电机故障检测技术

电机故障检测技术（精选十篇）

电机故障检测技术篇1

一、电机故障的诊断原理

一般来说, 电机故障的诊断原理有以下几种。首先, 根据噪音、振动、温度等变化情况诊断电机故障。在电机出现故障时, 工作人员会先用温度检测仪器对电机各个部位的温度进行检查, 以初步确定电机故障的类型, 再根据电机故障的噪音或者振动情况, 大致确定电机故障的位置与原因, 从而为进一步诊断提供条件与基础。这种诊断方法主要针对情况较轻的、能够通过工作人员的经验或者简单仪器等检查出来的机械故障。其次, 根据电流变化情况诊断电机故障。这种方法的诊断原理是工作人员利用频谱分析仪器等对电机内电流的波形进行分析与检测, 再对比正常运转电机的电流波形图, 从而判断电机故障的程度。最后, 根据绝缘结构的检查结果诊断电机故障。除了以上两种方法之外, 工作人员还可以利用适宜的电气检查设备对电机内的绝缘结构进行检测与分析, 得出电机绝缘结构的寿命以及电机工作性能等因数, 从而对电机故障进行进一步的诊断。

二、电机故障的诊断技术

电机主要由电路、磁路两部分组成, 两者共同起着转化能量的作用。因此, 电机质量或者安装质量不合格、电机在运转过程电压不稳、负载超出标准等等情况, 都将可能引起电机故障, 影响电机的正常运转。工作人员根据相关原理、选择适宜的故障诊断技术对电机故障进行诊断, 以保证电机的可靠运转。

在我国, 基于数学模型的电机故障诊断技术的应用已经和纯熟, 而基于状态或过程参数估计的电机故障诊断技术也在不断完善, 对电机故障诊断效率的提高起到重要作用。但是随着经济、技术的发展, 更多有效的诊断技术, 尤其是人工智能诊断技术被应用与电机故障诊断中, 为电机的正常、高效运转提供技保障。

第一, 人工神经网络诊断技术。这种诊断技术是当前应用效果较好, 使用频率也较大的诊断技术之一, 它主要采用BP网络对电机故障的信号进行检测、分析与转换, 同时根据相应的算法以得到输入、输出样本之间的映射关系, 从而利用网络进行科学地分析与诊断。人工神经网络诊断技术应用效果最好的是诊断转子断条故障, 基本上可以达到零失误率。

第二, 模糊逻辑诊断技术。有些电机故障不能很准确地被描述出来, 显示一定模糊性, 在此就需要利用模糊逻辑诊断技术了对电机故障进行诊断。但是这种诊断技术需要模糊知识库的支持与辅助, 并建立故障与故障征兆之间的关系或者规则库, 从而通过推理判断、诊断电机故障。但是这种技术容易出现误诊, 需谨慎使用。

第三, 遗传算法诊断技术。这种诊断技术是根据故障信号的分析与推算, 对电机进行全局地控制与检测, 从而不断地优化诊断方法, 以达到提高诊断效果的目的, 它具有全局控制、快速便捷等特点。但是在遗传算法诊断技术应用过程中, 工作人员需要注意参变量各项参数的准确性, 需要反复试凑, 以确定各项故障参数。因此可以说, 遗传算法诊断技术是电机故障诊断技术中较为先进、高效的技术。

结语

综上所述, 在电机应用过程中, 相关工作人员必须提高对电机故障的认识, 并根据电机应用的实际情况, 科学地选择适宜的故障诊断技术, 以提高电机故障诊断效率, 从而为快速、有效地处理电机故障, 促使电机恢复正常运转提供保证。目前, 我国电机故障的诊断技术得到高速发展, 但是由于电机故障各个类型之间的关系复杂, 需要相关工作人员进一步研究, 以促进电机故障诊断技术应用有效性的提高, 从而保证电机的正常运转, 为机械设备提供充足的电能。H

参考文献

[1]王秋彦, 鞠建波, 宋振宇.故障诊断技术研究现状及发展趋势[J].电子测量技术, 2009, 12 (04) :45-46.

[2]刘冬生, 赵辉, 王红君, 等.基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究[J].天津理工大学学报, 2009, 78 (01) :21-23.

电机电器状态检测与故障诊断篇2

设备诊断技术对保证设备的正常运行来说具有及其重要的现实意义，可以在设备带负荷运行时或者基本不拆卸的情况下通过检测和分析设备的状态参数，对其工作状态进行评判，判断其是否存在故障、异常，并发现异常和故障的具体位置和趋势，进而安排合适的修整方案。

设备诊断技术包含三大部分的内容，即检查和发现异常――诊断故障类型和部位――分析故障类型，在此过程中需要用到的最基本的技术为检测、信号处理、识别、预测技术。

一、电机电器故障诊断技术的特点

首先，电机电器故障诊断技术涉及的领域较多，需要用到较多领域的技术知识，如电机学、高电压技术、材料工程学、信息工程学、计算机技术等。

从电机电器的工作原理出发，其内部系统十分复杂，包括电路系统、磁路系统以及绝缘系统和通风散热系统、机械系统等等多个独立而又相互联系的系统。

当电机电器运行过程中出行故障时，都会涉及到这些独立系统的故障。

因而检修人员必须具备较高的综合素质，对电机电器涉及的领域都要有所涉猎。

其次，检修人员必须熟悉诊断的对象。

电机电器内部各个独立系统相互交错相互联系，出现故障的表现和原因往往十分多元化，涉及的不同系统较多，这无疑增加了电机电器整修的.难度，因而检修人员必须对电机电器的运营过程、内部结构。

工作方式和负荷具有详细的了解，并对常见的故障及其可能的产生原因具有一定的熟悉度和系统化的了解。

最后，必须将其与继电保护系统严格区分开来。

继电保护系统仅在故障发生时才产生相应的动作，没有预防和预测的功能，而点击诊断技术不仅可以根据早期出现的现象对故障进行预测，还可以对已发现的故障进行一定程度的诊断和发展趋势分析，并据此给出科学合理的检修方案。

所以不能用单纯的继电保护来完全替代电机诊断技术，否则可能会给设备带来无法估量的损失和伤害。

二、电机电器故障诊断常用的技术

电机电器设备的故障诊断手段较为丰富，而且涉及领域广泛，属于新技术领域，目前常用的电机电器诊断技术有以下几种：

(1)铁谱技术(或称铁相学)：在70年代，出现了一种主要通过对机械内部磨损颗粒的大小、形态和成分进行分析，来得到机械在工作摩擦时的磨损状况及机理等信息的技术，在早期机械设备的节能和润滑剂方面的研究应用较为广泛。

由该技术衍生而来的便是铁谱技术，它是将从润滑油样中的磨损颗粒检测并分离出来的技术，其中需要用到的仪器就是铁谱仪，其原理就是借助磁场将润滑油中的磨损颗粒分离出来，并用分析式铁谱仪进行进一步的分析。

(2)红外测温和热成像技术：在检测设备温度是否异常时常用的一种手段便是红外测温，可以不用接触到物体就获取其温度，使用的方法是测量物体辐射的红外光的方法。

(3)声发射技术：当机械构件的材料在力的作用下发生形变或者损坏时，就会以弹性波的形式向外释放出变性能，此种现象为人称为声发射。

但是这只是形象的说法，人耳的听觉范围并不能捕捉到这种声发射，只能通过灵敏的仪器将其检测出来，并进行相应的分析，再根据检测到的声发射信号判断出发射源(即变形部位)的具体位置。

