电力设备的在线监测与故障诊断 [On-line Monttoring and Diagnosis for Power Equipment] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王昌长，李福祺，高胜友 著

图书标签:

• 电力设备
• 在线监测
• 故障诊断
• 状态评估
• 可靠性
• 预防性维护
• 电力系统
• 传感器技术
• 数据分析
• 人工智能

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302122005

版次：1

商品编码：12004717

包装：平装

丛书名： 清华大学电气工程系列教材

外文名称：On-line Monttoring and Diagnosis for Power Equipment

开本：16开

出版时间：2006-03-01

用纸：胶版纸

页数：290#

内容简介

　　电力设备绝缘的在线监测与故障诊断是当前电力行业具有活力的技术领域。《电力设备的在线监测与故障诊断》介绍相关的监测与诊断技术，内容包括传感器技术、监测系统的基本组成和数据处理等基础知识，局部放电、介质损耗角正切tanδ和油中溶解气体的气相色谱分析等绝缘性能的基本测量方法，并着重介绍在线监测技术在电力设备（包括发电机、变压器、断路器、互感器和电缆等）中的具体应用。同时还介绍了国内外该领域的新发展。
　　《电力设备的在线监测与故障诊断》可作为高等学校电气工程一级学科的专业基础课教材，也可作为电力行业绝缘监督部门技术人员的参考用书。

内页插图

目录

第1章 概论
1．1 电气设备的绝缘故障及其危害性
1．2 在线监测与状态维修的必要性及意义
1．2．1 预防性维修和试验
1．2．2 状态维修和在线监测
1．3 在线监测技术的国内外发展概况及趋势
1．4 在线监测系统的技术要求
思考题和讨论题
参考文献

第2章 监测系统的组成
2．1 系统的组成和分类
2．1．1 系统的组成
2．1．2 系统的分类
2．2 传感器
2．2．1 概述
2．2．2 温度传感器
2．2．3 红外线传感器
2．2．4 振动传感器
2．2．5 电流传感器
2．2．6 电压（电场）传感器
2．2．7 气敏传感器
2．2．8 湿敏传感器
2．3 数据采集系统
2．3．1 数据的采集
2．3．2 信号的传输和传输过程中的干扰抑制
2．3．3 光电信号传输通道
2．4 抗干扰技术概述
2．4．1 硬件措施
2．4．2 软件措施
2．5 数据处理
2．5．1 时域分析
2．5．2 频域分析（频谱分析）
2．5．3 相关分析
2．5．4 统计分析
2．6 诊断
2．6．1 概述
2．6．2 阈值诊断
2．6．3 模糊诊断
2．6．4 时域波形诊断
2．6．5 频率特性诊断
2．6．6 指纹诊断
2．6．7 基于人工神经网络的诊断
2．6．8 专家系统在故障诊断中的应用
2．7 小结
思考题和讨论题
参考文献

第3章 电容型设备的在线监测
3．1 概述
3．2 测量三相不平衡电流I·k
3．2．1 工作原理
3．2．2 监测线路
3．3 介质损耗角正切的监测
3．3．1 电桥法
3．3．2 相位差法
3．3．3 全数字测量法
3．4 介质损耗角正切的异频检测
3．5 电力电容器的在线监测与故障诊断
3．5．1 电力电容器绝缘劣化的诊断
3．5．2 局部放电的监测
思考题和讨论题
参考文献

第4章 避雷器的在线监测与故障诊断
第5章 电力电缆的在线监测
第6章 红外监测与故障诊断
第7章 变压器油中溶解气体的监测与诊断
第8章 电力变压器的在线监测与诊断
第9章 电机的在线监测与诊断
第10章 GIS和高压断路器的在线监测与故障诊断
常用专业名词
参考文献

