CN102279364B - 一种基于music与psa的笼型异步电动机转子断条故障检测方法 - Google Patents
一种基于music与psa的笼型异步电动机转子断条故障检测方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
技术领域
本发明涉及一种能够在线检测笼型异步电动机转子断条故障的方法,属检测技术领域。
背景技术
笼型异步电动机在运行过程中,转子导条受到径向电磁力、旋转电磁力、离心力、热弯曲挠度力等交变应力的作用,加之转子制造缺陷,都可能导致断条故障,此种故障发生概率约为15% 。
转子断条是典型的渐进性故障,初期通常1、2根导条断裂,而后逐渐发展以至电机出力下降甚至停机。因此,必须实施转子断条故障在线检测。
笼型异步电动机发生转子断条故障之后,在其定子电流中将出现 频率的附加电流分量(为转差率,为供电频率),该电流分量称为边频分量,可以作为转子断条故障特征。而定子电流信号易于采集,因此基于傅里叶变换的定子电流信号频谱分析方法被广泛应用于转子断条故障检测。
最初的转子断条故障检测方法是对稳态定子电流信号直接进行频谱分析,根据频谱图中是否存在频率分量判断转子有无断条。由于转子轻微断条时,分量的幅值相对于分量非常小,而异步电动机运行时转差率很小,与这两个频率数值接近,如果直接做傅里叶频谱分析,则分量可能被分量的泄漏所淹没。这是此方法的不足之处。
为了弥补此方法之不足,发展形成了自适应滤波方法,其核心在于:首先采用自适应滤波方法抵消定子电流频率分量,之后再进行频谱分析,这可以在频谱图中突出转子断条故障特征分量——频率分量,从而大幅提高转子断条故障检测灵敏度。
图1是自适应滤波方法的原理框图。图1中,代表实际的定子电流信号,它包含待提取的信号和噪声,而是参考信号。这里,即为定子电流中的频率分量,为定子电流中的频率分量,而则代表对作自适应滤波处理之后所得到的信号。设自适应滤波器的响应为,显然,。根据的大小,由自适应算法调整滤波器的参数,适当改变,可以使在最小均方误差的意义下抵消,而将在最小均方误差的意义下逼近待提取的信号。
采用自适应滤波方法时,噪声采用图2所示的测试电路获得。显然,电阻上的电压信号即为图1中的,而电阻上的电压信号当电网容量足够大时仅含有频率分量,可以作为噪声。图2中,电阻的作用是将电流互感器CT的二次侧电流信号转化为一个幅值适当的电压信号,电阻接于电压互感器PT的二次侧。
自适应滤波方法的不足之处在于以下两个方面。首先,该方法需要图2所示测试电路以获取噪声信号,硬件电路略为复杂。其次,该方法本质基于傅里叶变换,受限于频率分辨力(采样频率/采样点数),必然存在局限性,简要说明如下。
在工程实际中广泛采用大型异步电动机,并且一般在40%~60%的负荷率下运行,转差率数值甚小,与在数值上相差甚小。以YFM800-8-12型、1250kW、6kV、50Hz、12极电机为例,其额定转速497 r/min ,若在60%负荷率下运行,则其转差率仅为0.4%左右,与在数值上相差仅为0.4 Hz左右。中、小型异步电动机轻载运行时,情况类似。
对于上述情况,自适应滤波方法需要足够采样点数,即连续采集足够时长的电机信号方能保证频率分辨力足够高以切实分辨转子断条故障特征并判断转子断条故障与否,这就要求电机负荷必须在足够时长内保持平稳。而在工程实际中,负荷波动或噪声等干扰是不可避免的,信号采集时间过长往往意味着引入这些干扰而影响傅里叶频谱分析结果,甚至恶化转子断条故障检测之性能,及至失效。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于MUSIC与PSA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法,它能够根据时长尽可能短的定子电流信号,高灵敏度、高可靠性地在线检测笼型异步电动机转子断条故障。
本发明所称问题是以下述技术方案实现的:
一种基于MUSIC与PSA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法,它首先对按一定频率采集的定子电流瞬时信号应用多重信号分类技术,得到其基波分量与边频分量的频率值(计算误差0.00% ,参见下文表1);再应用模式搜索算法估计定子电流瞬时信号基波分量与边频分量的幅值(计算误差0.00% ,参见下文表2)、初相角(计算误差不超过3.13% ,参见下文表2);进而求得当前边频分量与基波分量幅值的比值并把它作为故障特征;然后求出该比值与检测阈值之比确定故障指数;最后依故障指数判断是否存在转子断条故障,