(4)力和扭矩的检测：在测量力和扭矩的过程中最常用也是最基本的方法是使用应变片。

机械设备处于工作状态时，当被测量部位承受应力或扭矩，就会使应变片发生形变，此时应变片的电阻丝的长度和截面尺寸也会随之改变，此时用应变仪进行测量就可根据电阻值的变化得出该部位的应变量，进而经过计算得到该部位此时承受的应力和扭矩。

(5)电磁检测：电机电器的内部以及周围磁场的测量也可以用于诊断和检测设备的故障，也是一种较常用的检测手段，而且测量的内容可以是磁场的分布情况、谐波磁场以及漏磁场，一般而言测量的都是磁场分布中各点的磁通密度。

三、电机电器故障诊断的方法和流程

电机故障诊断中常用的方法有六种：

(1)电流分析法：对机械负载电流的幅值和波形的监测以及频谱的分析确定机械故障的原因和受损程度;

(2)振动诊断：检测电动机的振动频率和幅度，对得到的信息进行对应的处理和分析，进而诊断出受损部位和原因，再提出解决方案;

(3)绝缘诊断：以电气试验和特殊的诊断技术为基础，主要针对机械内部绝缘部位的故障预测和诊断，并对其寿命进行预判;

(4)温度诊断：监测各部分温度，对温度不达标的部分进行故障判断和预测;

(5)换向诊断：针对直流电机的换向进行实时监测，使用机械和电气检测的方式找出阻碍或者影响换向的因素，并制定应对措施;

(6)使用VA诊断技术(振声制定技术)，采集诊断对象的驱动信号和噪声信号，分别进行处理后综合诊断，可以在很大程度上提升诊断的准确率。

设备的诊断过程主要包含了六个环节：传感器、数据采集与预处理、数据处理、诊断决策(需要借助诊断软件)、运行设备、采取技术措施。

某公司所属的一台风机振动较大，对其正常运行产生了较大影响，受到委托我们对其进行了振动检测，检测的部位为电机两端轴承和风机两段轴承。

根据得到的水平方向和垂直方向的振动图谱、波形图和频谱图，判断出此风机存在不平衡故障，建议立即关闭机器，进行转子动平衡实验，之后获得良好效果，机组故障清除成功。

四、结语

具体而言状态检测与故障诊断的作用可以归纳为监测与保护、分析与诊断和处理与预防三方面，可以极大地防止或减少机械突然出现故障而无法正常运行给企业带来损失。

不同的设备故障诊断技术和方法所需的成本不同，最佳的使用条件也不同，在情况复杂的条件下需要组合使用，因而在实际使用过程中，需要检修人员必须对使用哪种技术最为便捷进行综合分析，得到最佳的应对方案。

参考文献

[1]赵晓东.电机转子检测方法及故障诊断技术研究[D].河北工业大学，2010-11-01.

[2]张晶莹，杨鹏.莱钢宽厚板主电机在线状态检测与故障诊断系统的研究与应用[J].硅谷，2011-01-23.

牵引电机轴承检测与故障判断浅析篇3

【摘要】本文分析了各型内燃、电力机车牵引电机轴承动态检测数据，根据检测波形，判断轴承运行状态，改进轴承检修质量。【关键词】牵引电机；轴承；振动；分析；故障判断。

【中图分类号】TM343 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5158（2013）03-0200-02

随着铁路运输长交路、重载的要求，牵引电机面临严峻的考验，电机轴承的质量对机车的安全运行也更为重要。牵引电机轴承从静态、动态检测，组装后检测尤为重要，对其检测结果的分析可以有效防止轴承故障的扩展，对行车安全是十分必要的。

1、轴承故障的表现形式

滚动轴承是电机运行的重要部件，引起轴承损坏的原因主要表现有滚动体或滚道表面由于疲劳产生的剥离；润滑不良产生的机械磨损或表面的胶合；温升较高而引起的变色、软化；冲击载荷过大造成表面出现压痕。以上现象会造成轴承失效，导致电机运行故障。

2、轴承故障检测方法

振动检测法是一种常用轴承检测方法。由于振动检测相比较噪声检测、温度检测、间隙测量、油膜电阻检测等方法更为直接、简便。并且，振动检测可以在运用中进行，有效地判断剥离、裂纹、磨损、电蚀、擦伤、压痕、烧伤等轴承故障。是目前运用广泛的轴承故障检测方法。该方法通过传感器采集信号，通过傅里叶变换生成频域信号。通过对该信号进行分析、筛选。根据各个部件的运行频率，判断轴承故障位置。

3、检测与波形分析

通过对检测频段的区分，将设备的检测频率设定在8KHz的中频段，有效涵盖轴承各个元件的固有频率。通过高通滤波，将频率在1KHz以下的低频成分滤去。以减少因电机机械及电源干扰对测量结果的影响。参考检测仪计算出的峭度系数Kv及加速度均方根值（R.M.S 值）来判断轴承是否存在故障。

3.1、主要参数设置

解调率： 1

带通宽度： 10%

高通下限： 2000HZ

aera of PSD频率限： 2000～8000Hz

共振频率：与传感器共振峰频率接近

信号类型：交流/预包络

截止频率： 8000HZ/400Hz/200Hz（简易/精密/低频）

灵敏度：为传感器灵敏度（PC/g）

窗口类型：海宁窗

时域平均： 1次

频域平均： 8次/1次（简易/精密、低频）

3.2、简易检测

利用振动波形检测设备，检测各部件运行时的振动波形，通过波形分析判别轴承运行情况。根据初始数据积累，跟踪轴承运行情况。将各型牵引电机的转速设定为1500±20r/min，每五分钟进行一次测量校正；测点选择轴承承载区径向测量，测点需进行除漆、打磨，并避开螺栓紧固位置；应对测量数据进行有效性分析，排除交流电、机械共振等干扰。共记录五组测量数据，分析五组数据，若每组Kv、grms 值都符合如下标准传动端Kv≤5、Grms≤8；非传动端Kv≤4.5、Grms≤6，则判定轴承良好，诊断完毕。若传动端Grms≥8时需进行精密分析或低频分析，Grms≥10时解体检查；非传动端均方根值Grms≥6时进行精密分析，Grms≥10时解体检查。通过简易诊断我们对轴承进行判断，剔除出的轴承需进行进一步分析。

3.3、精密及低频分析

该方法利用故障信号具有冲击振动的特点，采用共振解调法将故障冲击产生的高频共振响应波放大，通过包络检测得到其低频波形，再采用频谱分析找出故障频率，确定故障位置。滚动轴承的主要频率计算参照表3-1。

通过理论计算，可以得到电机的故障频率。但因转速测量方法不同，需对转频进行校正，以保证特征频率的准确性。同时对电机再进行低频分析，通过对振动信号进行低通滤波，查找电机是否存在摩擦、转子动平衡、组装间隙过大造成的低频振动。

3.4、分析实例 1、对一台落修电机进行检测，简易诊断结果均方根值超出试验标准。调整试验参数后，进行了精密分析，如图3.1。功率谱中非常清楚的显示了特征频率。此时，电机转速1484r/min；通过计算峰值频率136Hz、273Hz为外圈的特征频率和2倍频，判断外圈存在剥离，解体后得到验证。图2

