基于改進(jìn)型HHT的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法的研究

楊海軍，查學(xué)剛，趙玉桂，周保軍，包繼華

（1.國(guó)家能源集團(tuán) 寧夏煤業(yè)有限責(zé)任公司信息技術(shù)中心，銀川 750001；2.山東科技大學(xué) 機(jī)電學(xué)院，山東 青島 266590；3.山東科大機(jī)電科技股份有限公司，山東 濟(jì)寧 272000）

0 引言

異步電動(dòng)機(jī)在工業(yè)上具有舉足輕重的地位，其運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性對(duì)于提高經(jīng)濟(jì)效益、保障操作人員安全具有重要意義[1-4]。眾所周知，異步電動(dòng)機(jī)在出現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí)，在電源頻率兩側(cè)出現(xiàn)（1±2s）f1故障邊頻分量[5-6]。由于異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)差率較小，邊頻分量容易被基波頻率淹沒(méi)。為此，本文提出采用四階巴特沃斯帶阻濾波器，將阻帶帶寬設(shè)置在1 Hz以內(nèi)，以供電頻率為阻帶中心頻率。目的是為了將供電頻率濾除或削弱，從而有效凸顯故障邊頻分量。

1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）是由黃鍔博士等[7-10]提出的一種具有自適應(yīng)能力的算法，對(duì)于解決非線性、不平穩(wěn)的信號(hào)具有良好的作用[11-12]。EMD算法假設(shè)任何一個(gè)信號(hào)都可以被分解為若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（IMF）和一個(gè)殘余分量。IMF分量滿足2個(gè)條件[13]：1）整個(gè)數(shù)據(jù)段內(nèi)，極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)和過(guò)零點(diǎn)的個(gè)數(shù)相等或最多相差不超過(guò)1個(gè)；2）在任意時(shí)刻，由局部極大值構(gòu)成的上包絡(luò)線和局部極小值構(gòu)成的下包絡(luò)線的平均值關(guān)于時(shí)間軸對(duì)稱。

通過(guò)以上2個(gè)條件的限制保證了EMD分解對(duì)時(shí)間序列提取出的瞬時(shí)頻率具有實(shí)際意義。EMD分解的過(guò)程如下：

信號(hào)不可能無(wú)限次地分解下去，當(dāng)其不收斂時(shí)，采用x（t）分解前后結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差作為停止準(zhǔn)則來(lái)控制分解的次數(shù)，即

根據(jù)前人研究的成果可知，SD的取值一般在0.2～0.3時(shí)分解效果是最佳的。

2 希爾伯特譜分析

3 EMD算法的改進(jìn)

3.1 濾波器設(shè)計(jì)

受工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)強(qiáng)噪聲、強(qiáng)干擾影響，采集的信號(hào)被嚴(yán)重污染?；贖HT算法對(duì)原始信號(hào)處理時(shí)，效果并沒(méi)有那么理想，存在頻率混疊現(xiàn)象。為此，本文基于LabVIEW設(shè)計(jì)了一個(gè)巴特沃斯濾波器對(duì)原始信號(hào)預(yù)處理，將處理后的信號(hào)再進(jìn)行HHT[14]。

巴特沃斯濾波器具有單調(diào)下降的幅頻特性，而且相位也具有良好的線性度。一般以巴特沃斯低通濾波器的設(shè)計(jì)為基礎(chǔ)，其他類型的濾波器基于頻率變換相互轉(zhuǎn)換。

構(gòu)造一個(gè)仿真信號(hào)x（t）模擬轉(zhuǎn)子斷條故障，加入幅值為0.8的高斯白噪聲信號(hào)，3個(gè)頻率分別為45、50、55 Hz的正弦信號(hào)疊加如式（9）所示，該仿真信號(hào)的原始波形和采用4階巴特沃斯低通濾波器濾波后的信號(hào)如圖1所示。

