安全维修六注意[J]．安全与健康，2005，(6)． [5] 贺全军．浅谈矿山机电设备管理EJ'1．矿山机械，2005，(3)．

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目录

前言................................................................................................................................1 1 故障检测诊断技术....................................................................................................1 2 设备故障诊断及维修类型........................................................................................2 3 故障诊断技术的五项基本技术................................................................................3 4 故障诊断技术............................................................................................................3 4.1诊断根据..........................................................................................................3 4.2 信息采集.........................................................................................................4 4.3 诊断方法.........................................................................................................4 5 故障诊断技术在煤矿机电设备中的应用................................................................7 5.1 矿井提升机检测与故障诊断.........................................................................7 5.2 采煤机工况检测和故障诊断.........................................................................8 5.3 通风机的检测诊断技术.................................................................................8 5.4 矿用高压异步电动机的检测及诊断技术.....................................................9 6 做好矿山机电设备维修的注意事项......................................................................10 6.1 重视培训工作...............................................................................................10 6.2 重视技术改造工作.......................................................................................11 6.3 建立完善的矿山机电设备维修管理体制...................................................11 参考文献......................................................................................................................12

第五篇：《故障电弧检测技术在电气火灾监控系统中的应用》

故障电弧检测技术在电气火灾监控系统中的应用

王巍 黄武杰

（北京习羽杰创科技发展有限公司，北京 100070）

摘要：文章从电气火灾监控系统的基本功能入手，指出了目前该系统存在的不足之处。介绍了故障电弧检测技术的作用，以及该技术在电气火灾监控系统中的应用。

关键词：电气火灾监控系统；故障电弧检测技术

*

The Application of Arc-fault Detection for Electric Fire

Prevention

Wang Wei

Huang Wu Jie(Beijing Xiyu Jiechuang Technology Development Co.,Ltd.,Beijing,100070)

Abstract: The paper introuduces the basic function of alarm and control system for electric fire prevention,and point out the disadvantages of the system.The function of arc_fault detection technology and how to applicate the technology in electric fire prevention is also introduced.Key Words: Alarm and control system for electric fire ；Arc-fault detection technology

1.引言

2007~2009年我国发生429738起火灾，造成直接财产损失457110.7万元，死亡4374人，受伤2363人。对2007~2009年我国发生的429738起火灾的统计数据进行分析，将火灾的起火原因分为电气、生产作业、生活用火不慎、吸烟、玩火、自燃、雷击、静电、不明确原因、放火和其他等11种，从统计数据显示：电气引发火灾125947起占火灾总数的29.3%,是引发火灾的最主要的原因，多年来一直占据首位，居高不下，造成的直接损失达156785.5万元，占火灾总损失的23.86%。电气原因引发火灾一直是我们的关注点，也是火灾防治的重点。

电气火灾是由电气安全隐患、故障和违章安装、使用不当等引发的，而造成的故障包括过欠电压、过电流、短路、接点过热、击穿放电、漏电等等。多年电气火灾研究和火灾调查的实践证明，电气故障引发火灾主要有三种表现形式，即电接触引发火灾、电弧放电引发火灾和电热引发火灾；每次电气火灾是电接触、电弧放电和电发热单独或综合因素的结果。

为了加强电气火灾事故预防工作，有关部门相继制订或修改了有关标准规范，要求设置电气火灾监控系统。如在修订后的《高层民用建筑设计防火规范》9.5.1规定高层建筑内火灾危险

* 作者简介：王巍，男，硕士，主要从事故障电弧检测技术的研究及应用。性大、人员密集等场所宜设置剩余电流动作电气火灾监控系统；《建筑设计防火规范》11.2.7条规定在影剧院、馆所、仓库、住宅小区、医院、商店、学校等场所宜设置剩余电流动作电气火灾监控系统

