程本俊, 宋明中

(寶武裝備智能科技有限公司, 上海 201900)

交流調(diào)速系統(tǒng)具有容量大、體積小、適應(yīng)性廣、性能好、精度高以及節(jié)能顯著等優(yōu)點,在很多行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。近年來,變頻電機的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)逐步受到人們的青睞[1]。變頻電機故障主要包括電氣類故障和機械類故障,典型的故障為定子繞組故障和軸承損傷。對于諧波信號分析方法來說,快速傅里葉變換對于平穩(wěn)信號的分析效果較好。小波變換可以檢測到信號中的突變及間斷點等奇異分量,從而實現(xiàn)對諧波出現(xiàn)時間的準確定位[2]。電機電流小波分析法是變頻電機比較有效的故障診斷方法。

本文簡要介紹了小波變換理論,論述了基于電流頻譜分析的異步變頻電機在線監(jiān)測診斷系統(tǒng)架構(gòu)。通過對電機電氣信號的采集,利用小波變換頻譜分析方法,分析穩(wěn)態(tài)運行時定子電流的頻譜,提取出故障信號的特征,對電機典型故障進行定位和診斷,并通過故障案例論證該診斷分析系統(tǒng)的有效性。該系統(tǒng)以平臺為載體,以預(yù)警系統(tǒng)為支持,全面獲取設(shè)備運行過程數(shù)據(jù),實現(xiàn)電機遠程監(jiān)測診斷,具有數(shù)據(jù)采集處理、健康狀況監(jiān)測、設(shè)備狀態(tài)智能決策等功能,減少了電機停機時間,降低了維修成本,提高了設(shè)備的管理水平。

1 小波變換理論

小波變換(Wavelet Transform,WT)在傅里葉變換的基礎(chǔ)上進行了發(fā)展,提供隨頻率變化的“時間-頻率”窗口,是分析處理信號時頻、數(shù)據(jù)分析的理想工具。設(shè)有實偶函數(shù)We(t)和實奇函數(shù)Wo(t) 。它們的傅里葉變換分別為[3]

(1)

(2)

(3)

由W(ω)的傅里葉逆變換得:

(4)

式(3)定義的函數(shù)為諧波小波。

Mallat算法是一種小波變換快速算法。該算法采用小波分解濾波器和小波重構(gòu)濾波器實現(xiàn)信號的分解與重構(gòu)。其算法分解公式表示為

Aj+1(n)=H(n)·Aj(n)=

(5)

Dj+1(n)=G(n)·Aj(n)=

(6)

式中:H(n),G(n)——低通和高通濾波器的抽頭系數(shù)序列。

根據(jù)Mallat算法分解原理,分解后的序列是原序列與濾波器序列的卷積再進行隔點抽取。

離散序列Mallat算法重構(gòu)公式為

Aj(n)=H(n)·Aj+1(n)+G(n)·Dj+1(n)=

(7)

本文中電機電流信號的基頻為50 Hz,采樣頻率為6 400 Hz。對電流信號進行5層多分辨分析,頻帶范圍依次為0～100 Hz,100～200 Hz,200～400 Hz,400～800 Hz,800～1 600 Hz ,1 600～3 200 Hz。當系統(tǒng)頻率在50 Hz左右波動時,基頻落在最低子頻帶0～100 Hz附近。

2 監(jiān)測診斷系統(tǒng)構(gòu)成

圖1為變頻電機監(jiān)測診斷系統(tǒng)構(gòu)成示意。該系統(tǒng)包括采集層、分析層和應(yīng)用層3層架構(gòu),主要由電機信號采集單元、數(shù)據(jù)分析站、設(shè)備監(jiān)測診斷平臺等組成。

圖1 變頻電機監(jiān)測診斷系統(tǒng)構(gòu)成示意

2.1 應(yīng)用層

應(yīng)用層主要指設(shè)備監(jiān)測診斷平臺,重在實現(xiàn)設(shè)備樹配置、基礎(chǔ)信息配置、狀態(tài)集中展示、報警事件管理、用戶及權(quán)限配置、數(shù)據(jù)分析功能、接口功能等模塊以完成設(shè)備狀態(tài)可視化管理與應(yīng)用。系統(tǒng)主要功能如下。

