引言
在当今的技术领域，电气系统的可靠性和性能至关重要，电路故障诊断和智能维护技术在实现这些目标中发挥着至关重要的作用。传统技术为故障诊断检测提供了基础，先进方法则提供了更高精度和效率。在先进技术支持下，智能维护技术引入了主动维护策略。因此，文章探讨了电路故障诊断和智能维护的重要性，重点研究了相关的技术方法，旨在为有关工作人员参考。
1 电路故障诊断与智能维护的重要性
随着技术的进步以及我们对复杂电子设备的依赖的增加，对有效的故障诊断和维护策略的需求变得比以往任何时候都更加重要。电路故障诊断和智能维护工作，在确保各行业电气系统的可靠性、安全性和效率方面发挥着关键作用。第一，有助于增强可靠性和安全性。电路故障可能导致电子设备故障或故障，从而产生不便甚至潜在安全隐患等严重后果。通过准确诊断故障并及时采取维护措施，可以显著提高电气系统的可靠性和安全性。第二，最大限度地减少停机时间并优化性能。在制造或数据中心等停机可能导致重大财务损失的行业中，快速的故障诊断和维护是必不可少的。智能维护技术可以帮助在潜在问题升级为全面故障之前对其进行预测，从而最大限度地减少计划外停机时间，并最大限度地提高运营效率。即使电路中的微小故障，也会影响电子设备的性能和效率，通过及时识别和解决这些问题，就可以确保系统以高性能水平运行，从长远来看提高了生产力。第三，促进远程操作。随着远程和自动化系统的日益普及，远程诊断和排除电路故障的能力变得越来越重要。智能维护技术可实现远程诊断，使技术人员无需直接访问设备即可识别和解决问题，从而缩短响应时间并提高运营效率。第四，节省成本。维修或更换故障组件的成本可能很高，特别是在故障造成广泛损坏后才检测到的情况下。通过投资主动故障诊断和智能维护技术，就可以降低维修成本，延长设备的使用寿命，并避免与停机相关的昂贵损失[1]。
2 电路故障诊断技术
2.1 传统诊断技术
（1）目视检查。目视检查是电路故障诊断最简单但最关键的技术之一，它涉及对电路的物理组件进行彻底检查，识别任何可见的损坏、磨损或异常迹象。具体需要检查电路板、连接器、电线和其他组件是否有烧焦痕迹、腐蚀、连接松动或物理损坏等迹象。目视检查通常是电气系统故障排除的第一步，可以快速发现可能导致电路故障的明显问题。尽管目视检查很简单，但需要对细节和经验的敏锐关注，才能准确识别潜在问题，它是故障诊断的基本方法，通常辅以其他测试技术，从而全面评估电路健康状况。
（2）万用表测试。万用表是一种多功能工具，它将多种测量功能（包括电压、电流和电阻）组合到一个设备中。工作人员可以使用万用表对电路进行多种形式测试，例如连续性检查、电压测量和电阻测量。连续性检查有助于确定电路是否完整且没有断路或开路连接；电压测量可识别电路中不同点的电压是否存在及其大小，有助于识别电源问题或电压降；电阻测量可评估组件或连接的电阻，帮助识别可能导致电压下降或过热的故障组件或高电阻连接。万用表测试提供了定量数据，可以查明电路故障的位置和性质，使其成为电气系统故障排除的宝贵工具。这种方法相对容易执行，并且可以快速了解电路健康状况，使其成为新手和经验丰富的工程师的主要技术[2]。
（3）信号追踪。信号跟踪涉及跟踪电路中的信号流，识别中断、失真或异常行为的点。将信号跟踪技术与示波器、信号发生器或专用探头结合使用，就可以分析电路中不同点的信号行为。通过将预期信号行为与观察到的行为进行比较，可以查明影响信号完整性的故障的位置和性质。信号跟踪对于诊断复杂电子系统中与信号丢失、噪声、失真或干扰相关的问题特别有用。
2.2 先进诊断方法
（1）在线测试。（ICT）。这是一种强大的技术，用于评估电路板或电子组件内元件和连接的电气性能及完整性。与需要从电路中移除元件进行测试的传统测试方法不同，ICT允许在元件安装在电路板上时进行相关测试工作。ICT系统通常由专用测试夹具、钉床夹具和自动化测试设备组成，能够同时向电路板上的多个点施加测试信号和测量。系统可以执行一系列测试，包括连续性检查、元件值测量、功能测试和边界扫描测试。ICT的主要优势之一，是能够快速有效地测试具有高元件密度的复杂电路板。通过在操作环境中测试组件，可以识别通过其他测试方法可能无法检测到的故障。此外，还可以集成到自动化生产线中，从而在制造过程中对电路板进行高通量测试[3]。
