《Electronics》：Antenna and Spectrum Sensing Techniques for Fault Detection in Electrical and Electronic Equipment: A Structured Review
本文对用于电气与电子设备非侵入式故障检测的天线与电磁频谱监测技术进行了结构化综述。来自局部放电（PD）、电弧故障、绝缘劣化和元件老化的电磁发射携带可通过远程射频（RF）感测检测的诊断特征。研究人员综述了：（1）天线技术，涵盖从磁场环到超高频（UHF）电场传感器，包括分形、维瓦尔第、螺旋和仿生设计；（2）数据采集平台，从实验室示波器到软件定义无线电（SDR）接收器和物联网（IoT）边缘节点；（3）信号处理方法，包括时频分析、自适应分解和统计技术；（4）机器学习方法，从经典分类器到深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和基于Transformer的模型。不同于以往关注单一故障类型或特定设备类别的综述，本综述将感测流水线的所有五个层次——从电磁发射物理、天线选择、信号采集、处理到智能分类——连接起来，针对局部放电、电弧和绝缘故障，并分析了耦合它们的跨层约束。讨论了基于计算电磁方法（时域有限差分法FDTD、有限元法FEM）的设计优化技术和灵敏度校准挑战。确定了开放性挑战，包括缺乏标准化的UHF校准、跨设备泛化能力不足以及开放式电磁故障数据集的稀缺，同时指出了柔性天线、边缘人工智能（AI）和数字孪生集成等新兴方向。
论文主体部分总结如下：
**1. 引言**
**1.1. 基于电磁技术的概述**
高压和电力电子设备（如电力变压器、气体绝缘开关设备GIS、配电电缆和电机驱动）的故障会导致代价高昂的停电、安全隐患，甚至火灾或爆炸。传统的状态监测依赖定期电测法（IEC 60270），需要设备离线或仅提供平均视在电荷值而无法定位故障源。非接触式电磁（EM）感测通过捕获故障辐射的射频（RF）发射，提供了一种不同方法：非侵入式、可连续在线运行，并携带空间和频谱信息。尽管已有十年活跃研究，但此前没有综述将天线设计、采集硬件、信号处理和机器学习连接成一个跨多种故障类型的统一感测流水线，这正是本综述解决的问题。
**1.2. 综述方法**
本文采用范围界定叙述性综述方法，映射基于天线和频谱感测的非侵入式故障检测技术。文献检索于IEEE Xplore、Scopus、Web of Science和Google Scholar，使用“天线”、“电磁发射”、“局部放电”、“故障检测”、“频谱感测”、“UHF传感器”和“状态监测”等术语，并针对子领域进行补充搜索。纳入标准为直接涉及非接触电磁感测的研究，排除仅基于振动、声发射或电测法的工作。综述按完整感测链组织：故障相关电磁发射物理、天线选择与校准、采集硬件、信号处理方法和基于机器学习的解释。遵循Arskey和O'Malley的范围界定综述方法，并按PRISMA-ScR报告。纳入2000-2025年间的同行评审文章、标准或CIGRE/IEC/IEEE手册，涵盖非接触电磁或RF故障感测的任何流水线层次。质量评估中，实验或现场验证的同行评审工作权重高于纯仿真或未验证的声明。引用的135篇文献中，78篇（57%）来自2019年及以后，59篇（44%）来自2021-2025年，反映了低成本SDR和深度学习技术的成熟。由于研究在数据集、设备、传感器校准、评估指标和训练/测试协议上的异质性，定量数据不可直接比较，仅作为各自验证条件下的性能指示。
**1.3. 范围与边界**
本综述主要聚焦高压和电力电子设备的非接触电磁感测，其中局部放电（PD）、电弧故障、绝缘劣化和开关器件老化产生诊断性射频发射。主要涵盖三类设备：气体绝缘开关设备（GIS）、油浸式和干式电力变压器、架空/绝缘导线配电线路，次要覆盖电机驱动、光伏串、电容器组和数字电子系统。组件级材料退化、FBG热感测、振动声学监测和常规电测法（IEC 60270）仅作为直接比较或背景讨论。感测流水线的每个层次均被处理，但分配深度反映其当前研究产出比重。