前言/序言

　　对电力设备进行在线监测和故障诊断，是实现设备预知性维修的前提，是保证设备安全可靠运行的关键，也是对传统的离线预防性试验的重大补充和拓展。
　　近30多年来，在线监测和故障诊断技术在世界上得到了迅速发展和广泛应用。为适应这种技术上的发展，清华大学电机工程与应用电子技术系在本科和研究生教学计划上分别安排了“电气设备在线监测”和“电力设备诊断技术”的选修课程。编著者为此于1996年编写了一本与本书同名的讲义，受到广大读者的欢迎。
　　本书是编著者在讲授上述课程和长期从事在线监测科研工作的基础上，对该讲义作了广泛的修改和充实后编写而成。内容以监测技术为主，既论述原理，也介绍具体的监测系统和应用技术。考虑到监测和诊断之间的密切关系，以及知识的系统性、完整性，本书还讲述一些诊断技术和寿命预测的知识，并对有关绝缘结构、绝缘劣化的基本知识也作了简单介绍，以便读者更好地理解监测的依据和目的。其中监测技术又以绝缘性能的监测为主，因为绝缘故障是电力设备的主要故障模式。同时，本书针对不同设备的特点，论述了一些其他常用的监测内容，例如电机的振动、温度、气隙间距、气隙磁通密度，以及断路器的机械特性等监测，以使读者对一台电力设备的整体性能的监测有较完整的概念。根据以上考虑，第1章论述了发展在线监测技术的必要性和概况。第2章讨论了各种电力设备进行在线监测的共同性问题，包括监测系统的组成、各类传感器的原理和结构、抗干扰技术、数据处理、诊断技术等。第3章为电容型设备和电力电容器的在线监测。第4章是避雷器的在线监测与故障诊断。第5章是电力电缆的在线监测和故障定位。第6章介绍电力设备的红外监测与故障诊断。第7章叙述变压器油中溶解气体的在线监测与故障诊断。第8章论述电力变压器的在线监测与故障诊断。第9章讲述电机的在线监测与故障诊断。第10章是高压断路器和气体绝缘金属封闭开关设备的在线监测与故障诊断。
　　在取材上，本书尽量介绍国内外的先进和成熟的技术，同时重视对国内同行单位和本校近20年来在该领域内的科研成果的介绍。由于在线监测技术尚在发展之中，现场的具体情况也不尽相同，因此不同单位在观点上、技术应用上可能会有所不同，难以作出结论性判断，需通过实践不断总结，完善。

