确定故障（精选四篇）
确定故障 篇1
1 故障现象
发射机天线驻波比,3个PB显示驻波比测试,MMI显示天线驻波比。引起发射机天线驻波比主要有两路:天线驻波比采样电路故障,引起天线驻波比,此类故障可在正常开机时对天线驻波比检测电路进行测量,如果正常,可以排除检测电路。
开机用示波器检查射频功率取样板的TP4电压取样和TP1电流取样,电压峰峰值为11V,相位基本一致。用三用表测量TP7的电压,电压为55mV,在允许范围内。将TP1瞬间短路,发射机驻波比保护正常。在NETVSWR、ANTVSWR、弧光或功率切换时,驻波比测试故障指示灯都将亮红灯。曾经出现过故障原因:二进制母板的变压器T2、T15处打火引起;主合成母板初级线圈烧断引起;合成母板上电源滤波电容炸裂引起;主合成母板高频接地不良引起;弧光检测板故障引起。天线驻波比保护时,反馈功率仅为1kW(调机时4.5kW保护),非天线驻波比过大引起。重点查找网络电容的耐压和电容值的变化。天线阻抗发生变化,引起天线驻波比保护。测试输出网络用于合成器的单个PB的射频输出,作用是完成由单个PB输出阻抗40Ω到测试负载输出标准阻抗75Ω(或50Ω)转换的匹配。
2 电容耐压的测试方法
首先要准备好测量仪器,试验变压器控制箱、干式高压试验变压器(GYC-3/5)、电阻箱、导线、接地线、放电钩。
再次要正确的链接仪器。下面是连接示意图(如图1所示)。
发射机真空电容打压的测试步骤如下。如果用直流电打压,需把电阻排的所有电阻都串联进去。连接被测真空电容,确保电容放在绝缘垫上。用接地端连接被测真空电容一极,然后将高压端的导线连接到被测电容的另一极。试验变压器控制箱的接线,接通试验变压器控制箱电源(220V),确定电压调节处于“0”位置后,再按下“合闸”按钮,打开电源开关,测试指示灯亮,表示准备施加测试电压,然后顺时针缓慢旋转“电压调节度盘”到需要值。观察漏电流表显示的表值,打压时间应在5分钟以上。如果漏电流过大,听到“啪啪”的打火声,且漏电流表针频繁向右摆动,漏电流大于规定的值,仪器将判断被测真空电容超漏,立即切断输出电压并发出超漏报警,超漏指示灯亮,表明此电容可能已经击穿或者严重受潮。
打压完毕后,首先按下试验变压器控制箱电的分闸按钮,断开电源,将“电压调节旋钮”旋转到零位置,即测试红灯不亮。使用一端接地的放电钩对变压器顶端和被打压电容进行放电,放电时间要够长,使变压器和真空电容中的残余电荷通过地线放掉。放完电后,拆掉被测电容。
3 测试的注意事项
教你看电源故障该如何确定 篇2
一台电脑如果出现了通电开机后主机没有任何反应，就连电源内置的散热风扇都不转动的情况，并且，已经确认市电和电源插座没有任何问题，那末首先值得怀疑的应该就是电源了。不过ATX电源的启动过程与主板上相应控制电路工作的正常与否有着密切的关系，因此，光凭上述现象有时我们还不能确定故障就出自电源本身，还需要通过替换法测试后方能确认。
电源故障的分类：电源故障的类型主要分为市电环境影响、硬故障和软故障三个方面，下面我们先来介绍最简单的故障类型。
市电环境的影响
不知道读者是否遇到过这样的情况：一台可以正常使用的电脑，有时能够启动、有时不能启动。连续更换了几个电源，可问题始终没有得到解决。观察后发现，故障通常发生在早上8：0011：00和晚上6：0010：00这两个时间段。而且，电脑正常启动后显示器的画面有暗黑色干扰条纹显现。事实上，这种故障现象与供电环境有关。因为是住宅的供电线路，受附近电器设备的影响，出现某时段电压降低过多而引发的。这一问题只能考虑在电脑供电线路上采取稳压措施或安装后备式UPS电源来解决。因此，当我们发现电脑出现这种规律故障时，不妨先检查一下供电线路。
