基于小波變換頻譜分析的變頻電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

程本俊, 宋明中

(寶武裝備智能科技有限公司, 上海 201900)

交流調(diào)速系統(tǒng)具有容量大、體積小、適應(yīng)性廣、性能好、精度高以及節(jié)能顯著等優(yōu)點(diǎn),在很多行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。近年來(lái),變頻電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)逐步受到人們的青睞[1]。變頻電機(jī)故障主要包括電氣類(lèi)故障和機(jī)械類(lèi)故障,典型的故障為定子繞組故障和軸承損傷。對(duì)于諧波信號(hào)分析方法來(lái)說(shuō),快速傅里葉變換對(duì)于平穩(wěn)信號(hào)的分析效果較好。小波變換可以檢測(cè)到信號(hào)中的突變及間斷點(diǎn)等奇異分量,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)諧波出現(xiàn)時(shí)間的準(zhǔn)確定位[2]。電機(jī)電流小波分析法是變頻電機(jī)比較有效的故障診斷方法。

本文簡(jiǎn)要介紹了小波變換理論,論述了基于電流頻譜分析的異步變頻電機(jī)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)架構(gòu)。通過(guò)對(duì)電機(jī)電氣信號(hào)的采集,利用小波變換頻譜分析方法,分析穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)定子電流的頻譜,提取出故障信號(hào)的特征,對(duì)電機(jī)典型故障進(jìn)行定位和診斷,并通過(guò)故障案例論證該診斷分析系統(tǒng)的有效性。該系統(tǒng)以平臺(tái)為載體,以預(yù)警系統(tǒng)為支持,全面獲取設(shè)備運(yùn)行過(guò)程數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)電機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)診斷,具有數(shù)據(jù)采集處理、健康狀況監(jiān)測(cè)、設(shè)備狀態(tài)智能決策等功能,減少了電機(jī)停機(jī)時(shí)間,降低了維修成本,提高了設(shè)備的管理水平。

1 小波變換理論

小波變換(Wavelet Transform,WT)在傅里葉變換的基礎(chǔ)上進(jìn)行了發(fā)展,提供隨頻率變化的“時(shí)間-頻率”窗口,是分析處理信號(hào)時(shí)頻、數(shù)據(jù)分析的理想工具。設(shè)有實(shí)偶函數(shù)We(t)和實(shí)奇函數(shù)Wo(t) 。它們的傅里葉變換分別為[3]

(1)

(2)

(3)

由W(ω)的傅里葉逆變換得:

(4)

式(3)定義的函數(shù)為諧波小波。

Mallat算法是一種小波變換快速算法。該算法采用小波分解濾波器和小波重構(gòu)濾波器實(shí)現(xiàn)信號(hào)的分解與重構(gòu)。其算法分解公式表示為

Aj+1(n)=H(n)·Aj(n)=

(5)

Dj+1(n)=G(n)·Aj(n)=

(6)

式中:H(n),G(n)——低通和高通濾波器的抽頭系數(shù)序列。

根據(jù)Mallat算法分解原理,分解后的序列是原序列與濾波器序列的卷積再進(jìn)行隔點(diǎn)抽取。

離散序列Mallat算法重構(gòu)公式為

Aj(n)=H(n)·Aj+1(n)+G(n)·Dj+1(n)=

(7)

本文中電機(jī)電流信號(hào)的基頻為50 Hz,采樣頻率為6 400 Hz。對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行5層多分辨分析,頻帶范圍依次為0～100 Hz,100～200 Hz,200～400 Hz,400～800 Hz,800～1 600 Hz ,1 600～3 200 Hz。當(dāng)系統(tǒng)頻率在50 Hz左右波動(dòng)時(shí),基頻落在最低子頻帶0～100 Hz附近。

2 監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)構(gòu)成

圖1為變頻電機(jī)監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)構(gòu)成示意。該系統(tǒng)包括采集層、分析層和應(yīng)用層3層架構(gòu),主要由電機(jī)信號(hào)采集單元、數(shù)據(jù)分析站、設(shè)備監(jiān)測(cè)診斷平臺(tái)等組成。

圖1 變頻電機(jī)監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)構(gòu)成示意

2.1 應(yīng)用層

應(yīng)用層主要指設(shè)備監(jiān)測(cè)診斷平臺(tái),重在實(shí)現(xiàn)設(shè)備樹(shù)配置、基礎(chǔ)信息配置、狀態(tài)集中展示、報(bào)警事件管理、用戶(hù)及權(quán)限配置、數(shù)據(jù)分析功能、接口功能等模塊以完成設(shè)備狀態(tài)可視化管理與應(yīng)用。系統(tǒng)主要功能如下。

