基于定子電流信號的異步電機轉子故障特征頻率分量的估計

基于定子電流信號的異步電機轉子故障特征頻率分量的估計

0異步電機轉子故障診斷方法異步電機具有結構簡單、維護方便、經(jīng)濟可靠等特點，廣泛應用于工業(yè)生產(chǎn)。因為它具有簡單的結構、簡單的維護、經(jīng)濟的可靠性等特點。作為能量轉換設備,異步電機的正常運行對生產(chǎn)過程的安全高效及低耗運行具有重要意義。轉子斷條是異步電機的常見故障之一,占電機故障的10%左右。如果不能對電機這種故障狀態(tài)及時診斷,將會導致事故的發(fā)生和對生產(chǎn)造成影響。很多文獻提出通過監(jiān)測電機信號來進行故障診斷,如氣隙磁通、電機振動、轉矩,中心電壓以及電流信號。非侵入式的電機電流信號分析方法(motorcurrentsignalanalysis,MCSA)是目前使用最多的故障診斷方法,當電機出現(xiàn)轉子斷條故障時,將在定子電流中產(chǎn)生頻率為(1±2s)f的故障特征成分,通過對定子電流進行頻譜分析可確定轉子斷條的故障狀態(tài)。但異步電機正常運行中,轉差率s很小,在輕載或空載情況下更小,因此,故障特征成分很容易被基波頻率淹沒。而且負載轉矩波動也能在電流頻譜中產(chǎn)生相同的邊頻帶,給故障診斷帶來困難。很多文獻提出了解決上述問題的故障診斷方法。如Park矢量法、Vienna檢測方法、坐標變換法。Park矢量法將采集到的三相電流轉換成兩相靜止坐標系中,通過電流矢量模的圓形形狀來判別轉子故障診斷,但電源電壓諧波也能造成Park矢量模的形狀變化,從而導致判據(jù)失效。通過電壓、電流信號做適當?shù)淖儞Q來突出故障特征也是一種較好的辦法,擴展的Park’s矢量法通過分析電流矢量模的頻譜,其基波轉化成直流分量,故障特征頻率轉化成2sf、4sf分量,但其需要同時采集三相電流,增加了硬件開銷,而且?guī)斫徊骓?使頻譜較為復雜;Hilber轉換法通過構建Hirbert模量也能達到同樣的效果。瞬時功率的頻譜分析也用于轉子故障診斷,文獻采用單個線電壓和單個線電流構成瞬時功率,但其二倍頻及其周圍的邊頻帶使頻譜圖較為復雜,不便于故障診斷。文獻[13-14]采用三相電壓和三相電流相乘構成瞬時功率,計算比較復雜,硬件消耗較大。這些方法也沒有對電機轉子故障的嚴重程度進行分析。本文提出一種新型的基于無功功率的異步電機轉子斷條故障診斷方法。該方法通過選取單相電流和線電壓,利用Hilbert轉換構建無功功率,然后對無功功率進行頻譜分析,利用2ksf特征成分構成有效判據(jù)。為判別故障嚴重程度,提出一種新的故障嚴重程度系數(shù),并利用小波變換重構函數(shù)技術計算故障嚴重程度系數(shù)。與傳統(tǒng)的瞬時功率頻譜分析方法相比,本方法只采用單相電流構建無功功率,不需要坐標變換。1無功率信號分析1.1傅里葉變換給定信號x(t),其Hilbert變換定義為令,對其進行傅里葉變換,則可得由此可見,信號經(jīng)過Hilbert變換后,幅值不變,負頻率成分作90°相移,正頻率部分作-90°相移。1.2轉子電流故障的頻譜分析在正常情況下,異步電機外加電壓為理想的正弦波形,忽略電機結構的不對稱性,則電機的電流也為同頻正弦波。不妨以A相電壓電流進行分析,分別表示為根據(jù)前面Hilbert變換原理,分別對電壓、電流進行Hibert變換,則有為研究問題方便,定義無功功率表達式為將式(3)~式(6)代入式(7)得式(8)表明,定子電壓和A相定子電流作用產(chǎn)生的無功功率只含有直流成分。當感應電機發(fā)生轉子斷條故障時,將在定子電流中產(chǎn)生頻率為(1±2ks)f1的故障特征頻率成分。則A相定子電流可表示為式中,Ik、βk分別為k次諧波電流的最大值和相角。其Hilbert變換量為一般情況下,k=1的諧波成分幅值最大,為分析問題方便,對式(9)、(10)只考慮其k=1的情況,則A相電流的Hilbert模量為這就是傳統(tǒng)的基于Hilbert模量的異步電機故障診斷方法,但是當同時發(fā)生氣隙偏心和轉子斷條故障時,由于相乘的項太多,導致頻譜復雜。