CN113203949A - 一种电机诊断过程中的坐标参数校正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电机诊断过程中的坐标参数校正方法,具体包括如下步骤：1、利用采集的三相电流信号，三相各自进行FFT变换，提取其基波参数幅值的数值Ia、Ib和Ic；2、根据设置的电流传感器量程,转换对应的实际电流情况Iam、Ibm和Icm；3、根据Iam、Ibm和Icm数据，求平均值I av，同时求取Iam、Ibm和Icm中的最大值Im；4、求取平均值Iav和最大值Im的平均值Iv；5、将Iam、I bm、Icm和I v作为划分区段的数据来源进行区段划分；6、根据区段对Iam、Ibm、Icm和I v分别进行坐标参数的划分和计算；7、获得四个用作电机故障诊断评定标准中的坐标参考参数；本发明方法解决了传统的电机故障诊断方法在不同功率时评定结果不准确，不同负载时不统一的问题的问题。
Description
技术领域
本发明涉及电气设备检测诊断领域，尤其涉及一种电机诊断过程中的坐标参数校正方法。
背景技术
电机在工业生产和人们的日常生活中，作为基本的末端执行机构，被广泛使用。由于其数量庞大且拥有重要地位，其是否能够正常、稳定运行成为了一个主要的关注点。
当前我国针对高压大型电机考虑了它的停机成本高、检修周期长和造成影响大等问题，出厂时电机内部一般预置或预埋了一些温度和振动传感器，从而实现运行过程中在线检测电机内部发热和振动情况，实时分析电机运行状况的目的。对于大型电机该种方法只能预估电机的局部温度状态，振动只能反映电机的部分轴承问题，不能对细节部位和具体问题做出明确的预警和提示。
而针对工业生产中占比较大的中小型电机，一般出厂时电机内部并不安装各种检测传感器，所以运行中的设备状态检测主要靠人员巡检完成。而该巡检过程不仅耗费大量的人力和时间成本，且对巡检人员有一定的专业技能要求，同时为了保证生产过程中的稳定、高效运行，备品备件数量品种多，成本较高，所以一种方便安装的、实时的、准确的检测电机运行状态的诊断系统成为了工厂迫切的需求。而该诊断系统在诊断过程中需要针对不同品牌、不同功率、不同负载的情况进行统一的诊断，如何利用统一标准进行诊断，从而使得其诊断过程中的坐标参数校正显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的是提供一种电机诊断过程中的坐标参数校正方法，解决了传统的电机故障诊断方法在不同功率时评定结果不准确，不同负载时不统一的问题的问题。
为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一种电机诊断过程中的坐标参数校正方法，具体包括如下步骤：
步骤1：利用采集的三相电流信号，三相各自进行FFT变换，提取其基波参数幅值的数值Ia、Ib和Ic；
步骤2：根据设置的电流传感器量程,转换对应的实际电流情况Iam、Ibm和Icm，即计算真实的电流情况；
步骤3：根据Iam、Ibm和Icm数据，求平均值Iav，即Iav＝(Iam+Ibm+Icm)/3，同时求取Iam、Ibm和Icm中的最大值，记为Im；
步骤4：求取平均值Iav和最大值Im的平均值Iv，即Iv＝(Iav+Im)/2；
步骤5：将Iam、Ibm、Icm和Iv作为划分区段的数据来源进行区段划分，初始区段为[0,an],n＝1；其它区段为[an,an+1]，其中an+1＝a1+an+200*n,n表示第几区段；
步骤6：根据区段对Iam、Ibm、Icm和Iv分别进行坐标参数的划分和计算；
步骤7：利用步骤6可以获得四个用作电机故障诊断评定标准中的坐标参考参数；其中Iam、Ibm和Icm的计算结果分别作为单相特征数据的坐标参考参数；Iv的计算结果作为整个电机三相特征数据的坐标参考参数。
进一步的，在第一区段中，a1取1000，初始区段为[0,1000]；其它区段为[1000,2200],[2200,3600][3600,5200],[5200,7000],[7000,9000],[9000,11200],[11200,13400],[13400,16000],[16000,18800],[18800,21000],[21000,24200],[24200,27600],[27600,31200],[31200,36000],36000及以上。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明方法基于对电机在线运行过程中的故障检测方法和评价机制的理解，结合大量的现场电机数据，分析了不同品牌、不同功率和不同负载下的各种电机运行状态，对如何统一评价的标准进行了不断的更新和改进，结合不同激励函数所表现出来的特征，提出了一种基于基波的坐标参数校正方法。该方法加入电机不同基波值时的修正因子，组成新的激励函数，从而在电机总的故障评价机制中作为坐标参数进行诊断结果计算。该方法不存在跳跃式的诊断结果，其诊断结果连续且准确性高。
附图说明
图1为本发明校准标准参数的计算流程图；
图2为本发明校准标准参数的具体计算方法示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
本发明公开一种电机诊断过程中的坐标参数校正方法，该方法形成了新的激励函数，其校准标准参数的计算流程如图1所示，具体包括如下步骤：
步骤1：利用采集的三相电流信号，三相各自进行FFT变换，提取其基波参数幅值的数值Ia、Ib和Ic，在本实施例中，Ia、Ib和Ic三个值的最大值取6000，该值与实际的电流值不相等，但该值与实际的电流值基本满足线性关系；
步骤2：根据设置的电流传感器量程,转换对应的实际电流情况，即计算真实的电流情况；以100A的量程为最小传感器量程，假设实际测试量程为A，本实施例中，A值为100的整数倍，最大为600，取转换后的电流基波幅值Iam、Ibm和Icm为Iam＝A*Ia/100、Ibm＝A*Ib/100和Icm＝A*Ic/100；
步骤3：根据Iam、Ibm和Icm数据，求平均值Iav，即Iav＝(Iam+Ibm+Icm)/3，同时求取Iam、Ibm和Icm中的最大值，记为Im；
步骤4：求取平均值Iav和最大值Im的平均值Iv，即Iv＝(Iav+Im)/2；
步骤5：本实施例中，将Iam、Ibm、Icm和Iv作为其划分区段的数据来源，根据不同的区段划分为0-1000，1000-2200，2200-3600，3600-5200，5200-7000，7000-9000，9000-11200，11200-13400，13400-16000，16000-18800，18800-21000，21000-24200，24200-27600，27600-31200，31200-36000，36000及以上；
步骤6：根据区段对Iam、Ibm、Icm和Iv分别进行坐标参数的划分和计算；
参见图2，本实施例中Iv为例，具体描述计算过程如下：
