基于音頻對比技術(shù)的電機轉(zhuǎn)子故障檢測方法

郎建勛

(湖北民族學(xué)院 信息工程學(xué)院，湖北 恩施 445000)

基于音頻對比技術(shù)的電機轉(zhuǎn)子故障檢測方法

郎建勛

(湖北民族學(xué)院 信息工程學(xué)院，湖北 恩施 445000)

針對電機轉(zhuǎn)子早期故障難以發(fā)現(xiàn)和定位的問題，探討了一種基于音頻信號對比技術(shù)的電機轉(zhuǎn)子故障檢測方法.在計算得到電機轉(zhuǎn)子特征頻率的基礎(chǔ)上，通過和采集到的噪聲信號頻譜對比，揭示了噪聲頻譜圖和轉(zhuǎn)子故障部件及故障程度之間的關(guān)系.仿真結(jié)果表明，基于音頻信號對比技術(shù)的電機轉(zhuǎn)子故障檢測方法可以有效的定位故障部件并判斷故障的程度.

電機轉(zhuǎn)子；音頻對比；故障檢測

對電機的維護(hù)通常采用定期檢修的方式，在大修時對電機進(jìn)行保養(yǎng)，更換超過額定壽命的零部件，這種方式無法在生產(chǎn)過程中隨時跟蹤電機的狀態(tài).在生產(chǎn)過程中，維護(hù)人員僅能通過有無故障顯示或電機還能否正常運行來判斷電機轉(zhuǎn)子的狀態(tài)，但這種方法往往只有在電機轉(zhuǎn)子出現(xiàn)了較大的故障后才能發(fā)現(xiàn)問題，有時還很難分析故障產(chǎn)生的最初原因[1-3].為了及早發(fā)現(xiàn)微小故障，并有針對性的對電機進(jìn)行維護(hù)，本文探討了一種基于音頻信號對比技術(shù)的電機轉(zhuǎn)子故障檢測方法，可以通過分析電機噪聲的頻譜來定位電機的故障并分析其故障程度.

1 電機噪聲的分類及作用

在電機的運行環(huán)境中，主要有以下三類噪聲：①空氣動力性噪聲：主要包括旋轉(zhuǎn)噪聲和渦流噪聲，電機的冷卻風(fēng)扇是空氣動力性噪聲的噪聲源；②電磁性噪聲：由交變磁場在設(shè)備部件中產(chǎn)生的高頻噪聲，可以用于檢測電機的轉(zhuǎn)子、換向器等是否存在缺陷；③機械性噪聲：主要為電機的滾動軸承、齒輪等摩擦碰撞產(chǎn)生.當(dāng)電機的轉(zhuǎn)子出現(xiàn)故障后，可以通過其特征故障頻率來判斷故障部件[4-6].

對于電機而言，其轉(zhuǎn)子軸承作為電機的轉(zhuǎn)動部分，出現(xiàn)故障的幾率較大.引起轉(zhuǎn)子軸承故障的原因較為復(fù)雜，不同類型或不同程度故障的機械性噪聲信號的頻譜有較大的差異.因此，應(yīng)首先計算轉(zhuǎn)子軸承故障噪聲的特征頻率，然后和采集得到的音頻信號的頻譜圖對比，通過分析是否出現(xiàn)某些頻率分量及這些頻率分量的幅值來定位故障類型和故障程度.

2 轉(zhuǎn)子軸承故障特征頻率的計算

軸承不同部件故障的特征頻率可以通過軸承的具體參數(shù)計算出來.以滾珠數(shù)Z=10、滾體直徑d=13.5 mm、軸承節(jié)圓直徑D=102.5 mm、軸轉(zhuǎn)速N=1 480 r/min的電機為例，并假設(shè)接觸角為φ=45°，根據(jù)相關(guān)公式可計算出轉(zhuǎn)子軸承部分故障特征頻率[7-8].

保持架頻率：

滾子頻率：

外環(huán)與滾動體接觸頻率：

內(nèi)環(huán)與滾動體接觸頻率：

另外還可以計算出滾子受保持架調(diào)制的頻率為650.9 Hz、外環(huán)受轉(zhuǎn)頻調(diào)制的頻率為2 482 Hz，內(nèi)環(huán)受轉(zhuǎn)頻調(diào)制的的頻率為3 597 Hz.

通過上述計算結(jié)果可以看出，轉(zhuǎn)子各部件的故障特征頻率的最大值小于4 000 Hz，所以音頻信號的采樣頻率設(shè)置為8 000 Hz即可.在后續(xù)的頻譜分析中，分析的頻段應(yīng)位于0～4 000 Hz之間.

圖1 sound 1的頻譜Fig.1 Spectrum of sound 1

3 轉(zhuǎn)子軸承的故障階段及其與噪聲特征頻率的關(guān)系

根據(jù)故障程度的不同，轉(zhuǎn)子軸承故障大致可以分為初期、中期和晚期三個階段，每個階段的特征如下.

故障初期：隨著運行時間的增加，軸承的開始出現(xiàn)輕微的磨損或變形.此時在噪聲的頻譜圖上可能會觀察到內(nèi)環(huán)或外環(huán)特征頻率的二倍頻，但幅值較小.基本沒有特征頻率的三、四倍頻和邊頻，同時外環(huán)或內(nèi)環(huán)受調(diào)制頻率的幅值較小.隨著故障程度的加劇，故障頻率的波分會加大.

