异步电机在线监测.docx

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异步电机在线监测

异步电机在线监测和故障诊断的研究

摘要：

本文针对异步电机的典型故障特征，结合定子电流频谱法，对FFT分析方法在异步电机稳态情况下故障诊断技术和小波包分析方法在异步电机故障诊断技术进行了深入地研究，并通过理论分析和仿真实验验证了诊断方法的正确性与可行性。

关键词：

异步电机、傅里叶变换、小波包分析

Abstract：

Aimatthefaultfeatureoftheasynchronousmotors，Combingwiththetheoryofstatorcurrentspectroscopicanalysis，thispaperstudytheFastFourierTransformdiagnosistechnologyoffaultfeatureoftheasynchronousmotorsinstablestateindeeply，andstudytheWaveletPackettransformdiagnosistechnologyoffaultfeatureoftheasynchronousmotors，thesemethodsareallprovedtrueandnecessarythroughthetheoryanalysisandsimulatingexperiments.

KeyWord：

asynchronousmotor，FourierTransform，WaveletPacket

1选题的意义及国内外研究现状

1.1选题的目的及意义

现代工业生产及我们的日常生活，几乎离不开各种各样的电机。

异步电机因其结构简单、坚固耐用、控制简单、使用方便以及能适用于各种复杂的工作环境而广泛应用于人类社会的生产和生活中，是一种用量最大、覆盖面最广的电机。

在实际运行中，异步电机的故障不仅会损坏电机本身，而且会影响整个生产系统，甚至会危及人身安全，造成巨大的经济损失和恶劣的社会影响。

因此，异步电机的正常工作对保证生产过程的安全、高效、优质及低耗意义重大。

长期以来，针对异步电机的各种运行故障，主要采取成熟可靠的继电保护措施，如过电流保护、过电压保护、欠电压保护、差动保护、负序保护、逆电流保护、接地保护等等。

继电保护功能已趋完善，但并不意味着可以预防事故发生，它只是在事故发生后采取动作，当继电保护系统动作后，异步电机被突然切断而使生产流程意外中止，仍可能导致经济损失，而过速、振动、过热和电机的结构故障与机械故障等则缺少实时监测与诊断。

因此，开发异步电机在线监测和故障诊断系统对于提高企业生产效率和经济利益是非常必要的。

传统的异步电机在线故障诊断系统均是建立在通用计算机的基础上的，也就是将采集的信号数据通过串行或并行通讯传递到主机，然后再进行分析处理，或者是将现场采集的信号通过网络传递到远程的故障诊断系统，然后通过远程的故障诊断专家系统来判断设备的故障类型，但在实际应用中这些系统存在现场监控缺乏及故障处理不及时等不足。

随着计算机技术的发展，小型化和智能化将是电机故障诊断系统的发展方向。

随着嵌入式技术的不断成熟与发展，工业生产设备的智能化监测仪器的开发已经形成了一个很大的产业。

嵌入式系统，作为一种专用计算机系统，以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁减，可将信号采集、数据分析、人机界面、故障诊断等所有功能集成在一个独立的仪器中，结构简单，便于携带，可进行实时的监测，能很好地满足电机故障诊断系统的小型化、智能化等要求。

本课题将嵌入式系统引入到传统的电机故障诊断领域，开发一种基于嵌入式技术的异步电机在线监测和故障诊断系统，用于现场的异步电机监测和故障诊断，以提高诊断系统的智能化水平，解决现场实时监测和故障快速处理问题。

对于电机的故障监测和诊断技术既具有重要的理论意义又有推广的应用价值。

1.2国内外研究现状

国外对电机故障诊断技术的研究始于20世纪60年代。

尽管各个国家都很重视，但是直到70—80年代，随着传感器、计算机、光纤等高新技术的发展与应用，电机在线诊断技术才真正得到迅速发展。

我国对电机故障诊断技术的重要性也早有认识，20世纪60年代就提出过不少带电试验的方法，但由于操作复杂，测量结果分散性大而未得到推广，电机故障在线诊断技术的研究于80年代开始出现，在近20多年来得到迅猛的发展。