电机电器状态检测与故障诊断篇4

电机作为工业生产中常用的机械设备其运行过程中极易发生各类故障, 因此将设备状态检测和诊断技术用于电机生产和运行是大势所趋, 可极大增加电机运行的安全可靠性。

1 电机故障诊断技术的特点

1.1 涉及学科多

由于电机内部结构较为复杂, 涉及到电力、电磁、机械以及通风散热等方面, 因此如果发生故障就需要对各个可能的方面进行检测, 再加上可能出现的故障不是单一方面原因造成的, 就更造成了故障检测的难度, 电机故障诊断涉及到电机学、空气动力学、传热学、高压电技术、弱电技术、材料技术、计算机技术、机械加工技术等等多个学科, 因此就要求相关工作人员必须具备全方位的综合素质方能合格。

1.2 对电机工作状态记录依赖性较大

电机的运行状态是不断改变的, 虽然这种改变非常轻微, 但一般来说形成故障都是有一定征兆的, 同时引起电机故障的原因来说也是多方面的, 因此对电机状态检测与故障诊断很大程度上要依赖日常工作对电机工作状态的记录文件作为参考, 工作人员只有在充分了解电机的运行特点以及工作负载情况的基础上, 才能有针对性地进行故障诊断, 达到事半功倍的目的。

1.3 可根据实时状态对故障进行预判

与继电保护系统不同的是, 电机故障检测和诊断可根据当前检测的运行状态对可能发生的故障进行预判, 对故障的发展趋势进行分析后可制定出最佳的检修方案, 而不用等到故障发生后才采取相应手段, 因此将可能由故障带来的损失降为最低。

2 电机故障诊断方法与流程

电机状态检测与故障诊断工作的进行需要借助于先进的分析仪器和设备以及丰富的理论知识和相关经验。首先, 用传感器对电机的实时技术状态参数进行采集, 然后将数据传输到主机进行数据的处理和诊断分析, 利用工作人员扎实的知识和丰富的经验, 并结合当前数据分析结果对当前电机可能发生的故障提出相关技术措施, 尽量做到故障的事前控制, 将损失降为最低。电机的状态检测和故障诊断流程如图1所示:

3 电机状态检测与故障诊断常用技术

3.1 铁谱技术

铁谱技术是通过铁谱仪对电机零部件磨损颗粒的形态、粒径和化学成分进行分析 (金属磨粒一般是从易损部件的润滑油样中分离出来得到) , 从而得出电机当前的磨损状况, 以便在磨损的初期得到情报, 及时采取有效措施防止进一步的磨损, 预防故障的产生。在电机检测中, 利用铁谱仪将磨损颗粒的谱图呈现在基片上, 供工作人员分析使用。

3.2 红外测温和热成像技术

在电机状态检测中, 红外测温与热成像技术是通过检测电机向外辐射出的红外光谱来显示出电机的温度, 是非接触式的测温方法, 由于物体的温度越高其辐射的功率就越大, 因此可根据测量得到的辐射量将温度呈现出来, 在实际工作中, 电机某一个部位出现温升过大的情况就可通过红外热成像的技术准确检测出来。

3.3 声发射技术

在电机中如果某一个部件有发生变形或断裂等, 其声传播与在正常金属材料中传播的形式不同, 此时形变或断裂处在受力的状态下就会以弹性波的形式释放出部分能量, 这种能量以声音的形式发射出去, 利用这种非正常的声音即可判断出是否存在故障以及故障发生部位, 在实际工作中, 仅凭人耳是无法分辨微弱的声音, 因此一般要借助于灵敏的声检测仪器来测试。

3.4 力和扭矩的检测

力和扭矩检测技术是检测电机工作状态的一种重要手段, 其方法为:将电阻丝固定在基片上制成应变片, 而后将其粘接到需要检测的部位, 当设备工作时应变片就会受到电机的影响, 如果被检测部位承受力和扭矩的作用就会使应变片发生形变, 改变电阻丝的横截面和长度, 因此使之阻值发生改变, 结果呈现在应变仪上, 计算出该部位的应变量就得得知该检测部位的受力情况, 从而判断故障的趋势走向。

3.5 电磁检测

在实际工作中经常利用电机内部和其周围的磁场分布情况来检测和判断电机的故障, 通常的方法有直接测量电机内部和周围的磁场分布, 以及测量谐波磁场和漏磁场等, 其原理是利用探测线圈或霍尔元件等测磁元件测量磁场分布中各点的磁通量, 其中探测线圈只用来测量交变磁场, 而霍尔元件可测量交变磁场和直流磁场, 根据磁通量变化情况来判定电机故障发生点。

3.6 光线传感器测温技术

光纤传感器测温技术是一种新兴设备检测和故障诊断技术, 具有体积小、灵敏度高、重量轻、精度高、测温范围宽等优点, 因此在电机状态检测和故障诊断中可推广应用, 其主要是利用光纤测温系统对测量空间的温度场分布进行实时测量, 并实时传递出来供工作人员参考使用。

结语

综上所述, 电机电器状态检测和故障诊断技术是在电机不拆卸的前提下, 防治电机出现安全事故, 并能大幅度降低电机故障出现概率的重要技术手段, 在实际工作中, 可用于电机状态检测与故障诊断的技术有很多, 需要工作人员根据当前电机工作情况并考虑成本问题优选最佳的故障检测诊断技术, 同时对较为复杂情况要综合两种或几种技术进行综合分析, 最终得出最佳检修方案。

摘要：做好电机电器状态检测和故障诊断对保证电器设备处于良好的运行状态的重要手段, 因此掌握状态检测技术以及故障诊断技术是十分重要的, 其中做好电机设备的状态检测是对故障诊断的有效方式。本文介绍了电机设备故障诊断技术的特点、常用方法以及当前常用的状态检测与故障诊断技术。

关键词：电机,状态检测,故障诊断

参考文献

[1]韩军.工程机械状态检测与故障诊断网络化系统研究[J].建设机械技术与管理, 2001.

电机故障检测技术篇5

电气工程及自动化

基于PLC的电机故障诊断系统设计

一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义

电机在工农业生产中应用广泛，为各种工农业设备提供原动力，是电气控制系统中的重要环节，给人们的生活带来了极大的便利。电机故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整体或局部正常或异常，早起发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。

电机故障一旦发生，对工作人员的生命财产将会造成很大的损失和严重的后果，在一些特殊的行业甚至会对国家的经济、军事、政治等造成严重后果。同时由于电机是应用于多行业的复杂系统，尽管在设计、研制阶段已经考虑了诸多因数、采取了有力措施，但由于设计、研制、加工工艺水平等因数等客观条件的影响，甚至还要工作在无人值守、恶劣环境下，难免会发生电机故障。因此如何提高电机工作的可靠性和安全性已经成为诸多行业关注的热点问题。电机故障诊断系统正是适应这一需求而发展起来的。

PLC，可编程逻辑控制器，作为一种数学运算操作的电子系统，专为在工业环境应用而设计的。它采用一类可编程的存储器，用于其内部存储程序，执行逻辑运算，顺序控制，定时，技术与算术操作等面向用户的指令，并通过数字或模仿式输入/输出控制各类型的机械或生产过称。

