基于LabVIEW的異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條檢測(cè)

摘要：針對(duì)三相異步電動(dòng)轉(zhuǎn)子斷條的故障檢測(cè)中故障信號(hào)很小，其與基波頻率很接近，可能被基波分量泄漏或噪聲所淹沒(méi)，不能準(zhǔn)確的判斷。提出了一種LabVIEW平臺(tái)下基于數(shù)字濾波、頻譜細(xì)化分析和定子電流齒槽諧波分量的轉(zhuǎn)差率在線檢測(cè)方法。先對(duì)提取到的定子電流進(jìn)行頻譜細(xì)化分析，提高頻譜分辨率，然后設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)字濾波器濾除定子電流基頻信號(hào)，避免基波分量造成干擾。詳細(xì)介紹了定子電流齒槽諧波分量的轉(zhuǎn)差率估計(jì)的原理，通過(guò)該方法找出故障信號(hào)，并有效的區(qū)分出段子斷條故障和負(fù)載波動(dòng)。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確的找到故障信號(hào)，解決基波分量泄漏等引起的干擾，提高故障檢測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性。
關(guān)鍵詞：異步電動(dòng)機(jī)；轉(zhuǎn)子斷條；數(shù)字濾波；轉(zhuǎn)差率估計(jì)；頻譜細(xì)化分析

    籠式異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障將會(huì)導(dǎo)致電機(jī)的運(yùn)行性能惡化，對(duì)生產(chǎn)發(fā)展造成一定的損失，而且轉(zhuǎn)子斷條故障的發(fā)生概率高達(dá)10％，因此需要在故障發(fā)展初期進(jìn)行早期檢測(cè)并及時(shí)告警，進(jìn)行維修。經(jīng)研究表明籠式電動(dòng)機(jī)發(fā)生斷條故障后，在其定子電流中將會(huì)出現(xiàn)(1±2S)f0的附加電流分量(S為轉(zhuǎn)差率、f0為電源頻率)，此電流分量稱為邊頻分量，可作為轉(zhuǎn)子斷條故障的特征頻率。早期廣泛的采用對(duì)電流進(jìn)行頻譜分析來(lái)檢測(cè)轉(zhuǎn)子斷條故障，然而在電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)差率很小，使得邊頻分量(1+2S)f0非常接近基波頻率，同時(shí)邊頻分量的幅值只有基波頻率的1％～3％，極容易被基波泄漏或噪聲說(shuō)覆蓋，影響檢測(cè)的靈敏性。而且直接對(duì)定子電流載波動(dòng)。
    為了解決這些不足文獻(xiàn)采用了貝葉斯最小誤差分類器的模擬識(shí)別技術(shù)來(lái)辨別電機(jī)的故障狀況。文獻(xiàn)則采用了希爾伯特變換和數(shù)字濾波判斷轉(zhuǎn)子斷條和負(fù)載波動(dòng)。
    與文獻(xiàn)相同，本文針對(duì)基波淹沒(méi)邊頻分量以及負(fù)載波動(dòng)的影響，以保證其高靈敏度于高可靠性的原則，提出了將數(shù)字濾波、zoom-FFT頻譜細(xì)化、快速傅里葉變換、定子電流齒槽諧波分量的轉(zhuǎn)差率估計(jì)相結(jié)合的轉(zhuǎn)子斷條的檢測(cè)方法。仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明該方法是可行有效的。

