消除风力发电机定子电流检测中基频干扰的方法

马 野，丛培田

(沈阳理工大学 机械工程学院，辽宁 沈阳110159)

传统上,风力发电机的故障诊断大多采用振动传感器来拾取振动信号。定子电流检测法是在20世纪80年代中后期出现的，它通过电流传感器来拾取定子的三相电流信号，并进行分析处理，从而获得风力发电机中包含故障特征的信息，达到故障诊断的目的[1]。采用定子电流检测法时，电流信号可直接用传感器在风机底部进行采集。这比传统的测量方法简便许多，并且属于非接触式测量法，只要在定子三相电流馈入电网之前直接将电流传感器卡在传输线上即可进行测量[2]。作为特征信号的定子电流包含的信息十分丰富。传动系统内部发生的故障会体现在电流中，以定子电流作为特征信号，可以规避风机整体振动所带来的影响与干扰[3]。因此，定子电流检测方法早已成为电机故障诊断的主要方法。

目前，对电流信号故障特征信息提取方法的研究大部分集中在算法领域，比如Hilbert变换包络解调法、希尔伯特—黄变换法、小波分析法以及高阶谱分析法等。本文从硬件角度出发，设计一种能够消除50 Hz 基频干扰的方法。

1 定子电流检测方法

定子电流检测方法相对于传统振动检测法来说，测量十分简便，检测原理简单，目前已成为国内外研究的热点之一[4]。

电机发生故障，常会引起电机的异常振动，使得其轴系跟着一起发生异常振动，进而电机轴系的几何形状和几何位置会发生变化，由电机自身结构决定的电机气隙长度也会改变，引起通过气隙间磁通密度的变化，从而导致磁场的变化，产生感应电动势，最终导致电流的变化。相应地，采集的定子电流信号必然含有能反映电机故障的特征信息[5]。

在实际操作中，电机故障特征信息的获取并不容易。这是因为在分析所采集的电流信号时需要进行信号处理，而处理过程的故障特征信息很可能被50 Hz 基频的泄漏所淹没，给故障诊断带来困难。

2 基频淹没问题

对电流传感器所采集信号的处理不可能适应无限带长的信号，因此必须将无限带长的电流信号截断。信号处理领域多采用窗函数来截断无限带长的电流信号，而窗函数的频谱W(f)为一个无限带宽的sinc函数[6]。窗函数及其频谱如图1所示。

图1 窗函数及其频谱

从图1可以看出，频率轴上信号的能量是逐渐向外扩展的，这种现象即为能量泄漏[7]。假设采样后的电流信号为x(t)，那么用窗函数截取后，其时域频域之间的相应关系为x(t)w(t)～X(f)*W(f)[8]。因此，在用窗函数截取后，电流信号必然会产生泄漏，而从定子端采集的电流信号中50 Hz基频的能量是非常大的，这将直接导致截取之后基频的能量泄漏也非常大；而要提取的故障特征信息是非常微弱的，那么就极可能被淹没在基频的能量泄漏中，从而提取不到所需的故障特征信息。因此，在风力发电机故障检测时，消除50 Hz 基频是一个关键的技术点。

3 50 Hz基频干扰的消除

为了消除50 Hz基频的干扰，首先用50 Hz带通滤波电路来过滤电流传感器采集的信号,并观测基频的幅值；其次用信号发生器产生一个与基频幅值相近的频率为51 Hz的信号(该信号的幅值与频率可调)；然后让电流传感器采集的原始信号与信号发生器产生的51 Hz信号一起通过一个减法器，从而产生一个拍振信号(拍振信号时强时弱)，并在拍振信号幅值最小的时候，以手动方式将信号发生器产生的信号调为50 Hz(这一操作在一定程度上可以抵消50 Hz 基频的干扰)；最后将做过抵消的信号放大，并用采集卡采集到上位机进行分析处理，以达到获取故障特征信息的目的。图2所示为消除50 Hz基频干扰的程序框图。

图2 消除50 Hz基频干扰的程序框图

3.1 选择电流传感器

风力发电机的定子电流大小从几百安培至上千安培，交流电流峰值高、转换比大、频率分辨精度高，因此对传感器的测量量程、测量精度、响应频率、线性度与稳定性提出了较高的要求。本文选用的电流传感器型号为PECT-1600A-70/3-VLT,额定输入电流为1 600 A，线圈直径为70 mm，引线长度为3 m，输出电压为±7.07 V。

所选电流传感器是基于工业级电阻温度(RT)系列柔性罗氏线圈的一款电流转换装置，适用于各种交流大电流的测量和控制。该传感器的优点是线性度好，输出线性度可达 0.1%，能够真实地再现被测量电流的波形，准确度高，频带范围宽，相位偏移极小，高频响应特性优，可广泛用于高频谐波、复杂波形、电流浪涌等方面的信号检测，对于高频、大电流测量有独特的优势。电流传感器的线路连接如图3所示。电流传感器的输出波形如图4所示。