圖1 仿真信號(hào)原始信號(hào)和濾波后時(shí)域波形圖

如圖2所示，基于巴特沃斯帶阻濾波前后的FFT頻譜圖，通過(guò)比較看出設(shè)計(jì)的濾波器效果較好，對(duì)阻帶頻率成分削弱或抑制作用突出。為了凸顯故障分量，低通濾波器轉(zhuǎn)換為帶阻濾波器，將基頻50 Hz濾除，只保留（1±2s）f1邊頻分量，排除基頻的干擾。因此，設(shè)置阻帶低截止頻率為49.5 Hz，高截止頻率為50.5 Hz，阻帶帶寬僅為1 Hz。首先采用低通濾波器排除高斯白噪聲的干擾，然后采用帶阻濾波器濾除基頻的干擾，對(duì)濾波前后的信號(hào)分別做FFT，對(duì)比可知通過(guò)濾波后的仿真信號(hào)更能凸顯故障特征頻率。

圖2 仿真信號(hào)濾波前后的FFT頻譜圖

3.2 虛假分量問(wèn)題

采用EMD算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一些多余的IMF分量，這些分量被稱為虛假分量。雖然有一些IMF分量是可以通過(guò)主觀分析來(lái)判斷出來(lái)，但有一些是肉眼看不出來(lái)的，因此針對(duì)虛假分量應(yīng)采用理論算法分析判斷IMF分量的真實(shí)性。

繼續(xù)對(duì)公式（9）的仿真信號(hào)x（t）進(jìn)行EMD分解，結(jié)果如圖3所示，從圖中可以直觀地看到IMF7可能是虛假分量。該仿真信號(hào)包含3個(gè)頻率分量和1個(gè)高斯噪聲信號(hào)，通過(guò)EMD分解卻得到了7個(gè)模態(tài)分量和1個(gè)殘余分量，顯然其中具有無(wú)意義的虛假分量。

圖3 仿真信號(hào)的EMD分解

3.3 改進(jìn)EMD算法

針對(duì)EMD分解的虛假IMF分量問(wèn)題，本文提出了一種基于互相關(guān)分析的改進(jìn)EMD分解算法。對(duì)EMD算法分解出的每一個(gè)IMF分量與原始信號(hào)做相關(guān)分析，二者之間互相關(guān)系數(shù)的大小直接反映了原始信號(hào)中是否含有該IMF分量。

相互相關(guān)不僅能夠反映信號(hào)的幅值，而且能夠反映信號(hào)的相位信息。本文為判別IMF分量的真實(shí)性，取IMF分量和原始信號(hào)做相關(guān)分析。因此，基于互相關(guān)更具優(yōu)勢(shì)。

信號(hào)x1（t）和y1（t）本身值的大小會(huì)影響二者互相關(guān)的結(jié)果。因此在比較不同的隨機(jī)信號(hào)之間的相關(guān)性時(shí)，僅僅視其相關(guān)函數(shù)值的大小是不準(zhǔn)確的。例如一對(duì)大信號(hào)，雖然相關(guān)程度很低，但是相關(guān)函數(shù)的值卻很大；反之，雖然相關(guān)程度很高，但是相關(guān)函數(shù)值卻很小。為了避免信號(hào)本身數(shù)值的影響，需要將信號(hào)做歸一化處理。

由互相關(guān)的性質(zhì)可知，對(duì)于EMD分解出的IMF分量若是真的分量，則IMF分量與原始信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)應(yīng)大于0；反之，虛假分量與原始信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)應(yīng)趨于0。根據(jù)以上分析，對(duì)公式（9）中仿真信號(hào)EMD分解的每一個(gè)IMF分量與x（t）做互相關(guān)，其結(jié)果如圖4所示。

基于相關(guān)分析對(duì)2個(gè)信號(hào)處理時(shí)，若2個(gè)信號(hào)含有相同的諧波分量，則在互相關(guān)之后特征頻率處的幅值增強(qiáng)，反之，則幅值減弱。從圖4可以看到，基于EMD分解將仿真信號(hào)x（t）分解出的頻率依次遞減的IMF分量分別與x（t）做互相關(guān)的結(jié)果。IMF1分量與原始信號(hào)的互相關(guān)在時(shí)域上結(jié)果趨于0，第一個(gè)分量就是信號(hào)中摻雜的高頻白噪聲信號(hào)。IMF5～I(xiàn)MF7分量與原始信號(hào)的互相關(guān)幅值趨近0，因此，這些IMF分量都是虛假分量。IMF2～I(xiàn)MF4分量與原始信號(hào)的互相關(guān)的結(jié)果是周期性的隨機(jī)信號(hào)，因此可以判定這2個(gè)分量是真的模態(tài)分量。

