基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感的機(jī)械故障診斷研究綜述

姚 遠(yuǎn) 李葉松 雷 力,3 謝 斌 王耀輝

基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感的機(jī)械故障診斷研究綜述

姚 遠(yuǎn)1李葉松2雷 力2,3謝 斌2王耀輝2

（1. 河南工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院 鄭州 450001 2. 華中科技大學(xué)人工智能與自動(dòng)化學(xué)院 武漢 430074 3. 武漢華中數(shù)控股份有限公司 武漢 430223）

對(duì)數(shù)控機(jī)床和工業(yè)機(jī)器人等關(guān)鍵制造裝備開展?fàn)顟B(tài)監(jiān)控與故障診斷研究，有助于提高設(shè)備安全性、可靠性，提升制造業(yè)智能化水平。與傳統(tǒng)振動(dòng)分析方法相比，將機(jī)電系統(tǒng)的執(zhí)行 器——電機(jī)驅(qū)動(dòng)器作為感知器有助于實(shí)現(xiàn)無附加傳感裝置的機(jī)械故障診斷。該文聚焦電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)感知領(lǐng)域的應(yīng)用，綜述了國內(nèi)外基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)測量、控制和觀測信號(hào)的機(jī)械故障診斷研究，并結(jié)合電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自身特性和工程實(shí)踐需求，提出自傳感方法在應(yīng)用中存在的一些關(guān)鍵性問題與可能的解決途徑。

故障診斷 電機(jī)驅(qū)動(dòng) 自傳感 故障分離 信息融合

0 引言

開展機(jī)械系統(tǒng)故障診斷研究不僅可以提高數(shù)控機(jī)床和工業(yè)機(jī)器人設(shè)備的安全性、可靠性和可維護(hù)性，預(yù)防重大生產(chǎn)安全事故，延長設(shè)備使用壽命，而且有助于提升集成電路制造、航空航天裝備、海洋工程裝備、軌道交通裝備等一系列關(guān)鍵領(lǐng)域產(chǎn)品的智能化水平。

近年來，隨著智能診斷理論與方法，尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步，故障特征提取、故障識(shí)別及壽命預(yù)測研究都得到了長足的發(fā)展。然而，這些研究多直接以外部附加傳感器作為數(shù)據(jù)來源，在信號(hào)獲取便捷化、信息維度豐富化方面，還有待解決與深入。

電機(jī)作為電能到機(jī)械能的轉(zhuǎn)換裝置，被廣泛地應(yīng)用在工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。國際能源署2019年發(fā)布的《世界能源展望》報(bào)告中指出，電力需求增速是全球能源增速的兩倍多，而全球電力需求增長的主要驅(qū)動(dòng)力是在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域使用的電機(jī)，尤其是中國的工業(yè)電機(jī)[1]。其中，采用閉環(huán)控制策略的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)以其高精度、寬調(diào)速范圍的特點(diǎn)廣泛用于航空航天、集成電路制造、海洋工程裝備等工業(yè)和制造業(yè)部門。

通常，電機(jī)通過絲杠、齒輪、聯(lián)軸器等傳動(dòng)機(jī)構(gòu)，按照指定的位置、速度和力矩指令，驅(qū)動(dòng)負(fù)載進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。同時(shí)，包含傳動(dòng)機(jī)構(gòu)在內(nèi)的機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)也會(huì)反饋到電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中?；陔姍C(jī)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和能量轉(zhuǎn)換關(guān)系，威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的R. D. Lorenz教授提出了“自傳感”概念：在電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)有限的測量信息的基礎(chǔ)上，通過觀測、估算的方式得到電機(jī)的運(yùn)動(dòng)和磁場信息，從而將電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)構(gòu)造為“集成傳感系統(tǒng)”[2]。應(yīng)用自傳感信息既可改善電機(jī)控制效果[3]，又可輔助進(jìn)行故障檢測[4]。

與基于振動(dòng)、位移、噪聲、熱成像信號(hào)的故障診斷方法相比，將電機(jī)驅(qū)動(dòng)器作為感知器可以避免外部附加傳感器帶來的安裝不便、安裝位置影響信號(hào)一致性、信號(hào)來源單一、使用成本較高等問題[4]。為了發(fā)揮電機(jī)驅(qū)動(dòng)器自身的感知能力，可以利用電機(jī)和驅(qū)動(dòng)器內(nèi)置的傳感器測量電流、位置信號(hào)，提取電機(jī)控制過程中蘊(yùn)含機(jī)械運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的控制信息，構(gòu)建觀測器、辨識(shí)器獲取電機(jī)轉(zhuǎn)矩、功率和機(jī)械參數(shù)，從而構(gòu)建多物理維度的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息庫。

電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中蘊(yùn)含豐富的機(jī)械負(fù)載運(yùn)行狀態(tài)信息，研究基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感的故障診斷方法可在不安裝附加傳感器的基礎(chǔ)上豐富機(jī)械故障診斷的數(shù)據(jù)來源，為提升制造裝備智能化水平提供助力。電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息庫如圖1所示。

圖1 電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息庫

本文聚焦電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感這一新型信息感知方案，在歸納整理近年來基于電機(jī)定子電流、負(fù)載轉(zhuǎn)矩、矢量電信號(hào)、電功率、位置信號(hào)和機(jī)械特性信息的機(jī)械故障診斷文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，提出了基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感的機(jī)械故障中存在的關(guān)鍵性問題，并指出了可能的解決途徑，可為后續(xù)研究提供參考。