(1)設(shè)備樹(shù)配置、基礎(chǔ)信息配置 包括設(shè)備層級(jí)管理、設(shè)備屬性管理、設(shè)備測(cè)點(diǎn)管理、檢測(cè)參數(shù)管理、設(shè)備文檔管理。

(2)狀態(tài)集中展示 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控為用戶(hù)提供設(shè)備區(qū)域或設(shè)備實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)顯示頁(yè)面,實(shí)時(shí)展示被監(jiān)控的設(shè)備狀態(tài)、數(shù)量統(tǒng)計(jì)和預(yù)警信息等。

(3)報(bào)警事件管理 平臺(tái)提供報(bào)警設(shè)置工具,設(shè)置報(bào)警的設(shè)備歸屬和統(tǒng)計(jì)規(guī)則,使報(bào)警生成后的傳送、顯示、推送和最終評(píng)估形成一個(gè)完整生命周期回路。

(4)用戶(hù)及權(quán)限配置 用戶(hù)管理包括用戶(hù)添加、修改和刪除等基本管理功能;權(quán)限配置將系統(tǒng)用戶(hù)分為不同角色,允許用戶(hù)自定義角色,根據(jù)不同角色定義頁(yè)面瀏覽和操作權(quán)限。

(5)數(shù)據(jù)分析功能 數(shù)據(jù)分析為用戶(hù)提供各類(lèi)數(shù)據(jù)分析工具。用戶(hù)通過(guò)分析工具能夠?qū)Σ杉臄?shù)值數(shù)據(jù)及信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)而對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行判斷。數(shù)據(jù)分析分為數(shù)值分析和信號(hào)分析兩大類(lèi)。數(shù)值分析主要對(duì)數(shù)值的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析,包括單指標(biāo)趨勢(shì)、多指標(biāo)趨勢(shì)及不同設(shè)備間的指標(biāo)對(duì)比。用戶(hù)可通過(guò)比較不同設(shè)備間的指標(biāo)趨勢(shì),對(duì)設(shè)備的運(yùn)行進(jìn)行分析診斷。信號(hào)分析主要對(duì)原始電流、電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,包含時(shí)域譜、頻譜及對(duì)數(shù)譜分析。

(6)接口功能 預(yù)留并設(shè)計(jì)兼容性可擴(kuò)展的功能模塊,數(shù)據(jù)可通過(guò)TCP/IP標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議接口供其他設(shè)備管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)用和讀寫(xiě)。

2.2 分析層

分析層主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、通信、存儲(chǔ)、分析診斷及設(shè)備狀態(tài)信息綜合診斷等功能。

(1)數(shù)據(jù)采集 主要提供數(shù)據(jù)的整體管控,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收與解析管理。該模塊通過(guò)通信鏈路進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、進(jìn)行通信過(guò)程狀態(tài)跟蹤,對(duì)出現(xiàn)的異常、長(zhǎng)期無(wú)應(yīng)答通路形成通信故障預(yù)警并上報(bào),保證展示與分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口的穩(wěn)定與安全。

(2)數(shù)據(jù)通信 主要提供不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的自動(dòng)解析,并將數(shù)據(jù)歸并至對(duì)應(yīng)設(shè)備的指定測(cè)點(diǎn),完成測(cè)點(diǎn)與數(shù)據(jù)之間的自動(dòng)關(guān)聯(lián);對(duì)需要進(jìn)一步加工的數(shù)據(jù)進(jìn)行各類(lèi)數(shù)值計(jì)算,實(shí)現(xiàn)特征量提取。

(3)數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 主要根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行臨時(shí)存儲(chǔ)及實(shí)時(shí)存儲(chǔ)持久化。臨時(shí)存儲(chǔ)是根據(jù)專(zhuān)業(yè)需要存儲(chǔ)不超過(guò)一個(gè)月的原始分析數(shù)據(jù);對(duì)于需要高頻次使用的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),存儲(chǔ)在redis等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中;各類(lèi)診斷結(jié)果、采集定量值等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)在Postgresql,Mysql等系統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中;各類(lèi)采集狀態(tài)數(shù)據(jù),如電流特征值、電氣信號(hào)等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)中。

(4)數(shù)據(jù)分析診斷 數(shù)據(jù)分析站對(duì)獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征量計(jì)算,統(tǒng)計(jì)三相電流和電流的單周期有效值(頻率、電壓、電流有效值),計(jì)算三相電流的基波和高次諧波;根據(jù)三相電壓和電流的基波分量計(jì)算正序分量、負(fù)序分量、零序分量;根據(jù)變頻器的額定頻率,在頻譜查找該頻點(diǎn),計(jì)算電流特征諧波諧波和轉(zhuǎn)頻諧波分量;通過(guò)機(jī)械及電氣故障模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能狀態(tài)預(yù)警。