**1.4. 与先前综述的相对位置**
若干综述涉及相邻主题，但每个仅覆盖单个层次或狭窄片段：UHF PD天线传感器（Chai等人）、辐射测量PD方法（Xavier等人、Kaziz等人）、基于RSS的PD定位（Upton等人）、变压器和GIS中的多模态PD检测（Faizol等人）、深度学习PD模式识别（Barrios等人）以及AI用于电弧故障检测（Tian等人）。覆盖矩阵显示三个关键点：第一，每篇先前综述集中于一个或两个流水线层次而非连接它们；第二，文献主要为单一故障类型；第三，先前综述承认缺乏标准化UHF天线因子程序，但未将其识别为明确的研究方向问题或追溯其下游后果。本综述通过处理从发射物理到可部署模型的完整链，并明确天线-采集-处理-ML交互，填补了这些空白。跨流水线方面，本综述覆盖五个深度层次，而先前综述最多覆盖一个。
**2. 理论背景**
**2.1. 电子设备电磁发射基础**
电子系统和电气设备通过电流流动、电压瞬变和导体、半导体及介电材料中的电荷运动产生电磁发射，可用于故障检测。相关频谱从极低频（ELF）延伸到超高频（SHF）微波范围。不同故障产生特征频谱：局部放电（PD）产生1 MHz到数GHz的宽带发射，UHF波段（300 MHz-3 GHz）和较低SHF范围携带最具诊断价值的内容；电弧故障产生峰值频率在30-300 MHz的脉冲辐射。对于建模为赫兹偶极子的故障电流源，远场辐射电场强度与故障电流变化率成正比。PD事件产生纳秒级上升时间的电磁脉冲，频率内容达数GHz。电力电子设备通过开关瞬变和谐波产生发射。耦合涉及近场和远场相互作用。
**2.2. 电气与电子系统中的异常类型**
故障相关电磁发射可按时间结构、频率范围和物理机制分类，每种类型对天线设计、采集带宽和信号处理策略提出不同要求。本综述涵盖五类：局部放电（PD）、电弧故障、绝缘劣化、元件退化与老化、机械振动与热效应。PD是高压设备中的关键故障指示器，纳秒级电流脉冲产生从数百MHz到数GHz的宽带辐射。电弧故障在AC和DC系统中均为关键异常，产生从20 MHz以下到900 MHz的RF信号，脉冲持续1-5微秒。绝缘劣化表现为渐进退化，逐渐增加PD活动并改变发射特性。元件老化影响等效串联电阻和电容，改变开关动态和RF发射谱。机械振动和热效应通过调制电磁发射提供故障检测途径。
**2.3. 与诊断相关的信号传播与天线理论**
可靠检测需要理解信号从故障位置到接收天线的传播。传播机制包括辐射耦合、反应近场耦合和结构耦合/泄漏路径。自由空间衰减提供基线，但实际安装中存在多径传播和频率选择性衰落。UHF分量（300 MHz-3 GHz）从GIS和变压器外壳泄漏最有效。电磁环境分为反应近场、辐射近场（菲涅尔）和远场（夫琅禾费）区域，各区域具有不同诊断含义。近场传感器利用强反应耦合，磁场环天线在距导体毫米至厘米距离处捕获PD和电弧瞬变；远场UHF检测可在变电站实现5-20米可靠检测距离。设备外壳（变压器油箱、GIS腔室）作为谐振腔，产生频率选择性放大和衰减，需通过FDTD/FEM仿真预测可传播频率。检测距离取决于频率、外壳设计、传感器增益和噪声。
**3. 基于天线的感测技术**
**3.1. 故障检测的天线基础**
有效感测需要天线性能匹配故障发射的频谱和空间特性。五个关键参数：带宽（PD脉冲需宽带或超宽带UWB）、增益与方向性（5-10 dBi典型用于定位）、阻抗匹配（VSWR<2，回波损耗>-10 dB）、辐射方向图与极化（圆极化提高检测概率）、有效长度与灵敏度（典型UHF PD传感器需>10 mm有效长度）。