电机监测和故障诊断装置和仪器已经出现了商品化的产品，80年代开始，国、内外陆续开发出以信号分析为基础的先进分析仪器和专用的离线式或在线式电机状态监测和故障诊断系统。

主要有GE公司的MULTILIN系统，ENTEK公司的MPULSE和MM系统以及PHILIPS公司的RMS700旋转机械监测系统。

国内这方面产品只有小批量的生产，具有代表性的是清华大学研制的笼型异步电机转子断条在线监测仪，还有北京东方振动和噪声技术研究所的INV303/306型智能信号采集和处理分析系统。

对于异步电机的在线监测和故障诊断，国内外很早就有人进行这方面的研究，多年以来，从理论到实践都有迅速的发展。

但到目前为止，国内外异步电机在线监测和故障诊断装置并不多。

目前，常用的异步电机监测和诊断方法一般来说分为三类:

基于解析模型的方法、基于人工智能的方法、基于信号处理的方法[8]。

常规的基于数学解析模型的诊断方法，以系统的数学模型为基础，其优点是能深入系统本质和动态特性，并能做到实时诊断，缺点是在系统模型复杂或系统存在非线性特性时不易实现。

由于电机发生故障时的数学模型一般是非线性的，因此将人工智能技术应用到电机在线监测和故障诊断中是近几年来电机故障诊断研究的热点，其主要方法专家系统、神经网络和模糊数学都己经逐步渗透到电机故障诊断中来，这类方法的特点是，以大量的历史故障数据为基础，建立相应的输入/输出映射关系，可以实现电机早期故障的有无以及各种故障类型的分类或识别。

这类方法的优点是故障诊断准确率高，且能判断诸如电机异常振动是由轴承故障引起来的还是由气隙偏心引起来的故障原因，这是其它方法不易区分的。

但是，人工智能方法需要大量的历史故障数据作为训练学习的样本，而这些数据一般是很难得到的，且要花费大量的训练时间，实时性差。

因此，这些方法目前只是处于研究阶段，还未见有成功应用的诊断系统的报道。

目前异步电机在线监测和故障诊断中应用最为广泛的仍然是基于信号处理的方法，该法回避了建立故障电机数学模型的难点，将采集到的反映电机运行状态的信号进行处理，提取敏感的反映电机故障的特征信息，一般主要通过分解故障信号内的各种频率成分并全面揭示动态波形中所包含的信息来反映故障的类型、故障的严重程度等。

2异步电机故障特征及诊断方法

2.1异步电机常见故障类型

异步电机虽然其总体结构比较简单，却具有极为复杂的机、电和磁等物理甚至化学的演变过程。

长期运行的异步电机，由于受供电电源、负载性质、运行机制、安装环境以及地基等的影响，其某些部件的性能会逐渐劣化，其中最常见的故障主要有以下几种:

（1）转子绕组匝间短路、相间短路和绕组接地故障。

这种故障出现的原因主要是由于电机长期运行发热，绝缘老化或工作环境中水分、尘埃等物质与绝缘相互作用使绝缘击穿，以及电机工作中各种电磁力、机械力的冲击作用使绝缘损坏。

（2）转子的断条、裂环、弯曲变形等故障。

这种故障出现的原因有生产制造过程中的潜伏隐患，运行过程中的疲劳损坏，以及起动、过载运行中较大的热负荷、电磁力冲击等。

（3）转子偏心故障。

可分为静态偏心和动态偏心两种类型。

静态偏心，主要是由于定子铁心呈椭圆形或定转子定位不准确（即定转子不同轴心）引起的，而动态偏心是由于转轴弯曲、高转速时机械共振或轴承损坏等原因引起的。

（4）定子绕组故障。

可分为对称性故障和不对称性故障。

对称性故障主要包括三相短路、负荷过载以及堵转等。

不对称性故障主要包括匝间短路、相间短路、单相接地及断相等。

在实际运行过程中，异步电机故障一般多出在转子上，而且以转子断条居多，因此国内外进行的研究工作着重于转子断条故障诊断技术的发展上。

2.2常用故障诊断方法

异步电机的在线监测和故障诊断就是实时的采集反应异步电机运行状态的各种电气的、机械的、物理的信息，对这些信息运用各种分析和处理技术进行加工，根据加工结果最终判断电机是属于正常运行还是发生了异常，从而识别电机是否发生故障。