數(shù)據(jù)分析站對(duì)電機(jī)設(shè)備的整體狀態(tài)提供綜合診斷,通過(guò)電氣數(shù)據(jù)諧波處理分析,結(jié)合電機(jī)異常故障的頻率特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)異常狀態(tài)的智能判定。系統(tǒng)算法流程如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)算法流程

2.3 采集層

信號(hào)采集單元由電流互感器、電氣采集模塊、振動(dòng)傳感器、振動(dòng)采集模塊和網(wǎng)絡(luò)等組成。主要完成母線(xiàn)電壓、電機(jī)三相電流和軸承振動(dòng)等信號(hào)的檢測(cè)采集功能;將設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和設(shè)備自檢信息進(jìn)行過(guò)濾和清洗等預(yù)處理,并將數(shù)據(jù)上傳到分析層。

3 電機(jī)典型故障分析

3.1 電氣類(lèi)故障診斷

3.1.1 定子繞組匝間短路診斷

電機(jī)定子繞組匝間短路故障是一種常見(jiàn)且破壞性強(qiáng)的故障。電機(jī)定子繞組匝間絕緣損壞時(shí),定子繞組三相電流出現(xiàn)不平衡分量,繞組中電流3次諧波特征頻率分量變大[4-5]。圖3為匝間短路故障的測(cè)試結(jié)果。

由圖3可以看出:定子繞組3匝以下匝間短路時(shí),匝間短路故障特征較輕,不容易檢出;定子繞組3匝以上匝間短路出現(xiàn)時(shí),匝間短路故障特征3次諧波頻率增加明顯;定子繞組6匝以上匝間短路出現(xiàn)時(shí),匝間短路故障特征3次諧波頻率變化顯著,容易檢測(cè)判斷。

圖3 匝間短路故障的測(cè)試結(jié)果

3.1.2 單相接地(絕緣不良)診斷

單相接地一般分為漸變故障和突變故障兩種。突變故障是由密封問(wèn)題或引出線(xiàn)絕緣異常導(dǎo)致絕緣不良進(jìn)而引起的單相接地故障。漸變故障是由定子繞組絕緣熱劣化導(dǎo)致。單相接地(絕緣不良)出現(xiàn)時(shí),定子繞組電流頻譜中,電流脈沖寬度調(diào)制(PWM)3次諧波分量明顯變化。圖4為繞組單相接地故障測(cè)試結(jié)果。

圖4 繞組單相接地故障測(cè)試結(jié)果

由圖4可以看出:繞組絕緣越低,故障諧波特征值越大;接地電阻從1 kΩ到22 Ω的變化區(qū)間內(nèi),故障特征成線(xiàn)性變化;當(dāng)接地電阻200 Ω以下時(shí),故障諧波特征值容易分析;故障諧波特征在故障相上最明顯。所以,根據(jù)電流PWM 3次諧波分量特征頻率,結(jié)合三相電壓不平衡變化,可對(duì)繞組單相接地(絕緣不良)故障進(jìn)行診斷分析。

3.1.3 電流不平衡診斷

當(dāng)電機(jī)三相供電電壓不平衡時(shí),電動(dòng)機(jī)內(nèi)部存在逆序電流和逆序磁場(chǎng),會(huì)產(chǎn)生較大的逆序力矩,造成三相電流分配不均勻。定子繞組出現(xiàn)匝間短路、局部接地、連接不良等因素都可能導(dǎo)致三相電流不平衡,從而對(duì)電機(jī)壽命產(chǎn)生一定的影響。三相電流不平衡計(jì)算公式為

(8)

式中:ΔI——三相電流不平衡度;

Imax——最大相電流;

Iavg——三相平均電流。

三相電機(jī)不平衡數(shù)值及診斷結(jié)果如表1所示。

表1 電機(jī)三相不平衡診斷結(jié)果

3.2 機(jī)械類(lèi)故障診斷

3.2.1 鼠籠斷條故障診斷

籠型異步電機(jī)轉(zhuǎn)子出現(xiàn)端環(huán)開(kāi)裂或?qū)l斷條,也就是轉(zhuǎn)子出現(xiàn)不對(duì)稱(chēng)情況時(shí),在電機(jī)供電電壓作用下,定子三相繞組合成磁勢(shì),產(chǎn)生氣隙磁勢(shì)。因?yàn)檗D(zhuǎn)子出現(xiàn)不對(duì)稱(chēng)產(chǎn)生氣隙磁勢(shì)反轉(zhuǎn)分量,電機(jī)定子繞組感應(yīng)出與轉(zhuǎn)差率相關(guān)的特征頻率的電流分量,可以對(duì)轉(zhuǎn)子鼠籠斷條進(jìn)行診斷分析[6]。異步電機(jī)轉(zhuǎn)子鼠籠斷條的故障檢測(cè)方法是通過(guò)電流傳感器采集定子電流信號(hào),通過(guò)分析頻譜圖是否含有該分量來(lái)判斷轉(zhuǎn)子有無(wú)出現(xiàn)斷條故障[7]。

