CN103033749A - 数字式异步电机转子断条故障检测系统及其检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字式异步电机转子断条故障检测系统及其检测方法，属于电动机检测技术领域。它包括信号提取设备，它还包括通讯接口、频谱分析装置、信号输出设备、判别器模块I、滤波器和判别器模块II ，通讯接口分别与所述的频谱分析装置、信号提取设备连接，频谱分析装置的输出端分别与所述的信号输出设备、滤波器连接，滤波器接收来自所述频谱分析装置的信号，输出端分别与判别器模块I、信号提取设备连接，信号提取设备的输出端接判别器模块II ，判别器模块I 与判别器模块II的输出端均接入信号输出设备。它可以提高边频测量的精确度，减小由于电动机负荷变动造成的误判，且提出了转子断条故障新判据。

Description

数字式异步电机转子断条故障检测系统及其检测方法

技术领域

本发明属于电动机检测技术领域，更具体地说，涉及一种能够在线检测高压异步电动机转子断条故障的数字式检测系统及其检测方法。

背景技术

鼠笼异步电动机转子断条是电动机的一种常见故障，如果不及时检测出来进行及时处理，将会影响其安全稳定运行。对于发电厂及大型石化企业等如何进行在线监测高压电动机运行状况具有重要的实际意义。从已有的发明专利及公开发表的文章看，鼠笼异步电动机转子断条检测的主要问题集中在两方面：（1）求取基波和(1±2s)f₁边频分量值，尤其是在有大量干扰的存在及负荷变化的影响的情况下；（2）异步电动机转子断条检测判据的可靠性和灵敏性。

在边频和基波的计算与识别上，已有的发明创造采用的方法有FFT（快速富里叶变换）、细化FFT、抵消基波、自适应滤波、小波变换和PRONY。异步电动机转子断条检测判据主要是边频与基波百分比。

申请号：200710061634.8，申请日：2007-03-28的专利文件指出了FFT和自适应滤波方法的不足，提出细化FFT方法，目的是提高分辨率，将幅值很小的(1±2s)f₁边频分量与大幅值频率十分接近的基波f₁区分出来。细化FFT方法是：

$\left\{\begin{array}{c}a\left(f\right)=\frac{2}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}i\left(t_k\right)\cos (2\mathrm{\&pi;kf}/f_S)\\ b\left(f\right)=\frac{2}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}i\left(t_k\right)\sin (2\mathrm{\&pi;kf}/f_S)\\ 0<f<f_S\end{array}\right.$

这种算法依然不够细化，更适合粗颗粒分析，初步确定边频和基波频率，还不能直接高精度提取边频幅值，所以该专利采用先求取基波，通过硬件获取电流信号过零点，将信号减去基波再计算边频的方法。该方法不能精确测量边频的主要原因是：（1）用求和代替积分已产生较大误差；（2）细化FFT依然需要取连续的频率f值进行计算，运算量很大，若采样点N数值较大（如200000以上）已无法快速计算；（3）参数N的选取应与被测信号频率f及采样频率fs相关，可以降低谱泄露的影响；（4）电动机负荷变化对测量结果影响很大。

申请号：201010622750.4申请日：2010-12-29的发明专利针对多种算法不足采用提取共轭特征信号方法，设定四组IIR滤波器测定频率变化范围。这种方法依然不能解决边频精确提取的问题。

发明内容

1.本发明要解决的技术问题

针对现有技术中存在的边频测量精确度不高、电动机负荷变动造成高频率误判的问题，本发明提供了一种数字式异步电机转子断条故障检测系统及其检测方法，它可以提高边频测量的精确度，减小由于电动机负荷变动造成的误判，且提出了转子断条故障新判据。

