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摘要：蓄电池在运行的过程中，容易受其相关组件或外界磁场等因素的干扰而产生放电设备漏电等故障，影响蓄电池的正常运行。因此，为延长蓄电池的使用期限，加强对放电设备的故障检测十分必要。对此，本文分析了蓄电池放电设备常见的故障类型，重点研究了蓄电池放电设备故障自动化测试技术，以期对相关人员有所帮助。
关键词：蓄电池；放电设备；故障自动化测试技术
Research on the Research Research on Battery Discharge Equipment Fault Automationing Testing Technology
Liang Zhaoming
(Guangzhou Ludao Automation Equipment Co.,Ltd.,Guangzhou Guangdong,510430)
Abstract:During the operation of the battery,it is easy to be disturbed by factors such as related components or external magnetic fields,thereby causing failure and other faults of discharge equipment,affecting the normal operation of the battery.Therefore,in order to extend the period of use of the battery,it is necessary to strengthen the fault detection of the discharge equipment.In this regard,this article analyzes the common types of faults of battery discharge equipment,and focuses on researching the fault automation testing technology of battery discharge equipment,hoping to help.
Key words:battery;discharge equipment;fault automation testing technology
一、蓄电池放电设备常见的故障类型
(一)自行放电
在蓄电池放电设备运行过程中，常见的故障类型为自行放电，这主要表现为蓄电池在一段时间内不工作，电量就会很快消失，甚至在电量充满后，电量还是会快速消失。这种故障的主要原因是蓄电池放电设备的表面存在较多的灰尘杂物，或其中的电解液溢出，导致蓄电池的正负两极之间在此作用下相互关联。当蓄电池的电解液中掺入其他液体或金属导电体时，在杂质的作用下蓄电池的正负两极会连接起来，进而形成相应的回路，出现自动放电的问题。此外，放电设备的极板出现问题也容易产生自行放电的故障。当极板受到破坏后，电池在充电或者放电时，会导致极板上的活性物质脱落或者造成电路短路等，进而引发自行放电的故障问题。
(二)内部短路
蓄电池放电设备内部出现短路问题会导致整个蓄电池的电压降低，难以为起动机的运转提供足够的动力，即使对蓄电池充电也难以提升电压。蓄电池内部短路的主要原因是蓄电池使用过度，充电过度或没有控制好充电的温度等。当采用大电流进行放电后，再使用大电流对电池进行充电，会导致放电设备的极板受到影响而出现弯曲的现象，进而导致其表面的活性物质脱落，造成短路。除此之外，蓄电池内部的隔板受到破坏，会导致其中的电解液沉淀出过量的杂质，并使蓄电池放电设备内部出现短路问题。除以上常见的故障类型外，不充电、电解液消耗过快等都是主要的故障类型。在蓄电池运行的过程中工作人员需要定期对其进行检测并采取相应的解决措施。
二、蓄电池放电设备故障自动化测试技术研究
(一)研究背景
