引言

随着电力工业与智能制造的快速发展，电气设备的规模不断扩大，技术复杂度逐步提升，其运行环境也愈发复杂多变。传统的定期检修模式存在针对性不足、检修成本高、易造成过度维护或维护不足等问题，难以适应现代电气设备高效运维的需求。在此背景下，状态监测与故障诊断技术应运而生，通过对电气设备运行状态的实时感知与数据分析，提前识别设备潜在故障，为运维决策提供科学依据。开展电气设备状态监测与故障诊断技术的研究与发展探索，能够推动运维模式从定期检修向预测性维护转变，有效降低设备故障发生率与运维成本，保障电力系统与工业生产的安全稳定运行，具有重要的理论与实践意义。

一、电气设备状态监测的核心内容与技术类型

（一）状态监测的核心内容

电气设备状态监测的核心内容是对设备运行过程中的关键状态参数进行全面、实时的采集与监测，通过参数变化反映设备运行状态。主要监测参数涵盖电气参数、热学参数、机械参数与环境参数等。电气参数包括电压、电流、功率、绝缘电阻等，直接反映设备的电气运行特性；热学参数主要是设备各部件的温度分布，温度异常升高往往是设备故障的重要征兆；机械参数针对旋转类电气设备，包括振动、转速等，用于判断设备机械结构的健康状态；环境参数包括环境温度、湿度、粉尘浓度等，用于分析外部环境对设备运行的影响。

（二）主流状态监测技术类型

当前主流的电气设备状态监测技术可分为接触式监测技术与非接触式监测技术两大类。接触式监测技术通过传感器直接与设备被测部位接触实现参数采集，具有监测精度高、数据稳定性强的特点，常见的有热电偶测温技术、电流互感器监测技术、振动传感器监测技术等；非接触式监测技术无需与设备直接接触，适用于高压、高温等复杂恶劣环境下的监测，常见的有红外热成像监测技术、超声波监测技术、紫外检测技术等。不同监测技术具有各自的适用场景与优势，实际应用中需根据设备类型与监测需求进行合理选择与组合。

（三）状态监测的实施要点

电气设备状态监测的实施要点在于监测点的科学布设、监测数据的质量控制与监测系统的稳定运行。监测点布设需结合设备结构特点与故障高发部位，确保能够全面捕捉设备关键状态信息，避免监测盲区；数据质量控制要求建立完善的数据预处理机制，对采集到的原始数据进行去噪、滤波、异常值剔除等处理，提升数据准确性与可靠性；监测系统的稳定运行需保障传感器、数据传输设备与终端处理设备的协同工作，加强系统日常维护与故障排查，确保监测数据的实时、连续传输与处理。

二、电气设备故障诊断的核心原理与主流方法

（一）故障诊断的核心原理

电气设备故障诊断的核心原理是基于设备运行机理与故障特性，建立正常运行状态与故障状态的特征差异模型，通过对比监测数据与模型特征参数，识别设备是否存在故障及故障类型。其本质是一个“特征提取—特征对比—故障判定”的过程，核心逻辑在于利用故障发生时设备状态参数的异常变化，挖掘异常参数与故障类型之间的内在关联。故障诊断的准确性依赖于对设备故障机理的深入认知与高质量的监测数据，只有明确不同故障对应的特征参数变化规律，才能实现故障的精准识别与定位。

（二）主流故障诊断方法

电气设备故障诊断方法可分为传统诊断方法与智能诊断方法两大类。传统诊断方法以信号处理技术与解析模型为核心，包括频谱分析方法、时域分析方法、基于等效电路模型的诊断方法等，适用于故障机理明确、结构相对简单的电气设备；智能诊断方法依托人工智能与机器学习技术，通过挖掘海量监测数据中的隐含规律实现故障诊断，包括神经网络诊断方法、支持向量机诊断方法、模糊逻辑诊断方法等。智能诊断方法具有较强的自适应能力与非线性拟合能力，适用于结构复杂、故障模式多样的现代电气设备，是当前故障诊断技术的发展主流。

（三）故障诊断的关键难点

电气设备故障诊断面临的关键难点主要体现在三个方面。一是故障特征的隐蔽性与复杂性，部分故障早期特征信号微弱，易被环境噪声掩盖，且多故障并发时不同故障特征相互叠加，增加了特征提取难度；二是设备个体差异与运行环境多样性，不同厂家、不同运行年限的设备故障特征存在差异，且环境温度、湿度等因素会影响故障特征表现，导致诊断模型的泛化能力受限；三是故障机理认知不足，对于部分新型电气设备或复杂故障模式，其故障发生、发展机理尚未被完全掌握，难以建立精准的诊断模型，影响诊断准确性。

三、电气设备状态监测与故障诊断技术的发展现状与未来趋势

（一）技术发展现状

当前，电气设备状态监测与故障诊断技术已取得显著进展，在电力系统、工业制造等领域得到广泛应用。监测技术方面，传感器精度不断提升，无线传感技术、光纤传感技术等新型监测技术逐步推广，实现了监测范围的拓展与监测效率的提升；诊断技术方面，智能诊断算法不断优化，诊断模型的准确性与鲁棒性持续增强，部分领域已实现故障诊断的半自动化与自动化。但同时，技术应用仍存在不足，如不同监测系统数据格式不统一、诊断模型缺乏通用性、多设备协同监测与诊断能力不足等问题，制约了技术的规模化应用。

（二）未来发展趋势

未来，电气设备状态监测与故障诊断技术将朝着智能化、网络化、集成化与轻量化的方向发展。智能化方面，将进一步融合深度学习、大数据分析等技术，提升故障诊断的精准度与自动化水平，实现故障的预测性诊断；网络化方面，依托工业互联网技术构建多设备、跨区域的协同监测与诊断网络，实现数据共享与远程诊断；集成化方面，推动监测与诊断功能的一体化集成，开发集成化的智能监测诊断设备，提升技术应用的便捷性；轻量化方面，针对小型电气设备需求，开发轻量化的监测诊断系统，降低技术应用成本。

（三）技术发展的保障措施

推动电气设备状态监测与故障诊断技术的健康发展，需从技术研发、标准体系与人才培养三方面构建保障措施。技术研发方面，加强产学研协同创新，聚焦核心技术瓶颈，加大对新型传感器、智能诊断算法等关键技术的研发投入；标准体系方面，建立统一的监测数据格式标准、诊断技术规范与设备接入标准，实现不同系统间的互联互通，提升技术应用的规范性；人才培养方面，加强复合型人才培养，培养既掌握电气设备专业知识，又具备数据分析与智能算法应用能力的专业人才，为技术发展提供人才支撑。

结束语

电气设备状态监测与故障诊断技术是保障电气设备可靠运行、推动运维模式升级的关键技术，在电力工业与智能制造发展中具有重要地位。本文通过对电气设备状态监测核心内容与技术类型、故障诊断原理与方法以及技术发展现状与趋势的分析，明确了该领域技术的核心要点与发展方向。当前，该技术虽已取得一定应用成果，但在核心技术突破、标准体系建设等方面仍存在不足。未来，需持续加强技术研发与创新，完善标准体系，强化人才培养，推动技术向智能化、网络化、集成化方向发展，进一步提升电气设备运维水平，为电力系统与工业生产的安全稳定运行提供更有力的保障。

参考文献

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