基于音频对比技术的电机转子故障检测方法

郎建勋

(湖北民族学院 信息工程学院，湖北 恩施 445000)

基于音频对比技术的电机转子故障检测方法

郎建勋

(湖北民族学院 信息工程学院，湖北 恩施 445000)

针对电机转子早期故障难以发现和定位的问题，探讨了一种基于音频信号对比技术的电机转子故障检测方法.在计算得到电机转子特征频率的基础上，通过和采集到的噪声信号频谱对比，揭示了噪声频谱图和转子故障部件及故障程度之间的关系.仿真结果表明，基于音频信号对比技术的电机转子故障检测方法可以有效的定位故障部件并判断故障的程度.

电机转子；音频对比；故障检测

对电机的维护通常采用定期检修的方式，在大修时对电机进行保养，更换超过额定寿命的零部件，这种方式无法在生产过程中随时跟踪电机的状态.在生产过程中，维护人员仅能通过有无故障显示或电机还能否正常运行来判断电机转子的状态，但这种方法往往只有在电机转子出现了较大的故障后才能发现问题，有时还很难分析故障产生的最初原因[1-3].为了及早发现微小故障，并有针对性的对电机进行维护，本文探讨了一种基于音频信号对比技术的电机转子故障检测方法，可以通过分析电机噪声的频谱来定位电机的故障并分析其故障程度.

1 电机噪声的分类及作用

在电机的运行环境中，主要有以下三类噪声：①空气动力性噪声：主要包括旋转噪声和涡流噪声，电机的冷却风扇是空气动力性噪声的噪声源；②电磁性噪声：由交变磁场在设备部件中产生的高频噪声，可以用于检测电机的转子、换向器等是否存在缺陷；③机械性噪声：主要为电机的滚动轴承、齿轮等摩擦碰撞产生.当电机的转子出现故障后，可以通过其特征故障频率来判断故障部件[4-6].

对于电机而言，其转子轴承作为电机的转动部分，出现故障的几率较大.引起转子轴承故障的原因较为复杂，不同类型或不同程度故障的机械性噪声信号的频谱有较大的差异.因此，应首先计算转子轴承故障噪声的特征频率，然后和采集得到的音频信号的频谱图对比，通过分析是否出现某些频率分量及这些频率分量的幅值来定位故障类型和故障程度.

2 转子轴承故障特征频率的计算

轴承不同部件故障的特征频率可以通过轴承的具体参数计算出来.以滚珠数Z=10、滚体直径d=13.5 mm、轴承节圆直径D=102.5 mm、轴转速N=1 480 r/min的电机为例，并假设接触角为φ=45°，根据相关公式可计算出转子轴承部分故障特征频率[7-8].

保持架频率：

滚子频率：

外环与滚动体接触频率：

内环与滚动体接触频率：

另外还可以计算出滚子受保持架调制的频率为650.9 Hz、外环受转频调制的频率为2 482 Hz，内环受转频调制的的频率为3 597 Hz.

通过上述计算结果可以看出，转子各部件的故障特征频率的最大值小于4 000 Hz，所以音频信号的采样频率设置为8 000 Hz即可.在后续的频谱分析中，分析的频段应位于0～4 000 Hz之间.

图1 sound 1的频谱Fig.1 Spectrum of sound 1

3 转子轴承的故障阶段及其与噪声特征频率的关系

根据故障程度的不同，转子轴承故障大致可以分为初期、中期和晚期三个阶段，每个阶段的特征如下.

故障初期：随着运行时间的增加，轴承的开始出现轻微的磨损或变形.此时在噪声的频谱图上可能会观察到内环或外环特征频率的二倍频，但幅值较小.基本没有特征频率的三、四倍频和边频，同时外环或内环受调制频率的幅值较小.随着故障程度的加剧，故障频率的波分会加大.

故障中期：随着转轴的进一步磨损，和故障初期相比，故障频率的谐波分量进一步增大，三、四倍频开始出现，还可能会伴随有小的边频信号的出现.