故障中期：隨著轉(zhuǎn)軸的進(jìn)一步磨損，和故障初期相比，故障頻率的諧波分量進(jìn)一步增大，三、四倍頻開始出現(xiàn)，還可能會伴隨有小的邊頻信號的出現(xiàn).

故障晚期：內(nèi)環(huán)或外環(huán)的三、四倍頻明顯出現(xiàn)，在頻譜圖的高頻部分明顯出現(xiàn)受轉(zhuǎn)頻調(diào)制的信號.在特征頻率附近出現(xiàn)明顯的邊頻帶，其幅值并隨著故障的發(fā)展而逐漸增大.

4 仿真及故障程度分析

以下列舉了不同電機在不同運行狀態(tài)下的噪聲音頻信號采用FFT變換后得到的頻譜圖.下面針對各個頻譜圖，結(jié)合前面計算得到的故障特征頻率，分析電機轉(zhuǎn)子可能的故障部件及故障程度.

在圖1中，可以觀察到在300 Hz左右出現(xiàn)的譜線.結(jié)合前面計算出來的特征頻率，此故障頻率應(yīng)為轉(zhuǎn)子軸承內(nèi)環(huán)特征頻率145.8 Hz的二倍頻.在圖中，沒有出現(xiàn)內(nèi)環(huán)特征頻率的三、四倍頻.另外，可以觀察到在3 000～3 500 Hz之間有調(diào)制信號，但幅值較小.由此可以判斷出轉(zhuǎn)子的軸承內(nèi)環(huán)可能有微小的故障或瑕疵，處于故障的初期.

和圖1所示的頻譜對比，可以看到在圖2中除了明顯的二倍頻信號和調(diào)制信號外，開始出現(xiàn)了幅值較小三、四倍頻，但邊頻基本沒有.所以可以判斷出該轉(zhuǎn)子軸承應(yīng)該處于故障的中期，此時從整體上來看電機依然處于正常運行的狀態(tài)，但是應(yīng)及時檢查.

在圖3所示的頻譜圖中，除了二倍頻外，可以明顯的看到三倍頻、四倍頻的譜線，其幅值較大，同時還可以觀察到伴隨有明顯的諧波邊頻信號.另外，在3 000 Hz～3 500 Hz之間的區(qū)域，調(diào)制信號的幅值很大.結(jié)合前述的故障階段，此電機可以肯定處于轉(zhuǎn)子軸承故障的晚期，應(yīng)及時檢修以避免出現(xiàn)更大的故障.

圖2 sound 2的頻譜 圖3 sound 3的頻譜Fig.2 Spectrum of sound 2 Fig.3 Spectrum of sound 3

通過對以上三種工況的分析可見，對于特定的電機，在計算得到其故障特征頻率后，可以通過對噪聲信號的頻譜分析，判斷電機的故障部件和故障程度.對電機故障部件的判斷主要通過觀察頻譜圖的低頻段，根據(jù)低頻段出現(xiàn)的二至四倍頻的頻率值，結(jié)合轉(zhuǎn)子各部件的故障特征頻率即可定位故障部件.對電機的故障程度要結(jié)合低頻段出現(xiàn)的三、四倍頻信號的幅值、邊頻信號的幅值和高頻段調(diào)制信號的幅值來共同判斷.

5 結(jié)語

本文在計算得到電機各部件故障特征頻率的基礎(chǔ)上，對如何通過電機噪聲的頻譜圖定位電機轉(zhuǎn)子故障部件及判斷故障程度的方法進(jìn)行了探討.分析結(jié)果表明，通過音頻信號對比技術(shù)來實現(xiàn)電機轉(zhuǎn)子故障的檢測是一種切實可行的方法.此外，目前常用的轉(zhuǎn)子故障檢測方法是在電機的轉(zhuǎn)子周圍裝設(shè)渦流式傳感器來測量轉(zhuǎn)子的振動，這種方法需要大量的歷史數(shù)據(jù)采集和建模，對于現(xiàn)場的安裝條件和安裝環(huán)境也有嚴(yán)格的要求，檢修和維護(hù)都不方便.相比之下，采集音頻信號僅需要麥克風(fēng)和數(shù)據(jù)采集裝置即可，成本低，對于現(xiàn)場安裝條件沒有特殊要求，便于檢修和維護(hù).

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AFaultDetectionMethodforMotorRotorBasedonTechnologyofAudioComparison

LANG Jian-xun

(School of Information Engineering,Hubei University for Nationalities,Enshi 445000,China)

Since the early fault of the motor rotor is hard to be detected and located, this paper discusses a fault detection method for motor rotor based on technology of audio comparison. The characteristic frequencies of the rotor, which are calculated in advance, are used to compare with the spectrum of sampled noise to reveal the relations between the noise spectrum and the fault components and the fault degree of the motor rotor. The simulation result shows that the fault detection method for motor rotor based on technology of audio comparison can effectively locate the fault components and judge the fault degree.

motor rotor; audio comparison; fault detection

2013-07-21.

湖北省自然科學(xué)基金計劃項目(2012FFB01102).

郎建勛(1981- )，男，碩士，主要從事計算機過程控制的研究.

TP273

A

1008-8423(2013)03-0320-03