1 基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感的機(jī)械故障診斷研究

機(jī)械故障診斷包括數(shù)據(jù)采集、特征提取和故障識(shí)別三個(gè)環(huán)節(jié)[5]。其中，數(shù)據(jù)采集是診斷的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的物理意義及其蘊(yùn)含故障信息的豐富程度直接影響了故障診斷的準(zhǔn)確性。

電機(jī)通過傳動(dòng)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)機(jī)械負(fù)載按照指定軌跡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。同時(shí)，當(dāng)機(jī)械系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，機(jī)械故障特征信號(hào)也會(huì)通過傳動(dòng)系統(tǒng)反饋在電機(jī)驅(qū)動(dòng)器中。目前，關(guān)于機(jī)械故障對(duì)電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的影響機(jī)理存在兩種觀點(diǎn)：一是機(jī)械故障可等效為電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩的波動(dòng)，進(jìn)而引起電機(jī)電流、轉(zhuǎn)速和功率的波動(dòng)[4, 6]；二是機(jī)械振動(dòng)會(huì)傳遞到電機(jī)軸上，進(jìn)而引發(fā)電機(jī)氣隙磁場的偏心和磁導(dǎo)率的變化[7]，并反映在電流和轉(zhuǎn)速信號(hào)中。一般認(rèn)為，前者對(duì)應(yīng)早期和常規(guī)故障狀態(tài)，而后者對(duì)應(yīng)嚴(yán)重的軸承故障情形[8]。

電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是典型的多變量耦合系統(tǒng)，當(dāng)發(fā)生外部機(jī)械故障時(shí)：一方面，可從定子電流、轉(zhuǎn)矩電流、編碼器反饋信號(hào)中提取故障特征；另一方面，可設(shè)計(jì)功率估算器，構(gòu)造基于矢量電信號(hào)的故障觀測器獲取故障特征信息。此外，通過電機(jī)驅(qū)動(dòng)器施加激勵(lì)信號(hào)可辨識(shí)系統(tǒng)響應(yīng)特性和機(jī)械參數(shù)，主動(dòng)檢測機(jī)械系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。

1.1 基于定子電流

電機(jī)定子電流分析方法在電機(jī)和機(jī)械故障診斷中都有廣泛的應(yīng)用。在控制過程中，當(dāng)機(jī)械故障引發(fā)外部負(fù)載轉(zhuǎn)矩波動(dòng)時(shí)，電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩將產(chǎn)生一個(gè)起平衡作用的波動(dòng)轉(zhuǎn)矩分量，從而導(dǎo)致電機(jī)定子電流中也產(chǎn)生相應(yīng)的波動(dòng)。電機(jī)定子電流分析方法的優(yōu)點(diǎn)在于信號(hào)采集簡便快捷，且不會(huì)對(duì)機(jī)械負(fù)載機(jī)構(gòu)的運(yùn)行產(chǎn)生影響。在電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)閉環(huán)控制過程中，通過驅(qū)動(dòng)器內(nèi)置的電流霍爾元件可測量電機(jī)定子電流。同時(shí)，也可以在電機(jī)動(dòng)力線上安裝霍爾傳感器測量定子電流。

圖2 故障狀態(tài)下電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩、定子電流和q軸電流時(shí)域信號(hào)及其頻譜示意圖

1.2 基于矢量電信號(hào)

為避免定子電流信號(hào)中的電角頻率對(duì)邊頻帶提取的影響，研究人員提出了基于矢量電信號(hào)的故障診斷指標(biāo)和故障觀測器。

亞眠大學(xué)的S. H. Kia和博洛尼亞大學(xué)的Y. Gritli等通過電機(jī)矢量控制方案中d軸電流、電壓構(gòu)建了空間矢量電信號(hào)作為故障診斷指標(biāo)，分別實(shí)現(xiàn)了齒輪磨損和轉(zhuǎn)子偏心故障的檢測[12-13]。里昂大學(xué)的M. Frini等總結(jié)了基于矢量電信號(hào)軌跡的齒輪故障診斷方法[14]，包含基于dq軸電流、電壓信號(hào)（d,d,q,q），繪制了李薩如圖形[15]和弗萊納（Frenet- Serrt）標(biāo)架[16]下三相定子電流空間曲線。與定子電流的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，基于幾何指標(biāo)的齒輪故障診斷方案能夠克服電流信號(hào)中噪聲的影響。

1.3 基于電機(jī)轉(zhuǎn)矩估測

當(dāng)永磁同步電機(jī)采用d軸電流等于0的矢量控制方案時(shí)，可認(rèn)為q軸電流與電機(jī)轉(zhuǎn)矩間具有近似線性關(guān)系。在其他控制方案中，也可通過構(gòu)建轉(zhuǎn)矩觀測器、估算器的方式計(jì)算電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩。為了統(tǒng)一表述，本文采用電機(jī)轉(zhuǎn)矩估測值來描述基于q軸電流、觀測器和估算器的轉(zhuǎn)矩估測方式。

