Morlet小波解調(diào)制方法診斷鼠籠電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障

祝洪宇， 胡靜濤， 高雷， 黃昊

(1.中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所，遼寧 沈陽(yáng) 110016;2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049;3.中國(guó)科學(xué)院網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧沈陽(yáng) 110016;4.遼寧科技大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，遼寧鞍山 114051)

0 引言

轉(zhuǎn)子斷條是鼠籠電機(jī)常見故障類型，約占全部故障5%～10%。早期轉(zhuǎn)子斷條故障診斷對(duì)提高電機(jī)運(yùn)行效率、降低維護(hù)費(fèi)用、減少能源浪費(fèi)具有現(xiàn)實(shí)意義。電機(jī)電流信號(hào)特征分析(motor current signature analysis，MCSA)是診斷早期轉(zhuǎn)子斷條故障最常用方法［1］。根據(jù)旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)理論，在假設(shè)轉(zhuǎn)速恒定或轉(zhuǎn)動(dòng)慣量無(wú)窮大的條件下，任何轉(zhuǎn)子不對(duì)稱都會(huì)在定子電流頻譜中引起(1－2s)fs頻率成分;如果假設(shè)條件不成立，那么在電流頻譜中還會(huì)出現(xiàn)(1+2s)fs頻率成分，其中s為滑差，fs為電源基頻頻率。因此，在排除其他可能產(chǎn)生上述頻率成分因素前提下，當(dāng)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)，根據(jù)單相定子電流信號(hào)快速傅里葉變換(fast Fourier transform，F(xiàn)FT)頻譜中是否存在轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率成分fb=(1±2s)fs及幅值大小就可以判斷故障發(fā)生與否及其嚴(yán)重程度［2］。眾所周知，加窗是對(duì)信號(hào)做FFT時(shí)不可避免的處理手段，因此由加窗引起的頻譜泄露是MCSA的必然結(jié)果。頻譜泄露現(xiàn)象嚴(yán)重限制了MCSA方法的在線應(yīng)用:在轉(zhuǎn)子斷條故障早期，fb非常微弱，工頻供電時(shí)，fb常常為基頻頻譜泄露和噪聲信號(hào)所堙沒(méi)(當(dāng)電機(jī)低負(fù)載運(yùn)行時(shí)，MCSA方法甚至完全失效);當(dāng)變頻器供電時(shí)，為滿足調(diào)速需要，電機(jī)常常在某一設(shè)定頻率下穩(wěn)定運(yùn)行，這時(shí)fb極有可能為變頻器設(shè)定頻率頻譜泄露所堙沒(méi)，如果加之變頻器高頻噪聲干擾的影響，故障特征識(shí)別更加困難［3－4］，目前還沒(méi)有行之有效的方法處理這一問(wèn)題。如何去除或削弱頻譜泄露影響并抑制噪聲干擾以提取故障特征頻率，是進(jìn)行鼠籠電機(jī)早期轉(zhuǎn)子斷條故障診斷的關(guān)鍵。

目前常用的去除或削弱頻譜泄露方法包括加窗方法、濾波方法、多輸入的電壓和電流信號(hào)分析方法以及基于數(shù)學(xué)變換的解調(diào)制方法［1，5－8］。上述方法中，使用窗函數(shù)只是改進(jìn)譜估計(jì)質(zhì)量的技巧問(wèn)題，而不是根本的解決辦法;濾波方法和多輸入電壓電流信號(hào)分析方法則需要增加數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的軟硬件開銷。文獻(xiàn)［1］指出:鼠籠電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩波動(dòng)、轉(zhuǎn)子不對(duì)稱等故障將對(duì)定子電流進(jìn)行相位或幅值調(diào)制。由于調(diào)制后的電流信號(hào)包絡(luò)線中包含有豐富的故障信息，因此對(duì)調(diào)制信號(hào)進(jìn)行解調(diào)處理，分離提取低頻包絡(luò)信號(hào)，被認(rèn)為是消除載波頻率頻譜泄露影響最直接的方法。

