故障诊断技术在电动机维修管理上的应用分析

奚清泉

摘要：电动机在现代企业的发展过程中占据着非常重要的地位，一旦电动机发生故障，那么其就会给公司和企业带来很大的经济损失，所以做好电动机的维修管理工作很重要。基于此，本文首先对电动机常见的故障类型及原因进行简要分析，然后就故障诊断技术在电动机维修管理上的应用展开陈述，以促使电动机设备的正常运行，保证其工作质量。

关键词：故障诊断;电动机;维修管理

随着科学技术的发展进步，电动机在生产制造领域所发挥的作用也越来越大。借助电动机，工厂生产产品的速度不断加快，也使雇佣的劳工人数减少，进而减少了工厂的生产成本，同时也工厂赢得了很不错的经济效益。但是，由于长期的使用，很多电动机开始出现零件老化、损坏等现象，如果不能够及时解决这些问题，就会给工厂造成严重的经济损失。所以，对于电动机的维修管理工作必须重视起来。

1.常见电动机故障类型

在实际的生产制造过程中，电动机一般会在定子、转子以及轴承等方面发生故障，而且，根据相关的调查分析，发现，在这些所有的故障类型中，大约有30%的故障是由定子造成的，38%是由轴承所造成的，而起因于转子的故障则在10%左右，还有一些其他的原因会引起电动机发生故障。

1.1由转子所引起的故障

定位轴承和非定位轴承在电动机转子中占据了重要的地位，在这之中，电动机的双向轴向的定位功能主要是通过定位轴承实现的，除此之外，定位轴承还与轴、径向的负荷有关。至于非定位轴承，它的作用则是减少轴的额外应力的承受，只要适當移动非定位轴承就可以了。然而，在电动机的实际的工作过程中，由于受力情况的不同，转子很容易发生不同程度的变形，严重者还会发生断条现象，如此一来，电动机的工作进程就会被耽搁，而且如果不能够及时解决，那么就会进一步恶化，引发定子故障的发生。

1.2由定子所引起的故障

实际上，定子故障在电动机的工作过程中时常发生，而造成这一现象的主要原因是电动机的绝缘破坏。在电动机正常运转时，大修转子通常会穿过定子膛，这时候，经过的无论是定子磁场还是转子磁场，偏差总是会发生，由于偏差的存在，那么故障也就很容易发生了。而且，在定子故障中，还有一个比较常见的现象就是匝间短路，造成这一现象的原因是暂态过电压需要匝间绝缘承担。此外，一般电动机在运转时，如果其所处的环境很是恶略，那么也很容易发生故障，电动机的运行状态也有可能出现错误，进而对电动机造成不可避免的伤害。

1.3由于轴承所造成的故障

还有一种使电动机发生故障的情况是电动机各部件彼此之间的配合间隙出现了差错。电动机在运行时，轴承的温度会随着运转时间的增长而提高，当温度过高时，在转子重力的影响下，轴承圈和轴承的表面就会出现旋转打滑的现象，而且伴随着摩擦，热度会越来越高，而且润滑油也会随着温度的升高而熔化，进而对轴承造成进一步的伤害，这也是轴承故障发生的主要原因。

2.故障诊断技术概述

2.1对信号进行诊断处理

在正常运转的过程中，如果电动机发生故障，一般情况下就会有故障信号形成，这时，相关的工作人员根据所接收的故障信号就可以进行后续的故障分析工作了，而且工作人员还能对该故障的征兆进行运算，那么电动机的故障情况就可以被工作人员掌握了，然后进行进一步的故障处理工作。在此过程中，时域、时频分析技术等都是比较常见的信号处理的方式，此外还有小波交换、小波包变换等，利用这些信号处理方式，都可以实现对电动机故障的有效分析。