與定子電流相比，轉(zhuǎn)矩信號(hào)能夠直接反映電機(jī)與機(jī)械負(fù)載間的動(dòng)力學(xué)關(guān)聯(lián)。同時(shí)，電機(jī)轉(zhuǎn)矩頻譜中的故障特征頻率不會(huì)受到電機(jī)電角頻率調(diào)制作用的影響而與機(jī)械故障特征頻率保持一致（見圖2）。伊朗學(xué)者M(jìn). H. Marzebali和阿根廷學(xué)者C. Verucchi等通過對(duì)比基于電磁轉(zhuǎn)矩估測值和定子電流在多種聯(lián)軸器偏心故障診斷中的應(yīng)用，指出轉(zhuǎn)矩估測值和定子電流頻譜中故障特征分量幅值隨負(fù)載轉(zhuǎn)矩的變化規(guī)律[17-18]。針對(duì)聯(lián)軸器不對(duì)中故障，華中科技大學(xué)Yao Yuan等從電機(jī)控制過程中同時(shí)獲取編碼器反饋相位和q軸電流信號(hào)，通過轉(zhuǎn)矩相位圖方法定位了不對(duì)中故障發(fā)生的位置[4]。相比于定子電流，通過對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)矩進(jìn)行頻譜分析可直接得到故障特征頻率，簡化故障特征提取與故障識(shí)別流程。但電機(jī)轉(zhuǎn)矩估測信號(hào)的有效頻率范圍會(huì)受到控制器、觀測器帶寬的約束，難以有效表征高頻故障特征[2]。

1.4 基于功率信號(hào)

電機(jī)有功功率可反映機(jī)械負(fù)載運(yùn)行過程中的能量消耗情況，電機(jī)無功功率能夠反映電機(jī)磁場和逆變器特性[19-20]，監(jiān)控電機(jī)功率信號(hào)可對(duì)機(jī)電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估提供有力支持。

在矢量控制方案中，通過獲取同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的dq軸電流、電壓可以估算有功功率和無功功率[21]，有

德黑蘭大學(xué)J. Faiz等先估算了電機(jī)功率信號(hào)，然后從無功功率頻譜中提取了偏心故障因子，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)力發(fā)電機(jī)偏心故障的診斷[20]。針對(duì)軸承磨損故障，馬來西亞理工大學(xué)的M. Irfan等根據(jù)瞬時(shí)定子電流與電壓計(jì)算了電機(jī)瞬時(shí)功率，并從瞬時(shí)功率譜中提取了故障特征分量[22]。該研究表明，電機(jī)輕載狀態(tài)下，基于瞬時(shí)功率譜的故障診斷方法比定子電流頻譜分析方法更為敏感。

相比于矢量電信號(hào)，電機(jī)功率具有更加明確的物理意義，且能夠描述機(jī)械設(shè)備在一段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)行狀態(tài)[23]。但一般電機(jī)驅(qū)動(dòng)器僅內(nèi)置兩相電流傳感器而不含電壓傳感器，因此需要重構(gòu)電壓信號(hào)。同時(shí)，逆變器非線性、電流測量噪聲及電流電壓信號(hào)間同步性的問題都會(huì)影響功率信號(hào)的準(zhǔn)確估算。

1.5 基于位置信號(hào)

通過電機(jī)編碼器或位置觀測器可以獲取電機(jī)的位置和速度信號(hào)用于故障診斷。西安交通大學(xué)的Zhao Ming等設(shè)計(jì)了一種基于峭度的局部多項(xiàng)式微分算子，對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的角速度進(jìn)行估計(jì)，并通過捕捉機(jī)械故障引發(fā)的速度抖動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了行星齒輪箱的健康監(jiān)測[24]。

除了直接觀測速度和位置信號(hào)外，R. D. Lorenz教授團(tuán)隊(duì)在電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感概念[25-27]后，進(jìn)一步提出了一種級(jí)聯(lián)式的運(yùn)動(dòng)誤差觀測器[28]對(duì)齒輪表面磨損故障進(jìn)行檢測。哈爾濱工業(yè)大學(xué)楊明等分別利用位域誤差信號(hào)和速度信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了加減速運(yùn)行狀態(tài)下齒輪和軸承故障的診斷[29-30]。但受限于速度、位置閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)位置和速度信號(hào)中的故障相關(guān)諧波分量會(huì)受到抑制，進(jìn)而影響診斷效果。

1.6 基于機(jī)械特性

當(dāng)機(jī)械系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，機(jī)電系統(tǒng)的頻域響應(yīng)特性和機(jī)械參數(shù)都會(huì)發(fā)生變化。通過檢測健康和故障狀態(tài)下系統(tǒng)機(jī)械特性的差異，可以診斷機(jī)械故障。但機(jī)械設(shè)備安裝完成后，難以再通過錘擊法[31]等常規(guī)實(shí)驗(yàn)方法測量機(jī)械特性。同時(shí)，動(dòng)力學(xué)仿真[32]和數(shù)學(xué)建模方法[33]也不易準(zhǔn)確獲取機(jī)電系統(tǒng)的物理特性。

