基于正負(fù)序列信號(hào)的提升機(jī)電機(jī)短路故障診斷*

馮文成, 王福忠

(河南理工大學(xué) 電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院,河南 焦作 454000)

0 引 言

同步電動(dòng)機(jī)可以避免傳統(tǒng)的交流異步電動(dòng)機(jī)存在的功率因數(shù)低、調(diào)速性能差等缺點(diǎn),在大型礦用提升機(jī)得到了廣泛應(yīng)用。然而,如果同步電動(dòng)機(jī)發(fā)生意外事故,將導(dǎo)致嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。根據(jù)電力研究所(EPRI)和電機(jī)與電子工程師協(xié)會(huì)(IEEE)的電機(jī)故障報(bào)告,匝間短路故障(inter-turn short circuit fault,ISCF)是最常見(jiàn)的電機(jī)故障之一[1]。該故障不僅會(huì)產(chǎn)生很大的短路電流危害電機(jī),還會(huì)引起其他類型的定子故障,如:相間短路、接地短路。因此,需要對(duì)ISCF進(jìn)行診斷。

很多學(xué)者已經(jīng)采用定子電流頻譜分析法、基于模型分析法、基于數(shù)據(jù)分析法、基于信號(hào)分析法的方法對(duì)ISCF診斷進(jìn)行了研究。其中,定子電流頻譜分析法[2]是最傳統(tǒng)的方法,這種方法雖然很簡(jiǎn)單,但是不能檢測(cè)出ISCF的嚴(yán)重程度?；跀?shù)學(xué)模型分析的方法可以克服定子電流頻譜分析法的缺點(diǎn)。然而,由于使用了數(shù)學(xué)模型,模型參數(shù)具有不確定性,準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型很難建立?；跀?shù)據(jù)的方法[3,4]使用人工智能工具,該方法對(duì)電機(jī)進(jìn)行了快速、準(zhǔn)確的仿真,但在正常運(yùn)行和故障運(yùn)行的情況下很難收集足夠的數(shù)據(jù)?；谛盘?hào)的方法使用各種信號(hào),如電壓、電流、轉(zhuǎn)速以及旋轉(zhuǎn)角度,其中包括Park的矢量方法[5]、定子電壓空間矢量[6]和d-q軸信號(hào)分析[7]。根據(jù)診斷方法的種類,這種方法可以診斷出電機(jī)的嚴(yán)重程度。

為了診斷ISCF,近年來(lái)出現(xiàn)了很多基于信號(hào)的方法,這些方法僅使用電壓和電流信號(hào),例如:負(fù)序分量[8]和旋轉(zhuǎn)角[9],不需要電機(jī)模型參數(shù)如定子電阻和電感,以及旋轉(zhuǎn)角度。因此,這些現(xiàn)有的方法可以應(yīng)用于提升機(jī)電機(jī)采用無(wú)傳感器控制或電機(jī)參數(shù)不確定的情況。然而這些現(xiàn)有的方法用于診斷輕微的ISCF仍然存在困難,因?yàn)檫@種方法僅用到電壓和電流信號(hào)的幅值或相位。為了克服這一缺點(diǎn),本文提出了一種基于正負(fù)序列信號(hào)的故障診斷方法。該方法是利用電壓和電流信號(hào)的幅值和相位來(lái)診斷ISCF。此外,在沒(méi)有提升機(jī)電機(jī)模型參數(shù)和旋轉(zhuǎn)角度的情況下,僅通過(guò)電壓和電流信號(hào)就可以檢測(cè)到輕微的ISCF。

本文分析了ISCF下正負(fù)序成分的特征,為更有效地診斷ISCF提供了依據(jù)。與正常情況相比,ISCF下的正序電壓和電流在相位上發(fā)生了顯著的變化,而ISCF下的負(fù)序電流和電壓則通過(guò)實(shí)驗(yàn)顯示出顯著的振幅變化。因此,本文提出了一種新的故障指示器,利用正序電流與電壓的相位差,以及負(fù)序電壓的負(fù)序電流比的大小來(lái)檢測(cè)故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的故障指示器可以診斷出輕微的ISCF以及ISCF的嚴(yán)重程度。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 帶有ISCF的提升機(jī)同步電動(dòng)機(jī)的等效模型

