張偉波

（廣東省粵電集團(tuán)有限公司沙角A電廠，廣東 東莞523936）

異步電機(jī)故障診斷方法的應(yīng)用探究

張偉波

（廣東省粵電集團(tuán)有限公司沙角A電廠，廣東 東莞523936）

異步電機(jī)故障診斷方法綜合機(jī)械振動理論、人工智能技術(shù)、數(shù)字信號處理以及電子技術(shù)等多門理論的實用技術(shù)，同時在診斷中要通過多種檢測量提高診斷的精度，并利用各種診斷方法而建立基于數(shù)據(jù)融合的故障診斷系統(tǒng)。本文對其中較為常用的兩種故障診斷方法進(jìn)行應(yīng)用探究。

異步電機(jī)；故障診斷；方法；應(yīng)用探究

0 引言

隨著工業(yè)經(jīng)濟(jì)以及技術(shù)水平的升級換代，各行各業(yè)在生產(chǎn)活動過程中使用的異步電機(jī)的數(shù)量也在以驚人的速度上升，同時單機(jī)容量逐漸提高，所以異步電機(jī)的日常運(yùn)行工作情況和狀態(tài)難免會影響到各行各業(yè)的生產(chǎn)以及運(yùn)行。如果異步電機(jī)出現(xiàn)故障，那么不僅僅可能會損壞電機(jī)，甚至有可能會影響到整個生產(chǎn)系統(tǒng)，乃至于給生產(chǎn)以及工作人員的生命安全帶來危險，進(jìn)而造成非常嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失并且?guī)聿涣嫉妮浾撚绊憽?/p>

1 異步電機(jī)的構(gòu)造和工作特性

異步電機(jī)在通常的情況下是由定子和轉(zhuǎn)子兩部分組成。異步電機(jī)的定子由鐵心、繞組、端蓋和機(jī)座這四部分組成，定子和轉(zhuǎn)子之間預(yù)留有一小部分的氣隙。定子鐵芯是由相互絕緣的硅鋼片所疊壓而成的筒形鐵芯，是異步電機(jī)主磁通磁路的主要組成部分，主要作用為導(dǎo)磁。

定子繞組由許多高強(qiáng)度漆包線繞制成的線圈按照一定的規(guī)則而聯(lián)接成，嵌入在鐵芯槽內(nèi)。根據(jù)定子繞組槽內(nèi)布置不同，可以分成單層繞組和雙層繞組這兩種基本的型式，雙層繞組型式通常在容量較大的異步電機(jī)上使用。機(jī)座和端蓋起著固定、保護(hù)定子鐵心的作用。

在原理方面，異步電機(jī)通電后，定子上的繞組在電流的作用下形成旋轉(zhuǎn)的磁場，旋轉(zhuǎn)磁場與轉(zhuǎn)子相對運(yùn)動，轉(zhuǎn)子的繞組切割旋轉(zhuǎn)磁場產(chǎn)生感應(yīng)電動勢，從而產(chǎn)生感應(yīng)電流。轉(zhuǎn)子中的感應(yīng)電流再與旋轉(zhuǎn)磁場作用，從而產(chǎn)生電磁轉(zhuǎn)矩，最終拖動轉(zhuǎn)子沿著旋轉(zhuǎn)磁場的方向旋轉(zhuǎn)。

異步電機(jī)工作特性指的是在額定電壓以及額定頻率的情況下，電機(jī)轉(zhuǎn)速n、定子電流I1、電磁轉(zhuǎn)矩T、功率因數(shù)cosφ1、效率η同輸出功率P2之間的關(guān)系。因為異步電動機(jī)是交流電動機(jī)，因此對電機(jī)而言需要考慮到功率因數(shù)，并且因為負(fù)載電流以及勵磁電流共同存在于定子繞組當(dāng)中，定子電流的變化可以反映電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，而轉(zhuǎn)子電流往往無法直接測取。

2 常用的異步電機(jī)故障診斷方法

異步電機(jī)故障診斷的方法很多，在此簡要介紹其中較為常用的兩種。一種是概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一種是概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所謂概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Probabilistic Neural Network，PNN）指的是訓(xùn)練簡潔、結(jié)構(gòu)簡單以及應(yīng)用廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［1]，能夠用于故障診斷。PNN作為能夠用于分類模式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實質(zhì)是從貝葉斯的最小風(fēng)險準(zhǔn)則（即貝葉斯決策理論）發(fā)展起來的并行算法。而異步電機(jī)在運(yùn)行的過程當(dāng)中，轉(zhuǎn)子偏心、斷條以及失電是較為常見故障，并且異步電機(jī)在長期的運(yùn)行當(dāng)中，因為周期性的間歇運(yùn)行或者頻繁起動，從而導(dǎo)致轉(zhuǎn)子電磁應(yīng)力的急劇變化，再加上熱應(yīng)力、機(jī)械應(yīng)力以及環(huán)境應(yīng)力等方面的作用，容易導(dǎo)致轉(zhuǎn)子的鼠籠條過熱而使得振動加劇，最終引發(fā)鼠籠條斷裂。