控制系統(tǒng)頻域分析方法常被用于描述電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的控制性能：一方面，這種方法可用于檢測電機(jī)繞組故障[34]；另一方面，作為機(jī)電系統(tǒng)的執(zhí)行器和感知器，電機(jī)驅(qū)動(dòng)器也可用于激發(fā)系統(tǒng)頻域響應(yīng)特性，辨識(shí)機(jī)械參數(shù)[35]。錫根大學(xué)的H. Zoubek等通過在電機(jī)速度控制器輸出中注入偽隨機(jī)信號(hào)，并利用內(nèi)置編碼器測量電機(jī)運(yùn)行速度的方式獲取了包括電機(jī)、軸承和負(fù)載在內(nèi)的機(jī)電系統(tǒng)的頻域響應(yīng)特性。隨后，根據(jù)幅頻響應(yīng)中故障特征頻率的幅值可以實(shí)現(xiàn)軸承點(diǎn)蝕故障的檢測[36]。

除系統(tǒng)頻域響應(yīng)外，基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)開展機(jī)械參數(shù)辨識(shí)也有助于實(shí)現(xiàn)故障診斷。華中科技大學(xué)的Luo Bo等[37]先利用深度學(xué)習(xí)方法從海量運(yùn)行數(shù)據(jù)中篩選沖激響應(yīng)過程數(shù)據(jù)，然后根據(jù)沖激響應(yīng)數(shù)據(jù)辨識(shí)機(jī)械系統(tǒng)的自然振蕩頻率與阻尼系統(tǒng)，并構(gòu)造了故障特征向量，實(shí)現(xiàn)了數(shù)控機(jī)床早期故障診斷。

表1總結(jié)了機(jī)械故障診斷中自傳感信息與振動(dòng)信號(hào)及不同自傳感信息間的優(yōu)勢與局限性。

表1 機(jī)械故障診斷中不同傳感信息的優(yōu)勢與局限性

Tab.1 The advantages and limitations of different sensing information in mechanical fault diagnosis

（續(xù)）

2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感的關(guān)鍵性問題

將電機(jī)驅(qū)動(dòng)器作為感知器獲取機(jī)械負(fù)載運(yùn)行狀態(tài)信息有助于擺脫外部傳感器帶來的問題。但當(dāng)前基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息的信號(hào)處理和故障識(shí)別技術(shù)與振動(dòng)信號(hào)分析方法相比，具有高度的一致性。這些方法雖然可以診斷機(jī)械故障，但未能充分考慮電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自身的特性。此外，作為一種通過傳動(dòng)機(jī)構(gòu)間接獲取機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的手段，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感方法在應(yīng)用中還存在信號(hào)有效性和機(jī)電故障耦合問題。因此，本文在綜述近年研究成果的基礎(chǔ)上，以數(shù)控機(jī)床與工業(yè)機(jī)器人為主要應(yīng)用對(duì)象，結(jié)合機(jī)電傳動(dòng)系統(tǒng)、電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自身特點(diǎn)與工程實(shí)踐需求，歸納了實(shí)際應(yīng)用過程中存在的自傳感信息有效性、機(jī)電故障分離、機(jī)電信息融合、機(jī)電系統(tǒng)建模、自傳感系統(tǒng)設(shè)計(jì)等關(guān)鍵性問題，并提出了潛在解決方案。

圖3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感研究中存在的關(guān)鍵性問題及其潛在解決方案

2.1 電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信號(hào)有效性問題

現(xiàn)有研究表明，電機(jī)驅(qū)動(dòng)器可以感知機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)信息，然而電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的閉環(huán)控制特性和機(jī)械故障信號(hào)在傳動(dòng)系統(tǒng)中的傳播過程均會(huì)削弱電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信號(hào)中故障特征分量的幅值，降低電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)作為感知器的靈敏度和準(zhǔn)確度，阻礙對(duì)機(jī)械故障的有效感知。

2.1.1 閉環(huán)控制系統(tǒng)影響

為滿足高速高精度加工要求，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)多采用閉環(huán)控制方案，然而，在電機(jī)閉環(huán)控制系統(tǒng)中，機(jī)械故障的影響會(huì)被閉環(huán)控制系統(tǒng)等效為外部擾動(dòng)，進(jìn)而受到閉環(huán)控制的抑制[38]。清華大學(xué)的楊耕也引述了R. D. Lorenz教授的觀點(diǎn)，指出閉環(huán)控制系統(tǒng)中構(gòu)建的轉(zhuǎn)矩觀測器的帶寬會(huì)受到閉環(huán)控制的限制[39]。

針對(duì)閉環(huán)控制系統(tǒng)的影響，研究人員多通過設(shè)計(jì)故障觀測器[40]、構(gòu)造受閉環(huán)控制影響較小的診斷指標(biāo)[41-42]及高頻信號(hào)注入方法[43]來應(yīng)對(duì)閉環(huán)控制的影響。此外，通過建立系統(tǒng)閉環(huán)控制特性模型，并設(shè)計(jì)基于模型的信號(hào)補(bǔ)償方法也可強(qiáng)化電信號(hào)中被閉環(huán)控制抑制的故障特征[44]。對(duì)于特定頻率的機(jī)械故障信號(hào)，閉環(huán)控制特性也能起到積極的作用。普瓦捷大學(xué)的M. L. Masmoudi等將閉環(huán)控制系統(tǒng)幅頻特性等效為觀測器，通過調(diào)整觀測器參數(shù)，放大了q軸電流頻譜內(nèi)故障特征信號(hào)的幅值[10]。