3.2.2 對(duì)中不良診斷

對(duì)中不良故障主要存在于電機(jī)與負(fù)載對(duì)中不良或電機(jī)地腳螺栓松動(dòng)。根據(jù)電機(jī)電流分析法可知,當(dāng)出現(xiàn)地腳螺栓松動(dòng)或電機(jī)負(fù)載對(duì)中不良時(shí),電機(jī)定子繞組中電流頻譜分析會(huì)出現(xiàn)與電流轉(zhuǎn)頻相關(guān)的特征頻率。圖5為對(duì)中不良故障測(cè)試結(jié)果。

圖5 對(duì)中不良故障測(cè)試結(jié)果

由圖5可以看出:對(duì)中不良故障特征與電流轉(zhuǎn)頻諧波分量相關(guān);在不同電源頻率下,轉(zhuǎn)頻特征分量均比較明顯;對(duì)中不良故障程度不同,電流轉(zhuǎn)頻諧波分量的幅度也不同,對(duì)中偏差越大,轉(zhuǎn)頻諧波幅度也越大。所以,根據(jù)電機(jī)電流頻譜中轉(zhuǎn)頻特征,可以有效對(duì)對(duì)中不良故障進(jìn)行診斷。

3.2.3 軸承損傷診斷

異步電機(jī)通常選用滾動(dòng)軸承。其組成結(jié)構(gòu)為滾動(dòng)體、內(nèi)圈、外圈和保持架。滾動(dòng)軸承主要作用是支撐轉(zhuǎn)子,使電機(jī)能正常旋轉(zhuǎn)。所以,在電機(jī)的所有部件中,軸承的機(jī)械容易磨損[8]。通過(guò)振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析是判斷軸承損壞的常用手段。振動(dòng)信號(hào)的典型故障特征與振動(dòng)信號(hào)的轉(zhuǎn)頻分量相關(guān)。若轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)速度越高、軸承損傷越嚴(yán)重,則其振動(dòng)特征頻率就越高[9-10]。滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí),周期性的突變信號(hào)會(huì)產(chǎn)生低頻振動(dòng)。各組成部分故障特征頻率與軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)及運(yùn)動(dòng)參數(shù)有關(guān)。故障特征頻率計(jì)算公式如下。

軸承轉(zhuǎn)軸頻率f為

(9)

軸承外圈故障頻率fo為

(10)

軸承內(nèi)圈故障頻率fi為

(11)

軸承滾珠故障頻率fb為

(12)

軸承保持架故障頻率fc為

(13)

式中:n——與軸承相配合的軸轉(zhuǎn)速,r/min;

Z——滾珠個(gè)數(shù);

α——接觸角;

d——滾珠直徑,mm;

D——滾珠中心圓直徑,mm。

當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí),電機(jī)電流頻譜中與轉(zhuǎn)速相關(guān)的轉(zhuǎn)頻特征頻率分量明顯變大。圖6為軸承損傷故障測(cè)試結(jié)果。

由圖6可以看出:當(dāng)軸承損傷時(shí),與正常運(yùn)行情況相比,電機(jī)電流轉(zhuǎn)頻的高次諧波分量變大。與松動(dòng)不對(duì)中對(duì)比發(fā)現(xiàn),電流頻譜分析更高次的轉(zhuǎn)頻諧波分量特征比較大。所以,利用電機(jī)電流頻譜中轉(zhuǎn)頻的特征可以對(duì)軸承損傷故障類(lèi)型進(jìn)行有效的診斷。

圖6 軸承損傷故障測(cè)試結(jié)果

4 結(jié) 語(yǔ)

基于小波變換頻譜分析的電機(jī)故障診斷方法,在處理瞬時(shí)、非平穩(wěn)信號(hào)情況下更加有效。通過(guò)對(duì)電機(jī)電氣信號(hào)的采集,分析穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)定子電流的頻譜,提取出故障信號(hào)的特征,對(duì)電機(jī)典型故障進(jìn)行定位和診斷,并通過(guò)故障案例論證該診斷分析系統(tǒng)的有效性。該方法能很好地對(duì)變頻電機(jī)故障進(jìn)行預(yù)警,減少了現(xiàn)場(chǎng)停機(jī)時(shí)間和修理費(fèi)用。