目前，常用异步电机在线监测和故障诊断方法有如下几种:

（1）定子电流频谱分析法

定子电流频谱分析法是目前最常用、研究最多的一种异步电机在线监测和故障诊断方法。

此法主要用来监测电机转子部分故障。

（2）振动信号频谱分析法

异步电机的振动信号中蕴含了丰富的信息，监测振动信号并对之进行有效的处理和分析，能够获得反映电机各个部分故障的振动参数（振幅、振动形式、振动频谱成分）的变化，系统的研究这些变化就能够有效的评估电机的运行状态，发现电机的故障。

（3）局部放电监测法

局部放电监测法主要用于高压大型电机。

由于制造缺陷或者是使用环境的影响，电机的绝缘系统老化导致局部放电现象的发生。

利用局部放电现象与电机绝缘性能之间的对应关系，在定子绕组出线端或者定子中性点引出线处拾取放电脉冲或放电信号进行分析和识别，以判定电机绝缘寿命，此法对监测电机早期绝缘劣化非常有效。

（4）轴向漏磁通法

异步电机不可能是完全对称的，因此总会存在一些轴向漏磁通，当电机发生故障时，电机的不对称加剧，轴向漏磁通就会随之发生变化，监测这些变化就可以诊断异步电机是否发生故障。

（5）转速波动法

正常的异步电机，其转速在一个很小的范围内波动。

当电机转子部分发生故障时，将会使电机转速发生起伏，通过精确的测量异步电机转速的变化可以用来判断电机转子部分是否发生了故障。

（6）工况性能监测法

通过采集异步电机的电压、电流、功率，以及电机主要部位温度等常规量，综合电机正常运行时各个参数的波动范围以及平时积累的运行和维修经验来分析确定电机是否异常。

比较以上各种监测和诊断方法，定子电流法具有突出的优点:

定子电流法可以全面的反映电机的信息。

电机本身可以被认为是一个传感器，定子电流能反映整个系统各部分变化情况。

定子电流法采用非侵入式测量，直接从定子绕组上采集电流，精度较高，噪声水平低。

信号的采集也不影响电机的正常运行，而且几乎不受环境的影响，是比较理想的检测方法。

因此，本文选用定子电流频谱分析法来诊断异步电机转子断条故障。

2.3异步电机故障信号处理技术

故障信号处理技术在整个故障诊断中起着十分重要的桥梁作用，是完成故障诊断的前提和基础。

目前常用的异步电机故障信号处理方法分为信号时域分析方法、信号频域分析方法和时频分析方法。

（1）信号时域分析方法

自适应滤波、时域平均与自相关分析是常见的几种时域消噪方法，这些方法在消噪的同时保留了信号的时域特征，可用于分析信号特征。

时间序列模型参数与统计分析参数是常用的信号时域特征参数提取方法，这些参数可用于电机故障诊断。

（2）信号频域分析方法

傅立叶分析广泛地应用于电机故障诊断领域，它包括:

频谱分析、相关分析、相干分析、传递函数分析、细化谱分析、时间序列分析、倒谱分析、包络分析等。

傅立叶分析是处理平稳信号的最佳方法，实际应用中主要存在频谱混叠、频谱泄漏和栅栏效应等不足，这些因素将影响检测效果。

（3）信号时频分析方法

短时傅立叶分析和小波分析是目前应用较多的时频分析方法。

它们主要用于非平稳信号的处理。

短时傅立叶分析通过对信号加一滑动时窗把信号进行分段处理，将非平稳信号化为若干局部平稳信号来处理，得到信号局部时段内的频谱来反映信号频谱随时间变换的特征。

短时傅立叶分析具有固定的时一频窗，不适合分析高低频混合的暂态非平稳信号。

小波分析通过对信号加变尺度的滑动时窗对信号进行截取和分析，具有优良的时频局域化特性，能对信号中短时高频成分进行准确定位，也能对信号中的低频缓变趋势进行估计。

因此，小波分析越来越广