需要注意:尽管在判断故障时仅使用电流边频分量与基波分量幅值而未使用其初相角,但是在应用模式搜索算法过程中,必须同时估计电流边频分量与基波分量的幅值与初相角,
该方法的具体步骤如下:
对于高压电机,采用一只电流钳在电流互感器CT二次侧测取一相定子电流瞬时信号;对于低压电机,采用一只电流钳直接在电机接线端子处测取一相定子电流瞬时信号;
③ 构造“伪功率谱”
首先构造目标函数:
;
构造如下目标函数:
f. 确定故障指数:
g. 根据故障指数判断故障存在与否:
故障指数数值<1,表示电机处于健康状态,且其数值愈小,健康状态愈明确;故障指数数值>1,表示电机处于故障状态,且其数值愈大,故障状态愈严重。
选取定子电流瞬时信号中的连续20点,计算其有效值 ;对于所选取的中的连续20点,保留后19点,顺序递补中的后面1点(第21点),从而再次获得中的连续20点,再次计算其有效值,以此类推,确定的有效值变化趋势。
本发明通过信号采集卡采集异步电动机定子电流信号,信号采集卡将此信号传送到便携式计算机,由便携式计算机对电流信号进行处理,判断是否存在转子断条故障,操作简单方便。利用定子电流频率分量作为故障特征,将多重信号分类技术与模式搜索算法有机结合,仅需根据的定子电流信号即可高灵敏度、高可靠性地在线检测异步电动机转子断条故障,有效地克服了负荷波动、噪声等不利因素的影响。
本发明最显著的优点就是:仅需很少的定子电流信号采样点数(采样时间很短)即可高灵敏度、高可靠性地在线检测异步电动机转子断条故障,有效克服了负荷波动、噪声等不利因素的影响,非常适用于异步电动机低转差率运行情况。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步详述。
图1是自适应滤波方法的原理框图;
图2是信号采集电路的原理图;
图3是本发明所用信号采集装置的电原理图;
图4是实验接线图;
图5是电机满载情况下定子a相电流FFT频谱(10s数据) 的实验结果;
图6是电机满载情况下定子a相电流FFT频谱(1.5s数据)的实验结果;
图7是电机满载情况下定子a相电流频谱(1.5s数据)的实验结果;
图8是电机半载情况下定子a相电流FFT频谱(10s数据)的实验结果;
图9是电机半载情况下定子a相电流FFT频谱(1.5s数据)的实验结果;
图10是电机半载情况下定子a相电流频谱(1.5s数据)的实验结果。
图中各标号为:PT、电压互感器,CT、电流互感器,M、电机,R1、R2、电阻。
具体实施方式
本发明采用图3所示电路进行检测,该电路由电流互感器CT、信号采集卡以及便携式计算机组成,所述电流互感器接于异步电动机定子绕组的一个相线上,其信号输出端接信号采集卡的模拟信号输入通道5(输入端子5与17),所述信号采集卡的输出端口接便携式计算机的USB口。信号采集卡采用瑞博华RBH8351型信号采集卡,便携式计算机的型号是Thinkpad X100e,信号采集卡集成了低通滤波器、信号采集保持、模/数转换等电路。定子电流瞬时信号送至信号采集卡,信号采集卡通过USB接口连接于便携式计算机。便携式计算机控制信号采集卡以适当频率采样定子电流瞬时信号,并存储于硬盘,再由便携式计算机对电流信号进行处理,判断是否存在转子断条故障。该配套软件基于Windows XP操作系统并采用Visual C++应用程序开发平台编制。
本方法包括以下步骤:
对于高压电机,采用一只电流钳在电流互感器CT二次侧测取一相定子电流瞬时信号;对于低压电机,采用一只电流钳直接在电机接线端子处测取一相定子电流瞬时信号;采样频率设定为1000Hz、采样时长设定为10s ;
工频一般为50赫兹,则工频周期为0.02秒。若采集频率为1000Hz(即每秒采集1000点),则每一工频周期采集定子电流瞬时信号20点。选取中的连续20点(单工频周期)计算其有效值;对于所选取的中的连续20点,保留后19点,顺序递补中的后面1点(第21点),从而再次获得中的连续20点,再次计算其有效值。以此类推,可以确定的有效值变化趋势。
c. 对定子电流瞬时信号应用多重信号分类技术,确定其基波分量与边频分量的频率值。
f. 确定故障指数:
g. 根据故障指数判断故障存在与否:
故障指数数值<1,表示电机处于健康状态,且其数值愈小,健康状态愈明确;故障指数数值>1,表示电机处于故障状态,且其数值愈大,故障状态愈严重。
应用多重信号分类技术(MUSIC,Multiple Signal Classification)可以根据时长尽可能短的定子电流信号,计算其基波分量与边频分量的频率值,简介如下。
多重信号分类技术(MUSIC,Multiple Signal Classification)是一种基于矩阵特征值分解的正(余)弦信号参数(个数与频率)估计方法。