2.1.2 柔性傳動(dòng)系統(tǒng)影響

當(dāng)機(jī)械故障發(fā)生在遠(yuǎn)離電機(jī)軸位置時(shí)，故障信號(hào)從故障源位置傳遞到電機(jī)驅(qū)動(dòng)器的過程中，故障信號(hào)能量會(huì)發(fā)生衰減，尤其是傳動(dòng)鏈中含有柔性元件時(shí)，能量衰減現(xiàn)象會(huì)更加顯著[17]。華中科技大學(xué)Yao Yuan等從工程實(shí)踐角度出發(fā)，分析了柔性傳動(dòng)系統(tǒng)對(duì)故障信號(hào)傳遞過程的影響，針對(duì)故障信號(hào)在傳播過程中的衰減現(xiàn)象設(shè)計(jì)了基于故障傳播路徑的信號(hào)增強(qiáng)方法，以增強(qiáng)機(jī)械故障信號(hào)的能量[45]。然而，該研究只在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行了測試，在實(shí)際工程應(yīng)用中的效果還有待驗(yàn)證。此外，實(shí)際應(yīng)用中故障部件的不確定性也給故障傳播路徑建模帶來了困難。

2.2 機(jī)電故障分離問題

故障定位是故障診斷的主要任務(wù)之一，也是維修決策的重要支撐[46]。電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)由驅(qū)動(dòng)器、電機(jī)、傳動(dòng)機(jī)構(gòu)和機(jī)械負(fù)載構(gòu)成，各部件間緊密關(guān)聯(lián)。由于大部分機(jī)械故障具有傳遞性，一旦故障發(fā)生，故障信號(hào)會(huì)在各部件間傳播蔓延[4]。

基于外部傳感器的故障診斷方案可以通過安裝多個(gè)傳感器的方式獲取多個(gè)部件的運(yùn)行狀態(tài)，從而分析故障傳播關(guān)系，確定故障源位置。在電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感方案中，電機(jī)位置相對(duì)固定，難以按照常規(guī)方式進(jìn)行故障定位。此外，潛在的電機(jī)和驅(qū)動(dòng)器故障也可能引發(fā)機(jī)械振動(dòng)現(xiàn)象，給故障定位帶來困難。針對(duì)機(jī)電系統(tǒng)中的故障分離與定位問題，可從以下兩方面展開研究。

2.2.1 基于機(jī)理知識(shí)的故障分離研究

電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是電磁場、溫度場、應(yīng)力場等物理場組合而成的多物理場混合系統(tǒng)。根據(jù)基本物理規(guī)律與電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)理，可開展機(jī)電故障分離研究。

交流電機(jī)輸入功率可分為有功功率和無功功率，其中有功功率主要用于驅(qū)動(dòng)機(jī)械負(fù)載，而無功功率主要用于建立和維持磁場。由此，可以認(rèn)為無功功率對(duì)電機(jī)故障診斷更為敏感。德黑蘭大學(xué)的J. Faiz等也指出，在異步電機(jī)偏心故障診斷中，基于無功功率構(gòu)造的故障診斷指標(biāo)比基于定子電流構(gòu)造的診斷指標(biāo)更敏感[20]。相應(yīng)地，有功功率多被用于電機(jī)驅(qū)動(dòng)的機(jī)械傳動(dòng)和負(fù)載機(jī)構(gòu)的故障診斷中[22-23]。

電機(jī)定子電流常用于電機(jī)診斷和機(jī)械故障診斷，其典型故障特征是頻譜中電角頻率兩側(cè)的邊頻帶。意大利學(xué)者D. Bellini和F. Filippetti等指出，在異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障中，定子電流頻譜中的左側(cè)邊頻分量的幅值與故障直接相關(guān)，而右側(cè)邊頻帶是受轉(zhuǎn)速波動(dòng)效應(yīng)的影響才產(chǎn)生的，其幅值也會(huì)受到轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅度的影響[47-48]。然而，在機(jī)械故障影響下，根據(jù)理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，定子電流頻譜中的左右邊頻分量幅值大小幾乎相等[17-18]。就筆者所知，目前的研究和實(shí)驗(yàn)中沒有證據(jù)表明轉(zhuǎn)速波動(dòng)會(huì)影響機(jī)械故障情況下的定子電流頻譜中邊頻分量之間的相對(duì)幅值。上述現(xiàn)象可以作為分離電氣與機(jī)械故障的一種潛在思路。

此外，依據(jù)電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律構(gòu)造故障觀測器也有助于確定具體故障類型[49-50]。

2.2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障分離方法

除基于機(jī)理知識(shí)的機(jī)電故障分離方案外，盲源分離技術(shù)[51]、圖論算法[52]和機(jī)器學(xué)習(xí)算法也提供了另一種基于數(shù)據(jù)的故障分離渠道。近年來，深度學(xué)習(xí)軟硬件技術(shù)的發(fā)展也增強(qiáng)了機(jī)電故障分離的可能性[53]。

