交流异步电动机故障综合诊断方法研究

孙彬

摘要：交流异步电动机在一些大型电气设备中使用广泛。由于交流异步电机自身构成结构比较复杂，因此故障产生后也体现出多元化特征。当前针对交流异步电动机所采用的故障诊断方法比较单一。本文就交流异步电动机故障综合诊断方法展开探讨。

关键词：交流异步电动机;故障诊断;诊断技术

引言

电动机是当今工农业生产的常用电器设备，它对我国工农业生产有着推动作用，给人们生活带来了巨大便利。=异步电动机作为人们生活、生产中接触最多的电动机，有着结构简单、启动方便、体积小和工作可靠的优势，但任何一个设备经过长期运行都难免会出现一些故障问题。

1定子电流分析技术

1.1定子信号采集

交流异步电动机故障诊断中，定子电流分析技术可帮助快速了解交流异步电动机使用中电流传的情况。定子信号采集使用二次回路方法，在交流异步电机的输入端设置动力二次回路，输入端与输出端共同构成完整的信号采集系统。在三相定子交流信号采集中，根据电流传输波动所采集到的电子信号也会因此产生变化，所以电动机使用的信号波形显示方法控制在频率4000HZ范围内，这种电动机最常应用在水泵中。

1.2基于电流频谱分析技术的特征提取

（1）诊断转子断条故障。随着转子断条数目的增加，f0（1-2s）处的幅值增大，若幅值为分贝（dB）形式，则断条数目n为

式中 R———转子导条数; p———极数; N———供电频率f0与f0（1-2s）频率的分贝幅值之差。（2）诊断电磁气隙偏心故障。对电动机定子电流信号作频谱分析，通过检测频谱图中是否存在相关频率分量判断气隙是否偏心。如果存在气隙偏心，电动机定子电流中将出现频率的附加分量

式中 k———整数，k=1，2，3，…。（3）诊断绝缘故障。通过对电动机定子电流信号频谱中的特征频率进行分析，可判断定子绕组的绝缘状况。如果绝缘不良，电动机定子电流中将出现频率的附加分量

当定子绕组绝缘良好时，fdll的幅值不明显;若fdll的幅值明显增加，说明绕组绝缘不良;若fdll的幅值超过一定阈值，表明繞组发生绝缘故障。

2振动频谱分析技术

2.1振动信号采集

振荡信号经过采集整理后构建成为集合，同样可以反映出交流异步电动机故障产生区域，以及故障的严重程度。利用该项技术是通过交流异步电动机电磁加速部分，进行振荡信号采集，采集点数设置为50×1048。根据所采集到的数据样本构建出电动机使用过程中输入端原始电流波形，常规使用状态下异步交流电动机的振荡波形具有固定特征，一旦发生故障，原有特征将会被打破，通过电子信号采集所生成的谐波振荡频谱也会因此产生变化。技术人员在对交流异步电动机进行故障排查检修时，也可以参照谐波振荡频谱确定检修方案。振动信号采集中，由于交流异步电动机在使用期间需要同时处理大量参数信息变化，信号采集难度也因此增大。对此，在故障综合诊断中可以首先确定信号采集范围，采用模糊处理技术来对信号是否有用做出初步判断，在此基础上进行信号振荡分析，可以避免在无用信号范围中浪费大量时间。

2.2基于振动分析技术的特征提取

振动信号的频谱分析也是诊断和监测交流异步电动机的有效方法。该方法的核心原理为

利用小波技术分解振动信号，得到不同带宽的信号，计算分解后的特征频率及其幅值作为特征参量。此技术可提高诊断准确性。小波变换的定义为

图1为对原始信号进行小波变换前后的频域图形。小波变换尺度为1。在各种运行情况下，通过对电动机进行试验，采集大量信号并做相应的处理与分析，总结得到各种故障引起的振动特征频率见表1。

表1中z为滚珠或滚柱数目;n为电动机转速;d为滚珠直径;D为滚珠分布直径;β为轴承压力角;f1为定子外加电源频率;fr为转子旋转频率;k=6，7，…，12;s为转差率;静态偏心时，nd=0;动态偏心时，nd=1;nw=2，4，6，…。

3智能综合诊断系统构建技术

3.1硬件数据采集系统

智能综合诊断系统在交流异步电动机故障检修中应用比较频繁。智能综合诊断技术采用一种自动化控制方法，可以根据交流异步电动机在使用过程中出现的数据异常自动调控，使其恢复安全使用状态，这种方法不需要投入大量人力资源，仅仅通过计算机控制系统便能完成故障检修。由于交流异步电动机使用中可能会出现硬件故障，仅仅通过智能综合控制系统不能帮助其恢复功能，此时在硬件数据采集系统帮助下，可以将这部分异常情况反映在诊断系统内，并通过报警来通知技术人员。由此可见，智能综合诊断技术是将软件维护与硬件检修相结合。软件系统故障恢复与硬件损坏维护同时进行，可更高效地防止交流异步电动机实用风险的产生。

3.2软件故障诊断系统

各部分的功能如下：（1）数据采集系统驱动诊断仪主机，对电动机进行信号采集，并存储在计算机中;（2）信号分析与处理系统包含10余种信号处理方法，可对电动机的采集信号进行处理、分析，并提取出相应的故障特征;（3）故障诊断库包含电动机常见的电气类与机械类故障及其主要特征，并可进行添加、删除、修改、查询等各项操作;（4）自动分析与处理系统可对数据进行自动处理、分析，并自动与设备故障库进行比较，诊断出可能的故障。该故障诊断软件与国内外同类系统相比，其最大特点有以下几点：（1）具有自动处理数据的功能，极大地减轻诊断人员的数据分析工作量;（2）具有自动建立诊断库的功能，简化诊断档案的建立工作，便于长期积累数据;（3）数据分析与处理功能强大，涵盖30余种传统与现代的故障诊断模型与方法;（4）具有数据的自适应处理功能，无须分析人员过多的设置、选择;（5）输出结果功能强大，可适应不同分析场合的需要。

结语

针对电动机故障的诊断方法有很多，但几乎所有的方法诊断对象均单一，只是针对电动机某一类故障进行诊断，而没有可以同时对电气类和机械类故障进行诊断的综合方法，并且有些诊断方法的理论研究和实际应用尚不完善。因此，将电流分析与振动分析相结合，开发出合理、实用且能有效地解决电动机电气类及机械类故障的综合诊断方法已经迫在眉睫，未来技术发展也需要从这一层面重点强化。

参考文献

[1]马红雷.基于HHT变换与RBF神经网络相融合的异步电动机故障诊断技术研究[J].现代制造技术与装备，2017（4）：31-32.

[2]朱明飞.基于OMAP-L138的三相交流异步电动机转子故障检测系统的研究[D].北京：华北电力大学，2017.