(1)設(shè)備樹配置、基礎(chǔ)信息配置 包括設(shè)備層級管理、設(shè)備屬性管理、設(shè)備測點管理、檢測參數(shù)管理、設(shè)備文檔管理。

(2)狀態(tài)集中展示 實時數(shù)據(jù)監(jiān)控為用戶提供設(shè)備區(qū)域或設(shè)備實時采集數(shù)據(jù)顯示頁面,實時展示被監(jiān)控的設(shè)備狀態(tài)、數(shù)量統(tǒng)計和預(yù)警信息等。

(3)報警事件管理 平臺提供報警設(shè)置工具,設(shè)置報警的設(shè)備歸屬和統(tǒng)計規(guī)則,使報警生成后的傳送、顯示、推送和最終評估形成一個完整生命周期回路。

(4)用戶及權(quán)限配置 用戶管理包括用戶添加、修改和刪除等基本管理功能;權(quán)限配置將系統(tǒng)用戶分為不同角色,允許用戶自定義角色,根據(jù)不同角色定義頁面瀏覽和操作權(quán)限。

(5)數(shù)據(jù)分析功能 數(shù)據(jù)分析為用戶提供各類數(shù)據(jù)分析工具。用戶通過分析工具能夠?qū)Σ杉臄?shù)值數(shù)據(jù)及信號數(shù)據(jù)進行分析,進而對設(shè)備狀態(tài)進行判斷。數(shù)據(jù)分析分為數(shù)值分析和信號分析兩大類。數(shù)值分析主要對數(shù)值的變化趨勢進行分析,包括單指標趨勢、多指標趨勢及不同設(shè)備間的指標對比。用戶可通過比較不同設(shè)備間的指標趨勢,對設(shè)備的運行進行分析診斷。信號分析主要對原始電流、電壓數(shù)據(jù)進行分析,包含時域譜、頻譜及對數(shù)譜分析。

(6)接口功能 預(yù)留并設(shè)計兼容性可擴展的功能模塊,數(shù)據(jù)可通過TCP/IP標準通信協(xié)議接口供其他設(shè)備管理系統(tǒng)實時調(diào)用和讀寫。

2.2 分析層

分析層主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、通信、存儲、分析診斷及設(shè)備狀態(tài)信息綜合診斷等功能。

(1)數(shù)據(jù)采集 主要提供數(shù)據(jù)的整體管控,實現(xiàn)數(shù)據(jù)接收與解析管理。該模塊通過通信鏈路進行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控、進行通信過程狀態(tài)跟蹤,對出現(xiàn)的異常、長期無應(yīng)答通路形成通信故障預(yù)警并上報,保證展示與分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口的穩(wěn)定與安全。

(2)數(shù)據(jù)通信 主要提供不同類型數(shù)據(jù)的自動解析,并將數(shù)據(jù)歸并至對應(yīng)設(shè)備的指定測點,完成測點與數(shù)據(jù)之間的自動關(guān)聯(lián);對需要進一步加工的數(shù)據(jù)進行各類數(shù)值計算,實現(xiàn)特征量提取。

(3)數(shù)據(jù)存儲 主要根據(jù)數(shù)據(jù)類型進行臨時存儲及實時存儲持久化。臨時存儲是根據(jù)專業(yè)需要存儲不超過一個月的原始分析數(shù)據(jù);對于需要高頻次使用的實時數(shù)據(jù),存儲在redis等實時數(shù)據(jù)庫中;各類診斷結(jié)果、采集定量值等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)信息存儲在Postgresql,Mysql等系統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中;各類采集狀態(tài)數(shù)據(jù),如電流特征值、電氣信號等數(shù)據(jù)存儲在Hbase數(shù)據(jù)庫中。

