PAGEPAGE30PAGE異步電機的故障類型及診斷技術(shù)研究綜述目錄TOC\o"1-3"\h\u24293異步電機的故障類型及診斷技術(shù)研究綜述 136231.1異步電機故障類型概述 1233931.2異步電機故障診斷技術(shù) 21.1異步電機故障類型概述異步電機的結(jié)構(gòu)比較簡單，主要由轉(zhuǎn)子、定子和軸承等部分構(gòu)成。雖然異步電機的結(jié)構(gòu)并不復(fù)雜，但在物理方面卻擁有繁雜的運行機制。其容易受周圍環(huán)境、負(fù)載狀況、供電電源等影響，出現(xiàn)部分零件老化受損導(dǎo)致性能降低。其中最為常見的故障有定子故障、轉(zhuǎn)子故障、軸承故障及氣隙偏心故障。1.定子故障定子故障是電動機運行過程中常見的問題。定子故障主要包括兩相間的線圈短路和某一相與定子框架間的短路。該類故障可以簡化為定子線圈上兩點間的直接連接。相間短路通常發(fā)生在線圈頭，因為不同相導(dǎo)體在線圈頭部交匯在一起。線圈內(nèi)短路通常發(fā)生在線圈頭部或者凹槽處，這將導(dǎo)致繞組實際線圈數(shù)的減少。相間短路很可能造成停機。然而，某一相與中性點間的短路或者同一相匝間短路則不會造成這么嚴(yán)重的影響，可能產(chǎn)生的后果一般為相不平衡，對轉(zhuǎn)矩產(chǎn)生直接影響。2.轉(zhuǎn)子故障轉(zhuǎn)子的導(dǎo)條和固定端容易發(fā)生故障，這種故障類型比較常見。此類故障約占其他類型故障總數(shù)的10%。異步電機在啟動的瞬間，通過轉(zhuǎn)子導(dǎo)條的電流非常大且要承受強大的沖擊，這會造成轉(zhuǎn)子導(dǎo)條溫度升高產(chǎn)生熱應(yīng)力。若電機在運行過程中經(jīng)常性的啟停，轉(zhuǎn)子導(dǎo)條和端環(huán)則會受力不均，并且持續(xù)受到熱應(yīng)力的影響發(fā)生形變，會致使異步電機出現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條故障。若不及時處理，造成故障加劇出現(xiàn)轉(zhuǎn)子多根斷條，嚴(yán)重時會損壞傷定子鐵芯導(dǎo)致整個異步電機報廢。3.氣隙偏心故障偏心故障屬于異步電機機械故障的一種，主要發(fā)生在異步電機的氣隙上。表現(xiàn)形式分為三種：一是靜態(tài)偏心故障，它是由于連接到定子上的旋轉(zhuǎn)銷錯位引起的，大多數(shù)情況是凸緣不對中導(dǎo)致的；二是動態(tài)偏心故障，它可能是由于滾珠軸承被損壞，也可能是轉(zhuǎn)子圓柱面或者定子圓柱面形變彎曲引起的；三是混合偏心故障，通常是由以上兩種故障結(jié)合產(chǎn)生，是最常見的故障。4.軸承故障軸承故障也是屬于異步電機機械故障的一種，它是由于滾珠軸承被損壞產(chǎn)生的，是電機故障的主要原因之一。例如電機過載、潤滑油不潔凈或逆變器所產(chǎn)生漏電流等屬于電氣方面的原因，都可能造成此類故障。軸承故障也會對異步電機造成不同的機械影響，例如電機振動、發(fā)出噪聲等。1.2異步電機故障診斷技術(shù)異步電機的故障診斷，是指通過監(jiān)測電機運行過程中的狀態(tài)參數(shù)如振動、電流、溫度、功率等來判斷電機的運行狀態(tài)進而識別故障類型,診斷過程分為信號采集、信號的分析處理及故障診斷三個階段。1.異步電動機的故障信號檢測主要有以下幾種：（1）振動法電機的工作狀態(tài)可以通過振動信號體現(xiàn)，在電機出現(xiàn)問題時便可能會發(fā)生不正常的抖動，采集此類振動的數(shù)據(jù)并對其進行評估分析，能夠確定故障的原因。振動信號法得到了廣泛的應(yīng)用，其主要優(yōu)勢是易于檢測與分析。（2）定子電流法在轉(zhuǎn)子或是定子出現(xiàn)問題后，定子信號的諧波分量便會產(chǎn)生相應(yīng)的變化，所以可基于頻譜分析的方式確定是否存在故障。（3）溫度法溫升參數(shù)也可體現(xiàn)異步電機的工作狀態(tài)，比如可以利用測溫技術(shù)等確定異步電機是否存在溫度過高的問題，以此便可以確定電機是否存在故障。