2.技术方案

本发明的目的通过以下技术方案实现。

本发明的数字式异步电机转子断条故障检测系统，它包括信号提取设备，它还包括通讯接口、频谱分析装置、信号输出设备、判别器模块I、滤波器和判别器模块II，所述的通讯接口分别与所述的频谱分析装置、信号提取设备连接，所述的频谱分析装置的输出端分别与所述的信号输出设备、滤波器连接，所述的滤波器接收来自所述频谱分析装置的信号，输出端分别与所述的判别器模块I、信号提取设备连接，所述的信号提取设备的输出端接所述的判别器模块II，所述的判别器模块I与判别器模块II的输出端均接入所述的信号输出设备。

本发明的数字式异步电机转子断条故障检测系统的检测方法，其步骤为：

1）通过通讯接口以IEC61850通信规约获取异步电动机的电压、电流数字信号，并分别输出到所述的频谱分析装置和信号提取设备；

2）所述的频谱分析装置对电压、电流数字信号进行频率间隔等级划分后，一方面将划分等级后的电压、电流信号输出给所述的信号输出设备供直接观测，另一方面将边频、基波分量输出给所述的滤波器；其中，按照通过该频率间隔等级可区别正常运行条件下不同干扰、负荷波动和边频分量的标准，进行如下方式的频率间隔等级划分：

间隔等级	1	2	3	4	5
						频率（Hz）	0≤f≤0.5	0.5≤f≤45	45≤f≤48	48≤f≤48.5	48≤f≤49

间隔等级	6	7	8	9	10
						频率（Hz）	49≤f≤50	49≤f≤51	50≤f≤52	51≤f≤53	53≤f≤54

上述的频率间隔等级1、2、3，反映在正常运行情况下直流分量与低频分量干扰；上述的频率间隔等级4、5、6，反映在正常运行情况下负荷波动和左边频分量及部分干扰；上述的频率间隔等级7、8、9、10，反映在正常运行情况下负荷波动和右边频分量及部分干扰；

3）所述的滤波器接收来自频谱分析装置的信号，在频率间隔等级区间利用线性调频Z变换估计各分量频率，用梯形全波富氏算法求出各个分量有效值；

4）信号提取设备接收来自所述滤波器和通讯接口的信号，提取电压、电流的基波分量，并进一步提取出电流的无功分量，当边频大于设定的阈值时，由判别器模块II实现无功电流判据，最终由信号输出设备显示电动机运行状况，其中，无功电流判据如下：

$K_1=\frac{I_{(1-2s)f_1}+I_{(1+2s)f_1}}{I_Q}---\left(1\right)$

其中：

和

为边频有效值，一根断条的

和

为额定电流I_e的0.5-0.7%；

I_Q为额定运行下的电动机无功电流，大小为额定电流I_e的20-35%；

K₁为估算值，根据该值大小判别故障情况，当0<K₁<1%时，判定电机为正常运行无故障；

5）所述的判别器模块I接收来自所述滤波器的信号，并实现转差率判据，其中，转差率判据如下：

$K_2=\frac{I_{(1+2s)f_1}-I_{(1-2s)f_1}}{I_{(1+2s)f_1}+I_{(1-2s)f_1}}=\mathrm{ks}---\left(2\right)$

其中：k为系数，取值k=2；

s为异步电机运行转差率，电动机正常运行时，0.005<s<0.015；

K₂为估算值，电动机正常运行时，K₂＜2s，即K₂为浮动门槛，随s变化而变化。

上述公式（2）的推导过程如下，根据文献知，

其中，ΔE是断条感应电动势，Z是电动机等效阻抗，所以 $K_2=\frac{I_{(1+2s)f_1}-I_{(1-2s)f_1}}{I_{(1+2s)f_1}+I_{(1-2s)f_1}}=\frac{(1+2s)\mathrm{\&Delta;E}/Z-(1-2s)\mathrm{\&Delta;E}/Z}{(1+2s)\mathrm{\&Delta;E}/Z+(1-2s)\mathrm{\&Delta;E}/Z}=2s,$ 对比公式（2）可知，k=2。