阿Q小提示：
1.ATX电源最主要的特点就是不采用传统的市电开关来控制电源的开启与关闭，而是利用+5VSB与PSON信号的组合来达到相同的目的。它只要控制PSON信号电平的变化，就能控制电源的开启和关闭。当PSON小于1伏时开启电源，而大于4.5伏时则关闭电源。
2.电解电容器的好坏可以用指针式万用表的R1K或R10K挡，测试其充放电情况来大致的加以确认。测试时红表笔接电容的负极，黑表笔则接正极，接着观察万用表的指针。正常时指示值会先达到零位附近，然后，再缓慢地向阻值增大方向偏转，当指针基本不动时所指示的数值越大，就说明被测电容的质量越好。
完全不能工作
由于电源的高压整流、滤波及开关变换电路部分长期工作于高温、高压、大电流、多灰尘的恶劣条件下。因此，当交流电压波动较大、负载较重、环境温度较高的情况出现时，电路元件就有可能会出现短路等较为严重的故障，造成交流保险管熔断或过压、过流保护电路动作，从而使电源因失去输出电压而完全不能工作，
这种故障多发生于那些保护功能存在缺陷或完全失效的电源产品之中。并且，受损部件往往也比较直观，故检查维修的难度不高。但是，由于这部分电路与市电有直接的联系，因此，如果没有丰富的维修经验，最好还是送修或更换一台新电源为好。
工作状态不稳定
电源工作状态不稳定的主要特征有启动困难、有时能够启动、有时不能启动、刚开始工作正常，过一段时间便不正常等。这类情况比较多，引发这种故障的原因主要有四种：
1、无PG信号或信号延迟时间不足是较为典型的电源故障。检测时可在开机状态下借助万用表的电压挡，测量20芯电源插头(如图)第1脚对地有无3.3V电压。如果没有电压则可切断电源，并拆开电源外壳作进一步的检查。一般情况下引起无PG信号的主要原因多为负责PG信号控制的晶体管击穿或延时电容漏电所至，将它更换后故障即可消除。
小提示：POWERGOOD(PG)信号：是由各直流输出电压检测信号和交流输入电压故障信号相与产生的，它与TTL电平兼容,高电平表示电源正常，低电平表示电源故障。PG信号从打开电源到输出有效，大约有100mS~500mS的延时，其作用是在电源输出达到稳定后通知主机启动系统，而当市电突然断电后，PG信号将在直流稳压输出消失之前做出反应，使得硬盘驱动器有足够的时间使磁头复位，从而防止硬盘受到意外损坏。PG信号不正常往往导致系统不能启动。
2、为了实现休眠、远端唤醒和软开机功能，ATX电源都设有一个独立的辅助电源系统。它输出的5VSB电压，通过20芯电源插头为主板控制电路供电。而控制电路又通过PS-ON端以反馈的形式来控制电源的开启。在这个反馈回路中的任何一个环节出现了问题，都会直接影响到电脑能否正常启动。还有，当电源处于待机状态时，其自激震荡、推动电路部分，还需要一组单独的自用电源供给。如果该电压不正常的话也会造成电源启动困难，或偶然可以启动的故障现象。
3、自激震荡或保护电路集成块(TL494、LM339)内部出现短路等问题。这种情况可以在断电的情况下，用万用表的电阻挡在线测量各引脚与地间的直流电阻，将所得数据与无故障集成块进行对比，如果数值相差较大则基本可以确定是集成块损坏，将它更换后故障即可排除。
确定故障 篇3
