CN104407293A - 一种基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法，它首先根据感应电机转子断条故障的特点，建立故障状态下的定子电流信号模型，其中包括基波分量和最突出的故障特征分量；接着以最小二乘的方式，构造出能够充分反映定子电流信号模型优劣的目标函数；然后利用混合微粒群算法对该目标函数进行全局优化，得出定子电流信号基波分量与边频分量的幅值、频率和相位；再根据所得参数计算出边频分量与基波分量的幅值比；最后，将该幅值比与检测阈值进行比较，从而确定是否存在转子断条故障。本发明仅需很短时间的采样信号即可高灵敏度、高可靠性地在线检测感应电机转子断条故障，特别适合用于感应电机低转差率运行情况。

Description

一种基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法

技术领域

本发明涉及一种基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法，属于电机技术。

背景技术

感应电动机在负载过重或频繁启动、制动的运行过程中，由于承受的机械应力和热应力过大，以及转子自身的一些固有缺陷，容易出现断条和端环开裂等故障。研究表明，转子断条故障占电机故障的10％左右。

转子断条是典型的渐进性故障，初期通常1、2根导条断裂，而后逐渐发展以致电机出力下降甚至停机，因此，必须实施转子断条故障检测。

感应电动机发生转子断条、端环开裂等故障时，会在定子电流中产生频率为(1±2ks)f₁的附加电流分量，k＝1,2,3…，f₁为电源频率，s为转差率；该电流分量可以作为转子断条故障的特征量，且定子电流信号易于采集，因此基于傅里叶变换的定子电流频谱分析方法被广泛应用于转子断条故障检测。但由于电机稳态运行时，转差率很小，使得最强的故障特征分量(1±2s)f₁与基波频率相当接近，且故障分量幅值较小，易被基波分量的泄漏及环境噪声所淹没，使检测的准确性降低；这是此方法的不足之处。

为了解决这一问题，发展形成了扩展的派克矢量方法、Hilbert模量方法、瞬时功率方法等，这些方法的核心思想都是将定子电流信号中的基波分量转换成直流量，同时将(1±2ks)f₁分量变换为2ksf₁分量，从而突出故障特征分量。

但是这些方法都过分依赖于傅立叶变换的频率分辨率，即需要较长的采样时间，达到较高的频率分辨率。较长的采样时间又意味着以更高概率引入负荷波动，致使影响转子断条故障检测的可靠性。另外，前两种方法由于平方项的引入而产生众多交叉项，使频谱复杂化，降低了故障检测的可靠性，并且频谱中故障特征分量的物理意也不够明确；对于瞬时功率方法由于采集的量较多，存在硬件和软件开销都较大的问题。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法，能够根据电流信号的时长尽可能短的一相定子电流信号，高灵敏度、高可靠性地在线检测转子断条故障。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法，首先根据感应电机转子断条故障的特点，建立断条故障状态下的定子电流信号模型，其中包括基波分量和最突出的故障特征分量；接着以最小二乘的方式，构造出能够充分反映定子电流信号模型优劣的目标函数；然后利用混合微粒群算法对该目标函数进行全局优化，得出定子电流信号基波分量与边频分量的幅值、频率和相位；再根据所得参数计算出边频分量与基波分量的幅值比；最后，将该幅值比与检测阈值进行比较，从而确定是否存在转子断条故障。

该方法具体包括以下步骤：

步骤1：测取任意一相定子电流瞬时信号i_s(t)；

步骤2：建立断条故障状态下的定子电流信号模型i_m(t)为：

i_m(t)＝A₁cos(2πf₁t+φ₁)+A₂cos[2π(1-2s)f₁t+φ₂]+A₃cos[2π(1+2s)f₁t+φ₃]

其中，A₁、A₂和A₃分别为基波分量和边频分量的幅值，和分别为基波分量和边频分量的初相位，f₁为基波频率，s为转差率；

步骤3：构造能够充分反映定子电流信号模型优劣的目标函数Residuals为：

$\mathrm{Residuals}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{[i_s\left(t_i\right)-i_m\left(t_i\right)]}^2$

其中，t_i＝i×T_s，T_s为采样间隔，N为采样点数，定子电流信号模型的优劣由参数序列决定，并通过Residuals值反映，Residuals值越小表明定子电流信号模型越逼近真实信号；

步骤4：利用混合微粒群算法对目标函数Residuals进行全局优化，最终得到一组最优参数序列该参数序列使得目标函数Residuals值最小，即确定出采样信号基波分量与边频分量的幅值、频率和相位；