正常运行的异步电机无转子断条，则

接近于零，不足以启动本判据；

6）判别器模块I和判别器模块II的信号输出至所述的信号输出设备，所述的信号输出设备直接显示判别结果。由该结果判断电动机转子的断条情况。如果K₁、K₂的判定结果均为故障，则电机有转子断条故障；如果K₁、K₂的判定结果为一个为故障，一个为正常运行，则给出告警。

3、有益效果

相比于现有技术，本发明的优点在于：

（1）采用本发明的技术方案，将电流数字信号进行频率间隔等级划分，按间隔等级动态观测，便于多CPU同时处理，每个CPU处理2至5个间隔等，提高观测精度和计算速度，便于区分干扰与断条；

（2）本发明的技术方案中，转子断条判据引入无功电流取代现有的定子全电流，可减小负荷电流变动对判据的影响。因为电动机运行时主要是有功功率变化，无功电流变化较小（与电机结构有关），所以本发明提出的无功电流判据提高了在负荷变动的情况下的判别性能；

（3）本发明又提出了完全基于边频幅值大小的判据。当转子断条后出现边频分量且不是很小（接近于0），利用本判据间接计算出转差率s的大小（K₂＝2s），与电机实际运行状况相对应。将本发明的两个判据结果综合（都满足条件），加之频率间隔等级的动态观测可以大大提高判断转子断条的准确性，避免误判。

附图说明

图1为本发明的数字式异步电机转子断条故障检测系统的结构框图；

图2为按本发明的频率间隔等级划分方法，用CZT得出的频谱分段图；

图3为实施例1中电流信号使用频谱分段1观测的结果示意图；

图4为实施例1中电流信号使用频谱分段2观测的结果示意图；

图5为实施例1中电流信号使用频谱分段5观测的结果示意图；

图6为实施例1中电流信号使用频谱分段9观测的结果示意图；

图7为实施例2中实验电机Y100L-2测得的定子电流波形图；

图8为实施例2中电流信号使用频谱分段1观测的结果示意图；

图9为实施例2中电流信号使用频谱分段2观测的结果示意图；

图10为实施例2中电流信号使用频谱分段3观测的结果示意图；

图11为实施例2中电流信号使用频谱分段4观测的结果示意图；

图12为实施例2中电流信号使用频谱分段5观测的结果示意图；

图13为实施例2中电流信号使用频谱分段6观测的结果示意图；

图14为实施例2中电流信号使用频谱分段7观测的结果示意图；

图15为实施例2中电流信号使用频谱分段8观测的结果示意图；

图16为实施例2中电流信号使用频谱分段9观测的结果示意图；

图17为实施例2中电流信号使用频谱分段10观测的结果示意图。

图中：1、通讯接口；2、频谱分析装置；3、信号输出设备；4、滤波器；5、判别器模块I；6、信号提取设备；7、判别器模块II。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施例，对本发明做进一步介绍。

实施例1

如图1，本实施例的数字式异步电机转子断条故障检测系统，它包括信号提取设备6、通讯接口1、频谱分析装置2、信号输出设备3、判别器模块I5、滤波器4和判别器模块II7，所述的通讯接口1分别与所述的频谱分析装置2、信号提取设备6连接，所述的频谱分析装置2的输出端分别与所述的信号输出设备3、滤波器4连接，所述的滤波器4接收来自所述频谱分析装置2的信号，输出端分别与所述的判别器模块I5、信号提取设备6连接，所述的信号提取设备6的输出端接所述的判别器模块II7，所述的判别器模块I5与判别器模块II7的输出端均接入所述的信号输出设备3。

设异步电动机电压为：u＝100sin(2πf₁t)，定子电流：

i＝6sin(2πf₁t-0.24π)+0.021sin(2πf₂t-0.2π)+0.023sin(2πf₃t-0.3π)+3sin(2πf₄t-0.4π)+1其中：f₁＝50Hz，f₂＝49.42Hz，f₃＝50.51Hz，f₄＝23Hz，S=0.015。