2.现有电气火灾监控系统的不足

2.1.现有电气火灾监控系统的组成

电气火灾监控系统主要有多功能漏电开关型、分离配置型、分离配置整合型等三种类型；基本组成包括：电气火灾监控设备、剩余电流式电气火灾监控探测器以及测温式电气火灾监控探测器；该系统能够对被保护线路中的电流、剩余电流、温度进行监视，并及时发现电气火灾隐患，预防电气火灾发生。

电气火灾监控系统集监视、报警、控制、集中管理与一体，监控探测器一般挂接在总线上的支路上，接受主控制器的命令，并传送全部信息；主控制器处理接收来的数据，监控被探测电气线路单相、三相电流，剩余电流，温度等参数的变化。当参数异常时，剩余电流互感器、温度传感器等终端检测元件对信息进行采集，并送到监控探测器里，超出设定值时即发出报警信号，同时输送到监控设备中，经进一步识别判定，当确认可能会发生火灾时，监控设备发出火灾报警信号，报警指示灯亮，发出报警音响，并在液晶显示屏上显示报警信息。

2.2.现有电气火灾监控系统的不足

许多严重的火灾事故是由线路中低于额定电流或预期短路电流的故障电弧引起的。这些危险的电弧可能发生在设计不合理的或者老化的供电线路上、电器插头以及家用电器的电源线，内部线束或零部件绝缘上。当故障电弧发生时，线路上的漏电、过流和短路等保护装置，可能无法检测到故障电弧或者无法迅速动作切断电源，极易引发火灾。2.2.1 无法对串联故障电弧进行有效监测

建筑电气的线路工程一般由入户线、配电盘（柜）（含断路器、电能表计）、建筑物内分支线路导线、墙壁插座、开关、固定安装的电器等组成——各部件之间必须通过连接实现导通。任何连接都不是完整的金属实体，实现连接的过程都会受到人为加工和外界因素的影响，包括接触力，接触面材料及接触面积状态（氧化，灰尘，油污等）等。与电气系统其他部分相比，电气连接点在电气连通、机械强度和保护措施三方面都是最薄弱或最易出现故障的环节，会直接导致电弧或发热，进而引起电气火灾。

目前电气火灾监控系统中的剩余电流探测器，其检测原理是监测线路中的剩余电流，然而当线路中发生串联故障电弧时，线路中的剩余电流不发生变化，导致电气火灾监控系统无法对该类故障电弧进行有效的监控。2.2.2 无法对带电导体间的并联故障电弧进行有效监测

电弧性短路的发生有多种形式，例如当电气线路的两线芯相互接触而短路时，线芯未焊死而融化成团，两熔化金属团收缩脱离时可能建立电弧。又如线路绝缘水平严重下降，雷电产生的瞬态过电压或电网故障产生的暂态过电压都可能击穿劣化的线路绝缘而建立电弧。电弧性短路的起火危险远大于金属性短路的起火危险，当在现有电气火灾监控系统中，被监测线路发生带电导体间的电弧性短路时，在电弧建立初期，由于电弧具有很大的阻抗和电压降，限制了故障电流，使得短路电流无法迅速上升到5~8 In以上，线路上的断路器无法及时可靠动作并切断电源，从而使电弧持续存在，增加了火灾发生的几率。2.2.3 无法对电弧性对地短路进行有效监测

在电气线路短路起火中，接地故障电弧引起的火灾远多于带电导体间的故障电弧火灾。这首先是因为接地故障发生的几率远大于带电导体间短路的几率。问题还不只在于此，一旦发生接地故障，由它引发产生的危险电弧的几率也远远大于带电导体间产生危险电弧的几率，这可用下图说明。

图1.PE线连接点导电不良示意图

图1中a，b，c和d各为相线、中性线和PE线的连接端子。a、b两端子如果连接不良或不导电，设备将不运转或运转不正常，可及时觉察予以修复，不会引发事故。但PE线端子c、d不导电或导电不良却不易觉察，设备仍能照常运转，这时c、d端子的连接不良成为一个事故隐患而持续存在。如果c、d端子连接松动导电不良，端子处将迸发电火花或电弧（延续和集中的电火花即为电弧），很容易引燃近旁可燃物从而导致起火。