步骤5：计算两个边频分量与基波分量的幅值比，即(A₂+A₃)/A₁；

步骤6：将计算出的(A₂+A₃)/A₁值与检测阈值进行比较(其中检测阈值可根据常规经验设置为0.7％～2％)，判断断条故障是否存在：若(A₂+A₃)/A₁≤检测阈值，表示电机处于健康状态，且(A₂+A₃)/A₁值越小，健康状态越明确；若(A₂+A₃)/A₁>检测阈值，表示电机处于故障状态，且(A₂+A₃)/A₁值越大，故障状态越严重。

所述步骤(4)中，混合微粒群算法具体包括如下步骤：

(4.1)初始化微粒群中微粒的位置个体极值P_i和全局极值P_g；

(4.2)采用目标函数Residuals计算每个微粒的适应值(评价每个微粒(可行解)好坏的数值，是后续步骤中更新个体极值和全局极值的依据)；

(4.3)更新微粒个体极值，具体为：对于每个微粒，设置微粒当前时刻所得最好位置作为它的个体极值，微粒当前时刻适应值最小时的位置即最好位置；

(4.4)如果n为迭代代数，K为间隔代数，为向下取整，执行单纯形搜索，其中：

(4.4.1)借助K-均值聚类方法，对微粒群进行分类，并确定每个类的中心微粒；

(4.4.2)对每个类的中心微粒执行单纯形搜索，并更新该中心微粒的个体极值；

(4.5)更新全局极值，具体为：选择种群中当前时刻位置最好的微粒作为全局极值；

(4.6)根据下式更新微粒位置：

$x_{i,j}(n+1)=N({\mathrm{\μ}}_{i,j}\left(n\right),{\mathrm{\σ}}_{i,j}^2\left(n\right))$

其中，N(·)是高斯分布函数，μ_i,j(n)＝(p_i,j(n)+p_g,j(n))/2是高斯分布的均值，是高斯分布的标准差，p_i,j(n)为P_i的元素，p_g,j(n)为P_g的元素，i＝1,2,3…M，M为种群规模，j＝1,2,3…D，D为决策变量维数；

(4.7)若满足停止条件，则算法停止搜索，输出全局最优位置和全局最优适应值，否则返回步骤(4.2)继续搜索。

本发明将断条故障特征分量的检测转化为优化问题：即寻找模型参数序列使得目标函数Residuals取最小值。

本发明通过信号采集卡采集感应电动机定子电流信号，信号采集卡将此信号传送到计算机，由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(1±2s)f₁频率分量作为故障特征，借助混合微粒群算法强大的搜索能力，仅需根据1.4s的定子电流信号即可准确获得故障特征分量的幅值、频率和相位，从而高灵敏度、高可靠性地在线检测感应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。

有益效果：本发明提供的基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法，仅需很短时间的电流信号即可准确获得故障特征分量的幅值、频率和相位，从而高灵敏度、高可靠性地在线检测感应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，非常适用于感应电动机低转差率运行情况。

附图说明

图1是信号采集电路的原理图；

图2是实验台原理图；

图3是电机满载情况下定子a相电流FFT频谱(l.4s数据)的实验结果；

图4是电机满载情况下定子a相电流FFT频谱(9.1s数据)的实验结果；

图5是电机满载情况下定子a相电流频谱(l.4s数据)的实验结果(本发明方法)；

图6是电机轻载情况下定子a相电流FFT频谱(l.4s数据)的实验结果；

图7是电机轻载情况下定子a相电流FFT频谱(9.1s数据)的实验结果；

图8是电机轻载情况下定子a相电流频谱(l.4s数据)的实验结果(本发明方法)。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

如图1所示为基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法的采集电路，该电路由钳形式电流传感器、信号采集卡以及计算机组成，所述电流传感器接于感应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，所述信号采集卡的输出端口插入PCI扩展槽。信号采集卡采用阿尔泰PCI8622型数据采集卡，计算机可选工控机或者便携式计算机。定子电流瞬时信号送至信号采集卡，信号采集卡通过PCI插槽连接于计算机。计算机控制信号采集卡以适当频率采集定子电流瞬时信号，并存储于硬盘，再由计算机对电流信号进行处理，判断是否存在转子断条故障。该断条故障检测方法是在上述硬件基础上，通过VC++和Matlab混合编程实现的，该方法具体包括如下步骤：

步骤1：测取任意一相定子电流瞬时信号i_s(t)_。

对于大中型电机，将电流传感器钳在电流互感器二次侧测取一相定子电流瞬时信号；对于小型电机，可直接将电流传感器钳在接线端子处，测取一相定子电流瞬时信号；采样间隔为0.7ms、采样时长为1.4s。

步骤2：建立断条故障状态下的定子电流信号模型i_m(t)为：

i_m(t)＝A₁cos(2πf₁t+φ₁)+A₂cos[2π(1-2s)f₁t+φ₂]+A₃cos[2π(1+2s)f₁t+φ₃]