现代工业的脉搏：透视电力系统运行的智慧之眼 在现代工业的庞大体系中，电力系统扮演着不可或缺的核心角色，它如同人体的循环系统，输送着驱动一切运转的生命之能。从复杂的发电厂到纵横交错的输电网络，再到千家万户的用电设备，电力系统的稳定、可靠运行是社会经济发展和人民生活安宁的基石。然而，电力设备种类繁多，工作环境复杂，长期运行必然面临着各种潜在的挑战和风险。设备的老化、外界环境的侵蚀、运行参数的波动，都可能悄无声息地累积，最终导致性能下降，甚至发生严峻的故障，造成巨大的经济损失和安全隐患。 面对这一严峻挑战，一套高效、前瞻性的电力设备运行维护体系显得尤为重要。传统的定期检修模式，虽然在一定程度上保障了设备的安全性，却难以规避突发的故障，且往往伴随着不必要的停机和资源浪费。当设备一旦出现故障，不仅会影响电力供应的连续性，更可能引发连锁反应，对整个电网的稳定运行构成威胁。因此，探索一种更加智能、主动的电力设备管理模式，已成为行业发展的必然趋势。 “电力设备的在线监测与故障诊断”这一领域，正是顺应这一趋势而生。它不再仅仅依赖于事后的被动响应，而是将目光聚焦于设备运行的“当下”，通过一系列先进的技术手段，实时、持续地感知设备的“健康状态”。这就像一位经验丰富的医生，能够通过听诊、触诊、体温测量等手段，在疾病尚未爆发前就捕捉到细微的异常信号，从而进行早期预警和干预。 什么是“在线监测”？ 简单来说，“在线监测”就是将传感器、数据采集设备以及通信网络集成到电力设备运行体系中，对设备的各项关键参数进行实时、连续的采集和传输。这些参数涵盖了从最基本的电压、电流、频率，到温度、湿度、振动、声信号，再到绝缘状态、局部放电等更精细化的指标。这些被捕获的“大数据”就像是电力设备的“生命体征”，它们忠实地记录着设备在不同运行工况下的表现。 想象一下，在输电线路塔架的螺栓连接处安装振动传感器，可以监测螺栓是否松动；在变压器油箱内集成温度和油位传感器，可以实时掌握其工作温度和冷却情况；在发电机定子绕组中植入绝缘监测装置，可以评估其绝缘老化程度。这些实时的、细致入微的数据，为我们提供了一个前所未有的、全方位的视角，来审视电力设备的“健康状况”。 “故障诊断”的智慧赋能 仅仅收集数据是远远不够的，真正体现“在线监测”价值的是其背后的“故障诊断”能力。通过对海量监测数据的深入分析，我们可以识别出那些预示着设备潜在问题的“异常模式”。这需要借助于复杂的算法、数据挖掘技术，甚至人工智能的辅助。 当设备的某个参数出现异常波动，例如温度骤升、振动幅度增大、局部放电信号增强时，诊断系统会立即启动。它会比对历史数据，分析异常模式与已知故障类型的关联性，并根据预设的诊断模型，快速判断出可能发生的故障类型，例如过热、磨损、绝缘击穿、接触不良等等。更进一步，它还能根据故障的严重程度，给出“预警”或“报警”级别，甚至预测出故障发生的可能时间。 这种从“数据”到“洞察”的转化，使得我们能够从被动的“设备坏了再修”，转变为主动的“设备可能要坏了，立即处理”。这不仅能够极大地减少故障发生的概率，更能显著缩短故障响应时间，将损失降到最低。 技术革新驱动的行业进步 “电力设备的在线监测与故障诊断”并非一成不变的理论，而是不断被新兴技术所驱动的实践领域。物联网（IoT）技术的发展，使得传感器的部署和数据传输更加便捷、成本更低；大数据分析技术，为处理和挖掘海量监测数据提供了强大的工具；人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，则在提升故障诊断的精度、速度和智能化水平方面发挥着越来越重要的作用。例如，利用神经网络模型学习不同故障模式下的特征，能够实现更精准的预判；运用专家系统，可以将资深工程师的经验知识转化为可执行的诊断规则。 未来的展望 随着技术的不断进步和应用的深入，“电力设备的在线监测与故障诊断”必将朝着更加智能化、集成化、预测化的方向发展。未来的电力系统，将拥有一个由无数“智慧之眼”组成的、能够自我感知、自我诊断、自我优化的网络。这将极大地提升电力系统的运行效率、可靠性和安全性，为我们构建一个更加稳定、高效、可持续的能源未来奠定坚实的基础。这个领域的研究与实践，不仅关乎着电力行业的进步，更直接影响着我们社会运转的脉搏。