董桓毓

（南昌大學(xué)前湖學(xué)院，江西南昌 330031）

0 引言

隨著科技水平的不斷進(jìn)步，電機(jī)已被廣泛應(yīng)用到生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域。作為機(jī)械設(shè)備的動力源，可以將電能轉(zhuǎn)換為可用的機(jī)械能，從而保證機(jī)械設(shè)備的正常運轉(zhuǎn)。但電機(jī)一旦運轉(zhuǎn)時間過長，負(fù)荷壓力過大，再加上各種外部環(huán)境因素的影響，很容易出現(xiàn)故障問題。如果不能及時的進(jìn)行判斷和處理，就會使電機(jī)無法正常運轉(zhuǎn)，甚至造成電機(jī)的損壞，而給企業(yè)帶來無法估量的損失。所以電機(jī)故障診斷技術(shù)是非常重要的，它是確保電機(jī)正常、可靠運轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)。通過對電機(jī)故障診斷原理進(jìn)行分析，來研究電機(jī)故障診斷技術(shù)及發(fā)展趨勢。

1 電機(jī)故障的診斷原理

（1）通過分析噪聲、溫度等因素對電機(jī)故障進(jìn)行判斷。在電機(jī)產(chǎn)生故障問題時，檢查人員可以先用溫度探測設(shè)備獲得電機(jī)各相關(guān)部位的溫度值，以初步判斷故障問題的類型，再結(jié)合出現(xiàn)的噪聲情況，大體上確定故障問題的位置及其原因，從而能夠為后續(xù)的診斷提供數(shù)據(jù)參考。這類方法主要針對的是問題較輕、可以憑借檢查人員的經(jīng)驗或者通過簡單的查驗就可以判斷的故障。

（2）通過分析電流的變化對電機(jī)故障進(jìn)行判斷。這種診斷方式主要是依靠檢查人員利用專用儀表對系統(tǒng)內(nèi)的電流進(jìn)行探測、分析，再與正常運行時的電流進(jìn)行比較，進(jìn)而判斷出電機(jī)出現(xiàn)了何種故障。

（3）檢查人員也可以使用適合的檢查儀表對系統(tǒng)內(nèi)的絕緣連接情況進(jìn)行檢查，對電機(jī)的絕緣質(zhì)量以及各部分的工作狀態(tài)進(jìn)行分析，從而得出進(jìn)一步的診斷結(jié)果。

2 電機(jī)故障診斷技術(shù)

電機(jī)主要由電路和磁路兩部分組成，而電機(jī)故障既有電氣方面引起的，也有機(jī)械方面引起的，因此電機(jī)本身質(zhì)量存在問題、未按規(guī)范安裝、電機(jī)運轉(zhuǎn)時參數(shù)不穩(wěn)、負(fù)載過大等，都會引發(fā)各種故障或造成安全隱患。所以檢查人員需結(jié)合相關(guān)原理、選用適當(dāng)?shù)臋z測方法對故障問題進(jìn)行診斷，以確保電機(jī)的穩(wěn)定運行。

2.1 常見的故障診斷技術(shù)

當(dāng)前來說，運用數(shù)學(xué)模型的電機(jī)故障診斷方法獲得了比較廣泛的應(yīng)用，最簡單、方便的操作是對輸入、輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，輸出量如果存在異常，就表示有可能發(fā)生了故障，或者對有關(guān)波形的變化進(jìn)行分析，來進(jìn)一步判斷故障出現(xiàn)的具體原因。通過狀態(tài)或有關(guān)參數(shù)分析進(jìn)行故障診斷方法也漸趨完善，該方法的優(yōu)點是能夠結(jié)合設(shè)備的動態(tài)特性進(jìn)行及時的判斷，缺點是不宜用在非線性模型中。它能有效的提升故障診斷率。當(dāng)然隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，更多高效、準(zhǔn)確的診斷技術(shù)也會不斷出現(xiàn)，特別是人工智能技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用，已取得非常理想的效果。