（4）磁通法在對定子繞組問題進行檢測時，可以以軸向漏磁通數(shù)據(jù)的情況為依據(jù)。2.故障信號的處理方法主要有以下幾種：（1）頻譜信號分析法頻譜信號分析法是故障檢測中最常用的方法。其缺點是對于信號采集質(zhì)量、采樣頻率以及樣本數(shù)極其敏感。監(jiān)測過程通常是針對電機定子、轉(zhuǎn)子以及軸承三大部件中的一個進行的。為了獲得精確的故障信息，研究人員進行了很多研究，特別是研究了定子電流頻譜，主要有兩個原因:一是電流易于測量，并且可以對不同故障提供大量信息。但是只有當(dāng)每種故障的頻率分量已知時，才能對測量信號進行FFT頻譜分析。此外，該方法需要大量采樣點才能夠保證精度，因此該方法常用于電機長時間運行時的故障診斷。（2）頻譜圖法頻譜圖法是在電機動態(tài)運行時對信號進行頻率分析。這種方法在時降窗口中重復(fù)進行FFT計算，使得該方法對窗口長度、類型、監(jiān)測時長以及滑動窗步長具有高靈敏度。盡管這種方法可以在動態(tài)模式下分析信號，但是在異步電機工作在150m/s的速度時其精度會大大降低。（3）時域分析法時域分析法是將健康運行時系統(tǒng)的時域信號與當(dāng)前系統(tǒng)的時域信號進行比較。測量工具帶來的相移會對直接比較帶來很大影響，因此，在比較之前需要對信號進行轉(zhuǎn)換，如果不經(jīng)過轉(zhuǎn)換，是無法有效識別影響電機的故障類型的。3.異步電動機的故障診斷技術(shù)主要有以下幾個方法：異步電機在各個工業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。確保電機的可用性和使用安全性是工業(yè)生產(chǎn)中的基本要求。為此，開發(fā)能夠確保設(shè)備正常運行的檢測診斷系統(tǒng)勢在必行。然而，監(jiān)測和檢測并不僅僅局限于電機本身。事實上，電機只是整個工業(yè)過程的一部分，確保操作安全是整個工業(yè)過程監(jiān)測的重要部分。監(jiān)測的最終目的都是通過檢測運行中可能發(fā)生的故障來提高工業(yè)生產(chǎn)過程的可靠性。當(dāng)監(jiān)測和診斷系統(tǒng)滿足可準(zhǔn)確檢測和定位故障的基本要求后，下一步就是要通過控制來解決故障引起的運行性能下降問題。對于一些要求較高的系統(tǒng)，任何故障都是不允許的(如核電站、航天工業(yè)、航空運輸?shù)?，設(shè)計師往往要設(shè)計冗余系統(tǒng)，一旦一個子系統(tǒng)出現(xiàn)故障，另一個備用系統(tǒng)立即替換故障子系統(tǒng)；如果某個系統(tǒng)與其他系統(tǒng)運行狀態(tài)不一致，就會被立刻切除。但是這種類型的設(shè)計(硬件冗余)對于大多數(shù)常見工業(yè)系統(tǒng)來說十分昂貴。電機中采用的故障診斷方法分為兩類：一類基于系統(tǒng)解析模型;另一類則無需系統(tǒng)模型。第一類方法受到控制領(lǐng)域工程師的歡迎，而電氣工程以及信號處理領(lǐng)域的工程師則偏向于使用第二類啟發(fā)式的方法。基于解析模型的故障診斷方法：這類檢測方法依賴于對系統(tǒng)的認(rèn)知，需要知道系統(tǒng)模型和代表系統(tǒng)運行狀態(tài)的參數(shù)。模型產(chǎn)生的信號(或估計的參數(shù))可以用來進行有效的故障檢測和識別可能發(fā)生的故障。但是這類方法要求在系統(tǒng)不同運行工況下對系統(tǒng)模型和參數(shù)變化范圍都有明確的認(rèn)識。這些方法可被分為如下三類:（1）狀態(tài)估計法解析模型包含有限數(shù)量的內(nèi)部變量，稱為狀態(tài)變量。這些變量有時難以直接獲取，比如無法使用物理方法測量或傳感器安裝費用過于昂貴等原因。由于系統(tǒng)隨時間運行正是以這些變量隨時間變化為特征的，因此可以使用參數(shù)估計技術(shù)(軟件傳感器)來跟蹤這些變量的變化。采用狀態(tài)估計法對測量信號（系統(tǒng)的輸入/輸出信號）進行估計的原理如圖1-2所示。圖1-2狀態(tài)估計基本原理（2）殘差產(chǎn)生法殘差是系統(tǒng)模型和被監(jiān)測系統(tǒng)之間的偏差信號，如圖1-3所示。