当Iv在0-1000的范围，即大于0小于1000时，输出坐标参考数I＝Iv；
当Iv在1000-2200的范围，即大于1000小于2200时，输出坐标参考数I＝(Iv-1000)*0.9+1000；
当Iv在2200-3600的范围，即大于2200小于3600时，输出坐标参考数I＝(Iv-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在3600-5200的范围，即大于3600小于5200时，输出坐标参考数I＝(Iv-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000。
当Iv在5200-7000的范围，即大于5200小于7000时，输出坐标参考数I＝(Iv-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在7000-9000的范围，即大于7000小于9000时，输出坐标参考数I＝(Iv-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在9000-11200的范围，即大于9000小于11200时，输出坐标参考数I＝(Iv-9000)*0.72+(9000-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在11200-13400的范围，即大于11200小于13400时，输出坐标参考数
I＝(Iv-11200)*0.69+(11200-9000)*0.72+(9000-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000。
当Iv在13400-16000的范围，即大于13400小于16000时，输出坐标参考数
I＝(Iv-13400)*0.66+(13400-11200)*0.69+(11200-9000)*0.72+(9000-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在16000-18800的范围，即大于16000小于18800时，输出坐标参考数
I＝(Iv-16000)*0.63+(16000-13400)*0.66+(13400-11200)*0.69+(11200-9000)*0.72+(9000-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在18800-21000的范围，即大于18800小于21000时，输出坐标参考数
I＝(Iv-18800)*0.6+(18800-16000)*0.63+(16000-13400)*0.66+(13400-11200)*0.69+(11200-9000)*0.72+(9000-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在21000-24200的范围，即大于21000小于24200时，输出坐标参考数
I＝(Iv-21000)*0.57+(21000-18800)*0.6+(18800-16000)*0.63+(16000-13400)*0.66+(13400-11200)*0.69+(11200-9000)*0.72+(9000-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在24200-27600的范围，即大于24200小于27600时，输出坐标参考数
I＝(Iv-24200)*0.54+(24200-21000)*0.57+(21000-18800)*0.6+(18800-16000)*0.63+(16000-13400)*0.66+(13400-11200)*0.69+(11200-9000)*0.72+(9000-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在27600-31200的范围，即大于27600小于31200时，输出坐标参考数
I＝(Iv-27600)*0.51+(27600-24200)*0.54+(24200-21000)*0.57+(21000-18800)*0.6+(18800-16000)*0.63+(16000-13400)*0.66+(13400-11200)*0.69+(11200-9000)*0.72+(9000-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在31200-36000的范围，即大于31200小于36000时，输出坐标参考数
I＝(Iv-31200)*0.48+(31200-27600)*0.51+(27600-24200)*0.54+(24200-21000)*0.57+(21000-18800)*0.6+(18800-16000)*0.63+(16000-13400)*0.66+(13400-11200)*0.69+(11200-9000)*0.72+(9000-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
当Iv在大于等于36000的范围时，输出坐标参考数I＝(Iv-36000)*0.45+(36000-31200)*0.48+(31200-27600)*0.51+(27600-24200)*0.54+(24200-21000)*0.57+(21000-18800)*0.6+(18800-16000)*0.63+(16000-13400)*0.66+(13400-11200)*0.69+(11200-9000)*0.72+(9000-7000)*0.75+(7000-5200)*0.78+(5200-3600)*0.81+(3600-2200)*0.85+(2200-1000)*0.9+1000；
步骤7：重复步骤6的过程，计算Iam、Ibm和Icm。
步骤8：利用步骤6和步骤7可以获得4个用作电机故障诊断评定标准中的坐标参考参数；其中Iam、Ibm和Icm的计算结果分别作为单相特征数据的坐标参考参数；Iv的计算结果作为整个电机三相特征数据的坐标参考参数。
以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内的局部修改或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内。
Claims (2)
1.一种电机诊断过程中的坐标参数校正方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
步骤1：利用采集的三相电流信号，三相各自进行FFT变换，提取其基波参数幅值的数值Ia、Ib和Ic；
步骤2：根据设置的电流传感器量程,转换对应的实际电流情况Iam、Ibm和Icm，即计算真实的电流情况；