異步電機(jī)的結(jié)構(gòu)特殊，轉(zhuǎn)動部分難以準(zhǔn)確監(jiān)測，故障原因不好判斷，因此能夠使用PNN實現(xiàn)故障診斷。在異步電機(jī)的故障診斷當(dāng)中通常選用3個特征參數(shù)，即A相電流、B相電流以及C相電流，同時在診斷過程中提取相關(guān)特征參數(shù)并使用PNN診斷。首先是建立模型，在輸入層中的神經(jīng)元個數(shù)要根據(jù)異步電機(jī)的特征參數(shù)而確定的。

設(shè)定選取異步電機(jī)的特征參數(shù)是A相、B相以及C相電流和異步電機(jī)的正常狀態(tài)，PNN輸入層的神經(jīng)元設(shè)為4，即PNN網(wǎng)絡(luò)的輸入層有4個輸入的結(jié)點，而輸出則是正常以及故障這兩種狀態(tài)，故障則具體分成轉(zhuǎn)子斷條、失電、偏心以及殘壓，可以用二進(jìn)制來描述四種故障：（0，1，0，0）、（1，0，0，0）、（0，0，0，1）以及（0，0，1，0）。圖1設(shè)計兩個PNN來進(jìn)行故障診斷。其中PNN1輸入層有2個神經(jīng)元，分別對應(yīng)A相電流以及正常狀態(tài)，模式層也有兩個神經(jīng)元而對應(yīng)正常以及故障模式。PNN 2輸人層有3個結(jié)點對應(yīng)A相、B相以及C相電流，而模式層則有6個神經(jīng)元對應(yīng)正常以及故障的模式，其輸出層則有4個神經(jīng)元對應(yīng)轉(zhuǎn)子的斷條、失電殘壓、偏心以及正常狀態(tài)，通過4種狀態(tài)來判定哪種故障［2]。

圖1 基于PNN的異步電機(jī)診斷模型

另一種是異類信息融合技術(shù)。信息融合技術(shù)應(yīng)用于異步電機(jī)的故障診斷主要是同類信息的多傳感器或者多特征量融合，以及異類信息決策層的融合等方面。其中異類信息有著較強(qiáng)的互補(bǔ)性，因此其融合信息有著更大的實用價值，所以可以利用異類信息的融合來對異步電機(jī)的故障進(jìn)行綜合診斷，通常能夠獲得比根據(jù)同類信息融合診斷而更為精確的效果。

在異類信息的特征提取方面，主要包括振動信號以及電流信號。在振動信號的特征提取方面，異步電機(jī)出現(xiàn)故障會導(dǎo)致振動信號的時域特征參數(shù)出現(xiàn)變化。因此為有效反映出異步電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，可以組合選用數(shù)個時域特征的參數(shù)來進(jìn)行故障診斷，例如均值、峰值、均方根、幅值平方和、標(biāo)準(zhǔn)差、方根幅值、偏度、脈沖因子以及裕度因子等域特征參數(shù)，從而構(gòu)成振動信號多維度特征向量［3]。

在電流信號的特征提取方面，小波包作為小波變換延伸，可以對信號低頻以及高頻部分進(jìn)行多尺度分解，最終保證信息量的完整。信息熵作為特定狀態(tài)下的定位系統(tǒng)信息測度，是對異步電機(jī)電流序列未知程度的度量，能夠用來估計信號復(fù)雜性。因為振動信號特征以及電流信號特征能夠包含異步電機(jī)不同狀態(tài)空間具有的那些故障信息，將這兩類特征融合利用，從而實現(xiàn)異類信息的互補(bǔ)，能夠獲得比單一特征更加豐富的特征信息量。其中最直接的特征融合方法是將這兩類特征進(jìn)行串行組合，不過需要注意的是組合特征高維性以及冗余性容易引發(fā)分類器出現(xiàn)識別能力的下降問題。

3 結(jié)論

綜上所述，對異步電機(jī)常見故障診斷方法加以應(yīng)用探究，能夠有效降低異步電機(jī)的故障率，減少因突發(fā)事故而引發(fā)的停產(chǎn)損失，同時也降低維修的成本，并消除對工作人員的安全威脅。

［1]沈標(biāo)正．電機(jī)故障診斷技術(shù)［M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2012：456-459.

［2]高景德，王祥衍．交流電機(jī)及其系統(tǒng)的分析［M].北京：清華大學(xué)出版社，2013：268-269

［3]葉銀忠．故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢及我們的對策［M].自動化博覽，2012，10（3）：153-154.