2.2 人工智能診斷技術(shù)

（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法。它在實際應(yīng)用中已獲得很好的效果，應(yīng)用越來越普遍，逐漸成為幾種主流的診斷技術(shù)之一。主要利用的是BP(Error Back Propagation，誤差反向傳播)算法網(wǎng)絡(luò)對出現(xiàn)故障的信號進(jìn)行探測、分析，同時結(jié)合特定的計算方法來判斷輸入、輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行合理地故障診斷。當(dāng)前已有很多成功應(yīng)用的案例，如對電機(jī)設(shè)備的匝間短路與軸承損壞2種故障的診斷，同時還可將這類方法用于電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的故障問題診斷過程。它采用的是誤差反向傳播計算法，也就是BP算法。但其收斂速率過慢，通過適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，實現(xiàn)了可以提高收斂速度的權(quán)值修正算法。它在應(yīng)用中，其運算效率明顯提升，應(yīng)用價值更高。在診斷轉(zhuǎn)子斷條故障時，效果最為理想，達(dá)到零失誤的目標(biāo)。

（2）模糊邏輯診斷方法。有些故障發(fā)生時，很難準(zhǔn)確的用數(shù)據(jù)進(jìn)行描述，表現(xiàn)出強(qiáng)烈模糊性，這時可以利用模糊邏輯方法進(jìn)行診斷。該方法一是比較復(fù)雜，需要用到模糊理論的支持，并創(chuàng)建與故障相關(guān)的關(guān)系庫，進(jìn)而通過進(jìn)一步的推理來判斷故障問題。二是容易出現(xiàn)誤差，應(yīng)用時要非常謹(jǐn)慎。具體來說，故障診斷需要構(gòu)建一個完整的模糊邏輯體系。其中，是以模糊推理、底層模糊規(guī)則作為其核心構(gòu)成部分。例如，籠式感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障的診斷，該種方法的應(yīng)用不但能夠判斷故障，還可以得出斷條數(shù)字。為了提高數(shù)據(jù)的精確性，將其分成5類：沒有斷條，有斷條征兆，1個斷條，1～2個斷條，2個斷條。在發(fā)生斷條時，就會在相應(yīng)的電流中獲得頻率（1±2 S）f1的附加分量，其中，S代表的是轉(zhuǎn)差率，f1代表的是定子基頻。2個頻率的幅值，則分別由A1和A2表示，因此判斷故障時可對A1，A2進(jìn)行檢測與分析。應(yīng)用該方法對于故障問題的發(fā)生，可以用模糊邏輯進(jìn)行分析，而不必用數(shù)值進(jìn)行闡述。最終的研究結(jié)果表明：該方法能夠比較理想的用在5.5 kW兩相感應(yīng)電機(jī)的故障判斷。優(yōu)點是可以運用語言化的理論知識以及推理能力。從近年的應(yīng)用情況看，模糊邏輯診斷技術(shù)不管是在理論層面，還是在實際應(yīng)用上都已實現(xiàn)了較大進(jìn)步。但與其他方法相比，還有許多待改進(jìn)之處，需要在以后的研究中不斷加以完善。

（3）遺傳算法診斷方法。該方法是通過對故障信息的整理、分析，對電機(jī)實施全面的控制與管理，從而不斷的優(yōu)化系統(tǒng)性能，提升診斷效率及診斷質(zhì)量，它在實際應(yīng)用中具有全局性、便捷性等特點。在應(yīng)用過程中，要特別注意各項參數(shù)的變化及準(zhǔn)確性，需要多次試驗，以獲得確定性的故障數(shù)據(jù)?？梢哉f，遺傳算法在故障診斷中的應(yīng)用是一種極為先進(jìn)、高效的技術(shù)手段，對于確保電機(jī)的正常運轉(zhuǎn)起到了重要作用。

