【摘 要】文章聚焦于直流电系统，旨在应用辅助技术构建高效的故障快速诊断与运维优化体系。通过采用分层分布式架构的智能诊断系统，运用基于模糊理论的故障诊断方法，对采集的数据进行处理与分析，建立并验证模糊故障诊断模型，同时提出运维优化方案。研究结果有助于提升直流电系统可靠性与稳定性，降低运维成本。

【关键词】辅助技术；直流电故障；故障诊断；运维优化

引言

在现代电力工程体系中，直流电系统广泛应用于工业生产、轨道交通、通信基站等关键领域。直流电系统一旦发生故障，可能造成巨大的经济损失和社会影响。传统的直流电故障诊断与运维存在诸多不足。因此，借助智能辅助技术实现直流电故障的快速诊断与运维优化，对提升电力系统的可靠性、稳定性和降低运维成本具有重要的现实意义。

一、直流电系统当前故障诊断与运维的主要问题

传统的直流电故障诊断主要依赖人工巡检和经验判断，这种方式效率低下且准确性有限。人工巡检难以实现实时监测，故障往往在发生一段时间后才被发现，可能导致严重的生产事故与经济损失；同时，对于复杂的故障，仅依靠运维人员的经验很难快速、准确地判断故障原因及位置[1]。在运维方面缺乏科学的设备健康评估体系，导致预防性维护难以有效开展。

二、基于辅助技术的直流电故障诊断方法构建

（一）系统架构设计

针对直流电故障诊断，本文构建基于辅助技术的故障智能诊断系统。采用分层分布式架构，主要包括数据采集层、数据传输层、数据处理层、诊断决策层与用户交互层。其中，数据采集层负责通过各类传感器实时采集直流电系统的运行数据；数据传输层利用高速通信网络，将采集的数据安全、快速地传输至数据处理与诊断层；数据处理层对数据进行清洗、特征提取和分析处理；诊断决策层运用故障诊断模型完成故障类型与位置的判断；用户交互层则为运维人员提供直观的操作界面，实现诊断结果展示、参数设置、报表生成等功能。图1为基于辅助技术的直流电故障智能诊断系统架构。

（二）故障诊断方法选择与原理

考虑到直流电系统故障特征的复杂性与不确定性，本研究选用基于模糊理论的故障诊断方法。相较于传统诊断方法，模糊理论能更好地处理故障特征的模糊性与不精确性，提高诊断结果的准确性与可靠性[2]。模糊理论在故障诊断中的应用原理简述如下，设故障特征集合为X={x1，x2，…，xn}，故障类型集合为Y={y1，y2，…，yn}。首先，通过隶属度函数μA（xi）来描述故障特征xi对模糊集合A（代表某种故障特征状态）的隶属程度，常见的隶属度函数有三角形函数、高斯函数等。例如，对电流异常这一故障特征，采用高斯隶属度函数的表达式如式（1）所示：

μA（xi）=exp－（xi－a）2b2（1）

其中，a为函数中心值，b为宽度参数，可根据实际运行数据统计分析确定。

然后，构建模糊关系矩阵R，其元素rij表示故障特征xi与故障类型yi之间的关联程度，rij∈［0，1］。通过模糊推理规则，如Mamdani推理法，根据输入的故障特征隶属度向量与模糊关系矩阵R，计算得出故障类型的隶属度向量，最后根据最大隶属度原则确定故障类型。

（三）数据采集与处理

确定采集电流I、电压U、温度T、功率P等关键电气量数据和设备运行状态信息。对于重要设备，如直流电源模块、大功率直流电机等，采用高频采样，采样频率设定为100 Hz，以捕捉设备运行的细微变化；对于一般设备，采样频率设为10 Hz，采用实时在线采集方式，确保数据的及时性与完整性[3]。

为确保采集数据的连续性与可靠性，系统建立了完善的数据存储与管理机制。采用分布式数据库架构，将采集的数据按照时间序列进行存储，并设置数据冗余备份机制，确保在主数据库出现故障时能够快速切换至备用数据库，避免数据丢失；同时，针对数据传输过程中可能出现的网络延迟、丢包等问题，采用传输控制协议/互联网协议进行可靠传输，并配置数据缓冲区，当网络暂时中断时可将数据暂存于缓冲区，待网络恢复后自动上传。