實(shí)現(xiàn)調(diào)制信號(hào)解調(diào)的關(guān)鍵是調(diào)制信號(hào)的包絡(luò)線提取，Hilbert變換、小波變換是常用的包絡(luò)線提取方法［4，9］。文獻(xiàn)［9］對(duì)比分析了Hilbert變換和小波變換的原理、性質(zhì)以及這兩種數(shù)學(xué)變換在提取信號(hào)包絡(luò)方面的應(yīng)用，得出小波變換是較好的信號(hào)包絡(luò)提取方法的結(jié)論。文獻(xiàn)［9－10］提供了利用Morlet小波實(shí)現(xiàn)故障信號(hào)包絡(luò)提取的嚴(yán)格理論證明。文獻(xiàn)［10］進(jìn)一步闡述了Morlet解析小波變換用于振動(dòng)信號(hào)包絡(luò)解調(diào)分析的理論基礎(chǔ)，并以諧波組合小波診斷滾動(dòng)軸承故障。文獻(xiàn)［11］采用小波系數(shù)熵優(yōu)化包絡(luò)因子，提出了復(fù)平移Morlet小波包絡(luò)解調(diào)方法。上述研究結(jié)果表明:由于Morlet小波變換兼具帶通濾波和提取信號(hào)包絡(luò)的特性，可以將噪聲分解到不同的頻帶進(jìn)行平滑，因而能夠有效消除高頻噪聲，提高信號(hào)包絡(luò)光滑度，并有利于從包絡(luò)信號(hào)中找到故障特征低頻頻率，是非常理想的信號(hào)包絡(luò)提取方法。

基于上述分析，本文提出一種基于Morlet小波解調(diào)制分析的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷新方法。該方法的核心是利用Morlet小波變換的帶通濾波功能以及其實(shí)部和虛部正交的特性提取故障鼠籠電機(jī)定子電流包絡(luò)線，借以消除頻譜泄露和噪聲干擾的影響，然后對(duì)該包絡(luò)線信號(hào)做FFT頻譜分析，根據(jù)包絡(luò)線FFT頻譜中是否存在特征頻率成分2sfs判斷轉(zhuǎn)子斷條故障發(fā)生與否。區(qū)分鼠籠電機(jī)工頻供電時(shí)不同負(fù)載狀況以及變頻器供電時(shí)不同設(shè)定頻率兩種情況，對(duì)所提出的方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

1 Morlet小波變換提取信號(hào)包絡(luò)線原理

Morlet小波由高斯函數(shù)經(jīng)余弦復(fù)調(diào)制生成，是高斯包絡(luò)下的復(fù)指數(shù)函數(shù)。式(1)是Morlet小波的時(shí)域簡(jiǎn)化表述形式，該函數(shù)的傅里葉變換即頻域表述形式如式(2)所示［11］。

fb，就可以改變小波形狀進(jìn)而優(yōu)化濾波性能，從而有效去除信號(hào)中的噪聲干擾。由式(1)可知，Morlet小波近似為解析小波，其虛部近似為實(shí)部的Hilbert變換。信號(hào)x(t)Morlet小波變換為

嚴(yán)格地說(shuō)，式(1)所示的Morlet小波沒(méi)有零均值，因此不滿足小波允許條件，但是通過(guò)適當(dāng)?shù)剡x擇中心頻率fc和帶寬參數(shù)fb的值，可以使之近似滿足小波允許條件，從而將該小波視為允許小波。

2 基于Morlet小波解調(diào)制方法的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷

2.1 利用Morlet小波提取故障電機(jī)定子電流包絡(luò)線

根據(jù)調(diào)制理論，當(dāng)鼠籠電機(jī)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條或端環(huán)斷裂故障時(shí)，電流、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩都將受到周期性的擾動(dòng)影響，該周期性擾動(dòng)同時(shí)對(duì)定子三相電流信號(hào)ia(t)、ib(t)、ic(t)進(jìn)行幅值和相位調(diào)制［12］。如果只考慮幅值調(diào)制和擾動(dòng)基波分量的影響，則調(diào)制后的a相電流信號(hào)iaf(t)為