圖1表示在A相發(fā)生匝間短路的提升機(jī)電動(dòng)機(jī)定子的等效模型。設(shè)N為每相的總匝數(shù),n為短路匝數(shù),則短路匝數(shù)比μ=n/N,表示故障相中短路匝數(shù)與總匝數(shù)之比,ISCF的嚴(yán)重程度隨著μ的增加而增加。故障電阻Rf代表絕緣劣化,并與故障電流相關(guān),ISCF的嚴(yán)重程度隨著Rf的降低而增加。當(dāng)μ接近1并且Rf接近零時(shí),故障成為完全的匝間短路故障。 總之,ISCF嚴(yán)重性隨著μ增加或Rf減小而增加。

圖1 A相中具有ISCF的提升機(jī)電機(jī)定子等效模型

1.2 正序和負(fù)序分量

對(duì)稱分量是三相系統(tǒng)失衡的重要指標(biāo)之一[10]。在對(duì)稱分量中,相電流和相電壓的正序分量和負(fù)序分量由以下等式表示

(1)

(2)

(3)

(4)

式中ips和ins分別為正序電流和負(fù)序電流。ia,ib和ic分別為a,b和c相的定子繞組電流。同樣,vps,vns分別為正序和負(fù)序電壓。va,vb和vc分別為相a,b和c的定子繞組電壓。

2 仿真驗(yàn)證正負(fù)序列故障特征

2.1 仿真模型的建立

為了研究正序分量和負(fù)序分量的特性,搭建了提升機(jī)同步電機(jī)模型如圖2所示。電機(jī)參數(shù)如表1所示。電機(jī)型號(hào)為T(mén)BPS710—8,有8個(gè)極,84個(gè)槽,每相有4個(gè)并聯(lián)支路,每條之路由7個(gè)串聯(lián)的集中繞組組成。采樣頻率為2 kHz。在452 r/min的旋轉(zhuǎn)速度下,對(duì)其進(jìn)行正常和故障的仿真實(shí)驗(yàn)。ISCF的不同嚴(yán)重程度通過(guò)改變?chǔ)毯蚏f來(lái)實(shí)現(xiàn),具體見(jiàn)表2和表3。因此,結(jié)合表2和表3的值,進(jìn)行了12例ISCF測(cè)試。當(dāng)μ= 0.143和Rf= 2 Ω時(shí),ISCF最輕,當(dāng)μ=0.429和Rf= 0.1 Ω時(shí)ISCF最嚴(yán)重。

圖2 TBPS710—8型同步電機(jī)模型

表1 試驗(yàn)中同步電機(jī)的參數(shù)

表2 不同μ下的故障程度

表3 不同Rf下的故障程度 Ω

2.2 ISCF下的正序和負(fù)序信號(hào)

為了保證ISCF正負(fù)序分量的清晰特征,試驗(yàn)了比較嚴(yán)重的ISCF的情況,例如(μ,Rf)=(0.286,0.1 Ω)和(μ,Rf)=(0.429,0.1 Ω)的情況,如圖3。圖3(a)表示的是當(dāng)μ變化時(shí)的正序電流和電壓的時(shí)域波形。與正常情況相比,正序電流和電壓的幅度變化很難觀察到,而正序電流和電壓的相移卻很容易觀察到。圖3(b)描述了負(fù)序電流和電壓的時(shí)域波形。如圖3(b)所示,負(fù)序電流的幅值隨著μ的增大而增大；負(fù)序電壓的幅值隨著μ的增大而減小。這意味著當(dāng)μ變化時(shí)正序分量的相位發(fā)生偏移,負(fù)序分量的幅值發(fā)生變化。

圖3 不同μ下,正序/負(fù)序電流和電壓的時(shí)域波形

針對(duì)圖3情況的相同原因,可以進(jìn)一步研究相對(duì)嚴(yán)重ISCF的情況,比如圖4(a)((μ,Rf)=(0.429,0.5 Ω))和圖4(b)((μ,Rf)=(0.429,0.1 Ω))。圖4(a)表示不同電阻Rf下正序分量的波形。從圖4(a)可以明顯看出,正序分量的相位隨著電阻Rf的減小而逐漸變化的,然而其故障狀態(tài)下的幅值與正常情況下沒(méi)有明顯差別。圖4(b)為不同電阻Rf下正序分量的時(shí)域波形。正常和故障狀態(tài)下的負(fù)序電流,從圖中可以看出,隨著電阻Rf逐漸減小,負(fù)序電流的幅值反而逐漸增大,然而在正常和故障狀態(tài)下負(fù)序電流的相序變化并不明顯;同樣地,正常和故障狀態(tài)下的負(fù)序電壓,其變化趨勢(shì)和正序基本一致。

