基于MUSIC算法的变频电机转子故障诊断研究

刘芬，胡文彪



基于MUSIC算法的变频电机转子故障诊断研究

刘芬1，胡文彪2

（1. 海军蚌埠士官学校，安徽蚌埠 233012；2. 海军92854部队，湛江 524005）

分析了变频电机在转子故障时，逆变器直流侧电流中产生故障特征信号的特性，提出了一种基于MUSIC算法的转子故障在线检测和诊断方法。结果表明，在短数据情况下，相对FFT技术，该方法频率分辨率更高，故障检测更为准确，且计算量小，有利于电机故障的在线检测，实验证明该方法简单有效。

变频电机 转子 MUSIC算法 故障检测

0 引言

随着集电机、电力电子装置为一体的交流调速系统在诸多行业的广泛应用，对变频电源供电的三相异步电机（简称变频电机）的状态监测和故障诊断技术开始受到人们的重视。

在异步电动机的各种常见故障中，转子断条和偏心占了较大的比重。经过国内外学者的不懈努力，已探索出多种转子故障监测途径，其中，基于定子电流信号的故障诊断方法是变频电机最常见、有效的方法之一，但对于变频电源供电的电机，定子电流中谐波成分加剧，转子断条故障特征频率分量非常接近工作频率，受电流基波分量泄露和环境噪声的影响，使得故障特征量的提取更为困难。针对以上问题，本文在分析了变频电机转子故障在逆变器直流侧电流中的表现，提出了一种基于高分辨率的MUSIC谱估计算法，只需要采集逆变器直流侧一路电流信号，就能实现转子故障的在线检测和诊断，实验验证了方法的可行性和有效性。

1 转子故障特征信息分析

变频电源驱动的感应电机如图1所示。整流器采用的是三相不控桥式整流，逆变器采用的是三相SPWM电压型逆变电路。电网电压频率和逆变器输出电压频率分别用s和0表示。

SPWM的开关函数是由一个低频的频率为0的正弦调制信号和一个高频的频率为c三角波信号进行比较产生的。从其频谱上看，SPWM的开关函数由其直流分量、0的频率分量和一系列高频载波频率c及其倍频附近的谐波成分构成。

文献[1]利用逆变器和整流器开关函数，推导出逆变器直流侧电流的表达式，

逆变器直流侧中只包含直流分量，20的频率分量和f=()0/的频率分量。其中20的频率分量对应定子电流中的转子断条故障特征频率分量，而f的频率分量对应偏心故障特征频率分量，而直流分量由定子电流中的基波分量产生。相关故障特征频率分量转移到了低频段，这对减少基波分量的泄漏，突出故障特征频率分量，提高故障诊断的准确性有一定的好处。如果采用传统的FFT算法做频谱分析，想要获得较高的频率分辨率，只能够增加采样数据的时间长度，但代价是噪声的影响增强、计算量增大，同时电流波动的可能性也增大了，对故障特征分量的准确检测十分不利。本文采用MUSIC 算法对逆变器直流侧电流进行故障特征频率估计，则克服了上述不足。

2 基于MUSIC算法的故障检测方法

MUSIC(多重信号分类）方法是一种基于数据自相关矩阵特征值分解的频率估计技术，它以有限个正弦函数之和为信号模型，对短数据具有较高分辨率，同时又能抑制噪声的影响。文献2和文献3将MUSIC算法引入感应电机转子故障诊断，取得了较好的效果。

2.1 MUSIC算法及原理

其主要思想是：一个观测信号的信息空间是由它的自相关矩阵的特征向量构成的，通过自相关矩阵的特征值分解，可以把自相关矩阵中的信息空间分成两个子空间，即信号子空间和噪声子空间，根据噪声子空间的矢量与信号子空间的矢量正交的性质，即可估计信号中所包含的频率成分[4,5]。