實(shí)現(xiàn)機(jī)電故障分離需要獲取足夠多的機(jī)械和電機(jī)驅(qū)動(dòng)器故障數(shù)據(jù)，但在實(shí)際應(yīng)用中深度學(xué)習(xí)算法常面臨故障數(shù)據(jù)少、健康數(shù)據(jù)多[54]、故障傳遞性強(qiáng)[4]及工況變化多[55]等問題。有研究學(xué)者認(rèn)為，生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network, GAN）[56-57]和深度遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning Network, TLN）[58-60]將是解決上述問題的突破口。河南師范大學(xué)毛文濤等將原始信號(hào)的頻譜信息作為堆疊降噪自動(dòng)編碼器（Stacked Denoising Auto Encoder, SDAE）的輸入，并采用生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)彌補(bǔ)了故障樣本不足的問題[61]。西安交通大學(xué)雷亞國等以故障特征分布與距離度量為遷移學(xué)習(xí)的橋梁，將故障診斷模型從實(shí)驗(yàn)室環(huán)境遷移至實(shí)際工程應(yīng)用環(huán)境[62-63]。但受源域、目標(biāo)域間差異和模型算法自身性能限制，遷移學(xué)習(xí)過程中會(huì)產(chǎn)生負(fù)遷移現(xiàn)象。

深度學(xué)習(xí)的性能依賴數(shù)據(jù)樣本，合理利用深度學(xué)習(xí)算法可以充實(shí)故障數(shù)據(jù)集，擴(kuò)展故障類型，有助于實(shí)現(xiàn)機(jī)電故障分離。但在數(shù)據(jù)樣本不平衡的實(shí)際條件下，機(jī)電復(fù)合故障在實(shí)際工程中往往可遇而不可求；設(shè)計(jì)、制造可靠的機(jī)電復(fù)合故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的故障表征也并非易事。

2.3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息與外部傳感器信息的融合問題

利用電機(jī)驅(qū)動(dòng)器進(jìn)行信息感知可以帶來諸多優(yōu)勢，但也應(yīng)注意到，隨著傳感器技術(shù)、無線通信技術(shù)的發(fā)展，外部傳感器的精度和使用便捷性都在提升，而成本在不斷降低。為了適應(yīng)這種新變化，基于電信號(hào)進(jìn)行故障診斷的研究有必要主動(dòng)探索融合電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息與外部傳感器信息的新型故障診斷方案。

在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，包含定子電流、轉(zhuǎn)矩、功率等信號(hào)在內(nèi)的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息與振動(dòng)、轉(zhuǎn)矩、噪聲等外部傳感器測量信號(hào)間的關(guān)系經(jīng)歷了有效性驗(yàn)證、主輔協(xié)作到相互融合的發(fā)展歷程。

在基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)信息檢測機(jī)械故障研究的發(fā)展初期，振動(dòng)信號(hào)分析等機(jī)械故障診斷方法常被用于驗(yàn)證電流信號(hào)分析方案的有效性[7, 64]。意大利學(xué)者F. Immovilli和韓國學(xué)者J. Jung等對(duì)比了電信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)在軸承故障診斷中的應(yīng)用，證明了基于電信號(hào)的機(jī)械故障診斷結(jié)果與振動(dòng)信號(hào)分析結(jié)果的一致性[65-66]。F. Immovilli等還指出，在故障特征頻率較低時(shí)，定子電流能夠起到與振動(dòng)信號(hào)同等的故障診斷效果[65]。這一前提條件也與本文中關(guān)于信號(hào)有效性的分析相吻合。

在驗(yàn)證了電信號(hào)感知機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的有效性后，電流信號(hào)逐漸開始被用于輔助振動(dòng)信號(hào)開展故障診斷。針對(duì)轉(zhuǎn)速變化狀態(tài)下的風(fēng)力發(fā)電機(jī)，內(nèi)布拉斯加林肯大學(xué)的Wang Jun等從定子電流信號(hào)中提取電機(jī)旋轉(zhuǎn)頻率，實(shí)現(xiàn)了對(duì)振動(dòng)信號(hào)頻譜中故障特征頻率的追蹤[67]。波蘭學(xué)者V. H. Jaramillo等先從加速度、電流、電壓和溫度傳感器采集的數(shù)據(jù)中提取故障特征，再利用分層貝葉斯模型開展特征級(jí)信息融合，并分離了多種不同類別的機(jī)械故障[68]。

近年來，深度學(xué)習(xí)方法常被用于處理各類傳感裝置采集的信息。除將原始時(shí)序信號(hào)直接作為深度學(xué)習(xí)模型的輸入外，融合多種傳感信號(hào)后得到的信號(hào)灰度矩陣、電矢量軌跡和信號(hào)時(shí)頻圖譜也被證明能夠滿足故障檢測和健康狀態(tài)定量評(píng)估的需求[69-71]。目前，基于深度學(xué)習(xí)的信息融合技術(shù)還停留在對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行簡單處理和疊加的階段，缺乏更深層次的信號(hào)融合方法。

機(jī)械故障通常表現(xiàn)為空間位置的函數(shù)[72]，將電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信號(hào)與外部傳感器測量的位置信號(hào)相融合有助于實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障定位[73]。隨著對(duì)故障機(jī)理認(rèn)知的不斷深入，可考慮將故障機(jī)理引入自傳感信息與外部傳感器信息的融合研究中，實(shí)現(xiàn)從表象融合到深層機(jī)理融合的突破。

