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    基于電流信號(hào)的轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)故障診斷研究

    2019-08-12 06:05:26郝少鵬王宇余峰李加剛趙飛
    科技與創(chuàng)新 2019年13期
    關(guān)鍵詞:頻域時(shí)域轉(zhuǎn)矩

    郝少鵬,王宇,余峰,李加剛,趙飛

    基于電流信號(hào)的轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)故障診斷研究

    郝少鵬1,王宇1,余峰1,李加剛1,趙飛2

    (1.中國核動(dòng)力研究設(shè)計(jì)院,四川 成都 610041;2.四川省特種設(shè)備檢驗(yàn)研究院,四川 成都 610061)

    為了研究轉(zhuǎn)子發(fā)生故障時(shí)電機(jī)電流的變化,提取故障特征,需要對(duì)轉(zhuǎn)子故障進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M,采集相應(yīng)的電流信號(hào)。以轉(zhuǎn)子故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)為基礎(chǔ),進(jìn)行轉(zhuǎn)子不平衡和碰磨故障的模擬實(shí)驗(yàn),并采集相應(yīng)的電流信號(hào)。結(jié)合時(shí)域和頻域分析,對(duì)電流信號(hào)隨轉(zhuǎn)子運(yùn)行工況變化的情況進(jìn)行分析,選取能夠反映轉(zhuǎn)子運(yùn)行工況的特征值。

    電流信號(hào);轉(zhuǎn)子碰磨;轉(zhuǎn)子不平衡;故障診斷

    1 引言

    隨著科學(xué)技術(shù)的日益飛速發(fā)展,在工程各個(gè)領(lǐng)域中,電機(jī)是主要的動(dòng)力源,可以看作現(xiàn)代化工業(yè)系統(tǒng)中的心臟。電機(jī)種類異樣,都是源源不斷地將電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能,其中,轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是電機(jī)最為關(guān)鍵的部件之一,其在工作狀態(tài)中的可靠性直接決定著動(dòng)力輸出的穩(wěn)定性[1]。

    然而,電機(jī)動(dòng)力輸出與其電能的消耗密切相關(guān),電流中的波形成分可以反映出轉(zhuǎn)子的工作狀態(tài)。而鑒于日前的研究和應(yīng)用,電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)和紅外監(jiān)測仍是電機(jī)故障診斷的主要手段,電機(jī)振動(dòng)信號(hào)的獲取主要來源于加速度傳感器,而電流信號(hào)的獲取主要來源于電流互感器,相比較而言,振動(dòng)信號(hào)的獲取成本較高。而且電流原始信號(hào)中的噪聲成分較低,包含了更多的設(shè)備故障信息。

    總之,電機(jī)電流與扭矩的關(guān)系在不同故障下表現(xiàn)不同,電機(jī)電流信號(hào)特征的差異是對(duì)電機(jī)及其拖動(dòng)設(shè)備故障診斷的一個(gè)新領(lǐng)域,近十幾年來,國內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)電流診斷電機(jī)及其拖動(dòng)設(shè)備的研究取得了長足的進(jìn)展。

    2 電流診斷指標(biāo)

    電機(jī)是把電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能的動(dòng)設(shè)備,主要由定子和轉(zhuǎn)子構(gòu)成,由繞組產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)磁場形成磁力轉(zhuǎn)矩,一般在定子繞組旋轉(zhuǎn)磁場的作用下,受磁場力的作用而轉(zhuǎn)動(dòng)[1]。其中,三相電流相位角為120°,電磁轉(zhuǎn)矩與負(fù)載轉(zhuǎn)矩隨時(shí)間變化而變化,電機(jī)的同步轉(zhuǎn)速如式(1)所示,電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩如公式(2)所示:

    式(1)中:為電機(jī)轉(zhuǎn)速;n為電機(jī)的極對(duì)數(shù)。

    式(2)中:e為電磁轉(zhuǎn)矩;L為負(fù)載轉(zhuǎn)矩;為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;為轉(zhuǎn)矩阻尼系數(shù);為扭轉(zhuǎn)彈性轉(zhuǎn)矩系數(shù);為機(jī)械扭轉(zhuǎn)角。

    但是對(duì)于電機(jī)的恒定負(fù)載,式(2)中=0,=0,然而,當(dāng)電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩有波動(dòng)時(shí),電機(jī)旋轉(zhuǎn)角速度隨之變化,電磁轉(zhuǎn)矩和電機(jī)電流也隨之波動(dòng),電流的長期變化可以反映電機(jī)的工作狀態(tài)[2]。

