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    基于高階譜的異步電機(jī)定子匝間短路故障診斷方法研究*

    2020-11-16 04:35:54籍超男
    關(guān)鍵詞:雙譜匝間高階

    籍超男, 梁 喆

    (安徽理工大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,安徽 淮南 232000)

    0 引 言

    異步電機(jī)作為社會(huì)生產(chǎn)生活的核心設(shè)備,一旦發(fā)生故障,會(huì)造成嚴(yán)重危害。目前,我國對于異步電機(jī)的故障診斷主要包括定子、轉(zhuǎn)子以及軸承故障診斷。其中定子故障的發(fā)生率幾乎達(dá)到了40%,所以,此類故障診斷方法研究迫在眉睫。

    趙慧敏等[1]利用小波變換和支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)進(jìn)行異步電機(jī)的定子故障診斷;吳建萍等[2]將小波變換與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合從而實(shí)現(xiàn)電機(jī)故障信號的提取和分析,小波變換適用在分析匹配非平穩(wěn)信號,對有效處理故障特征有很好的時(shí)頻效果,但并不能提取到明顯的特征量,而且利用小波變換對信號降噪需要選取合適的小波函數(shù),往往不能達(dá)到理想效果給后續(xù)信號處理帶來困難;夏立等[3]從信號頻譜分析的角度出發(fā),基于信息融合分析對感應(yīng)電機(jī)的定子匝間故障檢測方法提供了新思路,但這種方法需要大量的先驗(yàn)知識和豐富的處理數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn);王麗華等[4]利用深度學(xué)習(xí)法提取機(jī)械振動(dòng)信號的特征量,在大量的數(shù)據(jù)支撐下能夠提高故障診斷的準(zhǔn)確率,但是深度學(xué)習(xí)方法作為近年新興的學(xué)習(xí)算法,為了保證算法實(shí)時(shí)性,需要更高的并行編程技巧和更多更好的硬件支持。

    本文在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,從故障定子電流頻譜分析角度思考,發(fā)現(xiàn)信噪比低故障特征不明顯的故障診斷中,常用的頻域分析方法,各種故障的頻譜圖差別不大,給具體診斷帶來困難。因此提出一種基于高階譜的定子匝間故障診斷方法,高階譜能夠抑制信號中含有加性有色噪聲,可以提高信號分析及辨識的精度。診斷的基本思想是用高階累積量建立AR模型,提取高頻特征量,從理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果探究基于高階譜分析技術(shù)的電機(jī)定子匝間短路故障的診斷方法。

    1 基于高階譜的故障診斷方法

    1.1 高階累積量與雙譜

    實(shí)際運(yùn)行中的電機(jī)受到電網(wǎng)頻率波動(dòng)和電機(jī)自身不對稱性的影響,其故障特征頻率fr并不明顯,有時(shí)會(huì)被其他噪聲因素影響而產(chǎn)生誤判。

    想要準(zhǔn)確分析這種非高斯非線性信號,高階統(tǒng)計(jì)量和高階譜是最有利的工具,不僅可以起到抑制噪聲的目的,還可以通過分析三階統(tǒng)計(jì)量以及其多維傅里葉變換雙譜提取出更多有用的信息。

    設(shè)x(n)為K階平穩(wěn)隨機(jī)過程且均值為0,定義其K階累積量為隨機(jī)變量{x(n),x(n+m),…,x(n+mk-1)}的K階聯(lián)合累積量,即

    Ckx(m1,m2,…,mk)=
    cum[x(n),x(n+m),…,x(n+mk-1)]

    (1)

    則K階譜定義為K階累積量的k-1維離散Fourie變換,由式(1)可得:

    (2)

    當(dāng)k=2時(shí),稱為二階譜,即常說的功率譜;當(dāng)k=3 時(shí),稱為三階譜,也稱雙譜。在高階譜中,最簡便且最有應(yīng)用價(jià)值的就是雙譜分析方法,其可以很好應(yīng)用在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域。雙譜的表達(dá)式為

    (3)

    由于累積量的對稱性,可以得到:

    S3x(ω1,ω2)=S3x(-ω1-ω2,ω1)=

    S3x(ω2,ω1)=S3x(ω1,-ω1-ω2)

    因此雙譜具有對稱性,對稱區(qū)間共有12個(gè),可對其中一個(gè)區(qū)域做雙譜估計(jì),得到雙譜分析的結(jié)果。

    雙譜估計(jì)通常有兩種方法,分別為非參數(shù)方法和參數(shù)化方法。非參數(shù)化方法分為直接法和間接法,詳細(xì)步驟見文獻(xiàn)[6]。參數(shù)化方法基于AR,MA,ARMA模型,相較于非參數(shù)化方法有著精度較高的優(yōu)勢。因此本文采用參數(shù)化方法建立AR模型進(jìn)行雙譜估計(jì)并做切片分析。

    1.2 雙譜切片

    雙譜切片的定義是三階矩切片的一維傅立葉變換,對于0均值平穩(wěn)信號x{n}來說,三階矩與三階累積量相等,所以由式(1)得到三階矩:

    C3x(m1,m2,m3)=cum[x(n)(x(n+m1)x(n+m2)]

    (4)

    由文獻(xiàn)[9]可知,當(dāng)凍結(jié)三階矩中一個(gè)頻率m2時(shí),即當(dāng)m2=C時(shí),式(4)可改寫為

    C3x(m1,m2)=C(m1,m2)|m2=C=
    cum{x(n)x(n+m1)x(n+C)}

    (5)