**3.2. 按感测机制分类**
按Kaziz等人分类框架，故障检测天线沿两个轴组织：主导感测场分量（磁与电）和拾取位置（与接地导体电流耦合vs自由空间）。三类实用：感应传感器（HFCT、罗戈夫斯基线圈、感应环传感器）、感测辐射磁场的环天线、感测辐射电场的VHF/UHF天线。本综述聚焦后两类以实现非接触远程操作。磁场传感器对电场干扰具有免疫性，适合噪声金属环境；PCB平面感应环提供低成本电缆监测。
**3.3. 电场天线族**
电场天线是UHF波段故障检测的主导类型。五种子族：单极子和偶极子天线（简单但带宽窄）、微带贴片天线（紧凑但固有带宽窄，可通过槽加载、寄生贴片和堆叠配置缓解）、分形天线（Hilbert、Koch、Minkowski等提供小型化和多频谐振，如四阶Hilbert分形覆盖0.3-1.5 GHz）、螺旋天线（阿基米德和等角螺旋为宽带圆极化，适用于任意极化PD）、维瓦尔第和孔径天线（锥形槽维瓦尔第提供UWB性能，典型0.8-3 GHz，增益达9 dBi，可集成陷波滤波器抑制Wi-Fi干扰）、对数周期和仿生天线（LPDA提供宽带方向性，仿生设计如Inga marginata叶片轮廓实现紧凑UWB UHF传感器）。注意这些天线族的带宽、增益和灵敏度值不可直接比较，多数验证在实验室控制条件下进行。
**3.4. 设计优化**
故障检测天线设计涉及带宽、尺寸、增益、极化和基板成本的权衡。四种优化策略：小型化（分形加载最强，槽加载和曲折减小尺寸但牺牲带宽）、带宽增强（锥形几何、寄生贴片、缺陷地结构和堆叠元件可覆盖0.5-6 GHz，VSWR<2）、基板选择（FR-4低成本但高频损耗大，Rogers低损耗，聚酰亚胺和PDMS实现柔性传感器）、干扰抑制（集成陷波滤波器、空间滤波和后期处理）。计算电磁建模（FDTD和FEM）支撑所有优化，标准工具为CST Studio Suite和ANSYS HFSS。常见局限性是仿真S参数和方向图通常未在真实部署条件下验证。
**3.5. 灵敏度校准**
IEC 60270标准适用于常规电测PD测量，但UHF天线传感器没有等效标准化灵敏度检查。三种实用校准方法：GTEM单元校准（产生已知平面波场，测量天线因子、有效长度和频率响应）、脉冲发生器灵敏度检查（参考快前沿脉冲注入，定义最小可检测幅度）、与IEC 60270的交叉相关（同时UHF和常规PD测量，回归接收电压与视在电荷，相关系数通常低于0.7）。缺乏统一标准仍是比较天线性能和监管环境部署的障碍。安装UHF传感器还需满足安全与监管要求（爬电距离、电气间隙、接地等）。
**3.6. 标准化差距：对跨设备泛化和联邦学习的约束**
缺乏标准化UHF天线因子程序不仅是计量问题，它向下游传播并限制采集和ML层的能力。首先，它阻止跨设备泛化，因为每个传感器通过未表征的频率相关天线因子量化辐射能量，不同天线的测量不在同一尺度上。其次，它破坏联邦和多站点学习，因为每个变电站的特征受不同未知天线因子影响，聚合模型融合不可比较的测量尺度。补救措施是可追溯的IEC级UHF灵敏度标准。
**3.7. 选择指南与比较总结**
天线选择取决于检测环境、预期发射频谱和部署约束。频率范围提供主要过滤器：天线必须覆盖目标故障的主发射频段。对于电力电缆，PCB感应环（10-45 MHz）提供近场灵敏度；对于变压器，维瓦尔第天线（0.8-3 GHz）带陷波滤波器提供宽带UHF检测；对于GIS内部传感器，柔性Hilbert分形天线在PDMS基板上实现共形安装；对于逆变器供电电机，圆极化螺旋天线（0.6-1.8 GHz）匹配PWM诱导PD谱；对于电弧故障定位，微带贴片阵列（2-3 GHz）实现空间处理；对于户外架空线和无人机检测，LPDA和仿生印刷单极子提供方向性远场感测。实践者四步选择程序：匹配主发射频段、按距离选择机制（近场B场环或远场E场UHF天线）、匹配极化和方向性、最后应用部署约束。