2.4 基于電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感的系統(tǒng)建模問題

故障診斷方法可分為基于模型和基于數(shù)據(jù)兩大類，基于模型的方法又包括基于物理規(guī)律的解析模型法和基于概率論的統(tǒng)計(jì)模型法[74]。其中，基于解析模型的故障診斷方法利用目標(biāo)的內(nèi)在物理規(guī)律建立等價(jià)空間模型[75]，設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測器[41]和參數(shù)估計(jì)器[37]，對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測，并通過分析理想輸出與實(shí)際輸出之間的殘差信號(hào)實(shí)現(xiàn)故障診斷[76-77]。解析模型不僅能提供一種高實(shí)時(shí)性的故障檢測手段，而且也有助于了解故障演化過程與故障表征形式，為基于數(shù)據(jù)的診斷方法提供理論依據(jù)和故障特征指標(biāo)。燕山大學(xué)的時(shí)培明[78]、重慶大學(xué)的邵毅敏[79]等分別對(duì)齒輪和軸承傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行了故障動(dòng)力學(xué)分析，指出了故障狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)的頻域特征，為機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷提供了理論支持。

但在實(shí)際工程應(yīng)用中，機(jī)電設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，工作任務(wù)差異性大，外界干擾和噪聲等問題都可能降低解析模型的精確性，影響診斷效果。作為機(jī)械設(shè)備的動(dòng)力源，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)兼具執(zhí)行器與感知器的作用，在機(jī)電系統(tǒng)建模方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢。

2.4.1 位域變化系統(tǒng)建模

機(jī)電系統(tǒng)的特性不僅會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化[80]，而且會(huì)隨運(yùn)動(dòng)部件空間位置的改變而發(fā)生變化。例如，齒輪的嚙合剛度受參與嚙合齒輪間的相對(duì)空間位置的影響，機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的剛度、阻尼系數(shù)會(huì)隨著工作臺(tái)位置的改變而發(fā)生變化。同時(shí)，機(jī)械故障表征信號(hào)也常表現(xiàn)為空間位置的函數(shù)[29, 72]。因此，構(gòu)建具有空間位域變化特性的機(jī)電系統(tǒng)解析模型具有重要意義。電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)不僅能夠感知電流、轉(zhuǎn)矩、功率等運(yùn)行狀態(tài)信號(hào)，而且能夠獲取電機(jī)旋轉(zhuǎn)相位和運(yùn)動(dòng)部件的空間位置信息，為基于位域變化的系統(tǒng)建模與觀測研究提供支持。

2.4.2 指令參考建模

隨著制造業(yè)的不斷轉(zhuǎn)型升級(jí)，以數(shù)控機(jī)床和工業(yè)機(jī)器人為代表的制造裝備的工作任務(wù)也變得更加復(fù)雜。僅以電流[27]、電壓[77]、位置[29]等測量信號(hào)作為觀測器的輸入可能不足以反映系統(tǒng)隨加工任務(wù)要求而產(chǎn)生的運(yùn)行狀態(tài)變化，進(jìn)而影響診斷效果。因此，有必要構(gòu)建系統(tǒng)模型與加工任務(wù)間的關(guān)聯(lián)。作為機(jī)電系統(tǒng)的執(zhí)行器，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)從數(shù)控系統(tǒng)、機(jī)器人控制器等控制裝置接收位置、速度、轉(zhuǎn)矩指令驅(qū)動(dòng)負(fù)載機(jī)構(gòu)按預(yù)定軌跡執(zhí)行運(yùn)動(dòng)。這些指令信號(hào)描述了制造過程中的產(chǎn)品、工藝信息。通過參考電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的指令信號(hào)，可構(gòu)建不同工作任務(wù)下系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)觀測模型，從而提取實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)與指令信號(hào)參考模型的殘差，開展故障診斷研究。

2.4.3 多物理信息系統(tǒng)建模

作為典型的多物理場混合系統(tǒng)，如何建立機(jī)電系統(tǒng)的多物理信息模型一直是故障診斷研究的熱點(diǎn)[5]。近年來，研究學(xué)者已開展了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的機(jī)電系統(tǒng)建模研究[68, 81-82]，但數(shù)據(jù)采樣時(shí)刻不同步、存儲(chǔ)格式各異等問題會(huì)增加建模難度。得益于統(tǒng)一的物理硬件平臺(tái)，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信號(hào)具有高時(shí)間同步性、相同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸格式，可在一定程度上解決建模中的不確定性與復(fù)雜性問題。此外，若能將電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)感知的多物理維度的機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)信息與大數(shù)據(jù)智能建模算法相結(jié)合，更可為全面、精確建立機(jī)電系統(tǒng)多物理信息模型提供新的解決方案。

2.5 以自傳感為目標(biāo)的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)問題

在現(xiàn)階段的工業(yè)應(yīng)用中，能夠滿足機(jī)械故障實(shí)時(shí)在線診斷的工程應(yīng)用實(shí)例較少，但仍有部分行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)開發(fā)了相關(guān)解決方案。例如，倍福公司的Twin CAT3軟件平臺(tái)可搭載機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并依據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)開展在線故障診斷[83]。國內(nèi)企業(yè)華中數(shù)控開發(fā)的華中9型數(shù)控系統(tǒng)也具備依據(jù)負(fù)載電流數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)床健康狀態(tài)自檢的功能[84]。