本实施例的数字式异步电机转子断条故障检测系统的检测方法，按如下步骤实施：

（1）按下表将电流信号进行频谱分级，用CZT得出频谱分段7，如图2。测出信号最大值频率在50.2Hz左右（f采样频率取400Hz，N采样点数取8000，细化频率段起点取49Hz，细化频率段终点取51Hz，细化频段的频点数取500）。

间隔等级	1	2	3	4	5
						频率（Hz）	0≤f≤0.5	0.5≤f≤45	45≤f≤48	48≤f≤48.5	48≤f≤49

间隔等级	6	7	8	9	10
						频率（Hz）	49≤f≤50	49≤f≤51	50≤f≤52	51≤f≤53	53≤f≤54

（2）用梯形全波富氏算法在50Hz到50.5Hz求取最大值信号的幅值和相位为：6和-0.7854（频率步长：0.001Hz，N采样点数取8000）。

（3）电流信号使用频谱分段1、2、5、9观测如图3、4、5、6。

（4）同步骤（2），在48.2Hz到48.6Hz求取频率为f₂的信号（模拟边频

信号）的幅值、相位和频率：0.0210、0.6283和48.4200Hz（频率步长：0.001Hz，N采样点数取80000）。在51.2Hz到51.8Hz求取频率为f₃的信号（模拟边频信号）的幅值、相位和频率：0.0230、0.9425和51.5100Hz（频率步长：0.001Hz，N采样点数取80000）。

（5）计算无功电流：无功电流相角为 $\mathrm{\&theta;}=\mathrm{Arg}\left(\frac{U}{I}\right)=0-(-0.7854)=0.7854;$

所以：i_Q＝6sin(0.7854)＝4.2426。

（6）判据1： $K_1=\frac{I_{(1-2s)f_1}+I_{(1+2s)f_1}}{I_Q}=\frac{0.021+0.023}{4.2426}=0.0104=1.04\%>1\%;$

判据2： $K_2=\frac{I_{(1+2s)f_1}-I_{(1-2s)f_1}}{I_{(1+2s)f_1}+I_{(1-2s)f_1}}=\frac{0.023-0.021}{0.023+0.021}=0.04546=4.55\%>3\%.$

（7）信号输出设备3直接显示判别结果。

根据K₁、K₂可知异步电机存在转子断条故障。

实施例2

实验电机Y100L-2测得定子电流波形如图7（部分数据200点，采样频率400Hz）。电流信号频谱分级分别如图8至图17。按实施例1方法求得i_Q＝3.7899。在49.4Hz到49.6Hz求取边频

（相当于实例1中的f₂信号）的幅值、相位和频率：0.6767、-0.1317和49.5002Hz。在50.2Hz到50.8Hz求取边频

（相当于实例1中的f₃信号）的幅值、相位和频率：1.0820、-3.0088和50.5006Hz（频率步长：0.001Hz，N采样点数取80000）。根据电流信号频谱分级动态观测，并对K₁、K₂进行下列计算（这里只展示某一时间段内一个计算值，应是连续动态计算），多时间段计算都大于给定阈值（初定预估值：1%，可以根据实际情况调整）可判定转子断条。

$K_1=\frac{I_{(1-2s)f_1}+I_{(1+2s)f_1}}{I_Q}=\frac{0.6767+1.0820}{3.7899}=0.4640=46.4\%>1\%;$

$K_2=\frac{I_{(1+2s)f_1}-I_{(1-2s)f_1}}{I_{(1+2s)f_1}+I_{(1-2s)f_1}}=\frac{1.0820-0.6767}{1.0820+0.6767}=0.2305=23.05\%>3\%.$

根据K₁、K₂可知异步电机存在转子断条故障。

Claims (2)