從式(12)可以看出,定子電流中的基波電流成分與電壓作用,產(chǎn)生一個恒定分量;定子電流故障特征頻率與電壓作用產(chǎn)生頻率為2sf的斷條特征分量,相比Hilbert方法、瞬時功率方法頻譜更為簡潔。從無功功率的頻譜分析中可以得知,2sf的成分可以構成轉子斷條的有效判據(jù)。根據(jù)前面分析可知,本文方法與Hilbert方法相比,頻譜較為簡潔,沒有Hilbert模態(tài)量、瞬時功率方法中諧波分量相乘后的交叉項頻率。與平均瞬時功率方法相比,不需同時采樣三相電流和三相電壓,不需要坐標變換,節(jié)省了計算時間,簡化了硬件和軟件。2運行故障嚴重度分析2.1無功功率測量的諧波電流含故障諧波分量的A相電流的最大值表達式為則基波與各次諧波總瞬時無功功率為A相的瞬時視在功率為根據(jù)無功功率與視在功率關系,則有一般情況下,諧波電流的成分較小,則式(16)可寫成2.2小波包分析法ade根據(jù)上述分析,可以利用A相電流的諧波分量系數(shù)來進行故障嚴重程度的定量分析。小波包變換是小波變換的延伸,它較好地解決了二進小波變換固有的“高頻段頻率分辨低”的缺陷。為了計算式(17)中的諧波系數(shù),將A相電流進行小波包分析,并利用Matlab得到每個周期低頻和高頻諧波分量。根據(jù)小波包分解原理,設ψ(t)、φ(t)分別為小波函數(shù)和尺度函數(shù),則A相定子電流可表示為式中,,尺度層數(shù)j0為包括基頻信號的電流信號低頻部分,小波層數(shù)j包括信號高頻部分,k為小波時間尺度,尺度函數(shù)和小波基ψj、k都為正交基。根據(jù)式(18),則故障嚴重程度系數(shù)可表示為式中:分別為每個周期低頻、高頻分量的最大值。3轉子斷條故障診斷為驗證本文提出方法對感應電機轉子斷條故障診斷的有效性,采用嵌入式數(shù)據(jù)采集裝置。該裝置采用主流的嵌入式實時操作系統(tǒng),采集部分采用TI公司的32位定點高速DSP芯片和16位同步采樣ADC,單通道采樣頻率為10kHz。實驗系統(tǒng)結構圖如圖1所示。故障診斷過程中,本系統(tǒng)通過在VC++6.0環(huán)境下調(diào)用Matlab引擎的方法來進行感應電機定子電流信號的處理和分析,實現(xiàn)轉子斷條故障診斷功能,為操作人員提供必要的信號分析波形、信號的頻譜圖繪制。選用感應電機的銘牌數(shù)據(jù)為額定功率550W,額定電壓為380V,額定電流為1.6A,額定轉速為1450r/min。分別在正常狀態(tài)、轉子1根斷條以及轉子2根斷條情況下,采集A相電流信號和電壓信號。圖2為轉子斷條情況下定子電流頻譜圖,從圖中可以看出,特征頻率(1-2s)f、(1+2s)f部分靠近基波頻率,且幅值相差較大,基本被基波頻率淹沒,故障特征不明顯,難以達到故障診斷效果。圖3為轉子1根斷條情況下電機瞬時無功功率頻譜分析圖,從圖中可以看出,2sf、4sf的故障特征成分十分明顯,可以作為轉子斷條故障診斷的有效判據(jù)。圖4為轉子3根斷條情況下無功功率的頻譜圖,從圖中可以明顯看出2sf、4sf的特征成分,和圖3相比,故障特征頻率的幅值明顯增加,說明故障程度較為嚴重。圖5為轉子斷條故障嚴重程度系數(shù)曲線實驗結果,從中可以看出,當發(fā)生1根轉子斷條時,嚴重系數(shù)接近于1,說明故障程度較低,當轉子斷條3根時,由于基波頻率在定子電流有效值中分量降低,導致系數(shù)明顯降低。4諧波電流的校正本文提出一種新型基于無功功率轉子斷條故障診斷方法。實驗結果表明,該方法能有效進行轉子斷條故障診斷,和基于瞬時功率方法和基于Hilbert變換方法相比,本文方法具有如下優(yōu)勢:1)只需采集單相電流,節(jié)約了硬件開銷;不需要進行Clarke坐標變換,減少了系統(tǒng)的計算時間。2)通過Hilbert構建的無功功率頻譜相比瞬時功率頻譜和Hilbert模量頻譜,由于沒有交叉項而變得非常簡單,便于突出故障特征信