作為感知器，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)可為設(shè)備邊緣側(cè)的故障診斷工業(yè)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)源。但應(yīng)注意到，現(xiàn)有電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是以控制為首要目標(biāo)而設(shè)計(jì)的。受成本、能耗和空間等多方面限制，電機(jī)驅(qū)動(dòng)器內(nèi)置傳感器的測量精度、靈敏度、動(dòng)態(tài)范圍通常低于專用檢測儀器。同時(shí)，自傳感信號(hào)的采樣頻率也會(huì)受到電機(jī)驅(qū)動(dòng)器控制周期、內(nèi)置模數(shù)轉(zhuǎn)換器性能和總線數(shù)據(jù)通信速率等因素的制約。目前，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)自傳感信息更適合作為外部傳感器故障診斷方法的補(bǔ)充，在裝配過程中和日常加工間隙對(duì)目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行故障診斷與健康狀態(tài)評(píng)估。

為了強(qiáng)化電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)感知能力，提升自傳感信號(hào)的豐富度和準(zhǔn)確性，有必要設(shè)計(jì)一類兼顧控制與傳感的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)軟硬件解決方案。在硬件設(shè)計(jì)方面：電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)需要使用高精度、高動(dòng)態(tài)范圍的傳感器以保證傳感精度，并配合高速通信總線、多核處理器以提升計(jì)算能力、采樣速率和信息交互能力。在軟件設(shè)計(jì)方面，需要進(jìn)一步提升自傳感信號(hào)的觀測、估算精度，降低時(shí)延，并設(shè)計(jì)新的故障指標(biāo)觀測器，以提升自傳感信號(hào)的豐富度，并滿足不同設(shè)備在結(jié)構(gòu)和工藝上的個(gè)性化需求。

為了實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障的實(shí)時(shí)在線診斷，除提升電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的計(jì)算能力與設(shè)計(jì)適宜的診斷策略外，還可通過外聯(lián)邊緣計(jì)算設(shè)備分擔(dān)電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的算力和數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)需求[85]。如能在電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中為SINUMERIK Edge[86]、TwinCAT3[87]、Edgecross[88]等邊緣計(jì)算設(shè)備及其配備的綜合工程開發(fā)軟件平臺(tái)預(yù)留接口及通信協(xié)議，將有助于信號(hào)處理與故障診斷算法的實(shí)現(xiàn)，從而提高機(jī)械故障診斷實(shí)時(shí)性和精確性，提升機(jī)電設(shè)備智能化程度。

3 結(jié)論

將電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)作為智能制造中的傳感節(jié)點(diǎn)既有助于在現(xiàn)有設(shè)備基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)全生命周期健康管理，也符合智能制造中萬物互聯(lián)的發(fā)展趨勢。本文以不同物理屬性的自傳感信息為出發(fā)點(diǎn)，綜述了基于定子電流、矢量電信號(hào)、電機(jī)轉(zhuǎn)矩、功率、位置和機(jī)械特性的故障診斷研究，對(duì)比了不同類別傳感信息的優(yōu)勢和局限性。將電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)作為感知器可以避免安裝附加外部傳感器，但在實(shí)際應(yīng)用場合中還存在信號(hào)有效性不高、機(jī)電故障易耦合、自傳感信息與外部傳感器間信息融合不緊密等問題。此外，如何建立精確的機(jī)電系統(tǒng)模型，如何設(shè)計(jì)兼顧控制與傳感需求的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)也是值得研究的重要問題。本文系統(tǒng)性地歸納了上述關(guān)鍵性問題并提出了潛在解決方案，可為機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的研究學(xué)者和工程技術(shù)人員提供參考。

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A Research Review on Application of Motor Drive System Self-Sensing in Mechanical Fault Diagnosis

122,322

（1. College of Electrical Engineering Henan University of Technology Zhengzhou 450001 China 2. School of Artificial Intelligent and Automation Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074 China 3. Wuhan Huazhong Numerical Control Co. Ltd Wuhan 430223 China）

The development of condition monitoring and fault diagnosis for CNC machines, industrial robots and other key manufacturing equipment can improve their security and reliability. It also meets the requirement of intelligent manufacturing. Compared with the traditional vibration analysis method, the motor drive system, i.e. the actuator in the mechatronic system, can be served as a perceptron which provides a mechanical fault diagnosis approach without additional sensors. This paper focuses on the application of the motor drive in condition perception of mechanical equipment. The researches at home and abroad on mechanical fault diagnosis based on measuring, controlling and observing information are summarized. Meanwhile, according to the characteristics of the motor drive system and the requirements of engineering practice, some key issues and possible solutions for diagnosis with the self-sensing motor drive are proposed.

Fault diagnosis, motor drive, self-sensing, fault isolation, information fusion

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.210563

TM307

科技部國家十三五重大專項(xiàng)（2018ZX04035002）和河南工業(yè)大學(xué)自然科學(xué)基金（31401376）資助項(xiàng)目。

2021-04-21

2021-07-06

姚 遠(yuǎn) 男，1992年生，博士，講師，研究方向?yàn)闄C(jī)電系統(tǒng)故障診斷、智能制造與工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。E-mail: yuanyaoscholar@163.com

李葉松 男，1970年生，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閿?shù)字化交流傳動(dòng)控制系統(tǒng)、智能化控制以及現(xiàn)場總線網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)動(dòng)控制。E-mail: yesongli@hust.edu.cn（通信作者）

（編輯 崔文靜）