基于PLC的电机故障诊断系统应运而生。PLC是现在应用最多最广泛的一种控制装置，利用PLC丰富的内部资源和强大的功能指令，编制故障检测报警程序，不仅可以替代继电器实现相应功能，还可以提高工作的可靠性和系统的灵活性。PLC以被应用到机械制造、冶金、矿业、轻工等各个领域，大大推进了机电一体化的进程，被人们称为现在工业控制三大支柱之一。

PLC作为一种控制器，具有成熟稳定可靠的性能，到目前为止其已经在工业控制中得到广泛的应用。PLC系统的设计直接影响着工业控制系统的安全可靠运行。一个完善的PLC系统除了能够正常运行外，满足工业控制的要求，还必须能在系统出现故障时及时进行故障诊断和故障处理。故障自诊断功能是工业控制系统的智能化的一个重要标志，对于工业控制具有较高的意义和实用价值。

现在,已经研发出了性能比PLC更好更优越的DCS

和

FCS

两种控制系统,并且PLC

控制系统也终将会被先进的控制系统--

FCS

--所取代,但是从现在的情况来看，今后相当长的一段时间内,PLC

控制系统还是会与先进的控制系统

DCS

和

FCS

共同存在,其原因主要有以下几方面:(1)

企业的发展方向和需求。现在大多数的企业都在朝着自动化、信息化、开放化的方向发展,但这并不等于要将现有PLC控制系统推倒重来。由于现代企业已经投入了大量的人力和财力才形成的PLC

控制系统已经成型,如果要完全推倒重来再建立新的DCS

或

FCS

控制系统,不仅是重新需要大量资金的投入,还照成原来可利用资源的巨大浪费。(2)

市场需求来决定。由于目前市场的需求,很多软件厂商都在考虑如何将现在已经成型的PLC控制系统以及新建的厂级网络,以及开发控制系统所使用软件,来满足企业实现工厂自动化、信息化,从而可以为企业或工厂提供控制系统与管理网络的集成。(3)PLC的功能和优点来决定。PLC具有可靠性搞、抗干扰能力强、通用性强、灵活性好、功能齐全、编程简单、使用方便、模块化结构、安装简便、调试方便等优点，PLC的功能增强、结构优化,IO

模块趋向智能化和分散化,编程工具和编程语言更具标准化和高级化。(4)

PLC的联网通信能力比较强,正在向高速化、层次化、信息化、可靠化及开放化的方面发展。(5)

现在的PLC

系统与

DCS

技术、现场总线IO技术相结合,结构开放、扩展方便、技术先进、价格低廉。由以上分析可以预见,未来

PLC

正在向着功能化、集成化、智能化、标准化、开放化等多方面方向发展,故

PLC

虽然面临其它先进自动化控制系统的挑战,但与此同时PLC控制系统也在吸收它们的优点,彼此间互相融合,不断创新,在今后可预见的一段时间内PLC控制系统将与其它先进控制系统共同存在,共同发。

电机故障诊断系统建立在基于PLC和上位计算机组成的控制系统上。PLC在故障诊断系统中的功能主要是完成设备故障信号检测、预处理，转化存储并传输给上位计算机。上位计算机由于具有强大的科学计算功能，利用专家知识和专家库，完成从故障特征到故障原因的识别工作。并通过人机界面，给出故障位置，报告和解释故障诊断结果，并为操作员给出相应的排除故障的建议。

国外对电机设备故障诊断技术的研究始于60年代。虽然各国都很重视，但直到7O一8O年代，随着传感器、计算机、光纤等高新技术的发展与应用，设备在线诊断技术才真正得到迅速发展。加拿大、日本、前苏联等国陆续研制了变压器、发电机的局部放电、泄漏电流等在线监测系统，其中少数己发展成为正式产品。

我国对电机设备故障诊断技术的重要性也早己认识，60年代就提出过不少带电试验的方法，但由于操作复杂，测量结果分散性大而未得到推广，直到80年代开始出现电机设备故障在线诊断技术的研究，在近1O多年来得到迅猛发展。除解析模型法外，基于信号处理和专家知识的故障诊断技术占很大成分，其中有相关函数高阶统计量、频谱分析等。然而这些分析方法局限于电机设备稳态运行的故障诊断，对于起动、加速、制动等动态运行条件下实时诊断出电机设备的故障己越来越引起重视。信号处理方法中的热点小波技术，具有良好的时频局部化特征，能准确抓住瞬变信号的特征，因此在动态信号的分析上有着明显的优势。另外，专家知识方法的神经网络具有自学习和能拟合任意连续非线性函数的能力，以及并行处理的能力，使它在处理非线性问题和在线估计方面有很强的优势。

二、课题的主要内容和要求

（1）了解PLC的分类、发展现状和应用前景。

（2）分析电机各种故障产生的原因、现象以及发生故障时采取的措施。

（3）根据电机故障后果严重性将各种故障分为两个等级。

（4）根据电机的故障等级，设计出基于PLC的电机故障诊断系统，包括硬件部分和软件部分。

三、研究步骤、方法及措施：

步骤及方法：

(1)了解PLC应用于电机故障诊断系统的发展状况。

(2)了解PLC的发展、原理并分析PLC的构成。

(3)PLC的选取以及系统框图设计。

(4)电机故障诊断系统的设计。

(5)得出结论。

措施：

图书馆查找相关的书籍、期刊、杂志等，通过上网寻找相关的一些资料，查看当代对该技术的研究成果和最新的动态。然后通过对这些资料的学习和研究进一步的熟悉和理解设计所需的相关知识。在设计过程中及时与指导老师探讨，对不了解的问题及时向老师请教。

四、参考文献

[01]张进秋.可编程控制器原理及应用实例.机械工业出版社[M]，2005.[02]李名雨.电机与电器.北京理工大学出版社[M]，1998.[03]高和.可编程控制器应用技术与设计实例.人民邮电出版社[M]，2004.[04]韩常.PLC编程及应用.机械工业出版社[M]，2005.[05]郝鸿安.常用模拟集成电路应用手册[M]

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.高等教育出版社，2001.[07]陆坤，奚大顺.李之权等著，电子设计技术[M]

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.计量出版社，1985.[09]曲学基，吴永章等.常用电子电器电路600例[M]

.电子工业出版社，1990.[10]王有春，孙萌等.电子报.成都大学科技出版社[J],1992.[11]周东华，孙优贤.控制系统的故障检测与诊断技术[M]

.清华大学出版社，1994.[12]王卫兵，高俊山.可编程序控制器原理及应用[M]

.机械工业出版社，2002.[13]杨叔子，丁洪.基于知识的诊断推理[M]

.清华大学出版社，1993.[14]虞和济.设备故障诊断技术的现状极其发展[M]

.基础自动化，1996.[15]陈克兴，李川奇.设备状态监测与故障诊断技术[M]

基于BP网络的电机故障诊断篇6

摘要：介绍了BP神经网络以及电机故障诊断的发展和电动机故障诊断常见的技术方法，列举了电机故障征兆集。设计一个具有电机故障诊断功能的BP网络系统，给出了matlab关键程序和运行结果。