該信號(hào)的載波信號(hào)角頻率即是電源供電頻率ωs，調(diào)制信號(hào)角頻率即周期性波動(dòng)頻率ωo=2πfo=2sωs=4πsfs。a代表調(diào)制深度，是一個(gè)與故障嚴(yán)重程度和電機(jī)負(fù)載大小有關(guān)的參數(shù)。由式(4)可知，轉(zhuǎn)子斷條故障特征主要包含在與周期性波動(dòng)頻率ωo有關(guān)的定子電流低頻信息中。包絡(luò)解調(diào)方法的目的是從測(cè)量信號(hào)iaf(t)中分離出這些低頻信息，在此基礎(chǔ)上診斷識(shí)別轉(zhuǎn)子斷條故障。

根據(jù)式(4)可以得到如式(5)所示的鼠籠電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障a相定子電流模型，b、c兩相電流模型具有對(duì)稱的形式，如式(6)、式(7)所示。其中，左邊頻帶成分fl=(1－2s)fs，右邊頻帶成分fr=(1+2s)fs。φl(shuí)和 φr分別代表左、右邊頻帶相位角，Il和Ir分別為左、右邊頻帶幅值，該幅值大小與調(diào)制系數(shù)a有關(guān)。

將上面提到的Morlet小波(1)與a相定子電流信號(hào)(5)做卷積，可以得到如式(8)所示的結(jié)果為選取適當(dāng)?shù)闹行念l率fc和帶寬參數(shù)fb(如fc=fs，fb＞0.000 1)，e－π2(fc+fs)2fb、e－π2(fc+fl)2fb、e－π2(fc+fr)2fb

可忽略不計(jì)，于是得到簡(jiǎn)化表達(dá)形式為

將式(9)的實(shí)部與虛部進(jìn)行平方合成，獲得故障電流信號(hào)iaf(t)的包絡(luò)線|Waf(t)|為

由上述推導(dǎo)可知:通過(guò)選擇合適的中心頻率fc和小波參數(shù)fb，就可以在提取故障信號(hào)包絡(luò)線過(guò)程中將基頻分量轉(zhuǎn)化成直流分量，從而消除基頻頻譜泄露對(duì)故障特征成分的影響，并且有效抑制與轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率無(wú)關(guān)的其他頻率成分。在MCSA方法中，轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率為fb=(1±2s)fs。但是在包絡(luò)線頻譜中，故障特征頻率為單一的譜線2sfs和4sfs。鑒于2sfs的幅值要遠(yuǎn)大于4sfs的幅值，所以選擇2sfs作為故障特征頻率。該頻率成分的出現(xiàn)直接反映了轉(zhuǎn)子斷條故障，且其幅值隨著故障嚴(yán)重程度和負(fù)載增大而增大。由于不受基頻頻譜泄露影響，該特征頻率更易于識(shí)別。

理論與實(shí)踐表明［1］，當(dāng)鼠籠電機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí)，定子電流中將出現(xiàn)故障特征頻率fb=(1±2s)fs。該公式提供了小波參數(shù)fc和fb的選擇依據(jù)。例如，鼠籠電機(jī)工頻供電、額定轉(zhuǎn)速以下運(yùn)行時(shí)，轉(zhuǎn)子滑差一般在0.05～0之間變化，斷條故障特征頻率成分fb∈［45 Hz，55 Hz］。這時(shí)如果選擇小波參數(shù)fc=fs，帶寬參數(shù)fb≥0.01，就可以獲得滿意的濾波效果，并在提取包絡(luò)線過(guò)程中消除基頻fs頻譜泄露的影響。變頻器供電時(shí)，為滿足調(diào)速需要，供電頻率經(jīng)常根據(jù)負(fù)載變化而變化。這時(shí)，故障特征頻率分布與變頻器設(shè)定頻率周圍，只要根據(jù)變頻器設(shè)定頻率的變化情況適時(shí)調(diào)整中心頻率fc和參數(shù)fb的取值范圍，同樣能取得很好的濾波效果。