蓄电池内部主要包括两个重要结构部分，分别为阳极和阴极。其中，阳极内含有二氧化铅物质，阴极内含有海绵状铅物质，这两种物质都是活性物质。在蓄电池中，主要将稀硫酸作为电解液，并依靠能量的转换进行放电或充电操作，化学能和电能之间可通过阀控密封酸蓄进行转换。在蓄电池工作过程中，放电设备的效率会直接影响整个蓄电池的工作效率。放电设备的使用期限决定着蓄电池的使用寿命。因此，相关人员应加强对放电设备故障的自动化检测。在诸多蓄电池故障中，由放电设备引起的故障有漏电故障、电压过载故障、电流输出故障等。要想充分检测蓄电池放电设备的故障，技术人员就必须增加对故障信息采集的频率，并根据采集情况科学分析放电设备的具体特征，进而利用大数据分析的方式对蓄电池放电设备存在的故障进行判断和明确。
检测蓄电池放电设备故障的方法较多，如神经网络检测、关联规则检测、小波分析等，这些都能够有效检测出蓄电池放电设备的故障情况。为更好地提高检测自动化程度，提高检测质量和效率，实现对不同类型蓄电池故障的有效分析和检测，技术人员应对蓄电池放电设备故障自动化测试技术进行深入研究。在以往的研究中，研究人员提出了多种不同的检测技术方法，如基于传感量化融合的测试技术、空间重构提取蓄电池信息的测试技术等。这些技术的应用虽然能在一定程度上检测出蓄电池放电设备的故障情况，但是仍然存在抗干扰能力较弱、检测准确率较低等问题[1]。为了解决检测结果准确率较低的问题，本文着重研究一种较为简约且又具有较高准确率的故障自动化测试技术。该技术在应用过程中主要通过对蓄电池放电设备故障信息的采集，以及对其中的漏电信息信号的特征采样，分析其中的故障特征，并在此基础上采取特定方法对蓄电池放电设备故障情况加以识别和诊断，做好测试结果分析(该技术故障检测原理如下图1所示)，提高蓄电池放电设备故障测试的自动化程度和测试结果的精确度。
图1故障检测技术原理示意图
(二)蓄电池放电设备故障信息采集
在蓄电池放电设备故障信息的采集过程中，技术人员主要采取无线传感量化融合的方法来提高故障信息提取的全面性和故障测试的准确率。在采集并提取蓄电池放电设备的故障特征时，技术人员主要采取多传感量化采集的方式进行，以此保证故障特征采集的全面性，为后续故障特征分析打下坚实基础。在采用无线传感量化融合方法和多传感量化采集方法进行放电设备故障信息采集后，技术人员可利用大数据对采集到的信息进行分析和处理。在采集故障和分析放电设备故障信息时，可对某一特定时间内蓄电池的放电设备采集信号频率进行分析，并确定放电设备漏电信号均匀分布的相位分布。其中，蓄电池放电设备稳定的输出电压频率分量为H(g1，g2，…，gN)=H(g1)+H(g2，…，gN/g1)，主要适用于放电设备长期处于漏电状态或半放电的情况，另外，其中的电解液会随着蒸发而不断减少[2]。而当电解液的密度与实际要求密度相差过多且漏电信号的相位信息呈现为I(R N;ϕg|ZN)=0时，那么技术人员就可以根据这一信息得到相应的蓄电池电解液的输出特征及电解液的密度分布情况。技术人员应对以上的数据信息进行采集和分析，并全方位采集蓄电池放电设备的漏电信息和频率信息，采用特定的运算公式对采集到的信息进行重组分析。在故障信息收集和分析的过程中，技术人员在放电设备电压不断下降的情况下检测蓄电池放电设备的电压信号，能够有效检测出蓄电池放电设备的故障信息。
(三)蓄电池放电设备故障特征分析
蓄电池放电设备故障特征分析需要先对故障特征信号进行采样，再在此基础上建立相应的采集模型，然后对蓄电池放电设备的电源分布和漏电信号进行采集，其间，对蓄电池电源的故障特征分量和采集区域要加以限制和约束。最后，技术人员应对蓄电池放电设备的属性情况加以采集和分析，利用电源传感的方式对所需的信息进行采样收集并分析其特征，根据采集蓄电池的电解液分布情况确定电解液的密度分布情况。比如在某一特定时间内，在频点为f的位置采集和分析蓄电池电解液的分布值就能够得出以下的计算公式xn=(xn，xn-t，…，xn-(m-1)t)。在蓄电池放电设备的极板位置，以放电设备处于放电状态下呈现出的稳定分布输出电压情况为基础，对整个蓄电池内部的电压进行检测，可全面分析放电设备的故障特征情况。在以上故障分析的过程中，工作人员需充分考虑故障信息的采集时间延迟情况和每一次采集的时间间隔[3]。技术人员利用该蓄电池放电设备故障特征分析方法对其进行故障分析，能够深入挖掘信息并全面分解，使其能够在相应的模型下实现对放电设备传输信号故障特征的提取和分析，进而提高蓄电池放电设备故障检测的自动化水平。
(四)蓄电池放电设备故障测试算法