其中，A₁、A₂和A₃分别为基波分量和边频分量的幅值，和分别为基波分量和边频分量的初相位，f₁为基波频率，s为转差率。

步骤3：构造能够充分反映定子电流信号模型优劣的目标函数Residuals为：

$\mathrm{Residuals}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{[i_s\left(t_i\right)-i_m\left(t_i\right)]}^2$

其中，t_i＝i×T_s，T_s为采样间隔，N为采样点数，定子电流信号模型的优劣由参数序列决定，并通过Residuals值反映，Residuals值越小表明定子电流信号模型越逼近真实信号。

步骤4：利用混合微粒群算法对目标函数Residuals进行全局优化，最终得到一组最优参数序列该参数序列使得目标函数Residuals值最小，即确定出采样信号基波分量与边频分量的幅值、频率和相位。

首先，对上述优化问题的决策变量进行编码，以明确微粒所表达的物理意义。在步骤2中，定子电流信号模型的优劣直接由参数序列决定，因此本发明选取作为决策变量，形成微粒。

接着，设定混合微粒群算法的详细参数：种群规模一般为20～50，分类数k_c可选为2～5，单纯形法代数一般为50～100，其间隔代数K可设为2～10，单纯形法自身的参数可选用经典设置，选择终止代数作为算法的终止条件，一般为30～100。

基于上述准备，然后启动混合微粒群优化算法。混合微粒群优化算法的具体实施步骤如下：

(4.1)初始化微粒群，在给定可行区域中，为微粒群中每个微粒随机指定一个初始位置x_i，设置每个微粒个体极值P_i的初始值为其自身，将种群中位置最好的微粒作为全局极值P_g；

(4.2)采用目标函数Residuals计算每个微粒的适应值；

(4.3)更新微粒个体极值，微粒个体极值是微粒从初始到目前迭代次数所得到的最好位置(适应值最小)，它可以看作是微粒的记忆；

(4.4)如果n为迭代代数，K为间隔代数，为向下取整，执行单纯形搜索，其中：

(4.4.1)借助K-均值聚类方法，对微粒群进行分类，并确定每个类的中心微粒；

K-均值算法是由J.B.MacQueen在“Some methods for classification and analysis ofmultivariate observations”一文中提出的一种动态聚类算法；

(4.4.2)对每个类的中心微粒执行单纯形搜索，并更新该中心微粒的个体极值；

单纯形算法是由Nelder与Mead在“A simplex method for function minimization”一文中提出的一种局部搜索方法；

(4.5)更新全局极值，具体为：选择种群中当前时刻位置最好的微粒作为全局极值；

(4.6)根据下式更新微粒位置：

$x_{i,j}(n+1)=N({\mathrm{\μ}}_{i,j}\left(n\right),{\mathrm{\σ}}_{i,j}^2\left(n\right))$

其中，N(·)是高斯分布函数，μ_i,j(n)＝(p_i,j(n)+p_g,j(n))/2是高斯分布的均值，是高斯分布的标准差，p_i,j(n)为P_i的元素，p_g,j(n)为P_g的元素，i＝1,2,3…M，M为种群规模，j＝1,2,3…D，D为决策变量维数；

(4.7)若满足停止条件，则算法停止搜索，输出全局最优位置和全局最优适应值，否则返回步骤(4.2)继续搜索。

步骤5：计算两个边频分量与基波分量的幅值比，即(A₂+A₃)/A₁；

步骤6：将计算出的(A₂+A₃)/A₁值与检测阈值进行比较(其中检测阈值可根据常规经验设置为0.7％～2％)，判断断条故障是否存在：若(A₂+A₃)/A₁≤检测阈值，表示电机处于健康状态，且(A₂+A₃)/A₁值越小，健康状态越明确；若(A₂+A₃)/A₁>检测阈值，表示电机处于故障状态，且(A₂+A₃)/A₁值越大，故障状态越严重。

应用上述方法对一台实验电机进行转子断条故障检测，效果理想，下面详述该故障检测的过程。

该实验台原理如图2所示。实验电机为Y132M-4型感应电机，其主要技术数据如表1所示，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。

表1实验电机的主要技术数据

额定功率/kW	额定电压/V	额定电流/A	额定转速/(r/min)	转子导条根数
					7.5	380	15.4	1440	32

在本实验中，混合微粒群算法的参数设置如表2所示。

表2优化算法参数设置

图3和图4是在电机满载且转子1根断条情况下，分别对1.4s数据和9.1s数据进行FFT频谱分析的结果；图5是在此种情况下本发明方法分析的频谱图。

图6和图7是在电机轻载且转子1根断条情况下，分别对1.4s数据和9.1s数据进行FFT频谱分析的结果；图8是在此种情况下本发明方法分析的频谱图。

根据图3～图5可知：在满载情况下，分别对9.1s数据进行FFT频谱分析、对1.4s数据进行FFT频谱分析、对1.4s数据进行本发明方法的频谱分析，三者结果相互紊合。这表明：本发明方法进行转子断条故障检测是可行的，并且具有显著优势——仅需1.4s短时数据。