图3 电流传感器的线路连接示意图

注：以高功率电炉的单相电流信号采集为例，采样率为100千次/秒,存储深度为10千点。图4 电流传感器的输出波形

从图4可看出，电流传感器采集的电流信号含有50 Hz正弦基波。

3.2 设计50 Hz带通滤波电路

带通滤波电路依托于图5所示的状态变量滤波电路。

图5 状态变量滤波电路

状态变量滤波电路的中间级运算放大器U3为一个带通滤波器。该带通滤波器的带宽非常窄，能够真实还原所通过的50 Hz基频信号，使所获取基频幅值的精度提高，让通过减法器的两路信号幅值尽可能相等，以满足产生拍振信号的需要。

整个状态变量滤波电路的中心频率的确定是通过调节两个电位器R7和R8来实现的。其具体做法如下：首先给电路一个标准的50 Hz正弦信号；然后，边观察示波器输出信号的变化边调节两个电位器，把示波器输出信号的幅值调到最大，使得所通过的50 Hz正弦信号衰减最小。

3.3 设计减法器电路

因为运算放大器的两个输入端都有信号输入，一路为采集的原始信号，另一路为信号发生器产生的信号，所以在设计减法器电路时，可采用最简单的差分输入形式。减法器电路如图6所示。

图6 减法器电路

IN1端输入的是原始信号。信号输入前需要滤除超高频与超低频等无用信号。因此，该减法器电路串联了简单的无源电阻电容(RC)高通与低通滤波电路。IN2端输入的是信号发生器产生的51 Hz信号。两个端口输入信号的幅值和频率均相近，而两个频率接近的信号相加或相减会产生一个拍振信号。减法器输出的拍振信号波形如图7所示。

注：拍振信号整段波形的时长为200 ms,细节放大部分的波形时长为100 ms；采样率为5千次/秒，存储深度为10千点。图7 减法器输出的拍振信号波形

4 实验及其结果分析

本文首先用电流传感器拾取大功率电炉的单向电流，并将其与信号发生器产生的电流信号分两路输入减法器，产生拍振信号；然后在拍振信号幅值最小的时候，以手动方式将51 Hz信号调整为50 Hz，以抵消50 Hz基频的干扰。抵消50 Hz基频后示波器输出的信号波形如图8所示。

注：拍振信号整段波形的时长为200 ms,细节放大部分的波形时长为100 ms；采样率为5千次/秒，存储深度为10千点。图8 抵消50 Hz基频后示波器输出的信号波形

通过示波器输出的信号波形可以直观地看出，基频虽然大部分被抵消，但未能全部抵消。为了获得使用该方法消除基频干扰的准确数据，本文对指定信号进行数据采样，将数据传输到上位机进行了频谱分析。所用采集卡的型号为USB3202，它能提供16位ADC(Analog to Digital Converter)。其输入量程为±10 V，量化误差为0.3 mV左右。上位机显示的拍振信号波形如图9所示。上位机显示拍振信号的频谱如图10所示。

图9 上位机显示的拍振信号波形

图10 上位机显示拍振信号的频谱

通过频谱分析可知，拍振信号中的基频成分幅值大约为 0.58 dB。 抵消50 Hz基频后,经数据采样的信号波形如图11所示。抵消50 Hz基频后拍振信号的频谱如图12所示。

图11 抵消50 Hz基频后经数据采样的信号波形

图12 抵消50 Hz基频后拍振信号的频谱

由频谱分析可知，通过手动调整，基频幅值已经降为0.085 dB左右。

实验中共采集5组数据并对其进行了频谱分析。实验结果如表1所示。

表1 实验结果 dB

根据表1分析可知：在采集的5组数据中，经过手动处理的基频幅值最低能达到0.07 dB，削弱了0.65 dB(占总幅值的90%左右)，但未能将50 Hz基频全部抵消；经过处理，基频幅值的大小并不是一个确定值，手动处理存在一定误差，且误差的大小取决于操作者的经验和对拍振信号幅值最小时刻的把握。从总体上分析可知，本文提出的消除50 Hz基频干扰的方法具有一定效果，能够减弱基频泄露的影响，为故障特征信息的提取提供便利。

5 结束语

本文针对风力发电机定子电流检测中出现的基频淹没问题，提出了一种基于减法器消除基频干扰的方法。实验分析可知，经过手动处理的基频幅值最低能达到0.07 dB，削弱了0.65 dB，抵消部分占总幅值的90%左右。该方法能够减弱基频泄露的影响，有效地消除基频对于微弱故障信号的干扰，为后续故障诊断创造条件。