CN101363901B - 利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法 - Google Patents

Abstract

一种利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法，其步骤为：①实时采集感应式电机的三相电流值i _a，i _b，i _c，并根据电流工频f _e计算变换矩阵K；②通过下式解调后得到扭矩电流i _q和磁化电流i _d：i _qd0＝Ki _abc；③将上述步骤中得到的扭矩电流i _q和磁化电流i _d进行快速傅立叶变换后得到精细的电流特征谱图；④将上述步骤中得到的电流特征谱图与感应式电机的故障特征频率进行比对，确定感应式电机的故障类型。本发明是一种原理简单、操作简便、测试精度高、能在严重工频背景下利用电流特征增强变换提取微弱故障特征分量以对感应式电机进行早期故障检测的方法。

Description

利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法

技术领域

本发明主要涉及到感应式电机故障的无损在线诊断技术领域，特指一种利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法。

背景技术

现有技术中，常用电流特征分析对三相感应式电机的状态进行监控，并对其常见故障如转子断条、线匝短路、间隙偏心等进行诊断。在该项技术中，传感器获取的感应式电机电流先经数据采集变为数字信号，然后经诊断算法进行分析。常用的分析方法主要是电流信号谱分析，如果存在故障，频谱中就会出现边频分量。通常，边频分量的频率十分接近50Hz工频，但边频分量的幅值远远小于工频分量的幅值，反映故障的边频分量作为小信号将被工频分量及大量噪声所掩盖。如果不去掉工频分量，边频分量的变化就有可能难以检测，进而造成更严重的故障。因此，如何在严重的工频背景下移除工频分量，并提取边频分量，便成为感应式电机电流特征分析的关键问题之一。目前消除或衰减工频分量的方法通常都需要陷波器等硬件处理系统。

发明内容

本发明要解决的问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种原理简单、操作简便、测试精度高、能在严重工频背景下利用电流特征增强变换提取微弱故障特征分量以对感应式电机进行早期故障检测的方法。

为解决上述技术问题，本发明提出的解决方案为：一种利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法，其特征在于步骤为：

①实时采集感应式电机的三相电流值i_a，i_b，i_c，并根据电流工频f_e计算变换矩阵K；

②通过下式解调后得到扭矩电流i_q和磁化电流i_d：

i_qd0＝Ki_abc

式中(i_abc)^T＝[i_ai_bi_c](i_qd0)^T＝[i_qi_di₀]

$K=\frac{2}{3}\left[\begin{array}{ccc}\cos 2\mathrm{\π}{f}_{e}t& \cos (2\mathrm{\π}{f}_{e}t-\frac{2}{3}\mathrm{\π})& \cos (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2}{3}\mathrm{\π})\\ \sin 2\mathrm{\π}{f}_{e}t& \sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t-\frac{2}{3}\mathrm{\π})& \sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2}{3}\mathrm{\π})\\ \frac{1}{2}& \frac{1}{2}& \frac{1}{2}\end{array}\right];$

③将上述步骤中得到的扭矩电流i_q和磁化电流i_d进行快速傅立叶变换后得到精细的电流特征谱图；

④将上述步骤中得到的电流特征谱图与感应式电机的故障特征频率进行比对，确定感应式电机的故障类型。

所述步骤④用来比对的体现感应式电机转子断条故障的特征频率为：

f_brb＝f_e(1±2ks)    k＝1，2，…

式中，f_e为电流工频，s为单位转差率，k为自然数。

所述步骤④用来比对的体现线匝短路故障的特征频率为：

$f_{\mathrm{st}}=f_e[\frac{n}{p}(1-s)\±k]$ n＝1，2，3，…   k＝1，3，5，…

式中，f_e为电流工频，s为单位转差率，n为自然数，k为正奇数，p为电机极对数。所述步骤④用来比对的体现间隙偏心故障的特征频率为：

$f_{\mathrm{ecc}}=f_e[1\±k\left(\frac{1-s}{p}\right)]$ k＝1，2，…

式中，f_e为电流工频，s为单位转差率，k为自然数，p为电机极对数。

与现有技术相比，本发明的优点就在于：本发明利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法，不再需要使用陷波器等硬件系统；本发明可去除定子电流中严重的工频分量，解调出故障特征分量，并且得到的故障特征非常明显；即使在某故障特征频率非常接近电流工频的情况下，本发明仍然可以提取出故障特征；在感应式电机负荷较低的情况下，本发明仍然可以提取出微弱的故障特征分量，检测出感应式电机的早期故障。

