循環(huán)水泵電機轉(zhuǎn)子鼠籠斷條故障分析

王善平 李玲

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.09.009

摘? 要：采用準實證研究與定量分析相結(jié)合的方法。利用CX10測試儀對高壓電動機定子電流檢測，再利用EA軟件對其電流頻譜進行分析，首先確定該電動機電流線頻率峰值（FL），再通過相關計算確定該電動機的極通過頻率（FP），計算FL與FP的差值（dB down），根據(jù)之前總結(jié)的經(jīng)驗值dB down值判斷該電動機轉(zhuǎn)子是否存在斷條，再評估轉(zhuǎn)子的狀態(tài)，即嚴重程度。

關鍵詞：電機;振動;電流譜;電機診斷

中圖分類號：TM343.3? ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2021）09-0030-05

Fault Analysis of Broken Rotor Squirrel Cage Bar of Circulating Water Pump Motor

WANG Shanping1，LI Ling2

（1.Shandong Huayu University of Technology，Dezhou? 253034，China;

2.Dezhou Zhilin Electrical Equipment Co.，Ltd.，Dezhou? 253000，China）

Abstract：The method of combining quasi empirical research and quantitative analysis is adopted. The CX10 tester is used to detect the stator current of the high-tension motor，and then the EA software is used to analyze its current spectrum. First，determine the current line frequency peak（FL）of the motor，and then determine the pole pass frequency（FP）of the motor through related calculations. Calculate the difference between FL and FP（dB down）. According to the previously summarized empirical value and the dB down value，determine whether the motor rotor has broken bars，and then evaluate the state of the rotor，i.e. severity.

Keywords：motor;vibration;current spectrum;motor diagnosis

0? 引? 言

近年來隨著信號處理技術及人工智能技術在各領域的迅猛發(fā)展，涌現(xiàn)出了大量有關于定子電流信號的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷與研究的新方法，并且在不同程度上取得了較好的效果。如：斷電后測定子感應電壓檢測法^[1]、轉(zhuǎn)子斷條示波檢測法、工頻消去法、小波和小波包變法^[2，3]以及人工智能法^[4]等多種方法但是，目前關于基于電壓和電流分析的方法的研究仍存在著不足，如在故障特征的提取方面以及故障的嚴重程度評估方面仍然需要做進一步的研究，特別是，當復合故障出現(xiàn)時，各故障之間是否會相互影響，影響程度有多大。本案例提出的研究方法可以有效地避開各種故障之間的影響，彌補了目前電流頻譜分析法的缺陷，為運行中的高壓電動機轉(zhuǎn)子故障診斷提供了一種全新的方法。

1? 主要研究內(nèi)容

1.1? 研究目標

利用CX10測試儀采集電動機定子電流，分析該定子電流的頻譜特性，達到診斷高壓電動機轉(zhuǎn)子的斷條故障的目的。

1.2? 研究方法

采用準實證研究與定量分析相結(jié)合的方法。

用創(chuàng)優(yōu)CX10測試儀采集高壓電動機的電流，即對高壓電動機定子進行電流檢測，再利用EA軟件對所測得的電流頻譜進行分析，首先先確定該電動機電流線頻率峰值（FL），再通過相關計算確定該電動機的極通過頻率（FP），計算FL與FP的差值（dB down），計算所得的數(shù)值與轉(zhuǎn)子籠條狀態(tài)表進行對比以此來判斷轉(zhuǎn)子斷條情況，最后在評估轉(zhuǎn)子的狀態(tài)。根據(jù)評估結(jié)果來進行針對想方案設計，最后選取制定電機維修方案。