故障晚期：内环或外环的三、四倍频明显出现，在频谱图的高频部分明显出现受转频调制的信号.在特征频率附近出现明显的边频带，其幅值并随着故障的发展而逐渐增大.

4 仿真及故障程度分析

以下列举了不同电机在不同运行状态下的噪声音频信号采用FFT变换后得到的频谱图.下面针对各个频谱图，结合前面计算得到的故障特征频率，分析电机转子可能的故障部件及故障程度.

在图1中，可以观察到在300 Hz左右出现的谱线.结合前面计算出来的特征频率，此故障频率应为转子轴承内环特征频率145.8 Hz的二倍频.在图中，没有出现内环特征频率的三、四倍频.另外，可以观察到在3 000～3 500 Hz之间有调制信号，但幅值较小.由此可以判断出转子的轴承内环可能有微小的故障或瑕疵，处于故障的初期.

和图1所示的频谱对比，可以看到在图2中除了明显的二倍频信号和调制信号外，开始出现了幅值较小三、四倍频，但边频基本没有.所以可以判断出该转子轴承应该处于故障的中期，此时从整体上来看电机依然处于正常运行的状态，但是应及时检查.

在图3所示的频谱图中，除了二倍频外，可以明显的看到三倍频、四倍频的谱线，其幅值较大，同时还可以观察到伴随有明显的谐波边频信号.另外，在3 000 Hz～3 500 Hz之间的区域，调制信号的幅值很大.结合前述的故障阶段，此电机可以肯定处于转子轴承故障的晚期，应及时检修以避免出现更大的故障.

图2 sound 2的频谱 图3 sound 3的频谱Fig.2 Spectrum of sound 2 Fig.3 Spectrum of sound 3

通过对以上三种工况的分析可见，对于特定的电机，在计算得到其故障特征频率后，可以通过对噪声信号的频谱分析，判断电机的故障部件和故障程度.对电机故障部件的判断主要通过观察频谱图的低频段，根据低频段出现的二至四倍频的频率值，结合转子各部件的故障特征频率即可定位故障部件.对电机的故障程度要结合低频段出现的三、四倍频信号的幅值、边频信号的幅值和高频段调制信号的幅值来共同判断.

5 结语

本文在计算得到电机各部件故障特征频率的基础上，对如何通过电机噪声的频谱图定位电机转子故障部件及判断故障程度的方法进行了探讨.分析结果表明，通过音频信号对比技术来实现电机转子故障的检测是一种切实可行的方法.此外，目前常用的转子故障检测方法是在电机的转子周围装设涡流式传感器来测量转子的振动，这种方法需要大量的历史数据采集和建模，对于现场的安装条件和安装环境也有严格的要求，检修和维护都不方便.相比之下，采集音频信号仅需要麦克风和数据采集装置即可，成本低，对于现场安装条件没有特殊要求，便于检修和维护.

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[7] 王歆峪.基于神经网络的电机故障诊断[D].上海:上海交通大学,2012.

[8] 李俊卿.滚动轴承故障诊断技术及其工业应用[D].郑州:郑州大学,2010.

AFaultDetectionMethodforMotorRotorBasedonTechnologyofAudioComparison

LANG Jian-xun

(School of Information Engineering,Hubei University for Nationalities,Enshi 445000,China)

Since the early fault of the motor rotor is hard to be detected and located, this paper discusses a fault detection method for motor rotor based on technology of audio comparison. The characteristic frequencies of the rotor, which are calculated in advance, are used to compare with the spectrum of sampled noise to reveal the relations between the noise spectrum and the fault components and the fault degree of the motor rotor. The simulation result shows that the fault detection method for motor rotor based on technology of audio comparison can effectively locate the fault components and judge the fault degree.

motor rotor; audio comparison; fault detection

2013-07-21.

湖北省自然科学基金计划项目(2012FFB01102).

郎建勋(1981- )，男，硕士，主要从事计算机过程控制的研究.

TP273

A

1008-8423(2013)03-0320-03