（2）示波器分析。示波器分析是一种基本技术，用于可视化和分析电信号随时间变化的行为。示波器是一种电子测试仪器，可以在图形显示器上实时显示电压波形，使用示波器可以检查电路中电信号的形状、幅度、频率和时序。示波器分析，对于诊断与信号完整性、时序违规、噪声、失真和瞬态事件相关的问题特别有用，可以使用示波器捕获和分析电路中各个点的信号，从而识别异常情况并确定电路故障的根本原因。现代示波器提供高级触发、协议解码和波形分析功能等高级功能，使其成为对复杂电子系统进行故障排除不可或缺的工具。此外，示波器软件包和插件可实现自动测试、数据记录和远程监控，进一步增强其在电路故障诊断中的实用性。
（3）热成像技术。热成像是一种非侵入性技术，用于检测和可视化电气系统中的热模式和异常情况。热像仪也称为红外摄像机，可捕获物体发出的红外辐射，并将其转换为可见图像，从而就能够识别热量积聚过多或温度变化的区域。在电气系统中，热成像用于识别过热组件、连接松动、高电阻连接，以及可能指示潜在故障或即将发生故障的其他热异常。通过及早发现这些问题，就可以采取预防性维护措施，避免灾难性故障和代价高昂的停机。热成像对于检查电气柜、开关设备、电机、变压器和其他部件特别有价值，这些部件的温度变化可以表明潜在问题。现代热像仪提供高分辨率成像、温度测量精度和先进的分析工具，确保能够执行详细的检查，并生成全面的诊断报告。
3 智能维护技术
智能维护技术代表了管理并维护设备和资产方式的范式转变，通过利用数据分析、机器学习和物联网连接，智能维护解决方案可实现主动、预测和数据驱动的维护方法。
3.1智能维护的作用
（1）预测性维护。预测性维护是一种主动维护策略，利用数据分析和机器学习算法在设备故障发生之前进行预测。通过分析历史数据、传感器读数和设备性能指标，预测维护模型可以识别表明即将发生故障的模式和趋势，这使得维护团队可以在设备停机之前安排维修或更换，从而最大限度地减少对运营的干扰并降低维护成本。预测性维护主要包括：预测性维护实现了数据驱动的洞察，依靠从传感器、监控系统和设备日志收集的数据，从而识别潜在的故障模式并准确预测维护需求；预测性维护实现了基于状态的监控，通过持续监控设备运行状况和性能指标，预测维护系统可以检测可能表明即将发生故障的细微变化或异常；有助于采取主动维护计划，预测维护算法根据潜在故障的严重程度和对运营的影响，确定维护任务的优先级，使维护团队能够有效地分配资源，并最大限度地减少停机时间[4]。
（2）状态监测。状态监测，涉及对温度、振动、压力和电气特性等设备参数的连续监测，评估设备健康状况，并检测恶化或故障的早期迹象。状态监测系统使用传感器和物联网连接，从设备收集实时数据，并分析其与正常操作条件的偏差。状态监测主要包括：状态监控系统可以进行实时监控，实时洞察设备性能，使维护团队能够识别出现的问题，并立即采取纠正措施；通过分析历史数据和趋势，状态监测系统可以预测未来的设备行为，并在潜在故障发生之前识别它们；实现主动维护警报，当设备参数超过预定义阈值或偏离预期标准时，状态监测系统会生成警报和通知，使维护团队能够及时干预并防止故障。
（3）远程诊断。远程诊断，使维护团队能够远程排除设备问题并诊断故障，无需亲自访问设备。远程诊断系统利用物联网连接、传感器数据和远程监控工具，可以评估区域内任何地方的设备健康状况和性能。远程诊断的主要包括：远程诊断系统可以进行远程访问，允许维护团队远程访问设备数据和诊断工具，使他们能够诊断和排除问题，无需亲自到达设备现场；远程诊断系统使用实时数据分析，可以分析设备性能指标，并识别发生的潜在故障或异常；还实现了预测洞察，通过将实时数据与历史趋势和预测分析相结合，远程诊断系统可以提供对未来设备行为和维护要求的预测洞察。
3.2 智能维护技术的应用
（1）自动故障检测。自动故障检测代表了维护实践的重大进步，利用技术来提高设备监控和故障排除的可靠性和效率。具体应用包括：自动故障检测系统利用复杂的算法和传感器数据，识别电路和其他关键基础设施内的异常情况和偏离正常操作条件的情况，通过持续监控设备参数，可以实时检测潜在故障，从而实现主动维护，并最大限度地减少停机时间；自动故障检测的关键特征之一，是它能够与现有传感器网络和监控系统无缝集成，这些系统可以从各种传感器收集数据，包括温度传感器、压力传感器、振动传感器和电流传感器，从而提供有关设备健康状况和性能的全面见解；自动故障检测系统采用先进的分析技术（例如统计分析、模式识别和机器学习算法），可以分析传感器数据，并识别指示故障或异常的模式，从而检测多种故障类型，包括短路、开路、接地故障、电压尖峰和电气参数异常波动等；当检测到故障时，自动故障检测系统会生成警报或通知以提醒维护人员，具体可能包括有关故障类型和位置的警报信息，以及建议的修复或缓解措施，通过提供及时的信息，借助该系统使维护团队能够快速有效地响应设备问题，最大限度地减少对运营的干扰；最后，自动故障检测系统还可以与维护管理系统集成，进一步简化维护过程，当检测到故障时，故障位置、修复建议等相关信息可以自动记录到维护系统中，以便高效解决问题。