1.3? 技術指標

電動機電流線頻率峰值與極通過頻率峰值差值（dB down）判斷其轉(zhuǎn)子籠條狀態(tài)參考依據(jù)，如表1所示。

1.4? 技術路線與實驗方案圖

本研究方法的技術路線與具體實驗流程為：

（1）針對收集到的高壓電動機資料，確認具備建模條件后對電動機進行建模。

（2）測試儀器建好模型后，積極準備確定現(xiàn)場的最佳測量位置，進行電流測試。

（3）現(xiàn)場測試，檢驗頻譜是否符合要求。

（4）分析電流頻譜的特性，確定所測電動機的重要頻率的峰值。

（5）根據(jù)電流頻譜的特性，診斷驗證所測電動機的轉(zhuǎn)子斷條故障，評估轉(zhuǎn)子狀況。

具體流程如圖1所示。

1.5? 研究內(nèi)容

在電動機不停電的情況下，利用創(chuàng)優(yōu)CX10測試儀采集高壓電動機的電流，并對采集的電流進行頻譜分析，診斷該高壓電動機轉(zhuǎn)子是否存在斷條故障，并評估該電動機的轉(zhuǎn)子狀況。

首先我們要分析出感應電動機定子電流的頻譜特性;也就是我們?nèi)粘ＵJ知中所謂的電源頻率。從理論層面上可知理想的感應電動機定子電流的頻譜是單一的，但是有一種情況是例外的“當轉(zhuǎn)子回路出現(xiàn)故障時”，定子電流頻譜圖上就會在與電源頻率相差2倍轉(zhuǎn)差頻率（2sf）的位置^[5]出現(xiàn)一個邊帶，這一現(xiàn)象已經(jīng)被英國Hargis等學者的理論證實，且特征頻率（1～2s）f和電源頻率f兩者相差0.5到5 Hz。

當定子電流出現(xiàn)周期性變化的時候電動機的轉(zhuǎn)矩將會隨之出現(xiàn)脈動，最終異步電動機的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速也將會按照兩倍的轉(zhuǎn)差率進行波動。轉(zhuǎn)速波動的出現(xiàn)將會使異步電動機的電流在以電源頻率為中心，在+2sf～-2sf之間^[6]發(fā)生變化，由于電動機定子中三次諧波磁通的調(diào)制作用，這種轉(zhuǎn)速和電流的波動將愈加明顯。由此我們可以分析出邊頻帶電流和基波電流的比值，與感應電動機轉(zhuǎn)子斷條損壞程度有著直接的關系。電動機轉(zhuǎn)子斷條數(shù)目可由式（1）估計^[7]。

N₁≈2R₁/（I₁/I₂+2P）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

式中I₁和I₂分別為特征頻率和電源頻率的頻譜幅值;R₁為轉(zhuǎn)子鐵心槽數(shù);P為電機極對數(shù);N₁為轉(zhuǎn)子斷條數(shù)目^[1]。

1.6? 診斷方法

轉(zhuǎn)子斷條故障診斷運用振動分析技術和電機診斷技術相結(jié)合的方法進行。其主要方法是通過對電動機電流線頻率峰值與極通過頻率峰值差值（dB down）判斷其轉(zhuǎn)子籠條狀態(tài)，然后參考“轉(zhuǎn)子籠條狀態(tài)參考依據(jù)表”根據(jù)dB down值來判斷轉(zhuǎn)子斷條情況，分析轉(zhuǎn)子的運行狀況。下文以某公司四號循環(huán)水泵為案例進行診斷分析。

2? 案例分析

2.1? 設備概況

某發(fā)電公司I期4臺同型號、同容量循環(huán)水泵電機安裝于江邊泵房，電機立式安裝。1、2號循環(huán)水泵電機2007年2月投運，3、4號循環(huán)水泵電機2007年6月投運。4臺循環(huán)水泵電機根據(jù)2臺機組負荷變化情況決定運行方式，運行1～4臺不等。機組負荷的變化決定了電機需要頻繁啟停，同時也就埋下了電機轉(zhuǎn)子鼠籠斷條或裂紋的隱患。4號循環(huán)水泵電機在2020年10月首次檢測出了轉(zhuǎn)子鼠籠斷條故障信息。