关键词：BP神经网络电机故障诊断

0引言

电机的正常工作对保证生产制造过程的正常进行意义非常重大。因此对电机故障的诊断要求十分迫切，通过对电机常见故障的诊断和分析，可以及早发现故障和预防故障的进一步恶化。随着芯片技术的发展及智能技术的应用，诊断技术已经进入了一个新的阶段，一种基于人工智能技术的诊断方法。该文用BP神经网络综合实现电机故障的诊断。

1BP神经网络

人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

BP(Back Propagation)网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(outputlayer)。BP网络能学习和存贮大量的输入一输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

BP算法理论具有依据可靠、推导过程严谨、精度较高、通用性较好等优点，但标准BP算法存在以下缺点：收敛速度缓慢，容易陷入局部极小值，难以确定隐层数和隐层节点个数。在实际应用中，BP算法很难胜任，因此出现了很多改进算法：①利用动量法改进BP算法：②自适应调整学习速率；⑧动量一自适应学习速率调整算法：④L—M学习规则。

2电机故障诊断

由于人为的因素，仅依靠日常的“听、摸、看”难免会造成一定的判断失误，一方面造成电机抱轴等严重事故的发生，另一方面又可能对状态较好的电机进行停车检修，如此不仅不能保证装置的平稳运行，同时还造成了检修费用的大量浪费。

故障诊断技术发展至今已经历了三个阶段第一阶段由于机器设备比较简单，故障诊断主要依靠专家或维修人员的感觉器官、个人经验及简单仪表就能胜任故障的诊断与排除工作；传感器技术、动态测试技术及信号分析技术的发展使得诊断技术进入了第二个阶段，并且在维修工程和可靠性工程中得到了广泛的应用；80年代初期，由于机器设备日趋复杂化、智能化及光机电一体化，传统的诊断技术已经不能适应了，随着计算机技术、人工智能技术特别是专家系统的发展，诊断技术进入第三个发展阶段一智能化阶段。

电机故障诊断，尤其是多个故障特征信号相互交织叠加时，很难仅凭肉眼进行判断识别，而人工神经网络具有独特的非线性映射、联想记忆、自适应与自学习以及良好的容错性等优点，十分适用于复杂电机系统的故障诊断。

各种类型的电机具有相同的基本原理，电机内部都有电路、磁路、绝缘和机械等独立而相互关联的系统，一般用于电动机故障诊断的技术方法有：①电流分析法。通过对电机电流幅值、波形的检测和频谱分析，诊断电机故障的原因和程度。例如通过检测交流电动机的电流，进行频谱分析来诊断电机是否存在转子绕组断条、气隙偏心、定子绕组故障、转子不平衡等缺陷。②振动诊断法。通过对电动机的振动检测，对信号进行各种处理和分析，诊断电机产生故障的原因和部位，并制定处理方案。⑧绝缘诊断。利用各种电气试验和特殊诊断技术，对电机的绝缘结构、工作性能和是否存在缺陷作出结论，并对绝缘剩余寿命作出预测。④温度诊断。用各种温度检测方法和红外测温技术，对电机各部分温度进行监测和故障诊断。⑤振声诊断技术。振声诊断技术是对诊断的对象同时采集振动信号和噪声信号，分别进行信号处理，然后综合诊断，因而可以大大提高诊断的准确率。

3系统总体方案

表1为该系统列出了5种常见的电机故障征兆集和，在集合中，“1”表示有征兆存在，“0”表示征兆不存在。

根据经验输出为电机的故障等级，范围从0～1表1的样本输入对应的样本输出如表2。

4软件实现

BP网络在Matlab上的仿真程序设计主要包括：输入层、隐含层、输出层及各层之间的传输函数几个方面。输入和输出样本分别为表1和表2。利用Matlab在模式识别方面采用采用自适应学习率BP算法计算机进行仿真。这里用到matalab神经网络工具箱中的一个非常实用的函数newff。newff函数需要4个输入参数。第一个参数是一个RX2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一个设定每层神经元个数的数组。第三个参数是包含每层用到的传递函数名称的细胞数组。最后一个参数是用到的训练函数的名称。

根据表1样本输入和表2样本输出，创建bp网络和定义训练函数，是为了方便而建立一个矩阵，用newff函数来训练BP网络。关键程序如下net=newff([0 1；0 1；0 1；0 1；0 1]，[5 1]{logsig，pure-lin}，trainlm)；％这里要加入输出层的转移函数，一般是trainlm；net.trainParam.goal=0.001；net.trainPalm.epochs=5000；[net，tr]=train(net，p，t)；％训练神经网络iw1=net.IW{1}：％输出训练后的权值和阈值：b1=net b{1}；1w2=net LW{2}：b2=net.b{2}；save net51 net。

5结束语

破碎机电机故障在线诊断技术篇7

理想的电动机电流信号是一个纯50Hz 正弦波, 在频谱上应当只有一个峰值存在。但实际情形是, 电动机的信号频谱中表现出很多峰值, 包括工频及其谐波。某些谐波随电源而来, 这些一般不太重要, 重要的是由于各种机械和电气故障而产生的谐波;各种故障引起电动机内部磁通的分布发生变化, 从而产生谐波。注意, 这些谐波是一些中间谐波, 标准的谐波分析仪并不能检测到。由于电动机故障产生的谐波只在电流频谱中出现, 而不在电压中出现, 从电流和电压的频谱比较中可以很容易区分它们。

2 应用[1,2]

2.1 信号采集

利用MCM (Motor Condition Monitor) 电动机状态监测仪, 将传感器与电动机输入电流连接, 现场采集出电动机的电流信号, 通过与终端的计算机相连, 利用专家系统软件进行自动信号调理, 从而识别各种故障。

2.2 频谱分析故障特征

2.2.1 转子断条 (如图1)

在电流频谱中, 电动机极通过频率PPF (滑差×极数) 表现为工频的边带, 在FL±PPF处可看到峰值。工频峰值和极通过频率边带峰值的幅值差是转子条健康的状态指标。研究表明这个差大于60dB 指示转子条状态为优。

随着转子条的劣化 (即存在高阻接点或裂纹开始产生) , 转子阻抗升高, 从而PPF电流升高, 导致电流频谱的PPF峰值增加。48dB 的差值指示高阻接点的存在, 35dB 将指示多个断条发生, 大部分情况是处于期间某个状态, 其严重性等级按表1 评估。

2.2.2 不对中和不平衡 (如图2～3)

识别这些故障需要对电流信号完成另一种信号调理, 称为RMS 解调, 目的是为了消除工频。

在解调频谱中, 电动机转速表现为一个峰值, 可以根据其幅值大小判断不平衡和不对中。在正常电动机的解调特征中, 转速峰几乎没有, 而当电动机存在机械不平衡和不对中时, 将出现转速峰及其谐频峰。

2.2.3 基础松动 (如图4～5)

在RMS 解调频谱中, 基础松动表现为电动机转速的半频。

2.2.4 静态偏心 (如图6)

静态偏心是定转子气隙不均衡的现象, 一般由柔性基础, 轴承松动, 或滑动轴承气隙调整不当引起。在电流频谱中, 它表现为条通过频率的工频边带。

静态偏心 = RB (条数) × RS (转速) ± n FL, n 为奇数。

2.2.5 动态偏心 (如图7)