本发明方法是一种利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法，其特点是无需增加额外的硬件系统，利用同步参考坐标解调变换，将三相电流解调变换到磁—扭矩电流等价空间，并用解调后获得的两个磁-扭矩电流的谱特征检测感应式电机早期故障，该方法为解决感应式电机电流特征分析中严重工频背景下故障特征分量难以提取的关键问题，提供了一种新的有效的技术手段。

附图说明

图1是感应式电机中所有电流变量的三角关系示意图；

图2是本发明故障检测方法的流程示意图；

图3是在假设感应式电机恒定满负荷及转速为1416r/min下进行仿真时，获得的感应式电机转子断条情况下三相电流信号图；

图4是三相电流信号解调变换得到的M-T信号磁化电流分量图；

图5是M-T信号磁化电流分量经快速傅立叶变换后的谱图；

图6-1是无负荷下健康转子去除趋势后磁化电流分量图；

图6-2是图6-1中信号经快速傅立叶变换后的谱图；

图6-3是无负荷下断条转子去除趋势后磁化电流分量图；

图6-4是图6-3中信号经快速傅立叶变换后的谱图；

图7-1是25％负荷下健康转子去除趋势后磁化电流分量图；

图7-2是图7-1中信号经快速傅立叶变换后的谱图；

图7-3是25％负荷下断条转子去除趋势后磁化电流分量图；

图7-4是图7-3中信号经快速傅立叶变换后的谱图；

图8-1是50％负荷下健康转子去除趋势后磁化电流分量图；

图8-2是图8-1中信号经快速傅立叶变换后的谱图；

图8-3是50％负荷下断条转子去除趋势后磁化电流分量图；

图8-4是图8-3中信号经快速傅立叶变换后的谱图；

图9-1是75％负荷下健康转子去除趋势后磁化电流分量图；

图9-2是图9-1中信号经快速傅立叶变换后的谱图；

图9-3是75％负荷下断条转子去除趋势后磁化电流分量图；

图9-4是图9-3中信号经快速傅立叶变换后的谱图；

图10-1是100％负荷下健康转子去除趋势后磁化电流分量图；

图10-2是图10-1中信号经快速傅立叶变换后的谱图；

图10-3是100％负荷下断条转子去除趋势后磁化电流分量图；

图10-4是图10-3中信号经快速傅立叶变换后的谱图。

具体实施方式

以下将结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。

参见图2所示，本发明方法是一种利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法，其步骤为：

①实时采集感应式电机的三相电流值i_a，i_b，i_c，并根据电流工频f_e计算变换矩阵K，

$K=\frac{2}{3}\left[\begin{array}{ccc}\cos 2\mathrm{\π}{f}_{e}t& \cos (2\mathrm{\π}{f}_{e}t-\frac{2}{3}\mathrm{\π})& \cos (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2}{3}\mathrm{\π})\\ \sin 2\mathrm{\π}{f}_{e}t& \sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t-\frac{2}{3}\mathrm{\π})& \sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2}{3}\mathrm{\π})\\ \frac{1}{2}& \frac{1}{2}& \frac{1}{2}\end{array}\right];$

②通过下式解调后得到扭矩电流i_q和磁化电流i_d：

i_qd0＝Ki_abc

式中，(i_abc)^T＝[i_ai_bi_c]，(i_qd0)^T＝[i_qi_di₀]，i_qd0表示一个由i_q，i_d，i₀三个元素构成的列向量，(i_qd0)^T表示i_qd0的转置，T表示向量转置，i₀是独立于f_e的零变量；