蓄电池放电设备故障测试计算是基于蓄电池放电设备故障特征分析进行的，主要通过对蓄电池的电源分布式组件进行优化来提高故障检测能力。首先，技术人员需要对蓄电池内部的输入信号进行采集和扫描，在此过程中以电流发回的数据作为重要基础。其次，技术人员需要对蓄电池放电设备的故障特征进行分析，并以其中的时间和干扰情况为基础，对蓄电池中电流被充电网络分流的情况进行检测。同时技术人员需要进一步确定放电设备的输出关联情况。在此过程中，主要是将蓄电池内部的输入电流与电阻内容进行比较。最后，在计算过程中，技术人员需要重点构建蓄电池放电设备的输出模型，利用谱分析模型对蓄电池的传输信号和传输特征进行采集，进而分析其故障情况，并通过分析蓄电池放电设备关联特征的异常情况，对整个放电设备内部的关联故障进行检测[4]。以上的放电设备故障测试算法能够有效提高蓄电池故障检测的自动诊断和识别能力，使该测试算法能够具有更强的适用性，提高测试精确度。
(五)仿真试验、研究结果分析
为了进一步检验本研究中采用的蓄电池放电设备故障自动化测试技术在故障检测中的适用情况，笔者采取的是仿真试验的方法。在不同的蓄电池输出电压情况下对放电设备的电压进行分级，并明确蓄电池内部的电解液为1.3，温度控制在20摄氏度，使其充电后的比重在2.1伏特，接着以此为基础对该技术方法进行仿真试验，检验其准确程度。在试验过程中，研究人员需将蓄电池放电设备的电压采集频率控制在12kHZ之上、24kHZ以下，并确定每次信号检测的时间间隔在0.12秒左右，以固定的参数和试验环境开展仿真试验。在该实验中，研究人员能够分别得出相应的放电设备在特定时域内的输出电压情况，并对其中的故障特征进行采集。从试验结果的分析可以看出，采用研究中的故障自动化测试技术能够有效提取故障特征，获得较强的分辨能力。
为了检验使用该测试方法进行提取故障特征的时效性，本文以电解液检测方法作为对比实验进行分析。在进行10次实验后，使用该测试技术对故障特征的提取分辨率能够达到86%左右，而使用电解液检测方法对故障特征的提取分辨率只能达到45%左右。从对比试验结果的分析中可以看出，该测试技术方法在提取蓄电池放电设备的故障特征时通常呈现出较高的水准，且提取率基本能够达到80%以上。由此可以判断出，使用该测试技术进行放电设备故障检测具有较强的适用性。
除此之外，笔者进一步利用仿真试验检测使用该测试技术的精确度，同样是以电解液检测方法作为对比试验，检验该测试技术对故障检测的精确度和其精确度持续的时长。通过试验对比发现，在检测的任意时间段内，该测试技术对故障检测的精确度始终高于电解液检测法的精确度。并且，当检测时间达到1小时左右时，该测试技术的检测精确度几乎达到100%，相较于电解液检测方法，提前了将近40分钟就达到了近百的精确度。由此可以看出，使用该测试技术对蓄电池放电设备的故障进行检测具有较高的精确度，能够有效保证检测结果的准确性最后，为了保证该测试技术的适用性和准确性，笔者对其采集信息的完整性进行检验，同样用该检测技术与电解液检测方法进行对比。通过仿真试验发现，使用该测试技术对放电设备故障信息进行采集，数据基本都能达到90%以上的完整性，其中，信息完整性最高可以达到97%左右的，比使用电解液检测方法进行故障信息采集高出40%左右的完整性。由此可以看出，采用该测试技术能够有效保证蓄电池放电设备故障信息采集的完整性，并较为全面地覆盖处于各个故障状态下的信息，助力对采集到的信息进行量化处理。整体而言，其故障信息采集的完整性平均在93%左右。由此可见，利用该测试技术进行放电设备故障测试的自动化较高且适用性较强，能够覆盖不同类别的故障，并保证较高的检测准确度。
三、结论
加强对故障的检测和分析能够有效提高蓄电池放电设备的使用效率、延长其使用期限。本文通过蓄电池放电设备故障信息采集、蓄电池放电设备故障特征分析、蓄电池放电设备故障测试算法、仿真试验、研究结果分析对选择的故障自动化测试技术进行研究，发现其检测适用性较强、覆盖范围较广且精确度较高。相关人员在今后还应不断深化研究蓄电池放电设备故障检测技术。
【参考文献】
[1]刘万力.对船用蓄电池充放电设备系统的优化改造[J].机电设备，2021(05).
[2]林轩羽.在线智能蓄电池充放电设备在通信机房的应用[J].通信电源技术，2019(12).
[3]南文娟，辛锋.一种通用型航空蓄电池充放电设备研制实践[J].中国设备工程，2019(22).
[4]颜炳辉.蓄电池常见故障的分析及排除[J].农机使用与维修，2017(06).
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