虽然剩余电流式探测器可以检测到该类故障，但由于接地性故障电弧发生时，电流波形会发生畸变且故障电弧电流时有时无，导致剩余电流式探测器无法准确可靠地检测到该类故障；而且由于剩余电流式探测器检测周期较长，即便监测到该类故障时，可能已经引发起火。

3.故障电弧检测技术在电气防火中的应用

3.1故障电弧检测技术的作用

故障电弧检测技术，通过分析被监测线路上的电流信号，可以准确检测到线路上是否有串联故障电弧、并联故障电弧和接地故障电弧的发生。该技术在0.5s的时间内即可检测到线路上故障电弧的发生，可以在导线绝缘层和周围可燃物尚未燃烧前发出报警信号，有效降低了由于接触不良，绝缘老化，机械外力等因素导致的电气火灾发生的几率。

3.2故障电弧检测产品的设置位置

目前的故障电弧检测技术，还只能监测单相线路上发生的故障电弧，所以这决定了故障电弧检测产品只能设置在单相线路上，不能设置在三相线路上。

同时，由于故障电弧检测技术通过分析线路上的电流信号来判断是否有故障电弧发生，所以故障电弧检测产品不宜设置在额定电流过大的线路上。将故障电弧检测产品设置在额定电流过大的线路上，势必会带来两方面的影响：1.由于线路上同时工作的用电负载数量过多，且负载性质各不相同，这会造成多种形状的电流信号互相叠加，增加了检测产品误动作的几率。2.当线路工作电流过大时，在某一工作电流较小的支路上发生故障电弧，此时由于故障电弧电流幅度较小，其信号特征会被幅度大的干路工作电流所淹没，造成检测产品的拒动作。

3.3故障电弧检测产品与监控设备的连接

故障电弧检测产品与监控设备的连接，可以借鉴目前测温式探测器和剩余电流式探测器与监控设备之间的连接方式，将故障电弧探测器设置于楼层配电间处，负责一个区域内线路故障电弧的监测，通过二总线（RS485，CAN等方式）的连接方式与监控设备进行通讯，实时传输各个监控通道的状态，并接收监控设备发出的指令。

4.故障电弧检测技术在电气防火领域中的发展现状

4.1故障电弧检测技术开始被重视

故障电弧检测技术，最初被国内研究院所和厂家所认知，多是通过AFCI（故障电弧断路器）和UL 1699标准。然而美国电网与中国电网的实际情况却相差很多，无论从电压，频率，配电系统结构等方面都有所不同，照搬UL 1699标准必然无法适应中国的实际情况。近些年来，国内研究院所和厂家，投入了大量的人力物力，在故障电弧引发火灾的机理，故障电弧模拟仿真，故障电弧检测方法，故障电弧试验平台，故障电弧检测产品实际工程应用等方面，都做了大量的研究和尝试，为故障电弧检测技术在国内的发展和应用奠定了坚实的基础。

4.2国家标准加快出台

2011年12月，在全国消防标准化技术委员会第六分技术委员会会议上，完成了对 GB 14287.4 《电气火灾监控系统 第4部分：故障电弧探测装置》征求意见稿的讨论。国家标准的加快出台，势必对故障电弧检测技术在电气防火领域中的推广和应用起到积极的促进作用，国家标准的实施更可大幅度降低由故障电弧导致电气火灾发生的数量和几率。

参考文献 ［1］邸曼，赵长征，张明.2007至2009年我国电气火灾统计分析的研究，电气火灾防治与调查技术：2011，2011，8:384-388 ［2］GB 50045-95 高层民用建筑设计防火规范 ［3］GB 50016-2006 建筑设计防火规范

［4］王厚余.低压电气装置的设计安装和检验.北京：中国电力出版社，2003.