許允之，方永麗，張 曉

(中國礦業(yè)大學 信息與電氣工程學院，江蘇 徐州221116)

0 引 言

電機內(nèi)部由電路系統(tǒng)、磁路系統(tǒng)等多個獨立而又相互關(guān)聯(lián)的工作系統(tǒng)組成，因此，電機故障的起因和征兆往往表現(xiàn)出了多元性，其故障類型也是多種多樣的，有電氣故障和機械故障，有緩變故障和突變故障，有線性系統(tǒng)故障和非線性系統(tǒng)故障。這些都給電機故障的有效、快速診斷增加了難度。但電機故障都是有其固有機理存在的，針對這些故障機理進行研究找出規(guī)律，同時利用豐富的經(jīng)驗選擇出特征信號作為被檢測量，再加上有效地檢測方法，就能實現(xiàn)電機故障診斷的目的。［1，2］

本文將電機定子三相電流信號故障信號進行采集，應用最小二乘支持向量機和能量頻譜分析的故障診斷方法，對本文的電機故障方式進行診斷。

1 異步電機匝間短路故障模擬實驗

異步電機故障診斷系統(tǒng)主要結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 電機故障診斷實驗系統(tǒng)原理接線圖Fig.1 Principle wiring Figure of motor rotor fault experimental system

(1)故障信號檢測 (狀態(tài)量監(jiān)測)。分析故障機理、采集故障信號;

(2)特征提取 (信號處理)。把采集到的信號加工處理，提取故障特征向量;

(3)故障識別 (學習階段)。通過學習樣本，對故障類型進行學習、識別;

(4)故障診斷 (測試階段)。通過測試樣本，能夠在學習后，對任意的故障進行正確的診斷。

針對本文所要研究課題，將采用實驗方法實現(xiàn)，建立了鼠籠電機故障診斷實驗系統(tǒng)。［3］

實驗中分別采集了定子電流信號，首先通過傳感器進行信號調(diào)理，然后通過A/D 轉(zhuǎn)換，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，再由數(shù)據(jù)采集卡采集數(shù)據(jù)，然后由信號處理模塊進行信號的處理，最后輸入最小二乘SVM 進行故障診斷。

實驗中，設置每通道采樣頻率為5 kHz，確定直流發(fā)電機調(diào)速裝置和勵磁調(diào)壓器在零位置之后，緩慢啟動直流電機，在空載狀態(tài)下，將鼠籠電機拖入同步轉(zhuǎn)速:n =1 500 r/min，保持較小的轉(zhuǎn)差率。

對鼠籠電機分別測取在空載、半載以及全載條件下定子以下不同狀態(tài)的定子電壓信號:

(1)380 V 定子無故障正常工況下運行;

(2)定子匝間短路電阻為15 kΩ 時的故障工況下運行;

(3)定子匝間短路電阻為20 kΩ 時的故障工況下運行;

(4)定子匝間短路電阻為30 kΩ 時的故障工況下運行;

(5)定子匝間短路電阻為100 kΩ 時的故障工況下運行。

本文分別選用了基于定子電流小波包和信息熵信號分析的方法進行對定子故障特征向量的提取。

本文提取信號小波熵的具體步驟如下:

(1)讀入定子電流信號數(shù)據(jù);

(2)對讀入的信號進行消噪處理;

(3)選取小波函數(shù)及分解層數(shù)，對信號進行小波包分解，取Daubechies 6 小波函數(shù)，對每組信號進行了3 層正交小波分解，利用小波包分解的多分辨率分析的思想，將信號分解到不同頻帶內(nèi)進行處理，得到第1 層到第3 層共6 個頻率段。第N 層由低頻到高頻的小波包分解系數(shù)分別為ai，di(i = 1，2，3);

(4)獲取各頻帶信號的總能量，設各頻帶信號Sj(j = 1，2，…，8)，其對應的能量為Ej(j = 1，2，…，8)，則有:

式中:xjk(j = 1，2，…，8;k = 1，2，…，n)表示重構(gòu)信號Sj的離散點的幅值。設pi= Ei/E，其中= 1，根據(jù)信息熵基本理論，定義小波包能量熵為

式中:pjk為信號第j 層第k 個小波包能量熵。

(5)對計算出的能量進行歸一化處理，并提取特征向量，即，其中j =3，k =0，1，…，7

歸一化小波包特征向量為

通過上述方法，進行了一系列處理，便得數(shù)據(jù)下樣本 (如表1 所示)［4，5］。

表1 基于小波包能量熵的異步電機故障特征向量Tab.1 the entropy based on wavelet packet energy feature vectors of induction motor fault