1 理論基礎(chǔ)
1．1 數(shù)字濾波
    由于采集到的電流信號(hào)中含有基波信號(hào)，而且前已提及由于邊頻分量和基波信號(hào)頻率很接近，基波信號(hào)的泄露可能掩蓋掉邊頻信號(hào)。就轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)來(lái)說(shuō)，基波信號(hào)就是噪聲，應(yīng)該將其濾除。為了在濾除噪聲時(shí)盡可能的減小衰減邊頻分量，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)帶阻濾波器。因?yàn)殡娫搭l率約為50 Hz，故設(shè)計(jì)的數(shù)字濾波器低截止頻率和高截止頻率分別為49．8 Hz和50．2 Hz。這個(gè)濾波器適用的條件為S≤0．0002，基本滿足市場(chǎng)上的所有電機(jī)的要求。
1．2 zoom-FFT頻譜細(xì)化
    由于電機(jī)的轉(zhuǎn)差率很小，在滿載運(yùn)行下通常也只有0．02～0．08，對(duì)于大型銅條轉(zhuǎn)子異步電動(dòng)機(jī)起轉(zhuǎn)差率約為0．005。轉(zhuǎn)子斷條邊頻分量(1+2S)f0，通常相隔很近，為了避免頻譜混疊，也為了精確地找到齒槽諧波分量必須要求提高分辨率的頻譜圖的分辨率。本文采用的是zoom-FFT頻譜細(xì)化的方法。
1．3 頻譜定子電流齒槽諧波分量的轉(zhuǎn)差率估計(jì)
    我們知道由于實(shí)際電機(jī)本身所固有的非對(duì)稱性、氣隙偏心、轉(zhuǎn)子不對(duì)稱、小波波動(dòng)等因素也會(huì)導(dǎo)致邊頻分量的出現(xiàn)，產(chǎn)生誤判。但是如果知道轉(zhuǎn)差率S的話，就可以排除這些因素的干擾。根據(jù)參考文獻(xiàn)，可以得到電機(jī)轉(zhuǎn)差率：
   
    式(1)中極對(duì)數(shù)P和轉(zhuǎn)子齒槽數(shù)z2可以直接由電機(jī)參數(shù)得到且對(duì)于同型號(hào)電機(jī)來(lái)說(shuō)為常數(shù)。因此只要能夠精確得到一階槽諧波分量fr1以及電源頻率fr0，就可以較高精度地求得轉(zhuǎn)差率。
    首先估計(jì)一階槽諧波分量的頻率可能存在的區(qū)間。這里可以假設(shè)電機(jī)空載時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)差率S=0，此時(shí)由式(1)可得頻率搜索的上限值，因?yàn)閒r10=(z2／p-1)f0。電機(jī)正常運(yùn)行時(shí)功率不因超過(guò)額定值，進(jìn)而實(shí)際轉(zhuǎn)差率也不會(huì)超過(guò)額定值，且假設(shè)電機(jī)只運(yùn)行在電動(dòng)機(jī)狀態(tài)，則該取間的寬度為：
   
    式中，fs(RATED)為電機(jī)額定轉(zhuǎn)差頻率，S(RATED)為額定轉(zhuǎn)差率。因此搜索區(qū)間可確定為[fr10-△fr，fr10]。
    這里必須注意在實(shí)際操作中必須注意電源諧波分量(nf0)的干擾，如果搜索區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)了電源諧波分量，因先排除以后再尋找一階槽諧波分量。

2 轉(zhuǎn)子斷條的檢測(cè)方法
    在上述理論的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于數(shù)字濾波、頻譜細(xì)化分析和定子電流齒槽諧波分量的轉(zhuǎn)差率估計(jì)的在線檢測(cè)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的方法，其基本思路為：通過(guò)硬件系統(tǒng)采集定子電流信號(hào)；并對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行帶阻數(shù)字濾波，濾除基波信號(hào)，避免基波淹沒(méi)邊頻分量；對(duì)濾除基波的信號(hào)做局部頻譜細(xì)化分析，提高信號(hào)頻譜的分辨率；頻譜定子電流齒槽諧波分量的轉(zhuǎn)差率估計(jì)精確算出轉(zhuǎn)差率S，由S得到邊頻分量(1 ±2S)f0的值，避免實(shí)際電機(jī)本身所固有的非對(duì)稱性、氣隙偏心、轉(zhuǎn)子不對(duì)稱、小波波動(dòng)等因素的對(duì)邊頻分量的影響；在設(shè)定的頻率范圍內(nèi)做峰值檢測(cè)，并與得到的邊頻分量進(jìn)行對(duì)比，判斷檢測(cè)到的峰值中是否存在一對(duì)分量頻率同邊頻分量頻率相一致，且幅度相當(dāng)。若存在，則電機(jī)故障，反之亦然。軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