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次行业交流会上偶然听闻这本书的，当时一位资深的电力工程师在分享他的工作经验时，多次提到了“电力设备的在线监测与故障诊断”这本书，并称其为他职业生涯中的“必读经典”。他分享了一些书中关于变压器油中溶解气体分析（DGA）在早期故障诊断方面的应用案例，以及如何利用大数据和人工智能技术进行预测性维护，这些内容让我印象尤为深刻。他当时的原话是：“这本书里的方法论，比我当年自己摸索着往前走要少走了太多弯路。” 听到这样的高度评价，我立刻就对这本书产生了浓厚的兴趣。我平时的工作涉及电网运行和维护，对于如何提高设备的健康水平、降低故障率一直非常关注。传统的巡检方式虽然有效，但往往是周期性的，无法及时发现和预警一些突发性的、早期阶段的故障。而在线监测技术，就像给设备装上了“电子眼睛”和“听诊器”，能够实时了解设备的运行状态，甚至在故障发生之前就能发出预警。这本书的出现，对于我来说，不仅仅是一本知识的来源，更像是一种解决实际问题的“工具箱”。我非常好奇书中是否会介绍一些最新的传感器技术，例如微电子机械系统（MEMS）传感器在状态监测中的应用，以及如何将这些传感器采集到的海量数据进行有效地融合和分析。我尤其期待书中对于不同类型电力设备，如发电机、输电线路、开关设备等的在线监测策略和故障诊断模型的详细介绍，因为不同设备其潜在的故障模式和监测方法都有很大的差异。如果这本书能够提供一些可操作的、有借鉴意义的实践指导，那将对我现有的工作带来巨大的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，简洁明了，直接点出了核心技术和应用领域，这让我觉得它是一本非常务实的书籍。我目前从事的电力设备维护工作，越来越强调效率和可靠性。传统的巡视检查方式，虽然一直在使用，但往往效率不高，而且很多细微的早期故障容易被忽略。而“在线监测”技术，就像是给设备装上了“永不疲倦的哨兵”，可以实时掌握设备运行的“脉搏”。我最感兴趣的是书中关于“故障诊断”的部分。设备出了问题，不能只知道“出了问题”，更重要的是要知道“出了什么问题”，以及“为什么出问题”。我期待书中能够详细介绍各种故障诊断的方法和技术，例如基于信号特征分析的诊断方法，基于模型诊断的方法，甚至是如何利用人工智能技术来辅助诊断。我特别希望书中能有一些关于如何识别不同类型故障的案例，比如变压器绝缘老化、发电机转子裂纹、电缆绝缘击穿等等。如果书中还能提供一些关于如何根据诊断结果制定维修策略的建议，例如是立即停机维修，还是可以继续运行一段时间，那就更完美了。这本书的出现，对我而言，就像是找到了解决工作中遇到的难题的“钥匙”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，它不是那种一眼就能抓住眼球的华丽风格，而是以一种沉稳、专业的姿态呈现。深邃的蓝色背景，点缀着一些抽象的电路图和波形，隐约透出一种科技感和严谨性。书名“电力设备的在线监测与故障诊断”被印刷在醒目的位置，字体清晰，一看就知道这本书的主题是相当技术性和专业性的。我当时在书店里浏览，看到这本书的时候，我的第一反应就是：“这好像是我正在寻找的那本。” 我目前正在从事电力系统相关的技术工作，对于如何提高设备的可靠性、减少停电事故有着非常迫切的需求。近年来，随着电力系统规模的不断扩大和运行复杂度的增加，传统的定期检修和事后故障处理模式已经越来越难以满足要求，而在线监测和故障诊断技术正是解决这些问题的关键。我一直希望能够找到一本系统性地介绍这一领域理论基础、技术方法和实际应用的著作，而这本书的书名恰好精准地击中了我的兴趣点。我翻开了目录，看到里面包含了诸如“传感器技术”、“信号处理”、“数据分析”、“故障模式识别”、“预测性维护”等章节，这些都是我在工作中经常会遇到的、但又希望能够深入学习的方面。每一章的标题都显得专业且实用，让我对书中可能包含的内容充满了期待。我仔细地阅读了几段前言，作者在其中阐述了发展在线监测与故障诊断技术的重要性和紧迫性，以及本书旨在为读者提供一个全面、深入的理解框架，这让我更加确信这本书是值得我去深入研读的。整体而言，这本书给我的感觉是，它不是一本浮光掠影的科普读物，而是一本真正能够为行业从业者提供深度知识和实践指导的专业书籍。