（2）机器学习技术。电路故障排除中的机器学习应用，已成为增强故障检测、诊断和预测性维护策略的强大工具。机器学习利用复杂的算法和大量数据，可以自动分析复杂的模式和趋势，从而做出更准确、更主动的维护决策。具体应用包括：机器学习算法擅长分析大型数据集，通过使用包含正常和故障电路行为示例的历史数据训练模型，可以学会识别与正常操作条件的细微偏差，然后可以部署这些算法来持续监控传感器数据，并实时检测潜在故障，从而实现主动维护干预；通过分析历史设备数据（包括传感器读数、维护日志和操作参数），机器学习模型可以识别与即将发生的设备故障相关的模式，预测何时可能发生故障，从而使维护团队能够在发生代价高昂的故障之前安排主动维护活动；异常检测是电路故障排除中机器学习应用的关键组成部分，机器学习算法可以学会区分电路元件和传感器读数中的正常和异常行为，当检测到偏离正常操作条件时，算法可以触发警报或通知，促使维护团队调查潜在问题，通过异常检测就可以及早识别故障或性能下降，从而及时进行干预和缓解；机器学习技术还可以通过识别导致电路故障或失效的根本因素，促进根本原因分析，通过分析历史数据并将各种参数与观察到的故障相关联，机器学习模型可以揭示系统内隐藏的关系和依赖关系，这使得维护团队能够查明问题的根本原因，并实施有针对性的纠正措施以防止再次发生；最后，随着额外的传感器数据和维护记录的出现，机器学习算法可以通过学习新数据和反馈，更新其知识并完善其预测，不断适应和改进其性能，这种自适应学习功能使得基于机器学习的故障排除系统不断发展，在识别和解决电路故障方面变得越来越准确和有效。
（3）物联网技术集成。物联网技术在电路故障排除中的集成，通过实现实时监控、远程访问和数据驱动的决策，改变了维护环境。物联网促进了设备、传感器和集中监控系统之间的无缝连接，为主动维护和优化电气系统带来新的可能性。具体应用包括：在整个电气系统中部署传感器网络，收集电压、电流、温度和振动等各种参数的实时数据，这些传感器连接到互联网，允许将数据传输到集中监控系统进行分析，通过持续监控设备参数，物联网传感器可以提供有关电路健康状况和性能的宝贵见解，从而能够及早发现故障和异常情况；物联网集成的主要好处之一，是能够实时监控设备的健康状况和性能，物联网传感器定期收集数据并将其传输到集中监控系统，并使用先进的分析技术进行分析，维护人员就可以通过访问实时仪表板和报告，跟踪设备状态，识别新出现的问题，并就维护干预措施做出数据驱动的决策，最终通过实时监控实现主动维护策略，最大限度地减少停机时间并优化设备性能[5]；物联网集成可以远程访问设备数据和诊断工具，远程诊断工具提供对设备运行状况的实时洞察，维护人员无需亲自访问设备即可识别故障、分析趋势并实施纠正措施，通过远程故障排除功能可缩短响应时间，最大限度地减少差旅成本，并能够快速解决问题，从而提高整体维护效率；物联网集成可以促进预测性维护，通过分析历史数据趋势和模式，预测维护算法可以预测设备故障并建议主动维护操作以防止停机，物联网传感器提供设备性能的实时数据，使预测性维护模型能够根据当前的运行条件不断更新和完善其预测；此外，物联网集成可以生成基于条件的警报和通知，当设备参数超过预定义阈值或偏离预期标准时，物联网传感器会触发警报或通知，促使维护团队进一步调查，基于状态的警报可以及早发现故障，使维护人员能够在问题升级为代价高昂的故障之前采取纠正措施。
结语
总之，电路故障诊断和智能维护，对于确保电气系统的可靠性、安全性和高效性至关重要。通过结合传统技术和先进方法，以及机器学习和物联网等智能维护技术，不仅可以提高设备性能，还有助于节省成本并提高运营效率。
参考文献：
[1]陈晓明.电力系统故障诊断方法研究与应用[J].电力系统保护与控制，2021(03):108-116.
[2]李华.智能维护技术在电力设备中的应用研究[J].电力自动化设备，2020(08):123-128.
[3]王志国.提高电力系统可靠性与效率的关键因素分析与优化研究[J].电力科学与技术，2020(05):78-80.
[4]王刚.机电装备智能维护与故障诊断技术研究[J].机械制造与自动化，2021(04): 20-25.
[5]张伟，赵明.基于物联网的机电装备智能维护技术研究[J].自动化技术，2020(03): 30-36.
李新，女，1966年8月，籍贯河南省南阳市，汉，副教授，本科，研究方向：电工电子