动态偏心是存在变化的定转子气隙的现象, 一般由轴承座或端盖磨损引起。这是一个严重问题, 它可迅速损坏轴承和轴承座, 最终导致转子摩擦定子。建议密切监视这个状态。在电流频谱中它表现为条通过频率工频边带上的转速边带。

动态偏心 = RB × RS ± n FL ± RS

2.2.6 定子机械故障 (如图8～9)

绕组松动损坏线圈的绝缘, 侵蚀线圈导线的绝缘漆, 导致电晕发生, 从而破坏电动机绝缘。

铁芯损坏导致矽钢片短路, 引起局部涡流和发热, 从而损坏电动机绝缘。

2.2.7 匝间短路

匝间短路导致定子线圈过热和电流不平衡, 从而引起局部和不均衡发热, 降低出力并最终导致接地故障, 电流频谱可检测匝间短路和匝间绝缘劣化。

2.2.8 轴承故障 (如图10)

轴承故障有一组独特的故障频率, 据此可识别轴承问题。在电流频谱中, 这些故障频率峰值的存在指示轴承故障 (内圈、外圈、滚动体或保持架) , 劣化的程度根据这些峰的幅值大小评估。

3 结论

在生产现场不用停机就可以进行电动机测试, 借助专家系统软件基本实现了对电动机性能状况的自动分析、诊断。由于电动机电流被任何引起负荷波动或冲击的因素所调制, 电流频谱分析还可用于检测被驱动设备故障问题, 该项技术除了应用于交流感应电动机外, 还可直接应用于发电机、同步电动机、变频驱动电动机和直流电动机。因此, 电流频谱分析技术的推广运用必将大大提高设备的管理与维护水平。

摘要：采用电流信号调理技术, 在不影响破碎机电动机运行的条件下, 对电动机的电流信号进行频谱分析, 可对典型的机械故障做出准确诊断, 其中包括:转子损坏, 机械不对中和不平衡, 基础松动, 静态和动态偏心, 铁芯损坏, 绕组松动, 匝间短路和轴承故障。

关键词：电动机,电流信号,频谱分析,故障诊断

参考文献

[1]周封, 曹卉.新型潜油式直线抽油机中电机选型问题的研究[J].石油矿场机械, 2008, 37 (3) :14-19.

龙门吊电机故障的技术改进篇8

关键词：龙门吊,电动机故障,技术改进,研究方案

龙门吊是煤场捣垛, 装车的主要设备。近几年由于企业扩产造成上煤负荷增大, 烧毁电机现象时常出现。龙门吊的绕线式电动机发生故障之后, 故障点不好找不好排除, 直接影响生产系统供煤, 正常的生产经营秩序难以保证。经分析, 龙门吊烧电机由电机本身故障和控制电气回路故障两方面引起。为了保证工程的正常开展, 做好龙门吊设备应用环节中的电机应用非常必要, 这需要我们做好故障的检修工作, 确保龙门吊停车检修工作的正常开展, 确保电机的及时更换, 从而有效防备电机有可能出现的绕组短路情况, 进行电机维修周期的控制, 以满足当下工作的应用需要。

一、龙门吊电机故障的产生因素

在电机应用模式中, 我们要进行龙门吊抓斗电机的应用模块的优化, 这需要我们做好类型分析工作。其分为提升台型及其开闭台型, 在生产应用过程中, 首先要进行开闭电机的有效启动, 将煤进行斗内的操作。在该工作环节运作完毕后, 再进行提升电机的应用, 实现与开闭电机工作的有效协调。在工作进程中, 受到其操作环节的影响, 开闭电机在抓到煤后, 会发生短时的延迟运作, 这就影响了开闭电机的抓煤模式的正常应用, 就导致了开闭电机的不合理运载。针对这种情况, 我们需要采取一定的应对措施。比如进行龙门吊的轻型抓斗模式应用, 按照其抓斗自身的重量及其物料的重量, 以进行符合生产实际的设计, 进行抓斗负荷的控制, 一般来说在5.6~6.3吨, 超过额定负荷12~20%, 尤其雨季原煤的含水量大时, 就可能出现一系列的超载现象, 这就可能导致抓斗机长期处于一种超负荷的工作模式。在日常工作中, 为了满足生产正常运行, 进行电力平衡测试工作的开展是非常必要的, 这需要我们进行抓斗提升及其开闭环节超载程度的控制。

在工作模式中, 进行开闭电机的型号选择十分关键, 比如JZR2~52~8 30k W, 该型号的连续工作时间比较短, 且在工作过程中, 电机温度提升比较快, 也容易发生烧毁电机的情况, 这需要我们进行其负载环节的控制, 做好相关的实测工作。在龙门吊捣垛环节中, 进行抓斗的频率的控制, 抓斗闭合时间的优化, 按照工作的需要, 进行负载持续率的控制。经过长时间的工程实践证明, 该模式不适合连续作业的需要, 需要进行电机型号的选择, 以满足日常工作的需要。

在工作进程中, 为了有效提升电机绕组的绝缘值, 做好相关预防工作很有必要。一般情况下, 电机的绝缘值下降, 都是由潮湿的环境导致的, 比如水或者煤粉的电机侵入, 导致电机绝缘值的降低, 从而影响了电机的正常承载能力, 不利于其过流的能力的提升, 这需要我们做好相关的实测工作。为了保证日常工作的正常开展, 进行风路堵塞电机的工作模块优化非常必要。受到外部工作因素的限制, 电机自冷风扇如果损坏, 就会导致其自冷运作环境的破坏, 也就影响了其额定电功率的正常输出。比如龙门吊进行单独作业时, 受到其电压指标的影响、工作模块的影响, 其电机的温升情况比较明显, 就可能导致工作上的麻烦。在两台龙门吊同时作业环节中, 要进行测定电压的控制, 保持电压波动值的优化, 避免电机电流的过度上升。

二、电机故障技术改进模块的优化

Y系列电机具有效率水平高, 启动性能、防护性能较好, 运行可靠使用寿命长的特点, 适合于企业龙门吊抓斗作业, 有承受过负荷显著振动、冲击的优点。为此, 我们选用YZR250—M2 28k W电机作为提升、开闭电机, 效率平均比原JZR2—52—8 30k W电机提高1.14倍, 启动转矩比原J型号电机提高65%, 过载能力明显增强。

为了满足现实工作的开展, 进行电机作业环境的优化非常必要, 这需要我们进行电机的防潮工作的开展, 避免电机受到过分的潮湿, 这样就确保了电机绝缘值的标志性。在工作模式中, 我们要进行电机的认真检查, 避免电机绕组匝间的短路情况, 从而避免电机出现烧毁的影响, 即使未出现烧毁现象, 必要时也要进行电机的及时更换, 确保其故障范围的控制, 保证电机工作的持续性。通过对电机的及时更换, 以满足现阶段的电机工作的需要, 提升其故障的解决效率。在工程模式中, 如果电机的自冷风扇出现故障, 必须要及时更换, 确保其内部散热风路的畅通性。

避免多个电机组同时作业, 两台龙门吊同时作业时, 电压降在-20%~-10%之内, 超过允许范围-5%, 要求两台龙门吊轮换作业。通过改造电气配电盘, 纠正错误操作和电气动作顺序。龙门吊电气控制回路, 由保护电机和控制电机两种性质电器元件组成。是控制大车、小车、抓斗等电机启动运行、制动及保护的电气系统。