则的自相关矩阵为
MUSIC步骤如下:
(a) 构造相关矩阵。
(c) 构造“伪功率谱”
(4)
表1数据表明:对于短时采样信号(仅),MUSIC可以准确计算其各频率分量的频率(即使仅相差),这突破了傅里叶频谱分析频率分辨力(此处约)的限制;但是,对于各频率分量的幅值、初相角,MUSIC无法计算。表1中,计算误差是指:(计算值-真实值)的绝对值 / 真实值×100% 。
表1 MUSIC计算结果
据此可以推断:将MUSIC应用于转子断条故障检测具备可行性,因之仅需短时采样信号而特别适用于负荷波动、噪声等干扰严重情况;但是,对于转子断条故障特征——边频分量的幅值、初相角,MUSIC将无法计算。
根据MUSIC的计算结果,应用模式搜索算法可以进一步准确计算转子断条故障特征——边频分量的幅值、初相角,简介如下。
模式搜索算法(PSA,Pattern Search Algorithm)是一类直接搜索优化方法,该方法由“探索移动”和“模式移动”组成,可以多变量同时进行寻优迭代,适合多变量搜索。探索移动是以一定的步长沿轴向探索,目的是揭示目标函数的变化规律,探测函数的下降方向;而模式移动是沿着有利方向直接搜索,目的是利用发现的函数变化规律寻找更优迭代点。
考虑优化问题
(d) 若,则停止;否则,转(b)。
应用PSA,关键是构造切实可行的目标函数,具体如下。
(9)
构造目标函数:
对于式(4)所示异步电动机转子断条故障情况下的定子电流信号,应用PSA,结果示于表2。
表2数据表明:对于短时采样信号(仅),在MUSIC的计算结果基础之上,PSA可以准确计算各频率分量的幅值,而初相角的计算结果仍存在较大误差。鉴于在进行转子断条故障检测时,各频率分量的初相角并无意义,因此这并不影响MUSIC、PSA应用于转子断条故障检测的可行性。
表2 PSA结果
据此可以推断:将MUSIC、PSA结合应用于转子断条故障检测具备可行性,因之仅需短时采样信号而特别适用于负荷波动、噪声等干扰严重情况。
应用该方法对一台实验电机进行转子断条故障检测,效果理想。
接线示于图4。电机采用一台Y100L-2型三相异步电动机(3kW、380V、50Hz),除正常转子外,另行配备一故障转子以模拟断条故障,该故障转子存在一根断裂导条(距端环10mm处钻孔,直径6mm、深度10mm)。
注意:在本文中,定子电流FFT频谱均为应用自适应滤波方法所得频谱。
根据图5~图7与表3数据可知:在满载情况下,分别对10s数据进行自适应FFT频谱分析、对1.5s数据进行自适应FFT频谱分析、对1.5s数据进行MUSIC-PSA分析,三者结果相互紊合。这表明:基于MUSIC-PSA进行转子断条故障检测是可行的,并且具有显著优点——仅需1.5s短时数据。
根据图8~图10与表4数据可知:在半载情况下,分别对10s数据进行自适应FFT频谱分析、对1.5s数据进行MUSIC-PSA分析,二者结果仍然紊合;但是,对1.5s数据进行自适应FFT频谱分析,其结果不甚理想——在频谱图中转子断条故障特征谱峰并不明显,并且其确定的数值(51.60Hz)误差较大,与、、的数值已经失去匹配关系。这进一步表明:基于MUSIC-PSA进行转子断条故障检测是可行的,并且由于仅需1.5s短时数据即可保证灵敏度与可靠性,可以推断其适用于负荷波动、噪声等干扰严重情况。
表3 电机满载情况下的实验结果:
表4 电机半载情况下的实验结果:
Claims (3)
1.一种基于MUSIC与PSA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法,其特征是,它首先对按一定频率采集的定子电流瞬时信号 应用多重信号分类技术,得到其基波分量与边频分量的频率值;再应用模式搜索算法估计定子电流瞬时信号基波分量与边频分量的幅值、初相角;进而求得当前边频分量与基波分量幅值的比值并把它作为故障特征;然后求出该比值与检测阈值之比确定故障指数;最后依故障指数判断是否存在转子断条故障;具体步骤如下:
对于高压电机,采用一只电流钳在电流互感器CT二次侧测取一相定子电流瞬时信号;对于低压电机,采用一只电流钳直接在电机接线端子处测取一相定子电流瞬时信号;
③构造“伪功率谱”:
其中,,
首先构造目标函数:
,
构造如下目标函数:
f. 确定故障指数:
g. 根据故障指数判断故障存在与否:
故障指数数值<1,表示电机处于健康状态,且其数值愈小,健康状态愈明确;故障指数数值>1,表示电机处于故障状态,且其数值愈大,故障状态愈严重。
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