    電流信號(hào)指標(biāo)如表1所示,電流的時(shí)域波形表示電流大小隨時(shí)間變化的關(guān)系,電流信號(hào)中隱含著多種指標(biāo)[2],比如時(shí)域波形的絕對(duì)幅值、最大值、最小值、峰峰值、有效值、方差、偏度指標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、峰值指標(biāo)以及波形變化等,可根據(jù)這些對(duì)電機(jī)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估,其變化趨勢可用于電機(jī)的故障診斷。

    表1 電流信號(hào)指標(biāo)

    指標(biāo)指標(biāo)表達(dá)式指標(biāo)指標(biāo)表達(dá)式 絕對(duì)幅值偏度指標(biāo) 最大值Xmax=max{xi}標(biāo)準(zhǔn)差 最小值Xmin=min{xi}峭度指標(biāo) 峰峰值XP-P=max{xi}-min{xi}脈沖指標(biāo) 有效值裕度指標(biāo) 方差峰值指標(biāo)

    任何實(shí)際信號(hào)都是比較復(fù)雜的,含有多種不同頻率的成分。對(duì)于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的電流信號(hào)也是如此,雖然相比振動(dòng)信號(hào)要簡單的多,但是也含有多種不同頻率的成分。顯然,要對(duì)信號(hào)有一個(gè)全面的分析,必須了解其多種不同頻率的成分,即信號(hào)的頻域分布情況,實(shí)現(xiàn)時(shí)域向頻域的轉(zhuǎn)換,這就是頻域分析。

    傅里葉變換是進(jìn)行頻率結(jié)構(gòu)分析的重要工具,它可以辨別或區(qū)分組成任意波形的一些不同頻率的正弦波和它們各自的振幅。傅里葉變換可實(shí)現(xiàn)時(shí)域向頻域的轉(zhuǎn)換,其逆變換可實(shí)現(xiàn)頻域向時(shí)域的轉(zhuǎn)換,分別如式(3)和式(4)所示:

    式(3)(4)中:()為時(shí)域信號(hào);()為其傅里葉變換;為時(shí)間;為角頻率。

    3 轉(zhuǎn)子電流時(shí)頻域特征分析

    為了研究轉(zhuǎn)子故障時(shí)對(duì)電機(jī)電流的影響,利用轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)對(duì)轉(zhuǎn)子碰磨和不平衡故障進(jìn)行模擬[3],轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)如圖1所示。

    利用電流鉗和示波器監(jiān)測并采集電流,碰磨利用金屬異物觸碰轉(zhuǎn)子,轉(zhuǎn)子不平衡在轉(zhuǎn)子上增減螺栓,對(duì)電流信號(hào)采集分析,采樣頻率為10 000 Hz,采集點(diǎn)為1 000個(gè)。

    圖1 轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)示意圖

    轉(zhuǎn)子正常時(shí),電機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定后,電機(jī)轉(zhuǎn)子三相電流頻域如圖2所示,時(shí)域波形較規(guī)整,毛刺少。三相電流信號(hào)指標(biāo)如表2所示,時(shí)域指標(biāo)中的絕對(duì)幅值、最大值、最小值、峰峰值、有效值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)等特征值,頻域成分以工頻50 Hz為主,諧波成分單純,幾乎沒有其他成分。以轉(zhuǎn)子正常時(shí)的工況下的指標(biāo)為準(zhǔn),與轉(zhuǎn)子碰磨故障和不平衡故障的時(shí)域指標(biāo)對(duì)比分析[4]。

    圖2 轉(zhuǎn)子正常時(shí)電機(jī)電流時(shí)頻域圖

    表2 轉(zhuǎn)子三種工況的電流信號(hào)指標(biāo)

    時(shí)域指標(biāo)正常碰磨故障轉(zhuǎn)子不平衡 A相B相C相A相B相C相A相B相C相 絕對(duì)幅值(A)1.891.891.892.092.082.092.072.092.13 最大值(A)3.153.193.203.533.633.573.893.723.83 最小值(A)﹣3.23﹣3.10﹣3.20﹣3.54﹣3.65﹣3.60﹣3.90﹣3.85﹣3.81 峰峰值(A)6.376.296.407.077.277.187.797.567.64 有效值(A)2.112.102.112.322.312.322.382.412.40 方差(A2)4.444.414.445.375.365.406.385.966.16 標(biāo)準(zhǔn)差(A)2.112.102.112.322.322.322.532.442.48 峭度(A4)1.511.511.511.511.521.511.511.511.51 脈沖指標(biāo)3.363.333.383.393.503.443.433.443.42 裕度指標(biāo)3.683.643.693.703.833.763.753.773.74 峰值指標(biāo)3.003.013.053.053.113.093.083.103.08