2.2 轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法

根據(jù)上述分析，提出一種基于Morlet小波變換解調(diào)制分析的鼠籠電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法，該方法功能框圖如圖1所示。

圖1 故障診斷功能框圖Fig.1 Functional diagram of fault diagnosis methods

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)裝置及實(shí)驗(yàn)過(guò)程

實(shí)驗(yàn)裝置由電源系統(tǒng)、電機(jī)拖動(dòng)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理中心4部分組成。電源系統(tǒng)包括西門子變頻器和50 Hz工頻電源，通過(guò)轉(zhuǎn)換開關(guān)實(shí)現(xiàn)變頻和工頻兩種供電方式切換。電機(jī)拖動(dòng)系統(tǒng)包括實(shí)驗(yàn)電機(jī)和直流發(fā)電機(jī)負(fù)載。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由電流互感器、自制調(diào)理電路、數(shù)據(jù)采集卡組成，采集卡信號(hào)輸入方式設(shè)定為差分輸入，輸入電壓范圍為±10 V。實(shí)驗(yàn)電機(jī)是2臺(tái)額定功率3 kW、額定電壓380 V、額定電流6.8 A的鼠籠電機(jī)，其中1臺(tái)電機(jī)無(wú)故障，用作實(shí)驗(yàn)參照，另1臺(tái)電機(jī)帶有1根斷條故障，用于方法驗(yàn)證。電機(jī)實(shí)驗(yàn)臺(tái)和實(shí)驗(yàn)用故障轉(zhuǎn)子如圖2所示。

圖2 電機(jī)實(shí)驗(yàn)臺(tái)和實(shí)驗(yàn)用故障轉(zhuǎn)子Fig.2 Experiment setup and broken rotor used in the tests

在工頻和變頻器供電條件下對(duì)無(wú)故障電機(jī)和故障電機(jī)進(jìn)行測(cè)試。工頻供電時(shí)，使電機(jī)在25%、50%、75%、91%額定負(fù)載下穩(wěn)定運(yùn)行，以此驗(yàn)證該方法在不同負(fù)載情況下提取轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率的穩(wěn)定性;變頻器供電時(shí)，變頻器設(shè)定頻率為32 Hz、45 Hz，以此驗(yàn)證該方法在不同供電方式下提取故障特征頻率的有效性和抑制噪聲的能力。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，數(shù)據(jù)采樣時(shí)間10 s、采樣頻率為4 kHz。在Matlab7.0環(huán)境下對(duì)測(cè)得的數(shù)據(jù)做離線分析，頻譜圖縱坐標(biāo)采用對(duì)數(shù)分度，所有數(shù)據(jù)以基頻分量幅值為基準(zhǔn)做歸一化處理。表1所示為電機(jī)測(cè)試狀態(tài)和相應(yīng)的故障特征頻率理論值。

表1 電機(jī)故障特征邊頻帶理論值Table 1 Theoretical fault sidebands of healthy and faulty motor

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

圖3為工頻供電無(wú)故障鼠籠電機(jī)定子電流FFT頻譜和經(jīng)過(guò)Morlet小波解調(diào)制處理后的包絡(luò)線FFT頻譜。由于圖中沒(méi)有出現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率fb=(1±2s)fs(圖3(a))或fb=2sfs(圖3(b))，因此表明該電機(jī)無(wú)故障。

圖3 工頻供電無(wú)故障鼠籠電機(jī)定子電流FFT頻譜和包絡(luò)線頻譜Fig.3 FFT and Envelope spectrum of motor stator current for main-fed healthy squirrel cage motor