(4)數(shù)據(jù)分析診斷 數(shù)據(jù)分析站對獲取的原始數(shù)據(jù)進行特征量計算,統(tǒng)計三相電流和電流的單周期有效值(頻率、電壓、電流有效值),計算三相電流的基波和高次諧波;根據(jù)三相電壓和電流的基波分量計算正序分量、負序分量、零序分量;根據(jù)變頻器的額定頻率,在頻譜查找該頻點,計算電流特征諧波諧波和轉(zhuǎn)頻諧波分量;通過機械及電氣故障模型對數(shù)據(jù)進行智能狀態(tài)預(yù)警。

數(shù)據(jù)分析站對電機設(shè)備的整體狀態(tài)提供綜合診斷,通過電氣數(shù)據(jù)諧波處理分析,結(jié)合電機異常故障的頻率特征,實現(xiàn)對電機異常狀態(tài)的智能判定。系統(tǒng)算法流程如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)算法流程

2.3 采集層

信號采集單元由電流互感器、電氣采集模塊、振動傳感器、振動采集模塊和網(wǎng)絡(luò)等組成。主要完成母線電壓、電機三相電流和軸承振動等信號的檢測采集功能;將設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和設(shè)備自檢信息進行過濾和清洗等預(yù)處理,并將數(shù)據(jù)上傳到分析層。

3 電機典型故障分析

3.1 電氣類故障診斷

3.1.1 定子繞組匝間短路診斷

電機定子繞組匝間短路故障是一種常見且破壞性強的故障。電機定子繞組匝間絕緣損壞時,定子繞組三相電流出現(xiàn)不平衡分量,繞組中電流3次諧波特征頻率分量變大[4-5]。圖3為匝間短路故障的測試結(jié)果。

由圖3可以看出:定子繞組3匝以下匝間短路時,匝間短路故障特征較輕,不容易檢出;定子繞組3匝以上匝間短路出現(xiàn)時,匝間短路故障特征3次諧波頻率增加明顯;定子繞組6匝以上匝間短路出現(xiàn)時,匝間短路故障特征3次諧波頻率變化顯著,容易檢測判斷。

圖3 匝間短路故障的測試結(jié)果

3.1.2 單相接地(絕緣不良)診斷

單相接地一般分為漸變故障和突變故障兩種。突變故障是由密封問題或引出線絕緣異常導(dǎo)致絕緣不良進而引起的單相接地故障。漸變故障是由定子繞組絕緣熱劣化導(dǎo)致。單相接地(絕緣不良)出現(xiàn)時,定子繞組電流頻譜中,電流脈沖寬度調(diào)制(PWM)3次諧波分量明顯變化。圖4為繞組單相接地故障測試結(jié)果。

圖4 繞組單相接地故障測試結(jié)果

由圖4可以看出:繞組絕緣越低,故障諧波特征值越大;接地電阻從1 kΩ到22 Ω的變化區(qū)間內(nèi),故障特征成線性變化;當接地電阻200 Ω以下時,故障諧波特征值容易分析;故障諧波特征在故障相上最明顯。所以,根據(jù)電流PWM 3次諧波分量特征頻率,結(jié)合三相電壓不平衡變化,可對繞組單相接地(絕緣不良)故障進行診斷分析。

3.1.3 電流不平衡診斷

當電機三相供電電壓不平衡時,電動機內(nèi)部存在逆序電流和逆序磁場,會產(chǎn)生較大的逆序力矩,造成三相電流分配不均勻。定子繞組出現(xiàn)匝間短路、局部接地、連接不良等因素都可能導(dǎo)致三相電流不平衡,從而對電機壽命產(chǎn)生一定的影響。三相電流不平衡計算公式為

(8)

式中:ΔI——三相電流不平衡度;

Imax——最大相電流;