2.2? 故障診斷

轉(zhuǎn)子斷條故障診斷運用振動分析技術和電機診斷技術相結(jié)合的方法進行。2020年10月21日振動檢測頻譜中在1X、2X轉(zhuǎn)頻出現(xiàn)了0.583 Hz（經(jīng)計算為極通過頻率）邊帶，如圖2所示，因此分析判斷電機轉(zhuǎn)子鼠籠出現(xiàn)少量斷條或裂紋;同日檢測電機電流譜，其基頻與邊頻幅值差為45.99 dB，如圖4所示，從該數(shù)據(jù)看轉(zhuǎn)子可能有斷條情況。跟蹤監(jiān)測直到2021年五月初，振動頻譜中的極通過頻率邊帶已經(jīng)出現(xiàn)在2X～6X轉(zhuǎn)頻，如圖3所示，而電流譜檢測的基頻與邊頻幅值差也逐漸減小到35.48 dB，如圖5所示。由此判斷電機轉(zhuǎn)子鼠籠已經(jīng)有多根籠條斷裂脫焊或裂紋，分析精密點檢數(shù)據(jù)信息及電機啟動電流幅值變化情況確認故障呈慢速發(fā)展趨勢，電機可以繼續(xù)運行，精密點檢需繼續(xù)跟蹤監(jiān)測，關注劣化趨勢;故障必須在2021年2號機組小修時檢修處理。

2.3? 故障確認與檢修處理

2021年7月電機解體檢修。電機解體抽出轉(zhuǎn)子檢查發(fā)現(xiàn)5根籠條端環(huán)焊接部位脫焊斷裂、10根籠條在端環(huán)焊接部位不同程度裂紋，如圖6所示。

電機轉(zhuǎn)子委托專業(yè)電機檢修廠家檢修處理。轉(zhuǎn)子所有籠條全部滿焊一遍，經(jīng)過金屬探傷檢查確認焊接良好，轉(zhuǎn)子做動平衡試驗確定轉(zhuǎn)子平衡。

2.4? 修后狀態(tài)

檢修后電機振動頻譜中轉(zhuǎn)頻兩側(cè)的極通過頻率邊帶完全消失，如圖7所示，電流譜如圖8所示，檢測電流基頻與邊頻幅值差也有所增大（基邊頻幅值差60.06 dB、偏?。姍C運行狀態(tài)明顯改善。

2.5? 故障原因及設備改善

由于機組負荷較大幅度的變化，循環(huán)水泵運行方式隨之改變，循環(huán)水泵電機頻繁啟停。尤其在電機啟動過程中，啟動電流大、啟動轉(zhuǎn)矩大，電機轉(zhuǎn)子鼠籠將承受較大的電磁力及機械力的強力沖擊，長此以往材料強度薄弱的地方就可能發(fā)生斷裂，而轉(zhuǎn)子鼠籠籠條與端環(huán)焊接部位首當其沖，因此最可能發(fā)生故障的就是該部位裂紋或脫焊斷裂。

造成轉(zhuǎn)子鼠籠斷條或裂紋故障的主要原因就是電機啟停頻繁。要使電機運行狀態(tài)得到改善，在保證電機制造質(zhì)量和檢修質(zhì)量的前提下，需要優(yōu)化循環(huán)水泵運行方式，既要注重電機節(jié)能又要注重電機安全運行和使用壽命。

3? 研究意義

目前，高壓感應電動機在工控行業(yè)應用特別廣泛，尤其是在電力、冶金、石油化工和建材等連續(xù)作業(yè)工藝流程部門占據(jù)著非常重要的角色，比如汽機區(qū)域的前置泵、真空泵、循環(huán)水泵等，鍋爐區(qū)域的引風機、送風機、磨煤機等，脫硫區(qū)域的漿液循環(huán)等，在一定的時間和范圍內(nèi)，驅(qū)動電機的突發(fā)故障勢必造成整個流水生產(chǎn)線的癱瘓，甚至嚴重時導致電廠非停事故。這種連續(xù)性工藝流程造成的經(jīng)濟損失和影響往往會超出驅(qū)動電機正常工作以及選購電機本身的價值。因此，對于如何確保高壓感應電動機的安全生產(chǎn)、可靠運行、實時故障分析診斷監(jiān)測、檢測就顯得越來越重要了。