3 仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    為了驗(yàn)證該方法的有效性，進(jìn)行了一系列的數(shù)字仿真和實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)室采用一臺(tái)型號(hào)為J02-11-4的三相異步電動(dòng)機(jī)(0．6 W，380 V，50 Hz，1380 r／min)。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中分別對(duì)正常情況下，1根2根3根轉(zhuǎn)子斷條在空載的情況下進(jìn)行仿真。
    對(duì)于基波信號(hào)會(huì)覆蓋邊頻信號(hào)和避免頻譜混疊，我們采用了數(shù)字濾波和頻譜細(xì)化分析，圖2為直接對(duì)電流做頻譜分析，圖3為頻譜細(xì)化后進(jìn)行頻譜分析。由圖1可以看到不對(duì)定子電流進(jìn)行細(xì)化分析會(huì)產(chǎn)生頻譜混疊，影響故障信號(hào)，而如果只做頻譜細(xì)化的話，邊頻分量又會(huì)被基波所覆蓋。圖4、5、6、7分別為0、1、2、3根轉(zhuǎn)子斷條經(jīng)過(guò)數(shù)字濾波和頻譜細(xì)化分析后的頻譜。由圖可以看到通過(guò)數(shù)字濾波和頻譜細(xì)化分析可以很好的解決這個(gè)問(wèn)題。同時(shí)我們可以發(fā)現(xiàn)，隨著段子斷條故障的嚴(yán)重程度的增加，邊頻分量的幅值也隨著增大，因此可以通過(guò)設(shè)定閾值來(lái)預(yù)警。

    我們知道由于實(shí)際電機(jī)本身所固有的非對(duì)稱性、氣隙偏心、轉(zhuǎn)子不對(duì)稱、小波波動(dòng)等也會(huì)產(chǎn)生邊頻分量，由式(2)我們知道，只要能夠知道一階齒槽諧波分量，我們就可以準(zhǔn)確知道轉(zhuǎn)差率的大小，并算出故障頻率，以排除干擾。圖8為確定區(qū)間內(nèi)的頻譜圖，由頻譜圖可知494 Hz為所要確定的一階齒槽諧波分量fr1。由于實(shí)驗(yàn)電機(jī)的極對(duì)數(shù)P=2和轉(zhuǎn)子齒槽數(shù)z2=22，因此可以確切的算出邊頻分量(1±2S)f0的大小49.5 Hz和50．5 Hz。這結(jié)果同圖7頻譜圖上的結(jié)果是一致的。因此可以準(zhǔn)確地確定邊頻分量，檢測(cè)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障。

4 結(jié)論
    針對(duì)故障信號(hào)可能被基波分量泄漏或噪聲所淹沒(méi)和實(shí)際電機(jī)本身所固有的非對(duì)稱性、氣隙偏心、轉(zhuǎn)子不對(duì)稱、小波波動(dòng)等因素也會(huì)導(dǎo)致邊頻分量的出現(xiàn)，產(chǎn)生誤判，本文給出的LabVIEW平臺(tái)下基于數(shù)字濾波、頻譜細(xì)化分析和定子電流齒槽諧波分量的轉(zhuǎn)差率估計(jì)的三相異步電動(dòng)轉(zhuǎn)子斷條的故障在線檢測(cè)方法，能夠準(zhǔn)確的找到故障信號(hào)。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠大幅提高轉(zhuǎn)子斷條故障分析的準(zhǔn)確性和可靠性。