③将上述步骤中得到的扭矩电流i_q和磁化电流i_d进行快速傅立叶变换(FFT)后得到精细的电流特征谱图；

④将上述步骤中得到的电流特征谱图与感应式电机的故障特征频率进行比对，确定感应式电机的故障类型。

在本发明上述方法的原理中，感应式电机中所有电流变量的三角关系如图1所示，据此可得到以下公式：

i_a＝i_qcos2πf_et+i_dsin2πf_et            (1)

$i_b=i_q\cos (2\mathrm{\π}{f}_{e}t-\frac{2\mathrm{\π}}{3})+i_d\sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t-\frac{2\mathrm{\π}}{3})---\left(2\right)$

$i_c=i_q\cos (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2\mathrm{\π}}{3})+i_d\sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2\mathrm{\π}}{3})---\left(3\right)$

也就是：

$\left[\begin{array}{c}{i}_a\\ i_b\\ i_c\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\cos 2\mathrm{\π}{f}_{e}t& \sin 2\mathrm{\π}{f}_{e}t\\ \cos (2\mathrm{\π}{f}_{e}t-\frac{2}{3}\mathrm{\π})& \sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t-\frac{2}{3}\mathrm{\π})\\ \cos (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2}{3}\mathrm{\π})& \sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2}{3}\mathrm{\π})\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{i}_q\\ i_d\end{array}\right]=w\left(t\right)\·\left[\begin{array}{c}{i}_q\\ i_d\end{array}\right]---\left(4\right)$

式中，i_a，i_b，i_c为实际三相电流变量，i_q，i_d为变换得到的电流变量，W为变换矩阵，f_e为电流工频，t为从该检测方法启动算起的电机运行时间变量。

众所周知，实际三相电流i_a，i_b，i_c可直接测量，但i_q，i_d不可能直接测量，仅能由i_a，i_b，i_c估计。当测量出i_a，i_b，i_c之后，根据上式的逆变换，如下式所示，可获得i_q，i_d。

$\left[\begin{array}{c}{i}_q\\ i_d\end{array}\right]={\left[W{\left(t\right)}^{T}W\left(t\right)\right]}^{-1}W{\left(t\right)}^T\left[\begin{array}{c}{i}_a\\ i_b\\ i_c\end{array}\right]=W^{+}\left[\begin{array}{c}{i}_a\\ i_b\\ i_c\end{array}\right]---\left(5\right)$

式中，W⁺是W的伪逆。

根据Paul C.Krause等的理论，有一个同步参考坐标变换框架可实现三相稳态电流变量向任意参考坐标的变换。把同步参考坐标变换框架与上面的两个公式结合起来，上面解调变换过程可描述如下：

i_qd0＝Ki_abc                      (6)

式中

(i_abc)^T＝[i_ai_bi_c]

(i_qd0)^T＝[i_qi_di₀]

$K=\frac{2}{3}\left[\begin{array}{ccc}\cos 2\mathrm{\π}{f}_{e}t& \cos (2\mathrm{\π}{f}_{e}t-\frac{2}{3}\mathrm{\π})& \cos (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2}{3}\mathrm{\π})\\ \sin 2\mathrm{\π}{f}_{e}t& \sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t-\frac{2}{3}\mathrm{\π})& \sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2}{3}\mathrm{\π})\\ \frac{1}{2}& \frac{1}{2}& \frac{1}{2}\end{array}\right]$

abc参考坐标系变量i_a，i_b和i_c中的特征分量被工频分量所调制，按照上面的同步参考坐标解调变换公式(6)，可将特征分量从i_a，i_b，i_c解调变换到qd0参考坐标系变量i_q，i_d中，也就是说，在i_q，i_d中，工频分量被解调而消除了。因此，通过分析qd0分量可以比abc分量更好的检测早期故障，这也正是本发明的核心所在。三相电流信号经同步参考坐标解调变换得到的i_q，i_d分别称为扭矩电流和磁化电流，统称为磁—扭矩(M-T)电流。解调后的两个M-T电流可以提取更精细的故障特征，可更有效地检测感应式电机早期故障。