伴隨著工控領域的高速發(fā)展，工業(yè)自動化水平的飛速提高，工業(yè)自動化系統(tǒng)的規(guī)模也日益巨大化，在生產(chǎn)作業(yè)系統(tǒng)中電機的使用頻率以及數(shù)量也隨之不斷地增長，單機小容量已不能滿足當下需求，單機容量的不斷提高是當下的必然趨勢，那么隨之而來的還有故障率和隱患。當電機發(fā)生故障或突然不能正常運行甚至是停止運行，這種情況的發(fā)生不僅會有損電機自身壽命，還會影響整個自動化系統(tǒng)的正常運行，嚴重者甚至會危及生產(chǎn)人員的人身安全，給國家或企業(yè)造成巨大經(jīng)濟損失和惡劣影響，比如：一臺40萬千瓦的工作機組，如果因循環(huán)水泵出現(xiàn)故障不能正常工作甚至是停止運行，按每度電0.3元的電價計算，僅發(fā)電廠每一個小時的誤工時間所造成的直接經(jīng)濟損失就高達人民幣12萬元整?，F(xiàn)在大部分電廠都是60萬千瓦及以上的機組，每小時的直接損失高達20萬元以上。如果引風機或泵類設備故障導致機組非停事故，每小時的直接經(jīng)濟損失至少100萬元以上。因此，如果能盡早地發(fā)現(xiàn)高壓電動機故障，早排除、早處理，避免非停事故，至少可以挽回10萬元（每小時）的經(jīng)濟損失。因此，應積極采取各種先進的技術手段來監(jiān)測、檢查，以減少或消除故障隱患的發(fā)生。

4? 結(jié)? 論

當前國內(nèi)外的很多學者對感應電動機轉(zhuǎn)子斷條故障的檢測和診斷進行了深入的探索和研究，但方法都存在不足：

（1）斷電后測定子感應電壓檢測法存在一個最大的弊端，即必須在斷電的情況下方可進行檢測，同時這種檢測方法還無法實現(xiàn)早期診斷和在線診斷，基于這兩種原因讓本檢測方法的應用存在了制約性。

（2）轉(zhuǎn)子斷條示波檢測方法不能在故障早期及時的發(fā)現(xiàn)斷條現(xiàn)象的產(chǎn)生。

（3）工頻消去法的適用范圍受限制，此方法大多適合運用在電動機運行負荷變化較大的情況，而在小負荷和負荷變化幅度較小的情況下診斷效果并不是很明顯。

（4）小波和小波包變法自適應性不強或者可以說不具備自適應性，此外小波基的有限長也還會造成信號能量不同程度的泄露，這樣將會導致信號的能量一—頻率—時間分布很難定量給出。

（5）人工智能法最大的缺點是缺乏實時性，針對大型機組的長期運行狀態(tài)的監(jiān)測，人們嘗試用數(shù)據(jù)挖掘的方法獲取其故障特征，以方便人們能應用于故障診斷?？赡壳瓣P于數(shù)據(jù)融合等算法等技術還不是很成熟，其在工程中的應用目前仍然處于探索階段，還需要大量的數(shù)據(jù)分析和研究。

本研究方法不存在上述弊端，并且本方法解決的關鍵問題是可以在電動機不停電的情況下，診斷該電動機轉(zhuǎn)子是否存在斷條故障，并評估該電動機轉(zhuǎn)子的狀況。開創(chuàng)了一種診斷電動機轉(zhuǎn)子故障、評估電動機轉(zhuǎn)子狀況的新方法。

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作者簡介：王善平（1985.05—），男，漢族，黑龍江雞西人，工程師，本科，研究方向：電氣工程及其自動化。

收稿日期：2021-04-01

基金項目：山東華宇工學院2019年度校級科技計劃項目（2019KJ02）