根据图6～图8可知：在轻载情况下，分别对9.1s数据进行FFT频谱分析、对1.4s数据进行本发明方法的频谱分析，二者结果仍然吻合；但是，对于1.4s数据进行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几乎没有。这进一步表明：本发明进行转子断条故障检测是可行的，并且由于仅需1.4s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。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，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的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法，其特征在于：首先根据感应电机转子断条故障的特点，建立断条故障状态下的定子电流信号模型，其中包括基波分量和最突出的故障特征分量；接着以最小二乘的方式，构造出能够充分反映定子电流信号模型优劣的目标函数；然后利用混合微粒群算法对该目标函数进行全局优化，得出定子电流信号基波分量与边频分量的幅值、频率和相位；再根据所得参数计算出边频分量与基波分量的幅值比；最后，将该幅值比与检测阈值进行比较，从而确定是否存在转子断条故障。

2.根据权利要求1所述的基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤1：测取任意一相定子电流瞬时信号i_s(t)；

步骤2：建立断条故障状态下的定子电流信号模型i_m(t)为：

i_m(t)＝A₁cos(2πf₁t+φ₁)+A₂cos[2π(1-2s)f₁t+φ₂]+A₃cos[2π(1+2s)f₁t+φ₃]

其中，A₁、A₂和A₃分别为基波分量和边频分量的幅值，和分别为基波分量和边频分量的初相位，f₁为基波频率，s为转差率；

步骤3：构造能够充分反映定子电流信号模型优劣的目标函数Residuals为：

$\mathrm{Residuals}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{[i_s\left(t_i\right)-i_m\left(t_i\right)]}^2$

其中，t_i＝i×T_s，T_s为采样间隔，N为采样点数，定子电流信号模型的优劣由参数序列决定，并通过Residuals值反映，Residuals值越小表明定子电流信号模型越逼近真实信号；

步骤4：利用混合微粒群算法对目标函数Residuals进行全局优化，最终得到一组最优参数序列该参数序列使得目标函数Residuals值最小，即确定出采样信号基波分量与边频分量的幅值、频率和相位；

步骤5：计算两个边频分量与基波分量的幅值比，即(A₂+A₃)/A₁；

步骤6：将计算出的(A₂+A₃)/A₁值与检测阈值进行比较，判断断条故障是否存在：若(A₂+A₃)/A₁≤检测阈值，表示电机处于健康状态，且(A₂+A₃)/A₁值越小，健康状态越明确；若(A₂+A₃)/A₁>检测阈值，表示电机处于故障状态，且(A₂+A₃)/A₁值越大，故障状态越严重。

3.根据权利要求2所述的基于混合微粒群算法的感应电机断条故障检测方法，其特征在于：所述步骤(4)中，混合微粒群算法具体包括如下步骤：

(4.1)初始化微粒群中微粒的位置个体极值P_i和全局极值P_g；

(4.2)采用目标函数Residuals计算每个微粒的适应值；

(4.3)更新微粒个体极值，具体为：对于每个微粒，设置微粒当前时刻所得最好位置作为它的个体极值，微粒当前时刻适应值最小时的位置即最好位置；

(4.4)如果n为迭代代数，K为间隔代数，为向下取整，执行单纯形搜索，其中：

(4.4.1)借助K-均值聚类方法，对微粒群进行分类，并确定每个类的中心微粒；

(4.4.2)对每个类的中心微粒执行单纯形搜索，并更新该中心微粒的个体极值；

(4.5)更新全局极值，具体为：选择种群中当前时刻位置最好的微粒作为全局极值；

(4.6)根据下式更新微粒位置：

$x_{i,j}(n+1)=N({\mathrm{\μ}}_{i,j}\left(n\right),{\mathrm{\σ}}_{i,j}^2\left(n\right))$

其中，N(·)是高斯分布函数，μ_i,j(n)＝(p_i,j(n)+p_g,j(n))/2是高斯分布的均值，是高斯分布的标准差，p_i,j(n)为P_i的元素，p_g,j(n)为P_g的元素，i＝1,2,3…M，M为种群规模，j＝1,2,3…D，D为决策变量维数；

(4.7)若满足停止条件，则算法停止搜索，输出全局最优位置和全局最优适应值，否则返回步骤(4.2)继续搜索。