本发明的方法适用于感应式电机转子断条、线匝短路、间隙偏心等故障的早期检测。用于检测这些故障的主要特征频率是定子电流频谱中电流工频附近存在的附加边频分量。根据边频分量的差异对特定故障进行诊断。例如，诊断转子断条、线匝短路与间隙偏心故障的特征频率可分别通过公式(7)、(8)与(9)计算。

转子断条故障的特征频率为

f_brb＝f_e(1±2ks)    k＝1，2，…                 (7)

式中，f_e为电流工频，s为单位转差率，k为自然数。

线匝短路故障的特征频率为

$f_{\mathrm{st}}=f_e[\frac{n}{p}(1-s)\±k]$ n＝1，2，3，…   k＝1，3，5，…            (8)

式中，f_e为电流工频，s为单位转差率，n为自然数，k为正奇数，p为电机极对数。间隙偏心故障的特征频率为

$f_{\mathrm{ecc}}=f_e[1\±k\left(\frac{1-s}{p}\right)]$ k＝1，2，…                               (9)

式中，f_e为电流工频，s为单位转差率，k为自然数，p为电机极对数。

在感应式电机理论中，每种故障对应一个特有的特征频率，而且这些特征频率有相应的计算公式，如公式(7)、(8)与(9)。工程中，可根据故障与其特征频率的这种对应关系，通过定子电流谱图上存在的特征频率分量来判断感应式电机存在的故障类型。当感应式电机某故障的特征频率非常接近电流工频时，很难从原三相电流信号的频谱中看出该故障特征。但是，由原三相电流信号变换得到的M-T信号的频谱不存在这种局限性，因为在M-T信号中电流工频分量被解调而消除了。这正是本发明方法的优势所在。

以感应式电机转子断条故障为例，其仿真数据的验证如下：利用图3所示仿真得到的感应式电机转子断条情况下三相电流信号(i_a，i_b，i_c)，按照同步参考坐标解调变换公式(6)，由三相电流信号变换得到图4所示的M-T信号磁化电流分量。按照前面的分析，M-T信号应对工频解调。为此，对M-T信号作FFT并给出频谱如图5所示。显然，从图5中可以看出50Hz工频分量及其奇数次谐波已经消除，表征转子断条的5.6Hz特征频率(f_brb)分量及其2次谐波十分明显。因此，M-T信号的频谱可以很好地反映感应式电机转子断条故障特征，验证了本发明方法的有效性。

下面以实际感应式电机转子断条故障为例，来验证本发明方法消除工频分量并提取故障特征分量用于感应式电机早期故障检测的有效性。至于其它故障，用本方法进行检测的步骤是一样的，只是最终在谱图上得到的特征频率值大小不一样。

实验所用的感应式电机为三相星形连接4极12kW感应式电机，满负荷电流约为25A。感应式电机采用50Hz电源供电，实验在满负荷、转速1404r/min、单位转差率为0.0633下进行，载荷由直流发电机和可变负载站提供。

在负荷分别为0、25％、50％、75％和100％的情况下，分别采集了健康和转子断条两种状态感应式电机的相电流信号。对2类感应式电机的5种工况，以采样频率51200Hz，分别采集了三相电流的10组数据，每组数据点数均为161946。变载荷条件测试表明，诊断测量值与负载的依赖性越小，监控参数越鲁棒可靠。在上述数据的基础上，生成了每组4096点的数据集用于下面的分析。根据上述的采集参数，可得到有关的电流特征估计参数如表1所示。

表1   有关的电流特征估计参数(△f为频率分辨率)

 

负载(％)	电流工频f<sub>e</sub>(Hz)	f<sub>e</sub>的左边频分量(Hz)	实际轴频(Hz)	单位转差率s	转子断条故障特征频率f<sub>brb</sub>(Hz)
						0	49.9525	24.9762	24.9763	0	0
25	49.9525	25.2924	24.6601	0.0127	1.2688±△f
						50	49.9525	25.6085	24.3440	0.0253	2.5276±△f