**4. 电磁故障检测的数据采集系统**
**4.1. 基本采集参数**
采集硬件选择需由故障信号电磁特性和下游信号处理算法要求引导。关键参数：带宽与采样率（奈奎斯特定理要求采样率超过最高频率两倍，但实际SDR和IoT平台通过扫频分析、下变频、包络/峰值检测或亚奈奎斯特采样恢复诊断特征，通常工作在1-50 MHz）、动态范围与灵敏度（>70 dB避免饱和，12位ADC提供72 dB，但现实转换器在40-100 MHz达到10-11有效位ENOB）、时间分辨率与触发（硬件阈值/模式触发器记录仅故障事件，大幅减少存储）、信号处理技术要求（频域分析需平稳信号，时频方法处理非平稳，相位分辨分析需交流周期同步，机器学习分类需一致采集参数）。
**4.2. 传统实验室仪器**
高速数字示波器是实验室精确瞬态捕获的金标准，带宽超过13 GHz，采样率40 GS/s，ENOB为7-8位。与HFCT或UHF耦合器配合使用，可捕获亚纳秒PD上升时间。频谱分析仪提供频域表征，动态范围100-120 dB，CISPR标准规定分辨率带宽。实时频谱分析仪（RTSA）连续计算FFT，捕获瞬态频谱事件，分析带宽达500 MHz以上。
**4.3. 专用局部放电测量系统**
商用PD测量系统符合IEC 60270，提供100 kHz-20 MHz带宽，电荷灵敏度低于1 pC。IEC 62478标准推动UHF商用系统发展，工作在300 MHz-3 GHz。这些系统成本30,000-80,000美元，限于关键设备。
**4.4. 软件定义无线电与FPGA平台**
SDR技术提供可编程可重构接收器，成本大幅降低。基本架构包括RF前端、ADC和FPGA数字处理单元。低成本的RTL-SDR dongles（$20-30）可定性重现频谱分析仪测量，USRP N200（$1500-3000）在变电站现场验证PD检测。FPGA实现实时信号处理，微秒级延迟。SDR局限性包括动态范围50-70 dB、功耗数瓦、FPGA开发需HDL专业知识。长期可靠性问题包括温度漂移、时钟稳定性和天线连接器老化。
**4.5. IoT传感器网络与边缘计算节点**
分布式无线传感器网络实现可扩展状态监测。传感器节点配对微控制器与模拟前端，在Arduino/RP2040等器件上实现实时处理。低功耗广域网（LPWAN）如LoRaWAN用于压缩诊断数据回传。云平台集成实现分层监测架构。挑战包括有限采样率（通常低于20 MS/s）、电磁干扰和网络安全问题。
**4.6. 数据采集方法的比较分析**
传统实验室仪器精度最高但不适合分布式部署；商用PD系统提供法规合规性但成本高；SDR/FPGA平台平衡性能与成本；IoT传感器网络扩展至分布式位置但带宽较低。趋势是边缘计算架构融合局部信号处理与云分析。报告性能来自短期验证，多站点长期部署数据缺乏。
**5. 频谱与信号分析方法**
**5.1. 故障检测信号分析简介**
电磁故障信号特征多样：PD为纳秒脉冲宽带，电弧为微秒混沌突发，机械故障为调制发射。信号分析目标：检测、分类和量化。图6给出信号分析方法分类。
**5.2. 时域分析**
阈值检测是最广泛部署的实时方法，自适应阈值优选。统计矩特征（RMS、峰值、波峰因子、偏度、峭度）提供紧凑描述符，结合SVM分类器达94.2%准确率。
**5.3. 频域分析**
FFT和PSD适用于平稳信号，如电机故障中的谐波。对于非平稳信号，FFT存在分辨率限制，该限制由海森堡-加博不确定性原理决定。
**5.4. 时频分析**
STFT通过滑动窗口提供时频可视化，但固定窗口大小导致分辨率折衷。广义S变换（GST）提供频率相关窗口缩放，结合CNN达98.13%电弧检测准确率。小波变换克服STFT固定分辨率限制，CWT提供冗余详细表示，DWT效率高，Daubechies小波（db4-db8）最优用于PD去噪，SNR改善15-22 dB。小波包分解（WPD）提供更精细频率分辨率。
**5.5. 变分模态分解（VMD）**
VMD将分解重构为约束变分问题，克服EMD模态混叠。结合优化参数选择，VMD对PD信号实现12-18 dB SNR改善。