    對式(5)做傅立葉變換,得到:

    (6)

    式(6)可看作是雙譜切片的表達(dá)式,按照表達(dá)式,雙譜切片方式有對角切片、水平切片和豎直切片等,對于不同信號需要具體分析。

    雙譜切片是對雙譜算法的簡化,它既能彌補(bǔ)雙譜計(jì)算量大、精度不高的缺點(diǎn),又能保留雙譜定量描述非線性相位信息的特性。

    2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及數(shù)據(jù)分析

    以一臺小功率電機(jī)為研究對象,進(jìn)行故障診斷試驗(yàn),其基本參數(shù)如表1。

    表1 電機(jī)基本參數(shù)Table 1 Basic parameters of motor

    設(shè)置采樣頻率5 kHZ,采樣點(diǎn)為1 024。試驗(yàn)接線圖和實(shí)物圖如圖1,2所示。為模擬匝間短路故障,如圖3所示在定子三相繞組引出一些附加抽頭。

    在附加抽頭之間添加一個(gè)可變電阻,這里使用的是30Ω陶瓷可調(diào)電阻,主要作用是通過調(diào)節(jié)電阻防止短路電流過大燒壞電機(jī)。

    實(shí)驗(yàn)中分別在電機(jī)正常時(shí)和發(fā)生匝間短路故障7%,13.3%,20.26%時(shí)對電機(jī)定子電流進(jìn)行頻譜分析。圖4是異步電機(jī)正常時(shí)采集的定子電流信號及B相電流的FFT頻譜圖,并對其做出基于AR模型的雙譜估計(jì)三維圖及雙譜平面圖。

    可以看出當(dāng)實(shí)際異步電機(jī)正常工作時(shí),在圖4(b)中,f=50 Hz處具有最高譜峰,使用雙譜對角切片和“最大幅值準(zhǔn)則”水平切片方法對信號進(jìn)行分析。

    明顯,兩種切片方法都能觀測到電流信號50 Hz處基波頻率,但“最大幅值”處水平切片包含了直流成分,因此為了使得切片結(jié)果更加清晰,在驗(yàn)證高階譜的雙譜切片方法可以適用于電機(jī)的匝間短路故障診斷中,去除了直流分量較大的點(diǎn)。

    對發(fā)生B相匝間短路故障7%,13.3%,20.26%時(shí)的電機(jī)定子電流做如圖6—圖8所示的雙譜估計(jì)切片圖。

    由圖6可知,在發(fā)生7%定子匝間短路時(shí),對角切片圖沒有特別明顯的諧波分量,而“最大幅值”處切片圖不僅存在50 Hz左右的譜峰,同時(shí)在150 Hz附近也出現(xiàn)了低于主頻的譜峰。再觀察13.3%定子匝間短路,“最大幅值”處雙譜切片圖中又出現(xiàn)非常明顯的兩個(gè)波峰位于244 Hz和342 Hz左右,這與通過理論計(jì)算所得的故障特征頻率250±23.675 Hz,350±23.675 Hz是一致的。并且通過切片圖可以看出發(fā)生故障時(shí),接近100 Hz處出現(xiàn)了諧波成分,這是因?yàn)槎ㄗ釉验g故障會(huì)引起電機(jī)磁場變化,伴隨著電機(jī)的不斷運(yùn)轉(zhuǎn)而造成了電機(jī)轉(zhuǎn)子發(fā)生氣隙偏心,從而產(chǎn)生一些轉(zhuǎn)子偏心特征頻率。繼續(xù)觀測發(fā)生20.26%匝間短路故障,250 Hz處譜峰值發(fā)生明顯增加,與此同時(shí),350 Hz和450 Hz處也出現(xiàn)了峰值較小的譜峰。盡管伴隨著故障的加重,基波幅值也發(fā)生一些波動(dòng),但通過前面的理論分析可知,這是由于電機(jī)自身構(gòu)造和三相供電不平衡造成的,相較于其他諧波譜峰的增加,基波幅值的增加并不會(huì)影響最終的診斷結(jié)果??偨Y(jié)以上分析結(jié)果,雙譜切片(尤其是“最大幅值”處水平切片)應(yīng)用于分析定子電流信號,可以有效地診斷出異步電機(jī)是否發(fā)生定子匝間短路故障。

    3 結(jié) 論

    高階譜相較于傳統(tǒng)頻譜分析,具有良好的抑噪性,同時(shí)還保留了信號的非線性相位信息,被廣泛用于非線性非高斯信號的處理中。本文利用基于AR模型的雙譜切片方法,在實(shí)驗(yàn)中采集實(shí)際的故障電機(jī)定子電流信號,作出電機(jī)發(fā)生定子匝間短路故障相電流的兩種雙譜切片圖,對比理論分析結(jié)果與頻譜分析結(jié)果可知,發(fā)生定子匝間短路故障與未發(fā)生故障的電流信號“最大幅值”處雙譜水平切片圖完全不同,且隨著故障嚴(yán)重程度的增加,其諧波分量越多,幅值越大。由此,驗(yàn)證了該方法可以有效地提取出信號中的非線性特征,完成了對異步電機(jī)定子匝間短路故障的診斷,具有良好的實(shí)際應(yīng)用前景。

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