 

75	49.9525	25.9247	24.0278	0.0380	3.7964±△f
						100	49.9525	26.557	23.3955	0.0633	6.3240±△f

通过同步参考坐标解调变换，图6系列—图10系列分别给出了健康转子和断条转子在感应式电机负荷为0、25％、50％、75％和100％情况下相电流变换后的磁—扭矩电流分量及其FFT谱分析结果。

参见图6-1、6-2、6-3、6-4，健康转子与断条转子的谱特征没有显著的区别。因为无负荷情况下，单位转差率s＝0，转子断条故障的特征频率不会出现。

参见图7-1、7-2、7-3、7-4，尽管由于负荷较低导致转子断条故障特征频率分量的幅值非常小，但仍可看出该特征频率分量(如图7-4所示)。由此也可证明，本发明方法可在较低负荷下检测出早期的转子断条故障。

随着负荷逐渐增加，转子断条故障特征频率分量越来越显著，例如50％负荷情况(如图8-1、8-2、8-3、8-4所示)与75％负荷情况(如图9-1、9-2、9-3、9-4所示)。

从图10-1、10-2、10-3、10-4可以看出，在高负载或满负荷下，转子断条故障的特征频率及其高次谐波十分明显。

上述的这些实际感应式电机故障实例，验证了本发明方法消除工频分量并提取故障特征分量用于感应式电机早期故障检测的有效性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法，其特征在于步骤为：

①实时采集感应式电机的三相电流值i_a，i_b，i_c，并根据电流工频f_e计算变换矩阵K，

$K=\frac{2}{3}\left[\begin{array}{ccc}\cos 2{\mathrm{\πf}}_{e}t& \cos ({2\mathrm{\πf}}_{e}t-\frac{2}{3}\mathrm{\π})& \cos ({2\mathrm{\πf}}_{e}t+\frac{2}{3}\mathrm{\π})\\ \sin {2\mathrm{\πf}}_{e}t& \sin (2{\mathrm{\πf}}_{e}t-\frac{2}{3}\mathrm{\π})& \sin (2\mathrm{\π}{f}_{e}t+\frac{2}{3}\mathrm{\π})\\ \frac{1}{2}& \frac{1}{2}& \frac{1}{2}\end{array}\right];$

②通过下式解调后得到扭矩电流i_q和磁化电流i_d：

i_qd0＝Ki_abc

式中(i_abc)^T＝[i_a i_b i_c](i_qd0)^T＝[i_q i_d i₀]，i₀是独立于f_e的零变量；

③将上述步骤中得到的扭矩电流i_q和磁化电流i_d进行快速傅立叶变换后得到精细的电流特征谱图；

④将上述步骤中得到的电流特征谱图与感应式电机的故障特征频率进行比对，确定感应式电机的故障类型。

2.根据权利要求1所述的利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法，其特征在于，所述步骤④用来比对的体现感应式电机转子断条故障的特征频率f_brb为：

f_brb＝f_e(1±2ks)    k＝1，2，…

式中，f_e为电流工频，s为单位转差率，k为自然数。

3.根据权利要求1所述的利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法，其特征在于，所述步骤④用来比对的体现线匝短路故障的特征频率f_st为：

$f_{\mathrm{st}}=f_e[\frac{n}{p}(1-s)\±k]$ n＝１，2，3，…   k＝1，3，5，…

式中，f_e为电流工频，s为单位转差率，n为自然数，k为正奇数，p为电机极对数。

4.根据权利要求1所述的利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法，其特征在于，所述步骤④用来比对的体现间隙偏心故障的特征频率f_ecc为：

$f_{\mathrm{ecc}}=f_e[1\±k\left(\frac{1-s}{p}\right)]$     k＝1，2，…

式中，f_e为电流工频，s为单位转差率，k为自然数，p为电机极对数。

Images