改造抓斗开闭、提升电气控制盘。原电气控制盘的电气原理是:每当凸轮控制器推至零位, 零位接触器LYJ的常开触点闭合, 相应触头都得电, 这就在0.5秒内两台JZR2—58—8电机相当运行一次全压启动, 全压启动电流一般为额定电流的6~7倍, 频繁启动会造成电机升温, 造成电机烧毁的可能, 同时, 电机绕组特别是端部在电动力的作用下, 会发生变形, 可造成短路, 而烧坏电机。因此, 我们将配电盘进行了改装, 其动作如下:当凸轮控制器合上时, 除直流继电器1LSJ—9LSJ得电外, 其余不得电, 只有当1ZC、1FC或2ZC、2FC得电后, 其常开触点闭合, 1-6JSC方能得电启动, 消除了全压启动, 大大减少启动电流和启动电流次数。

调整操作顺序。反接制动状态下, 热能及大电流冲击在绕组中散发出来, 易发生电机烧毁, 一般情况下禁止反接制动。因此, 其动作顺序改造如下:当2FC通电闭合后, 电机将抓斗打开, 当凸轮控制器打向反转时2ZC并不马上得电, 而是2FC失电, 9LSJ失电, 使得9LSJ的常闭触头延期闭合后, 才将2ZC闭合得电, 消除了反接制动造成的大电流冲击。

结语

通过上述综合技术改进的实施, 龙门吊烧电机问题, 得到了根本解决, 确保了龙门吊的装车与倒垛, 保证了全厂生产用煤的供应, 为生产提供了坚实的基础, 提高了全厂的经济效益。

参考文献

[1]许婴许欣主编.工厂电气控制设备[Z].

电机故障检测技术篇9

在低功耗的伺服应用领域,传统的直流电机因其价格低廉、易于操作等优点而备受欢迎。但其主要缺点是电机集电环的使用寿命很短。此外,电刷火花会损坏转子线圈,引起电磁兼容性(EMC)问题,而直流无刷电机的线圈换向是通过电子逆变器而不是使用集电环,因而避免了这类问题,并且其具有高能量密度、高转矩惯性比、高效率等特点,因而得到广泛的应用[1]。然而,电机在运行过程中会由于超负荷、过热等原因而发生故障。因此,在电机故障前尽早地检测出故障并采取相应措施是非常必要的。

近年来,在电机故障诊断领域进行的研究很多,这些研究主要是针对带有机械集电环的传统直流电机进行研究的,也有一些研究是针对感应电机的。本文给出了一种直流无刷电机的故障检测机制,可对电机进行详细的故障排除。使用LS参数估计技术,可以确定电机的物理参数,如阻抗、反电势等。将这些参数与正常系统下所测量的数据进行对比,从而检测出故障。

1 系统建模与故障检测

本文使用的是参数估计技术。过程参数的测定只需要使用输入信号和输出信号。下列的差分方程表示一个连续过程的建模。

u(t)是输入信号,y(t)是输出信号,其中,系数ai和bi对应相应的物理参数,它们可以由参数估计算法决定,如最小二乘法(LS)理论,具体方法如下。我们可以将式(1)写成以下带参数和连续时间数据的向量形式:

其中参数和连续时间数据向量分别是:

为了进行参数估计,引入了方程误差e(t)。

进行离散时间取样后,k=t/T0=0,1,2…,N,其中,T0表示取样时间,LS和的最小值

可以进行LS估计

或者以递归的形式(RLS)进行在线估计

在本论文中,采用离散平方根信息滤波算法形式(DSFI),取代了基本算法,改进了数值属性[11]。

2 数学过程建模

在本节中,将推导出直流无刷电机的数学过程建模。采用四极永磁转子的星形连接三相方波电机是由PWM变频器驱动,转子的位置由MOSFET晶体管的切换顺序决定,可以由安装在定子上的三个霍尔传感器检测到(见图1)。

通过调整定子线圈的输入电压来控制电机的速度,为了控制定子线圈的输入电压,可利用上面一排晶体管中激活的(可传导)晶体管来调制PWM速率。如果忽略定子线圈的电感,单线圈的数学模型可以得出如下:

相位1的梯形反电势是,其中,是转子的角速度,kE1是反电势常量,v1表示的是与参考电压相关的相位电压,而vn则是星点电压[9]。

图1 PWM变频器连接三相直流无刷电机(参见下页)

因此,对于所有的三相位[12],都有下面的方程式系统:

通常情况下,我们无法获取星点,也就无法获得各自的电压,由于其中一个线圈始终是打开的,可以消除式(11)中的vn,方程就会变得更加简单。假定线圈1和线圈2都可运行,就有条件v1=vpwm,v2=0,i2=-i1以及i3=0,应用到上述方程中,能够得到:

另外有条件vpwm(t)=pwm(t)·vb,它表示PWM由晶体管的输入电压vb调制,而pwm∈[-1…]。PWM信号pwm由内部控制器生成。v0是电源变频器中的电压降,通常认为是一个常量。由此可以得出其他五种情况下的等价方程[7]。

为了能够提供一个经济合理的解决方案,并且避免测量所有相位电流和电压,仅测量六相位全桥电流的输入电流ib,输入电压vb以及转子的角速度ωr。考虑到功率平衡,可以从桥电流中得出平均相位电流:

将该关系式及式(12)的平均值应用于五种情况,可以得到:

基于式(16),可以通过测定方程--式(17)得出相应的转子阻抗及反电势常量。

因此,必须测定直流输入电压vb,桥电流ib(t)以及转子的角速度ωr(t)。由于信号pwm(t)是控制器输出,所以它是已知的,不需要测量。

3 仿真实验

采用MATLAB/Simulink对直流无刷电机的误差检测进行仿真。为了保证持续励磁,模型输入(PWM信号)由伪随机二进制信号(PRBS)提供。由于电机的机械时间常量大约为10ms,取样时间接近0.5ms,在测试过程中,将会引入两个故障。

·当t=0.35s时,所有线圈的相位阻抗都按10%递增,以模拟持续升温的定子。

·当t=0.58s时,线圈2将由于线圈损坏或连接器损坏而中断。

这里需要测量,以及角速度ωr(t)三个信号,角加速度是未知的,在电力子系统的分析过程中不需要这个参数,但是在机械模型中它是必须的,可以通过状态可变滤波器三阶,截止频率:200Hz产生。参数估计所需要的其他所有信号均由同一个滤波器产生[8]。

图2显示的是上述两个故障对估计参数和的影响。在瞬态之后,这两个参数分别达到其额定(耦合)值8、0.0375V.s/rad。故障检测算法可以准确地检测到第一个故障的发生,在若干毫秒内将达到8.8的准确值。这对的影响很小,而且持续时间很短。如果某一个阻抗发生改变,我们将无法确定是哪个线圈发生改变,只能测定阻抗的全程值,在测定过程中,单相位改变可以由下式反映:

如果需要提供更详细的线圈故障排查信息,那么在故障检测方案中,需要基于所有三相电流测量来测定三相阻抗和反电势常量。

第二个故障是发生在t=0.58s时,此时,估计阻抗和反电势常量会发生严重偏差,但是偏差是不规则的。相对于线圈停止工作而言,参数更改只是很小的变动,考虑到估计参数的变量的存在,在正常参数发生改变时,这个故障很容易识别。