殘差依賴于其產(chǎn)生方法，產(chǎn)生殘差的目的是要為檢測故障提供重要的可利用的信號。正常運行的系統(tǒng)戲差接近于零，殘差攜帶的信息可以反映故障類型。圖1-3殘差產(chǎn)生（3）辨識法辨識法是根據(jù)實驗得到的系統(tǒng)輸人輸出值為待檢測系統(tǒng)建立一個動態(tài)模型，其核心思想是那些表征辨識模型特征的系統(tǒng)參數(shù)對故障十分敏感，因此可以根據(jù)這些參數(shù)的變化進行故障辨識。對模型參數(shù)進行估計，主要依賴于能夠最小化模型輸出與電機輸出間誤差的算法。這一流程如圖1-4所示，該方法也稱為模型法。圖1-4辨識法基本原理此類診斷方法需要使用知識模型，要了解電機動態(tài)行為的先驗知識，因此并不能涵蓋電機的所有故障（例如軸承故障）。無需解析模型的故障診斷方法：該類方法不需要搭建系統(tǒng)模型，而是依賴于信號內(nèi)蘊含的信息。將建?；驕y量獲得的故障信號分類放入數(shù)據(jù)庫中，通過信號釋義或?qū)＜蚁到y(tǒng)進行信號分析。人工智能方法就是無需解析模型的故障診斷方法，其包含多種不同的方法，例如專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制等，這些方法可以獨立使用，也可以結(jié)合起來以提高診斷效率。盡管有時需要經(jīng)過對優(yōu)化運行來說非常重要的訓(xùn)練階段，但這些方法仍舊非常高效。訓(xùn)練過程中需要使用樣本集，這些樣本可能是錯誤的，也可能只適用于某些特定的系統(tǒng)。一旦訓(xùn)練完成，該方法將變得簡單并且高效，并可應(yīng)用于電氣系統(tǒng)的故障診斷。人工智能方法可加速決策過程，減少人工干預(yù)，但是并不一定適用于所有的故障診斷問題。人工智能方法通過多種形式模仿人類的推理過程，主要包括：（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)此方法模仿人類大腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，通過簡單的計算模塊組成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以用于描述非線性、多輸入/輸出系統(tǒng)。該方法根據(jù)采用的不同技術(shù)，可廣泛應(yīng)用于電機故障診斷：根據(jù)仿真或?qū)嶒灥玫降臅r域或頻域信號進行訓(xùn)練；實時自診斷；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)動態(tài)更新；對瞬變、干擾及噪聲進行濾波；故障發(fā)生立即檢測。（2）模糊邏輯此方法利用了人類的價值感知能力，它不僅僅局限于傳統(tǒng)邏輯對“對”或“錯”的判斷，而是在更大范圍內(nèi)給出了介于是和否之間的值。模糊系統(tǒng)利用“if-then”形式的模糊控制規(guī)則來處理自然變量。自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練機制以及用于研究對象參數(shù)優(yōu)化遺傳算法的魯棒性，能夠有效地將先驗知識和人類經(jīng)驗納入考慮范圍。很多文獻致力于研究其用于電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的方法，它們包含不同的研究目標(biāo)：功能異常檢測和定位故障；性能指數(shù)評估；利用人類知識建立數(shù)據(jù)庫，制定一系列“if-then”形式的模糊推理規(guī)則；設(shè)計用于故障診斷的自適應(yīng)系統(tǒng)。（3）神經(jīng)模糊此方法是上述兩種方法的組合。事實上，自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以單獨生成相應(yīng)的模糊系統(tǒng)，規(guī)則的生成是利用訓(xùn)練樣本實現(xiàn)的，即在規(guī)則制定過程中盡量減少專家的干預(yù)