圖4 仿真信號(hào)與IMF的互相關(guān)

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)概述

設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)如圖5 所示。電動(dòng)機(jī)型號(hào)為YXL80M2-4，額定電流為1.9 A、額定功率為0.75 kW。

圖5 故障檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)實(shí)物圖

4.2 轉(zhuǎn)子斷條實(shí)驗(yàn)分析

采用加工了斷條故障的異步電動(dòng)機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。如圖6所示，在籠型轉(zhuǎn)子上切割了一條縫隙來(lái)模擬轉(zhuǎn)子斷條的故障特征。斷條電動(dòng)機(jī)供電頻率分別為40、45、50 Hz，負(fù)載分別調(diào)節(jié)為輕載、半載和滿載，觀察電流頻譜的變化情況。在該實(shí)驗(yàn)中，采集A、B、C三相定子電流信號(hào)，基于FFT和改進(jìn)的HHT分析電流信號(hào)的頻譜特征。

圖6 內(nèi)置轉(zhuǎn)子斷條電動(dòng)機(jī)實(shí)物圖

如圖7所示，文中列出了供電頻率為50 Hz、半載時(shí)的三相電流的時(shí)域信號(hào)。從時(shí)域信號(hào)中可以看到三相電流不是標(biāo)準(zhǔn)的正弦信號(hào)，電流有一定的波動(dòng)，存在毛刺。

圖7 50 Hz、半載、故障電動(dòng)機(jī)三相電流時(shí)域信號(hào)

其他幾組實(shí)驗(yàn)過(guò)程僅以表格的形式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，如表1～表3所示。

圖8 50 Hz、半載、帶阻濾波前后FFT

圖9 50 Hz、半載、帶阻濾波后故障電動(dòng)機(jī)HHT

從表1～表3中數(shù)據(jù)可知，供電頻率一定的情況下，分別調(diào)節(jié)負(fù)載的大小可以發(fā)現(xiàn)隨著負(fù)載的增加，（1±2s）f1故障頻率分量的幅值也在增加[15]；電動(dòng)機(jī)在輕載和半載時(shí)電流較小，邊頻分量也更難看出。實(shí)驗(yàn)中異步電動(dòng)機(jī)的額定轉(zhuǎn)差率為0.05，即故障邊頻分量與基頻分量相差5 Hz。實(shí)際故障電動(dòng)機(jī)在運(yùn)行時(shí)中，轉(zhuǎn)速略低于額定轉(zhuǎn)速。當(dāng)電源頻率一定時(shí)，異步電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速有30 r/min左右的波動(dòng)。因此，故障邊頻與基頻差值略微增大，通過(guò)巴特沃斯帶阻濾波后，然后進(jìn)行HHT算法分析，也更能突出故障分量。

表1 供電頻率40 Hz時(shí)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)

表2 供電頻率45 Hz時(shí)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)

表3 供電頻率50 Hz時(shí)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)

5 結(jié)論

1）提出基于四階巴特沃斯帶阻濾波器對(duì)定子電流信號(hào)濾波的方法。將阻帶寬度設(shè)置在1 Hz以內(nèi)，以電源頻率為阻帶中心頻率，濾除基波分量，有效突出了故障邊頻分量。仿真和實(shí)驗(yàn)證明該方法可以有效識(shí)別轉(zhuǎn)子斷條故障特征。

2）提出巴特沃斯濾波和相關(guān)分析相結(jié)合的改進(jìn)的HHT算法。對(duì)信號(hào)濾波后再進(jìn)行EMD分解，可以有效解決模態(tài)混疊問(wèn)題；將IMF分量與濾波后的信號(hào)做相關(guān)分析可以準(zhǔn)確識(shí)別虛假分量。仿真和實(shí)驗(yàn)證明了該方法的可行性。

3）改變供電頻率和負(fù)載大小，通過(guò)巴特沃斯帶阻濾波器對(duì)電源頻率削弱或抑制可以有效凸顯邊頻分量2sf1，轉(zhuǎn)子斷條時(shí)定子電流略有降低，轉(zhuǎn)速有30 r/min左右的波動(dòng)。