2 基于最小二乘向量機的故障診斷

最小二乘支持向量機是支持向量機的一種改進，它是將傳統(tǒng)支持向量機中的不等式約束改為等式約束，且將誤差平方和 (Sum Squares Error)損失函數(shù)作為訓練集的經(jīng)驗損失，這樣就把解二次規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為求解線性方程組問題，提高求解問題的速度和收斂精度。

LS-SVM lab 工具箱主要用來進行分類、函數(shù)的回歸和利用核函數(shù)進行無監(jiān)督學習。LS-SVMlab 用于函數(shù)回歸主要用到3 個函數(shù)，trainlssvm函數(shù)用來訓練建立模型，simlssvm 函數(shù)用于預估模型，plotlssvm 函數(shù)是LS-SVMlab 工具箱的專用繪圖函數(shù)。而我們用在電機故障診斷中的是其分類功能，對電機兩種狀態(tài)進行分類，但是卻存在了不能同時診斷多鐘故障的缺點。

從數(shù)據(jù)庫中分別選取400 個樣本作為訓練集，從剩余的樣本中選取一部分數(shù)據(jù)作為測試集。在普通筆記本上使用Matlab 7.10 進行LSSVM 的訓練。［6，7］

分量1 ～8 表示的是定子電流號經(jīng)過小波包三層分解的低頻和高頻幅值，單從這些數(shù)據(jù)無法完成故障判斷，需通過支持向量機的后期處理。根據(jù)計算出來的正常信號與故障信號能量比較，將正常信號與故障信號在不同頻率段重構(gòu)的能量比較，分析能量相差懸殊的頻段，確定故障信號的頻段位置，從而診斷出可能發(fā)生的故障類型。

3 短路故障的能量頻譜分析

小波分析匝間短路故障提取消噪后的殘余能量譜圖及描述性數(shù)據(jù)如下所示［8～10］。

從圖中可以看出無故障電機時的能量要比有匝間短路時的能量高，相差一個數(shù)量級［12］。對比圖2 ～6 可以發(fā)現(xiàn)，電機發(fā)生匝間短路時，隨著匝間短路電阻的增加，噪聲能量的幅值減小;反之，隨著匝間短路故障程度的增加 (電阻減小)，噪聲能量是增加的。根據(jù)三相異步電機三相電流中噪聲能量的變化可以判斷出異步電機匝間短路故障，并能根據(jù)噪聲能量的大小和均衡程度判斷出匝間短路故障的嚴重程度。

圖2 無故障電機消噪后的能量殘余譜圖Fig.2 Good motor denoising residual energy spectra

圖3 短路電阻為15 kΩ 噪后的能量殘余譜圖Fig.3 Short-circuit resistance of the energy residual spectra in the 15 kΩ after the de-noising

圖4 短路電阻為20 kΩ 消噪后的能量殘余譜圖Fig.4 Short-circuit resistance of the energy residual spectra in the 20 kΩ after the de-noising

圖5 短路電阻為30 kΩ 消噪后的能量殘余譜圖Fig.5 Short-circuit resistance of the energy residual spectra in the 30 kΩ after the de-noising

圖6 短路電阻為100 kΩ 消噪后的能量殘余譜圖Fig.6 Short-circuit resistance of the energy residual spectra in the 100 kΩ after the de-noising

以上是匝間短路不同短路電阻同一負載下的噪聲能量譜圖對比及消噪后描述性數(shù)據(jù)對比［11］。

從截取的數(shù)據(jù)中可以看出隨著短路電阻的增大模值也隨之增加［13］。通過圖形和截取數(shù)據(jù)可以判斷出匝間短路故障，以及其嚴重程度［14］。由此看來，小波分析在匝間短路故障診斷中是有效的。

4 結(jié) 論

本文采用的小波包shannon 熵信號處理方法具有較好的特征提取能力?；谧钚《酥С窒蛄繖C的電機故障診斷方法在保證了算法的精度和推廣的能力的同時，可以減少訓練樣本的數(shù)量，因而訓練速度會很快，也減少了誤判的概率。實驗表明，本文的這種方法具有一定的可行性和有效性。

實踐證明通過對電機的主要運行參數(shù)的在線監(jiān)測，可使維護人員實時的掌握電機系統(tǒng)的動態(tài)運行情況，減少故障的發(fā)生;變定期維修或故障為預防維修，提高電機維修管理水平;避免或減少整套電機停止運行以及突然發(fā)生惡性事故而造成巨大損失;對開展異步電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的研究有著重要的理論和實際意義。

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