评分☆☆☆☆☆

我之所以选择这本书，很大程度上是因为它触及了我职业生涯中的一个痛点。我是一名资深的电力设备检修工程师，在多年的工作中，我深刻体会到传统检修模式的局限性。我们总是等到设备出现问题，甚至发生故障后，才进行修复，这不仅会造成停电损失，而且往往需要付出更高的维修成本。因此，我一直非常渴望学习如何通过“在线监测”和“故障诊断”技术，实现从“事后维修”到“预测性维护”的转变。这本书的书名，直接回应了我的这一需求。我希望这本书能够为我提供一套完整的解决方案，包括如何选择合适的监测设备，如何布置传感器，如何采集和处理数据，以及如何利用诊断技术来准确判断设备的健康状况。我尤其关注书中是否会介绍一些具体的实施案例，比如如何利用在线监测技术来提前发现变压器绕组的匝间短路、发电机转子的不平衡或不对中、以及高压开关的触头老化等问题。如果书中能够提供一些关于建立故障诊断知识库、制定维护计划的指导，那就更好了。这本书的出现，对我来说，不仅仅是学习新的技术，更是对我多年工作经验的一种梳理和升华，是一种实现职业技能飞跃的契机。

评分☆☆☆☆☆

从书名“电力设备的在线监测与故障诊断”来看，这本书显然是关于电力系统核心问题的。作为一名在电力行业工作多年的工程师，我深切地体会到设备健康状况对整个电网安全稳定运行的重要性。传统的定期检查和维护模式，虽然有其价值，但在面对日益复杂和老化的设备时，往往显得力不从心。因此，我一直在关注如何引入更先进的技术来提升设备的可靠性。这本书的出现，正是我一直在寻找的那种能够提供系统性解决方案的书籍。我设想书中会详细介绍各种在线监测的技术原理和实现方法，比如如何利用传感器技术监测设备的温度、振动、局部放电、介质损耗等关键参数，并且如何将这些数据进行实时采集和传输。更重要的是，我期待书中在“故障诊断”部分能够提供详细的指导，包括如何利用这些监测数据来识别各种类型的故障，例如绝缘劣化、机械损伤、过载等。我特别希望书中能够介绍一些先进的诊断算法，比如基于模式识别的诊断方法、基于人工智能的诊断方法，甚至是基于大数据分析的诊断方法，并且提供一些具体的案例分析，展示这些方法在实际应用中的效果。这本书的出现，对于我来说，不仅是一种知识的获取，更是对我们现有工作模式的一种升级和革新。

评分☆☆☆☆☆

在我决定购买这本书之前，我仔细地研究了它的出版信息和一些已有的评价。虽然我还没有阅读到具体的内容，但从书名“电力设备的在线监测与故障诊断”以及它所涵盖的领域来看，我能预见到这本书的深度和广度。它显然不是一本泛泛而谈的概述性读物，而是深入探讨了电力设备运行安全这一核心问题。我目前正在攻读电力系统专业的研究生，我的研究方向就与设备状态评估和寿命预测紧密相关。因此，我迫切需要一本能够系统性梳理该领域最新研究进展和经典理论的书籍。我设想，这本书应该会包含以下几个方面的内容：首先，它会详细介绍各种先进的监测技术，例如基于物联网（IoT）的传感器网络、无线通信技术在数据采集中的应用，以及如何实现数据的实时传输和存储。其次，在故障诊断方面，我期望书中会介绍一些先进的信号处理技术，例如小波变换、傅里叶变换等，以及如何利用这些技术提取故障特征。最后，我非常期待书中能够对人工智能和机器学习在故障诊断中的应用进行深入的探讨，比如如何利用深度学习模型来识别复杂的故障模式，或者如何建立预测模型来评估设备的剩余寿命。如果书中还能涉及到一些仿真软件的应用，或者提供一些编程接口的示例，那对于我进行科学研究将会有极大的帮助。这本书的出现，为我提供了一个宝贵的学习和研究资源。