步骤3：根据Iam、Ibm和Icm数据，求平均值Iav，即Iav＝(Iam+Ibm+Icm)/3，同时求取Iam、Ibm和Icm中的最大值，记为Im；
步骤4：求取平均值Iav和最大值Im的平均值Iv，即Iv＝(Iav+Im)/2；
步骤5：将Iam、Ibm、Icm和Iv作为划分区段的数据来源进行区段划分，初始区段为[0,an],n＝1；其它区段为[an,an+1]，其中an+1＝a1+an+200*n,n表示第几区段；
步骤6：根据区段对Iam、Ibm、Icm和Iv分别进行坐标参数的划分和计算；
步骤7：利用步骤6可以获得四个用作电机故障诊断评定标准中的坐标参考参数；其中Iam、Ibm和Icm的计算结果分别作为单相特征数据的坐标参考参数；Iv的计算结果作为整个电机三相特征数据的坐标参考参数。
2.根据权利要求1所述电机诊断过程中的坐标参数校正方法，其特征在于，在第一区段中，a1取1000，初始区段为[0,1000]；其它区段为[1000,2200],[2200,3600][3600,5200],[5200,7000],[7000,9000],[9000,11200],[11200,13400],[13400,16000],[16000,18800],[18800,21000],[21000,24200],[24200,27600],[27600,31200],[31200,36000],36000及以上。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4761703A (en) * | 1987-08-31 | 1988-08-02 | Electric Power Research Institute, Inc. | Rotor fault detector for induction motors |
| US20070132423A1 (en) * | 2005-12-12 | 2007-06-14 | Hitachi, Ltd. | Position detecting device and synchronous motor driving device using the same |
| CN202550960U (zh) * | 2012-03-30 | 2012-11-21 | 上海市电力公司 | 电机侧变流器的仿真装置 |
| US20180052193A1 (en) * | 2016-08-16 | 2018-02-22 | Kohler Co. | Generator waveform measurement |
| JP2020026967A (ja) * | 2018-08-09 | 2020-02-20 | 株式会社日立製作所 | 電気機械の診断装置および診断方法、並びに回転電機 |
| CN111190104A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-05-22 | 西安工业大学 | 电机在线故障监测系统及其分析方法 |
| CN111474477A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-07-31 | 西安工业大学 | 一种异步电动机参数与故障信息映射过程的方法 |
| CN111650514A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-09-11 | 珠海万力达电气自动化有限公司 | 一种异步电动机典型故障的多参数联合诊断方法 |
-
2021
- 2021-04-27 CN CN202110457211.8A patent/CN113203949B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4761703A (en) * | 1987-08-31 | 1988-08-02 | Electric Power Research Institute, Inc. | Rotor fault detector for induction motors |
| US20070132423A1 (en) * | 2005-12-12 | 2007-06-14 | Hitachi, Ltd. | Position detecting device and synchronous motor driving device using the same |
| CN202550960U (zh) * | 2012-03-30 | 2012-11-21 | 上海市电力公司 | 电机侧变流器的仿真装置 |
| US20180052193A1 (en) * | 2016-08-16 | 2018-02-22 | Kohler Co. | Generator waveform measurement |
| JP2020026967A (ja) * | 2018-08-09 | 2020-02-20 | 株式会社日立製作所 | 電気機械の診断装置および診断方法、並びに回転電機 |
| CN111190104A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-05-22 | 西安工业大学 | 电机在线故障监测系统及其分析方法 |
| CN111474477A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-07-31 | 西安工业大学 | 一种异步电动机参数与故障信息映射过程的方法 |
| CN111650514A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-09-11 | 珠海万力达电气自动化有限公司 | 一种异步电动机典型故障的多参数联合诊断方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 唐琛 等: "基于小波变换的开关磁阻电机系统功率变换器故障诊断", 电机与控制应用, no. 09, 10 September 2018 (2018-09-10), pages 125 - 131 * |
| 秦淑香: "基于小波包变换的笼型异步电机转子故障诊断", 大电机技术, no. 02, 15 March 2008 (2008-03-15), pages 28 - 31 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113203949B (zh) | 2024-03-08 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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