3 電機(jī)故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢

國外對電機(jī)故障診斷的研究比較早，技術(shù)上也較為成熟。他們也是經(jīng)過多年的發(fā)展，直到計算機(jī)技術(shù)、傳感器技術(shù)等的廣泛應(yīng)用后，故障診斷技術(shù)才真正的獲得發(fā)展。例如，日本、加拿大等國，都已研究出了變壓器、發(fā)電機(jī)的故障監(jiān)測系統(tǒng)，且獲得了普遍應(yīng)用。

我國的電機(jī)故障診斷研究起步較晚，目前雖然已具有了很多試驗性方法，但由于受到技術(shù)上的限制，再加上操作過于復(fù)雜，測量結(jié)果也不夠準(zhǔn)確，而未取得明顯的進(jìn)展。直到近些年，隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展及科學(xué)技術(shù)的快速進(jìn)步，對電機(jī)故障診斷技術(shù)的研究也獲得了迅猛發(fā)展。除了解析模型法，有關(guān)信號處理和專家理論的故障診斷方法也得到了很多的研究。不過，許多方法仍是局限在有關(guān)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運行的故障問題診斷，對于開啟、加速等動態(tài)狀況下的診斷仍顯不足，還需予以足夠重視。其中，信號處理中的熱點小波技術(shù)，有著較好的局部化特征，可準(zhǔn)確的獲取到瞬變信號的特性，因此可以應(yīng)用于動態(tài)數(shù)據(jù)的分析中。此外，專家知識理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著自學(xué)習(xí)、并行處理的能力，可以用于處理、分析非線性的故障問題等。

通過上述分析可以發(fā)現(xiàn)，電機(jī)的故障診斷表現(xiàn)出復(fù)雜性的特點，而且很多方法都有其不足之處。除此之外，多數(shù)的研究都需要由實驗過程得到盡可能完整的數(shù)據(jù)，但在實際中遇到的情況，數(shù)據(jù)不可能是完整的，這就大大影響了故障診斷的最終質(zhì)量。所以說，只是運用一種理論、一種技術(shù)進(jìn)行故障診斷，很難實現(xiàn)診斷過程的快速性與準(zhǔn)確性，因此要將各種技術(shù)有機(jī)的結(jié)合起來，實現(xiàn)理論的交叉融合。而且近年來隨著信息技術(shù)、人工智能技術(shù)以及各種高性能算法的發(fā)展，使人們可以實現(xiàn)更加準(zhǔn)確地故障診斷與處理。通過上述分析表明，電機(jī)故障的診斷需要將多種理論、方法結(jié)合起來和各取所長，才能實現(xiàn)故障的高效診斷，這也是故障診斷技術(shù)的重要發(fā)展趨勢。

4 結(jié)語

總的來說，隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，電機(jī)被廣泛的應(yīng)用到各個行業(yè)與領(lǐng)域，但在電機(jī)的應(yīng)用過程中，一旦保持長時間的不間斷運行，或是負(fù)荷壓力過大，以及受到各種外部因素的影響，都會引發(fā)各種故障問題。如果不能及時的加以處理，就會使電機(jī)無法正常運轉(zhuǎn)，甚至帶來嚴(yán)重的安全隱患，而給企業(yè)造成難以估量的重大損失。相關(guān)人員需要加強(qiáng)對電機(jī)故障的認(rèn)識，并結(jié)合現(xiàn)場情況可以科學(xué)、合理的選用最合適的故障診斷方法，以不斷提高電機(jī)故障的診斷質(zhì)量，從而為迅速、高效的處理故障問題，加快電機(jī)的恢復(fù)運行等提供技術(shù)上的保障。當(dāng)前，國內(nèi)在電機(jī)故障診斷研究上已取得越來越多的成就，但考慮到電機(jī)故障的復(fù)雜性，還需進(jìn)行進(jìn)一步研究，以推動電機(jī)故障診斷技術(shù)的不斷完善，從而確保電機(jī)設(shè)備的安全穩(wěn)定運行。