    轉(zhuǎn)子發(fā)生碰磨故障時(shí),時(shí)域指標(biāo)中的絕對(duì)幅值、最大值、最小值、峰峰值、有效值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和裕度指標(biāo)均有不同幅度的增加,而峭度、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)變化不明顯,時(shí)頻域分析如圖3所示。時(shí)域波形出現(xiàn)較小波動(dòng),波形圖中的毛刺增多,相比正常時(shí)的波形圖有輕微削波現(xiàn)象,而頻域成分相比正常情況下的幾乎無變化,低次諧波成分與轉(zhuǎn)子正常時(shí)有輕微變化,可見,轉(zhuǎn)子發(fā)生碰磨時(shí)電機(jī)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩發(fā)生波動(dòng)對(duì)電機(jī)電流有影響。

    轉(zhuǎn)子發(fā)生不平衡故障時(shí),時(shí)域指標(biāo)中的絕對(duì)幅值、最大值、最小值、峰峰值、有效值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差與轉(zhuǎn)子碰磨故障時(shí)相似均有不同幅度的增加,而峭度、峰值指標(biāo)、裕度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)變化不明顯,時(shí)域波形出現(xiàn)明顯波動(dòng),波形圖中的毛刺增多,B相電流波形圖出現(xiàn)不規(guī)則的波動(dòng),相比正常時(shí)的波形圖有明顯削波現(xiàn)象,頻域成分相比正常情況下的變化也較明顯,頻域成分以50 Hz為主,低次諧波成分與轉(zhuǎn)子正常時(shí)有輕微變化,而50 Hz出現(xiàn)不同幅度的邊頻,可見,轉(zhuǎn)子發(fā)生不平衡時(shí)電機(jī)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩發(fā)生波動(dòng)對(duì)電機(jī)電流有影響。轉(zhuǎn)子不平衡時(shí)電機(jī)電流時(shí)頻域如圖4所示。

    圖3 轉(zhuǎn)子碰磨時(shí)電機(jī)電流時(shí)頻域圖

    圖4 轉(zhuǎn)子不平衡時(shí)電機(jī)電流時(shí)頻域圖

    綜上分析,電機(jī)運(yùn)行時(shí)受到的負(fù)載變化沖擊會(huì)對(duì)電流產(chǎn)生不同程度的影響,可根據(jù)電機(jī)電流的變化和時(shí)頻域成分的變化判斷其負(fù)載工作狀態(tài)是否存在異常。本文選取了11個(gè)電流指標(biāo),轉(zhuǎn)子發(fā)生故障時(shí)對(duì)電流指標(biāo)的影響程度如表3所示,三相電流波形圖中的峰峰值、有效值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差變化顯著,電流波形圖中的絕對(duì)幅值、最大值、最小值和脈沖指標(biāo)影響一般,電流峭度、裕度指標(biāo)、峰值指標(biāo)影響較弱。

    表3 轉(zhuǎn)子故障對(duì)電流指標(biāo)影響程度

    電流指標(biāo)絕對(duì)幅值最大值最小值峰峰值有效值方差 影響程度中中中強(qiáng)強(qiáng)強(qiáng) 電流指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差峭度脈沖指標(biāo)裕度指標(biāo)峰值指標(biāo) 影響程度強(qiáng)弱中弱弱

    4 結(jié)論

    通過對(duì)轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)電機(jī)三相電流信號(hào)的分析相關(guān)特征值隨轉(zhuǎn)子運(yùn)行工況的變化情況,提取出了11個(gè)電流特征,進(jìn)一步探索了當(dāng)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)發(fā)生碰磨和不平衡故障時(shí)電流信號(hào)會(huì)隨之發(fā)生相應(yīng)的變化,得到了轉(zhuǎn)子正常和故障時(shí)的電流時(shí)頻譜特征[3],為利用電流信號(hào)相關(guān)指標(biāo)的變化進(jìn)行轉(zhuǎn)子故障診斷提供了有效依據(jù),也為類似轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)的設(shè)備故障診斷提供了參考。

    [1]李峰,龐新宇,楊兆建.基于電機(jī)電流分析的齒輪斷齒和磨損故障診斷[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2018,18(10): 48-52.

    [2]井云飛,鞏曉贊,張偉業(yè).基于振動(dòng)與電流的感應(yīng)電機(jī)軸承故障診斷系統(tǒng)[J].設(shè)備管理與維護(hù),2018(7):5.

    [3]田靜,許寶杰.基于轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)的典型故障信號(hào)模擬與分析[J].北京信息科技大學(xué)學(xué)報(bào),2005,20(3):1-4.

    [4]季厭庸.轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究[D].南京:南京航空航天大學(xué),2001.

    TM346

    A

    10.15913/j.cnki.kjycx.2019.13.007

    2095-6835(2019)13-0016-03

    郝少鵬,男,河南上蔡人,碩士,工程師,研究方向?yàn)楹藙?dòng)力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。

    〔編輯:張思楠〕

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