4 实验结果

在第3节中,已经推出了直流无刷电机的数学模型,描述了故障对测定的这些参数的影响,并进行了仿真实验。本节将给出现实伺服系统中该方法的实际应用。试验平台采用美国国家仪器公司(National Instruments)的Lab VIEW工具软件和PCI6251数据采集卡,以增量式光电编码器和霍尔电流传感器作为检测元件,完成数据的采集、处理和显示。

直流无刷电机在无故障情况下的默认参数在表1中给出。考虑到抗锯齿作用,可以使用模拟低通滤波器(截止频率为500Hz)过滤模拟信号。采样时间为1ms,转子角速度使用基于霍尔传感器脉冲的状态变量过滤器(三阶,截止频率为5Hz)进行计算。直流无刷电机以闭环方式工作(见图3),以轴位置的类三角缓慢变化的方式,采用了一个在正常操作中的现实参考信号。当t=65s时,线圈阻抗以循环方式,在电路中以2Ω的方式递增,以模拟逐渐增温的定子。

图4所示是测量的故障。当故障产生时,参数约为1.4Ω,前面已经提到,是耦合线圈的阻抗,只有当所有的物理阻抗都进行估计后才给出。单个线圈的改变则根据式(18)进行计算,其他计算则按原来的计算方式进行。试验结果表明,在直流无刷电机运行过程中可以对一些常见故障进行很好的在线检测。最后,需要指出的是,对于线上应用,必须保证持续励磁[10],这点必须有相应的监管机制。

5 结语

本文采用了一种用于直流无刷电机故障检测的方法。通过LS参数估计技术,可以对较少的可测量信号进行测量,从而获取电机的详细故障信息,即使参数发生较小改变也能够被检测到。因此,基于桥输入电压/电流以及转子角速度,我们可以建立一个模型,从该模型以及实验数据中,可以反映出故障检测的性能。此方法既可以在下线检测中使用,也可以应用在在线故障检测上。

参考文献

[1]许彦峰,孙汉旭,贾庆轩,等.直流无刷电机故障检测与诊断的仿真模型[J].振动、测试与诊断,2005,25(3):27-29,75.

[2]李晓虎,贾民平,许飞云.频谱分析法在齿轮箱故障诊断中的应用[J].振动、测试与诊断,2003,23(3):168-170.

[3]张琛.直流无刷电动机原理及应用[M].北京:机械工业出版社,1996.　

[4]Frank P M.Fault diagnosis in dynamic systems using analytical and knowledge-based redundancy[J].Automatica,1990,26(3):459-474.

[5]Geiger G.Monitoring of an electrical driven pump using continuous-time parameter estimation methods[C]//Proc.6th IFAC Symp.Identification and System Parameter Estimation,Washington,DC,1982,:603-608.

[6]Gertler J.Survey of model-based failure detection and isolation in complex plants[J].IEEE Contr.Syst.Mag.,1988,8(12):3-11.

[7]Hofling T.Fault detection of a d.c.motor using grey box modeling and continuous-time parity equations[C]Proc.Electrotechnical and Computer Conf.ERK,Portoroz,Slovenia,1994.

[8]Isermann R.Identifikation Dynamischer Systeme1-Grundlegende Methoden,2nd ed[M].Berlin,Germany:Springer-Verlag,1992,1.

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[10]Moseler O,Isermann R.Model-based fault detection for a brushless dc motor using parameter estimation[C]//Proc.IEEE IECON'98,Aachen,Germany,1998:1956-1960.

[11]Nold S.Fault detection in a.c.drives by process parameter estimation[C]//Proc.10th IFACWorld Congr.,Munich,Germany,1987:399-404.

电机故障检测技术篇10

笼型异步电机故障的起因和故障征兆往往表现出多元性。有时几个故障可能具有相同的征兆。因此, 对这种内部关系复杂、影响因素众多的电气设备, 必须对其结构、原理、运行特征、工作方式、负载特征进行深入研究。由故障机理分析可知, 电机处于异常运行或故障状态时, 会引起电压、电流、转矩、功率等电机参数的变化。

笼型异步电动机在运行过程中, 转子受到旋转电磁力、离心力、径向电磁力、热弯曲挠度力等交变应力的作用, 加之转子制造缺陷, 可能导致转子故障, 此种故障发生概率较高。有时几个故障可能具有相同的征兆。转子断条是典型的渐进性故障, 因此, 必须实施转子断条故障检测。

2 技术分析

由异步电机故障电子电流分析可以得出结论:出现转子故障后, 在定子电流中会叠加 (1±2ks) f1频率的附加电流分量 (f1为电源频率, k=1, 2, …, s为转差率) , 这可以作为判断转子断条故障的判据。而定子电流信号方便采集, 因此业界普遍采用基于快速傅里叶变换的定子电流信号频谱分析方法来进行转子断条故障检测。

最初是直接对稳态定子电流信号进行FFT频谱分析, 寻找频谱图中是否存在 (1±2ks) f1频率分量, 从而判断转子是否有断条故障产生。由于转子断条数量少时, (1±2ks) f1分量的幅值非常小 (相对于f1分量幅值) , 而异步电动机运行时s很小, (1±2ks) f1与f1这两个频率数值差值很小, 直接做FFT频谱分析, 将使 (1±2ks) f1分量淹没在f1分量的泄漏频谱中。

小波变换是空间和频率的局部变换, 因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析, 解决了傅里叶变换不能解决的许多重大问题。专家认为, 小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术, 它在图像识别、计算机视觉、语音合成、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。小波变换是一种全新的信号变换分析方法, 它能够提供一个随频率改变的时间一频率窗口, 是进行信号时域和频域分析和处理的理想工具。它的主要优点是通过变换能够充分突出信号某些方面的特征, 因此, 小波变换在许多领域都得到了广泛的应用。因转子故障分量 (1±2ks) f 1与f 1误差很小, 所以急需要一个可以进行空间和频率的局部变换, 将某段频率放大, 进行多尺度的分析工具, 所以小波变换对于分析转子断条故障的定子电流信号非常适合。

3 转子断条故障检测

分析步骤:

1) 获取某一相定子电流信号.使用电流互感器测量一相定子电流瞬时信号, 并将电流信号转换为数字信号方便计算机采集。

2) 将采集到的电流信号进行采样, 将数据存取到计算机中。

3) 对电流信号进行小波变换, 变换过程如图1所示。

4) 给出判断结果, 即电机是否有转子断条故障。

实验分析:

本实验采用的电机是国内大量使用的工频单相电机 (50HZ) 。下面使用小波包变换对交流电动机定子电流信号进行分析, 并在最优小波包基下提取各节点的小波包系数。分析研究各节点小波包分解系数的变化。

根据小波包分解频带划分特性, 根据转子故障特征频率 (49.5HZ, 50.5HZ) , 可将电流信号进行4层小波包分解, 小波基函数选择Mexican Hat.

最优小波包基下每个节点均对应一个小波包分解系数, 而适当节点的小波包分解系数可以体现信号的时域特征。在忽略边缘效应的影响下, 无故障信号和故障信号的小波包分解系数存在明显的差异。据此可以得出以下结论:

按照小波包分解系数可以判别电机的状态。

电机无故障时, 节点 (5, 4) 、 (5, 5) 等小波包分解系数为一恒定值, 误差很小。