**5.6. 去噪与干扰抑制**
小波阈值技术（硬阈值、软阈值、SURE、BayesShrink）有效去噪。自适应噪声消除利用参考信号消除相关干扰。盲源分离（ICA）在无参考信号时分离故障信号。匹配滤波在已知脉冲形状时最大化输出SNR。
**5.7. 统计与高阶分析**
高阶统计量（偏度、峭度）对高斯噪声为零，可检测弱瞬态故障。谱峭度（SK）测量各频率分量的脉冲性，识别故障频带。快速Kurtogram算法自动选择最优频带，结合包络分析揭示故障调制频率。
**5.8. 循环平稳与相位分辨分析**
循环平稳分析利用与交流周期或轴旋转周期的同步性。相位分辨局部放电（PRPD）分析构建φ-q-n模式，但需电流参考，限制非接触应用。
**5.9. 比较分析与方法选择**
表8综合比较各方法性能。应用建议：PD检测用DWT（db4-db8），UHF窄带干扰用VMD，模式识别用CWT+CNN；电弧检测用STFT/GST或谱峭度。
**6. 机器学习与人工智能用于异常检测**
**6.1. EM故障检测特有的ML挑战**
极端类别不平衡（正常数据远多于故障）、标签稀缺（标注昂贵危险）、实验室到现场域偏移（需域自适应）、实时边缘处理约束、可解释性要求、罕见故障问题。
**6.2. 基于工程特征的经典机器学习**
SVM在手工特征上达94.2%PD分类准确率，树集成提供特征重要性，梯度提升用于变压器绝缘评估。经典ML结果建立强基线，但跨数据集不可直接比较。
**6.3. 深度学习架构**
1D-CNN处理PSD向量，2D-CNN处理时频谱图，是当前主导的PD架构。Transformer架构（ViT）通过自注意力聚焦信息时频区域，混合CNN-Transformer设计被证明。循环网络（RNN、LSTM）处理序列模式，如PD脉冲间隔统计。物理信息神经网络（PINN）嵌入电磁方程，图神经网络（GNN）建模传感器阵列结构。
**6.4. 标签稀缺与不平衡机制**
迁移学习利用实验室数据预训练再微调；自监督和对比学习利用大量无标签正常数据；生成式增强（VAE、扩散模型）合成稀有故障样本；无标签异常检测（单类SVM、隔离森林、自编码器）仅基于正常数据。
**7. 部署挑战与系统集成**
**7.1. 实际部署挑战**
类别不平衡与评估指标（准确率有误导性，需召回率、F1、ROC-AUC）；不确定性估计（贝叶斯深度学习、深度集成、共形预测）；可解释性（SHAP、注意力可视化）；边缘部署与模型压缩（知识蒸馏、量化INT8、结构化剪枝）；实时实现约束（数据率、延迟、吞吐量）；联邦学习用于隐私保护部署；数字孪生作为虚拟传感器。
**7.2. 与感测流水线的集成**
四个显式连接：天线选择约束特征稳定性和跨设备泛化（不同天线转移函数不同，需域自适应或物理感知特征工程）；采集平台约束可达到的模型精度（低动态范围前端限制特征复现性）；边缘平台约束模型大小和延迟（STM32无法运行ResNet-50，需极端压缩）；UHF校准差距阻止跨站点模型转移（无标准化校准，每站点模型隐含依赖传感器特定天线因子）。
**8. 结论与未来方向**
UHF波段（300 MHz-3 GHz）携带最多诊断内容，FDTD/FEM腔体建模预测可访问子带。分形天线最佳尺寸-带宽比，陷波滤波维瓦尔第提供UWB变电站覆盖，螺旋适合任意极化PD。采集是ML精度的硬上限（14位与8位SDR动态范围差约20 dB）。DWT与Daubechies小波在PD去噪中领先（15-22 dB），VMD在窄带干扰下优于EMD，谱峭度实现自动频带选择。2D-CNN是当前实践（实验室94-99%），Transformer是前沿，但最大影响来自系统性改进（域自适应、联邦训练、边缘蒸馏、不确定性估计）。三大开放挑战：缺乏标准化UHF天线因子校准、缺乏开放基准数据集、缺乏跨设备泛化测试。数据集差距可通过通用格式、持久开放仓库、共享基准和标准评估协议解决。新兴方向包括柔性PDMS基板、硬件感知边缘AI、基于物理的数字孪生。解决校准差距是最高杠杆行动。