摘要：针对风电机组故障信息耦合性、模糊性的不确定性特点，结合贝叶斯网络在处理不确定性问题上的优势，提出了风电机组故障诊断的贝叶斯网络方法，重点研究了该方法的两个关键问题，即风电机组故障诊断的贝叶斯网络建模和贝叶斯网络推理，构建了一种基于事故树分析方法的三层CME贝叶斯网络模型并解析了贝叶斯网络的故障推理过程，通过风电机组齿轮箱的故障诊断实例验证了上述模型的可行性和贝叶斯网络推理的有效性，研究成果对具有相关不确定性问题的机电设备故障诊断有借鉴意义。
关键词：风电机组；故障诊断；贝叶斯网络；推理
摘要：针对风电机组故障信息耦合性、模糊性的不确定性特点，结合贝叶斯网络在处理不确定性问题上的优势，提出了风电机组故障诊断的贝叶斯网络方法，重点研究了该方法的两个关键问题，即风电机组故障诊断的贝叶斯网络建模和贝叶斯网络推理，构建了一种基于事故树分析方法的三层CME贝叶斯网络模型并解析了贝叶斯网络的故障推理过程，通过风电机组齿轮箱的故障诊断实例验证了上述模型的可行性和贝叶斯网络推理的有效性，研究成果对具有相关不确定性问题的机电设备故障诊断有借鉴意义。
关键词：风电机组；故障诊断；贝叶斯网络；推理
摘要：针对风电机组故障信息耦合性、模糊性的不确定性特点，结合贝叶斯网络在处理不确定性问题上的优势，提出了风电机组故障诊断的贝叶斯网络方法，重点研究了该方法的两个关键问题，即风电机组故障诊断的贝叶斯网络建模和贝叶斯网络推理，构建了一种基于事故树分析方法的三层CME贝叶斯网络模型并解析了贝叶斯网络的故障推理过程，通过风电机组齿轮箱的故障诊断实例验证了上述模型的可行性和贝叶斯网络推理的有效性，研究成果对具有相关不确定性问题的机电设备故障诊断有借鉴意义。
确定故障 篇4
关键词：传统风力发电机,故障诊断方法
1引言
世界面临着能源短缺的问题, 学者们对新能源的探索从来没有停止, 风力发电在大形势下也迅猛发展, 由于风里发电机结构的复杂性, 内部结构错综交错, 元件之间相互联系、相互耦合, 使发电机在运行时会出现很多故障, 而得到的各种形式的故障信息又具有自耦合性、不精确性、模糊性的特点, 使得传统的故障诊断方法的应用就有了一定的局限性, 新的针对不确定问题的诊断方法也应运而生。
2传统风力发电机故障诊断方法
(1) 系统可靠性框图
系统可靠性框图是一种从可靠性的角度出发, 来研究系统和部件之间的逻辑关系, 可以表示各部分元件与总系统状态之间的关系。
(2) 故障树分析
故障树故障诊断方法, 其安全性和可靠性都很高, 是根据故障形成的原因和结构形成的倒树状的结构, 故障树上的事件可分为顶事件、中间事件和底事件, 其中顶事件是系统不希望发生的事件, 底事件和中间事件的发生影响着顶事件的发生, 将三个事件之间根据一定的逻辑门关系, 就构成了故障树, 故障熟的实质是反映信息间因果关系的结构图。
(3) 传统的专家系统的故障诊断方法
传统的专家系统是指在专门领域上通过知识获取手段, 将领域专家能解决的领域问题编辑和生成知识库, 并建立人机交互界面, 使用户可以像专家一样诊断困难和无法自己解决的复杂问题。上述几种方法在一段时间内解决了风力发电机的故障, 但随之风力发电机装机容量的增加, 结构复杂程度的增加, 这些传统的方法很难解决由于系统复杂性引起数据信息模糊性、不确定性、自耦合性的问题, 使得对于风力发电机故障诊断的难度增大, 因而引进对于此类因素所引起故障的研究。
3不确定问题风力发电机故障诊断方法
不确定性问题一直制约着风力发电机故障诊断的发展, 下面介绍现代对于风力发电机系统运行存在的不确定性、模糊性所提出的一系列诊断方法。
(1) 粗糙集故障诊断