圖4 不同Rf下,正序/負(fù)序電流和電壓的時(shí)域波形

總之,一旦出現(xiàn)了輕微的ISCF,正序分量的相位和負(fù)序分量的幅值都會(huì)發(fā)生改變。

3 針對(duì)ISCF分析提出的故障指標(biāo)

3.1 新型故障指標(biāo)選擇的分析

正如2.2節(jié)中提到的,當(dāng)輕微的ISCF出現(xiàn)時(shí),正序分量相位和負(fù)序分量幅值均發(fā)生變化。由此,可以定義以下參數(shù)

φ=∠ips-∠vps

(5)

(6)

式中 φ為正序電流和電壓的相位差,Z為負(fù)序電壓和電流比值的幅值。

通過(guò)研究功率因數(shù)和阻抗的定義,定義了式(5)和式(6)。φ代表正序分量相位變化,Z代表輕微的ISCF下負(fù)序分量的幅值,因此當(dāng)輕微的ISCF出現(xiàn)時(shí),φ和Z會(huì)發(fā)生變化。然而,在輕微的ISCF指標(biāo)中,φ和Z需要是標(biāo)幺值。φ和Z的標(biāo)幺值如下所示

(7)

(8)

式中 φN和ZN為φ和Z的標(biāo)幺值,且沒(méi)有單位。

3.2 故障指標(biāo)的提出

為了確定一個(gè)能夠診斷出早期探測(cè)和ISCF嚴(yán)重程度的輕微ISCF的故障指標(biāo),提出一個(gè)新型故障指標(biāo)

(9)

這種新型故障指標(biāo)不僅包括相位和幅值的信息,而且僅利用電壓和電流。因此,這種新型故障指標(biāo)簡(jiǎn)單易行,適用于提升機(jī)電機(jī)參數(shù)不確定或無(wú)傳感器控制的情況。在正常情況下,故障指標(biāo)幾乎為零；而當(dāng)輕微ISCF嚴(yán)重時(shí),故障指標(biāo)變大。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

圖5(a)表明了故障指標(biāo)為什么可以同時(shí)利用相位和幅值。圖5(a)是φN和ZN隨μ變化的示意圖。ZN是僅與幅值有關(guān)的指標(biāo),其值隨著μ的增大而減小。相比之下,φN是僅與相位有關(guān)的指標(biāo),但它不能檢測(cè)出ISCF的嚴(yán)重程度。圖5(b)描繪了φN和ZN隨Rf變化的示意圖。在Rf變化的情況下,ZN是很難區(qū)分Rf= 0.5 Ω和Rf= 0.7 Ω。同樣地,φN很難區(qū)分Rf=0.1 Ω,Rf=0.5 Ω和正常情況。因此,故障指標(biāo)應(yīng)該同時(shí)使用相位和振幅來(lái)診斷ISCF的嚴(yán)重程度以及輕微的ISCF的存在。

圖5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表4和表5代表452 r/min工況下的故障指標(biāo)。表4為不同μ下的故障指標(biāo),在正常條件下,故障指標(biāo)幾乎是零,并且隨著μ增加而增大。輕微ISCF的故障指示值指標(biāo)甚至可以明顯區(qū)別電機(jī)的正常情況。表5為不同Rf下的故障指標(biāo),故障指標(biāo)隨著Rf的減少而增大。在輕微的ISCF中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了類似表4的趨勢(shì)。這些結(jié)果表明,該診斷方法在ISCF嚴(yán)重程度和輕微的ISCF中都是有效的。

表4 Rf=2Ω時(shí),故障指標(biāo)隨μ變化情況

表5 μ=0.143時(shí),故障指標(biāo)隨Rf變化情況

5 結(jié) 論

通過(guò)對(duì)輕微ISCF下正負(fù)序列特征的分析,本文提出了一種新型的故障指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:

1)所提出的故障指標(biāo)不僅能夠成功地診斷出ISCF的嚴(yán)重程度,而且還能診斷出輕微的ISCF。

2)該方法是一種基于信號(hào)的方法,僅通過(guò)電壓和電流信號(hào)就可以診斷輕微ISCF,不需要模型參數(shù)和旋轉(zhuǎn)角度。

3)該診斷方法可以有效地應(yīng)用于由于老化或電機(jī)故障導(dǎo)致提升機(jī)電機(jī)模型不確定性或無(wú)傳感器控制等領(lǐng)域。