1.数字式异步电机转子断条故障检测系统，它包括信号提取设备（6），其特征在于，它还包括通讯接口（1）、频谱分析装置（2）、信号输出设备（3）、判别器模块I（5）、滤波器（4）和判别器模块II（7），所述的通讯接口（1）分别与所述的频谱分析装置（2）、信号提取设备（6）连接，所述的频谱分析装置（2）的输出端分别与所述的信号输出设备（3）、滤波器（4）连接，所述的滤波器（4）接收来自所述频谱分析装置（2）的信号，输出端分别与所述的判别器模块I（5）、信号提取设备（6）连接，所述的信号提取设备（6）的输出端接所述的判别器模块II（7），所述的判别器模块I（5）与判别器模块II（7）的输出端均接入所述的信号输出设备（3）。

2.数字式异步电机转子断条故障检测系统的检测方法，其步骤为：

1）通过通讯接口（1）以IEC61850通信规约获取异步电动机的电压、电流数字信号，并分别输出到所述的频谱分析装置（2）和信号提取设备（6）；

2）所述的频谱分析装置（2）对电压、电流数字信号进行频率间隔等级划分后，一方面将划分等级后的电压、电流信号输出给所述的信号输出设备（3）供直接观测，另一方面将边频、基波分量输出给所述的滤波器（4）；其中，按照通过该频率间隔等级可区别正常运行条件下不同干扰、负荷波动和边频分量的标准，进行如下方式的频率间隔等级划分：

间隔等级 1 2 3 4 5 频率（Hz） 0≤f≤0.5 0.5≤f≤45 45≤f≤48 48≤f≤48.5 48≤f≤49

间隔等级 6 7 8 9 10 频率（Hz） 49≤f≤50 49≤f≤51 50≤f≤52 51≤f≤53 53≤f≤54

上述的频率间隔等级1、2、3，反映在正常运行情况下直流分量与低频分量干扰；上述的频率间隔等级4、5、6，反映在正常运行情况下负荷波动和左边频分量及部分干扰；上述的频率间隔等级7、8、9、10，反映在正常运行情况下负荷波动和右边频分量及部分干扰；

3）所述的滤波器（4）接收来自频谱分析装置（2）的信号，在频率间隔等级区间利用线性调频Z变换估计各分量频率，用梯形全波富氏算法求出各个分量有效值；

4）信号提取设备（6）接收来自所述滤波器（4）和通讯接口（1）的信号，提取电压、电流的基波分量，并进一步提取出电流的无功分量，当边频大于设定的阈值时，由判别器模块II（7）实现无功电流判据，最终由信号输出设备（3）显示电动机运行状况，其中，无功电流判据如下：

$K_1=\frac{I_{(1-2s)f_1}+I_{(1+2s)f_1}}{I_Q}---\left(1\right)$

其中：

和为边频有效值，一根断条的

和

为额定电流I_e的0.5-0.7%；

I_Q为额定运行下的电动机无功电流，大小为额定电流I_e的20-35%；

K₁为估算值，根据该值大小判别故障情况，当0<K₁<1%时，判定电机为正常运行无故障；

5）所述的判别器模块I（5）接收来自所述滤波器（4）的信号，并实现转差率判据，其中，转差率判据如下：

$K_2=\frac{I_{(1+2s)f_1}-I_{(1-2s)f_1}}{I_{(1+2s)f_1}+I_{(1-2s)f_1}}=\mathrm{ks}---\left(2\right)$

其中：k为系数，取值k=2；

s为异步电机运行转差率，电动机正常运行时，0.005<s<0.015；

K₂为估算值，电动机正常运行时，K₂＜2s，即K₂为浮动门槛，随s变化而变化；

6）判别器模块I（5）和判别器模块II（7）的信号输出至所述的信号输出设备（3），所述的信号输出设备（3）直接显示判别结果。

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