圖4所示為工頻供電故障鼠籠電機(jī)定子電流FFT譜。對(duì)比圖3(a)，從圖4中可以清楚地看出基頻頻譜泄露對(duì)轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率fb=(1±2s)fs的影響:鼠籠電機(jī)在50%額定負(fù)載下工作時(shí)，采用MCSA方法能夠清晰識(shí)別出轉(zhuǎn)子斷條，這時(shí)，左邊頻帶特征為(47.2 Hz，－40 dB)，右邊頻帶特征為(52.8 Hz，－41 dB);當(dāng)電機(jī)負(fù)載降至25%額定負(fù)載時(shí)，故障特征頻率fb完全被基頻頻譜泄露所堙沒(méi)，采用MCSA方法已經(jīng)無(wú)法診斷出轉(zhuǎn)子斷條故障。

圖4 工頻供電故障鼠籠電機(jī)定子電流FFT頻譜Fig.4 FFT spectrum of motor stator current for main-fed fault squirrel cage motor

圖5 工頻供電故障電機(jī)定子電流包絡(luò)線頻譜Fig.5 Envelope spectrum of motor stator current for main-fed fault squirrel cage motor

由圖5可見:由于在提取包絡(luò)線過(guò)程中基頻成分轉(zhuǎn)化成了直流分量，因此包絡(luò)線頻譜中的轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率2sfs不受基頻頻譜泄漏現(xiàn)象的影響，而且隨著負(fù)載增大，故障特征頻率2sfs幅值逐漸增大，這與理論推導(dǎo)顯示的結(jié)果是一致的。從圖5(a)中還看出:即使當(dāng)電機(jī)在25%的低負(fù)載情況下運(yùn)行時(shí)，采用所提出的算法仍然能清晰地識(shí)別出2sfs特征成分，從而表明該算法比對(duì)定子電流直接做FFT分析具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

圖6是變頻器不同設(shè)定頻率下故障鼠籠電機(jī)定子電流包絡(luò)線細(xì)化頻譜，圖中標(biāo)注代表轉(zhuǎn)子斷條故障特征2sfs的頻率值和歸一化幅值。比較圖6與圖5可見，當(dāng)鼠籠電機(jī)由變頻器供電時(shí)，包絡(luò)線FFT頻譜中的諧波成分明顯增多，這增加了故障特征識(shí)別難度。但是，對(duì)比圖6和圖3(b)可知，采用本文提出的診斷方法能夠有效抑制噪聲干擾，并清晰地識(shí)別出轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率2sfs。圖6中，故障特征頻率2sfs在頻譜中的位置隨著變頻器設(shè)定頻率fs的變化而變化。

圖6 變頻器供電故障電機(jī)定子電流包絡(luò)線頻譜Fig.6 Envelope spectrum of motor stator current for inverter-fed fault squirrel cage motor

4 結(jié)語(yǔ)

基頻頻譜泄露現(xiàn)象嚴(yán)重限制了MCSA方法的在線應(yīng)用，本文提出一種基于Morlet小波解調(diào)制分析的鼠籠電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法解決這一問(wèn)題。該方法利用Morlet小波的帶通濾波功能和其實(shí)部和虛部正交的特性提取故障定子電流信號(hào)包絡(luò)線，并對(duì)該包絡(luò)線做FFT分析，根據(jù)FFT頻譜中是否存在特征頻率成分2sfs判斷轉(zhuǎn)子斷條故障發(fā)生與否。通過(guò)適當(dāng)選取適當(dāng)小波中心頗率fc和帶寬fb，使濾波器覆蓋信號(hào)中與故障特征有關(guān)的頻帶，借以提取出較理想的包絡(luò)，有效消除了頻譜泄露的影響。理論分析與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)鼠籠電機(jī)在工頻供電不同負(fù)載以及變頻供電不同設(shè)定頻率下穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，所提出的方法能有效提取出故障特征頻率并對(duì)早期轉(zhuǎn)子斷條故障進(jìn)行診斷識(shí)別。

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