2.2借助专家系统进行诊断

所谓的专家系统主要是指相关的数据库的建立，在这个数据库中，相关专家的处理故障的经验都被容纳了进来，那么，在故障发生时，就可以通过该数据库，借助人机接口挑选数据库里的相关的知识了，从而帮助工作人员处理故障。如果是自动机发生了故障，没有用户在数据库中检索信息，那么故障信息也可以通过自动机设备传送到数据库之中，随后会自动匹配寻找故障发生的原因，并且也会有相应的诊断报告形成。但是，实话实说，这种数据库仍然具有一定的局限性，所以对于复杂的电动机结构最好还是选择其他的诊断技术对其故障进行诊断分析。

2.3利用神经网络进行诊断

在目前所有的诊断技术中，神经网络诊断技术的应用频率还是相对较高的，主要原因是这种诊断技术的诊断方式相对比较简单，此外，这种诊断方式的适应性也比较好，所以通常情况下的诊断结果是令人满意的。然而，它也并不是完美的，也是有缺陷存在的，这种诊断技术对于样本的需求量比较大。所以，在使用该诊断方式的过程中，可以选择利用特征来进行训练，然后对于接收到的故障信息进行相关的运算，最后借助这些量化之后的信息就可以选择合适的诊断措施了。

2.4综合运用的诊断技术

以上所说的诊断技术实际上都需要有庞大的数据对其进行支撑，而且获取数据也是有一定难度的，总不可避免地出现一些诊断误差。但是，随着科技的发展进步，不同诊断方式相互结合也是一种不错的方法，借助不同诊断方式各自的优缺点，将会更有助于电动机维修管理工作的开展，而且这种诊断方式也在逐渐成为一种主流的诊断趋势。现如今，各事物之间都是相互关联的，所以在进行电动机的故障诊断时也可以利用事物的这一特点，将各种诊断技术进行有效结合，取长补短，提高诊断技术的精确性，同时使诊断反馈变得更加高效，有效保证电动机的正常工作。

3.故障诊断技术的应用

3.1 轴承故障诊断应用

与电动机的其他零部件相比，滚动轴承的寿命有很大的离散性，此外，由于材料、加工精度等方面的原因，哪怕是同一批次生产出来的同一型号的轴承，它们各自的寿命也是有所差别的。因此，就需要对轴承进行定时的维修。但是根据设计寿命定时检修轴承，实际上是不太科学的。这样看来，传统的定期维修的方式并不太合适，可能预知性的维修方法较为稳妥，借助时域分析等分析方法对轴承进行预知性维修有利于保持设备的状态，与此同时也能够对轴承的使用寿命进行充分的利用，一举两得。此外，在对电动机的轴承所发生的故障进行诊断时应用时域分析等诊断技术，能够有效地增加故障诊断的精准性与高效性。

3.2 定子匝间短路故障诊断应用

实际上，定子电流中的匝间故障的特征频率很容易受到其他噪声的影响，而且它的特征频率的分布值是很小的，所以呢，由此所引起的故障也是很不容易被识别的。所以，可以借助这些特性进行定子的匝间短路故障分析。结合实际的电动机工作情况，将感应电动机在每种工况下稳定运行时所产生的负序电流的分量视为常量，然后根据采集计算所得到的负序的电流、电压等进行拟合分析，最终与非故障时的负序电流的阈值进行对比分析，进而实现定子匝间短路故障诊断分析。

4.结语

随着电动机的使用频率越来越高，电动机的输出功率也随之增加，这也使电动机的故障发生的频率不断增加，所以，对于电动机的维修管理工作的诊断分析也需要重视起来。随着时代的发展进步，传统的诊断技术并不能够满足如今的发展需求，所以针对各种故障类型，相关的研究人员探索出了更加符合科技要求的诊断技术，使得故障的诊断更加精确、高效一些。与此同时，在今后的工作过程中，相关的工作人员也需要结合这些高新的诊断技术制定出合理的诊断措施，进而使这些诊断技术的作用得到充分发挥。

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