式中，正弦波振幅j、频率j为待估计的位置常量；相位j为在[-p,p]内均匀分布的随机变量；()是与()相互独立的白噪声，均值为0，方差为2。

将输入数据的自相关矩阵M（为矩阵维数）按信号空间和噪声空间进行分解，其个特征值分别为

噪声空间特征矢量V和信号空间特征矢em(f)正交，其中：

当时，信号的频率可由下式估计：

理论上()将在2pj()处趋近于无穷大值，搜索()的最大峰值点即可以获得()的频率估计。

2.2 转子故障检测流程

由于逆变器直流侧电流中包含大量高频谐波分量，诊断时必须对其进行模拟低通滤波，然后进行数据采集，再用MUSIC算法对采集的信号进行频率估计，获取故障信息。由于需要关注的故障特征频率都集中在低频段，因此可以采用较低的采样频率进行采集，减少计算量。具体的诊断流程如图2所示。

3 实验及结果分析

为验证该方法对变频电机复合故障诊断的有效性，用一台变频器驱动的Y132M-4型感应电机作为实验对象，进行了转子1根断条，转子1根断条+偏心的实验，电机的铭牌数据为380 V，50 Hz、15 A、7.5 kW、1440 r/min。

3.1 转子一根断条实验

对应的定子电流分别为7A、10.9A和14.5A，对应的20分别为1Hz、2.2Hz和3.3 Hz。对逆变器直流侧电流d进行采集，采样频率为45 kHz，采样时间为10秒。实测的逆变器直流侧电流d在低频段的频谱如图3所示。

对图3中各种工况下的信号进行低通滤波（截止频率为15 Hz），将采样频率从45 kHz降到50 Hz，取1秒的数据MUSIC算法进行处理，结果如图4所示。由图4可见，逆变器直流侧电流的MUSIC谱的峰值所对应的各个频率能够对应转子故障特征频率20。可见，采用MUSIC算法对逆变器直流侧电流进行处理，可以在短数据条件下有效地诊断出转子断条故障。

3.2 转子一根断条+偏心

转子一根断条和偏心的情况下，实测的电机转速为1296 r/min，则20=3.6 Hz，转子旋转频率rm=21.6 Hz。采用FFT算法处理的逆变器直流侧电流d频谱图如图5所示。

从图5(a)中可看出，3.6 Hz、7.2 Hz、10.7Hz分别对应20、40、60，而21.6 Hz的频率分量则对应偏心故障。频谱中各分量虽受一定程度噪声干扰，但基本上还是能够识别。图5(b)中数据长度为1 s，由于频率分辨率不够，各分量的频谱泄露严重，基本上很难识别。

对采样数据进行数字低通滤波，截止频率设为25 Hz。需要关注的故障频率最高为21.6 Hz，滤除不需要关注的高频成分，将采样率降低到50 Hz，取时间长度为1 s的数据用MUSIC算法进行处理，结果如图6(a)所示。从图6(a)中可以看出，在短数据情况下，MUSIC算法处理的结果仍然具有很高的频率分辨率，转子故障频率20、40、60、80和偏心故障频率r在图6(a)中都能够清晰地看到，而且不受噪声的干扰。

调整电机的负载，使转差率降低，运行平稳后，实测的电机转速为1314 r/min，20=2.4 Hz，转子旋转频率为f=21.9 Hz。用MUSIC算法处理后结果如图6(b)所示。转子断条和偏心故障对应的频率成分都可以从图6(b)清楚地看到。

4 结论

基于转子断条和气隙偏心故障的故障特征频率分量在逆变器直流侧电流中的分布特性，在逆变器直流侧电流的低频段，电机定子电流中的基波分量转化为直流量，其频谱泄漏得到了有效抑制。由于需要关注的故障特征频率分量都分布在低频段，可将采样频率降到极低的频率，利用MUSIC算法对逆变器直流侧电流的低频段信号进行处理，在短数据条件下，相比FFT算法，具有更高的频率分辨率，减少电流波动的可能性，对故障特征频率分量的检测有利。在硬件上只需要对一路电流信号采集，就可以实现对故障检测，降低了检测设备的成本。实验结果证实了该方法的有效性。

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[5] 张贤达．现代信号处理[M]．北京：清华大学出版社，2002．

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Diagnosis Research of Rotor Fault in Variable Frequency Motor Based on MUSIC Algorithm

Liu Fen1, Hu Wenbiao2

(1. Bengbu Naval Petty Officer Academy, Bengbu 233012, China;2. Navy 92854 Army, Zhanjiang 524005, China)

TM346

A

1003-4862（2013）01-0039-04

2012-05-09

刘芬（1981-），女，讲师。研究方向：电力电子与电力传动。