评分☆☆☆☆☆

在浏览书店时，我被“电力设备的在线监测与故障诊断”这本书的书名深深吸引。它直接而有力地指出了一个电力行业普遍关注且亟待解决的问题。我目前从事的是电力设备的新技术应用推广工作，我一直在寻找能够为我们的客户提供切实解决方案的专业书籍。这本书的书名，精确地契合了我们推广的“智能化电网”和“设备健康管理”的理念。我期待书中能够系统地介绍电力设备在线监测的技术发展历程，以及当前最前沿的监测技术，例如物联网、大数据、云计算在设备状态监测中的应用。同时，我也非常关注书中在“故障诊断”方面的论述。如何从海量的监测数据中准确、快速地识别出设备的潜在故障，并进行有效的预警和定位，是实现预测性维护的关键。我希望书中能够提供详细的故障诊断方法和模型，例如基于信号处理的故障诊断技术、基于机器学习的故障诊断技术，以及如何构建专家系统来辅助诊断。如果书中还能提供一些关于如何将这些监测和诊断技术集成到现有电网管理系统中的案例，或者提供一些关于设备健康评估和寿命预测的实用指南，那将对我正在进行的工作非常有价值。这本书的出现，为我提供了宝贵的参考和学习资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题给我一种非常“接地气”的感觉，它没有使用那些过于学术化或晦涩的词汇，而是直接点明了主题：“电力设备的在线监测与故障诊断”。这让我立刻意识到，这是一本面向实际应用的书籍，而不是一本纯粹的理论探讨。我在学习过程中，经常会遇到一些理论知识很扎实，但却很难在实际工作中落地的书籍。而“在线监测与故障诊断”，这两个词本身就意味着要解决具体问题，要提高运行效率，要保障安全。我个人在工作中，最头疼的就是那些突发的、难以预测的设备故障，它们往往会导致生产中断，带来巨大的经济损失，甚至会影响到电网的安全稳定运行。因此，我一直在寻找能够帮助我提升故障预测能力和诊断精度的书籍。这本书的书名，就像是为我量身定制的一样。我推测书中一定会详细介绍各种监测技术，比如振动监测、温度监测、局部放电监测、油色谱分析等等，并且会深入探讨如何利用这些监测数据来判断设备的健康状况。我特别期待书中能够提供一些关于故障诊断算法的介绍，比如基于专家系统、模糊逻辑、神经网络甚至机器学习的诊断方法，以及这些算法在实际应用中的优缺点和适用场景。如果书中还能提供一些具体的案例分析，展示如何利用这些技术成功地解决一些实际的电力设备故障问题，那就更好了。这种实实在在的、解决问题的导向，让我觉得这本书的价值会非常高。

评分☆☆☆☆☆

在选择阅读材料时，我总会倾向于那些能够帮助我提升专业技能、解决实际问题的书籍。当我在书架上看到“电力设备的在线监测与故障诊断”这本书时，我的目光立刻就被吸引了。这个标题准确地概括了我一直以来在工作中想要深入了解和掌握的技术方向。我是一名电力系统运行的工程师，我们每天都在与各种复杂的电力设备打交道，如何确保这些设备的稳定可靠运行，减少突发故障，是我们工作的重中之重。传统的检修方法往往是被动的，而“在线监测”和“故障诊断”技术则提供了主动式维护的可能性。我迫切地希望了解如何通过实时监测技术，捕捉到设备运行过程中那些细微的、预示着潜在故障的异常信号。同时，我也期待书中能够提供一套系统性的故障诊断方法，能够帮助我快速、准确地定位故障的根源，从而制定出有效的维修方案。我尤其关注书中是否会介绍一些先进的传感器技术，例如非侵入式传感器，以及如何将这些传感器采集到的多源异构数据进行融合分析。此外，我也希望书中能够详细介绍一些常用的故障诊断算法，比如基于专家系统的诊断技术、模糊逻辑诊断技术，甚至是基于机器学习的诊断技术，并结合实际案例进行说明。这本书的出现，无疑为我提供了学习和提升的机会。

评分☆☆☆☆☆

当我看到“电力设备的在线监测与故障诊断”这本书时，我的第一反应是它非常契合我当前正在进行的项目需求。我所在的公司正在大力推行智能化电网建设，其中一个重要的环节就是提升设备运行的自动化和智能化水平。而“在线监测”和“故障诊断”正是实现这一目标的关键技术。我之前接触过一些关于设备状态监测的零散资料，但缺乏系统性的知识体系。这本书的书名，清晰地勾勒出了我所需要的知识框架。我设想书中会详细介绍各种传感器技术，例如如何利用振动传感器、温度传感器、压力传感器、以及各种气体传感器来监测电力设备的运行状态。同时，我更期待的是书中对于数据分析和故障诊断算法的深入讲解。在智能化电网的建设中，我们采集到的监测数据量巨大，如何有效地从这些海量数据中提取有用的信息，并准确地诊断出设备可能存在的故障，是一个巨大的挑战。我希望书中能够介绍一些先进的数据挖掘技术、机器学习算法，甚至是深度学习模型，来帮助我们解决这个问题。此外，我也希望书中能提供一些关于如何建立故障预警系统和决策支持系统的思路和方法，以实现对电力设备的精细化管理和主动式维护。这本书的出现，为我提供了学习和实践的宝贵资源。