Iavg——三相平均電流。

三相電機不平衡數(shù)值及診斷結(jié)果如表1所示。

表1 電機三相不平衡診斷結(jié)果

3.2 機械類故障診斷

3.2.1 鼠籠斷條故障診斷

籠型異步電機轉(zhuǎn)子出現(xiàn)端環(huán)開裂或?qū)l斷條,也就是轉(zhuǎn)子出現(xiàn)不對稱情況時,在電機供電電壓作用下,定子三相繞組合成磁勢,產(chǎn)生氣隙磁勢。因為轉(zhuǎn)子出現(xiàn)不對稱產(chǎn)生氣隙磁勢反轉(zhuǎn)分量,電機定子繞組感應(yīng)出與轉(zhuǎn)差率相關(guān)的特征頻率的電流分量,可以對轉(zhuǎn)子鼠籠斷條進行診斷分析[6]。異步電機轉(zhuǎn)子鼠籠斷條的故障檢測方法是通過電流傳感器采集定子電流信號,通過分析頻譜圖是否含有該分量來判斷轉(zhuǎn)子有無出現(xiàn)斷條故障[7]。

3.2.2 對中不良診斷

對中不良故障主要存在于電機與負載對中不良或電機地腳螺栓松動。根據(jù)電機電流分析法可知,當出現(xiàn)地腳螺栓松動或電機負載對中不良時,電機定子繞組中電流頻譜分析會出現(xiàn)與電流轉(zhuǎn)頻相關(guān)的特征頻率。圖5為對中不良故障測試結(jié)果。

圖5 對中不良故障測試結(jié)果

由圖5可以看出:對中不良故障特征與電流轉(zhuǎn)頻諧波分量相關(guān);在不同電源頻率下,轉(zhuǎn)頻特征分量均比較明顯;對中不良故障程度不同,電流轉(zhuǎn)頻諧波分量的幅度也不同,對中偏差越大,轉(zhuǎn)頻諧波幅度也越大。所以,根據(jù)電機電流頻譜中轉(zhuǎn)頻特征,可以有效對對中不良故障進行診斷。

3.2.3 軸承損傷診斷

異步電機通常選用滾動軸承。其組成結(jié)構(gòu)為滾動體、內(nèi)圈、外圈和保持架。滾動軸承主要作用是支撐轉(zhuǎn)子,使電機能正常旋轉(zhuǎn)。所以,在電機的所有部件中,軸承的機械容易磨損[8]。通過振動信號的頻譜分析是判斷軸承損壞的常用手段。振動信號的典型故障特征與振動信號的轉(zhuǎn)頻分量相關(guān)。若轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)速度越高、軸承損傷越嚴重,則其振動特征頻率就越高[9-10]。滾動軸承發(fā)生故障時,周期性的突變信號會產(chǎn)生低頻振動。各組成部分故障特征頻率與軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)及運動參數(shù)有關(guān)。故障特征頻率計算公式如下。

軸承轉(zhuǎn)軸頻率f為

(9)

軸承外圈故障頻率fo為

(10)

軸承內(nèi)圈故障頻率fi為

(11)

軸承滾珠故障頻率fb為

(12)

軸承保持架故障頻率fc為

(13)

式中:n——與軸承相配合的軸轉(zhuǎn)速,r/min;

Z——滾珠個數(shù);

α——接觸角;

d——滾珠直徑,mm;

D——滾珠中心圓直徑,mm。

當軸承出現(xiàn)故障時,電機電流頻譜中與轉(zhuǎn)速相關(guān)的轉(zhuǎn)頻特征頻率分量明顯變大。圖6為軸承損傷故障測試結(jié)果。

由圖6可以看出:當軸承損傷時,與正常運行情況相比,電機電流轉(zhuǎn)頻的高次諧波分量變大。與松動不對中對比發(fā)現(xiàn),電流頻譜分析更高次的轉(zhuǎn)頻諧波分量特征比較大。所以,利用電機電流頻譜中轉(zhuǎn)頻的特征可以對軸承損傷故障類型進行有效的診斷。

圖6 軸承損傷故障測試結(jié)果

4 結(jié) 語

基于小波變換頻譜分析的電機故障診斷方法,在處理瞬時、非平穩(wěn)信號情況下更加有效。通過對電機電氣信號的采集,分析穩(wěn)態(tài)運行時定子電流的頻譜,提取出故障信號的特征,對電機典型故障進行定位和診斷,并通過故障案例論證該診斷分析系統(tǒng)的有效性。該方法能很好地對變頻電機故障進行預(yù)警,減少了現(xiàn)場停機時間和修理費用。