以风力发电机振动数据的采集, 结合国内外风力发电机数据, 得到风力发电机故障样本模型数据库, 将数据库应用粗糙集方法形成决策表, 对决策表进行分类、约简、形成核, 得到最优决策表, 最终在保持决策能力不变的情况下, 剔除冗余属性, 使得故障诊断更加快速和实时。
(2) 模糊集故障诊断
风力发电机实际运行状态往往介于正常与非故障状态, 是一个不断变化的过程, 因而设备所表现的出来的状态和征兆是一类模糊的数值, 可运用模糊集进行模糊故障诊断, 模糊集中的隶属函数和模糊关系矩阵建立模糊诊断数学模型, 来描述故障和征兆之间的模糊关系, 来实现对于风力发电机的故障诊断。
(3) 贝叶斯网络故障诊断
贝叶斯网络模型能够有效降低网络结构的复杂性, 降低故障特征获取的难度, 贝叶斯网络实现概率推理更简便的描述风力发电机故障特征的变化, 以及对风力发电机产生故障的原因进行分析。将风力发电机振动数据的特征量及变量与系统模型之间对应的映射关系建立贝叶斯网络, 针对风里发电机工作原理及故障结构特征, 建立风力发电机故障信息贝叶斯网络模型, 提出了可以不断进行学习并且准确率更高的在线式贝叶斯网络故障诊断学习方法。
(4) 随机集故障诊断
建立故障构造的论域并在超幂集上定义随机集, 根据已经建立的故障信息样板与待检测信息找到模糊隶属度函数, 利用随机集的信任测度和似真测度对待检测信息和故障信息样板进行匹配, 并将匹配程度作为诊断的依据。
(5) 现代专家诊断系统
与传统专家系统相比, 注入了新的技术, 包括神经网络、模糊技术、D-S证据理论、信息论等。由于新注入技术的特点和传统专家本身有的特点, 使得现代专家系统可以处理由于风力发电机运行条件复杂所致使的信息数据的模糊性、随机性和不确定性问题。
(6) 小波分析故障诊断方法
在傅里叶分析的方法上发展起来, 此方法在时域和频域上都有其优越的性能, 小波变换可以用来检测信号的不规则点来对整个系统的工作状况进行判断。
(7) 神经网络的故障诊断方法
人工智能网络有很多优点, 包括容错性、自适应性、鲁棒性、自学习性等, 在故障诊断方面也有一定的优越性, 可以提供行之有效的方法和解决故障的途径。在故障诊断系统中神经网络系统, 一般包括两个阶段, 训练学习阶段和诊断匹配阶段。
(8) 多方法相结合的故障诊断方法
随着科学和技术水平的不断提高, 传统的单一的故障诊断方法已经不能够满足人们对复杂系统的故障诊断, 研究者不断的尝试将多种智能诊断方法相结合, 来寻找更好的诊断方法, 一些诊断方法结合后可以互补在各自方法中存在的不足, 并将各自方法的优点发挥到最好。以下为结合的故障诊断方法。
(a) 模糊类:模糊K-紧邻、模糊诊断专家系统、模糊神经网络、模糊自适应、故障树等;
(b) 粗糙类:粗糙神经网络、人工鱼群优化粗糙集、粗糙集与支持向量机、粗糙集与粒子群优化BP网络、粗糙集与证据理论等;
(c) 贝叶斯类:贝叶斯与粗糙集、贝叶斯网络融合算法、联结树贝叶斯网络、模糊贝叶斯等;
(d) 随机集类:随机集含糊证据、模糊随机集、随机集与条件证据、Dempster-Shafer证据理论等。
结语
本文从多方面介绍了风力发电机运行中针对自耦合性、不确定性、模糊性的信息进行诊断的方法, 根据诊断数据的不同选取合适的诊断方法, 达到更好的诊断效果, 并阐述由于风力发电机故障信息的复杂性, 多种方法融合的故障诊断方法有一定的优越性。随着新技术新发放的不断出现, 对于风力发电机故障诊断的方法也会越来越完备、合理。
参考文献