[发明专利]一种基于MUSIC与PSA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种能够在线检测笼型异步电动机转子断条故障的方法，属检测技术领域。

背景技术

笼型异步电动机在运行过程中，转子导条受到径向电磁力、旋转电磁力、离心力、热弯曲挠度力等交变应力的作用，加之转子制造缺陷，都可能导致断条故障，此种故障发生概率约为15% 。

转子断条是典型的渐进性故障，初期通常1、2根导条断裂，而后逐渐发展以至电机出力下降甚至停机。因此，必须实施转子断条故障在线检测。

笼型异步电动机发生转子断条故障之后，在其定子电流中将出现                                                频率的附加电流分量（为转差率，为供电频率），该电流分量称为边频分量，可以作为转子断条故障特征。而定子电流信号易于采集，因此基于傅里叶变换的定子电流信号频谱分析方法被广泛应用于转子断条故障检测。

最初的转子断条故障检测方法是对稳态定子电流信号直接进行频谱分析，根据频谱图中是否存在频率分量判断转子有无断条。由于转子轻微断条时，分量的幅值相对于分量非常小，而异步电动机运行时转差率很小，与这两个频率数值接近，如果直接做傅里叶频谱分析，则分量可能被分量的泄漏所淹没。这是此方法的不足之处。

为了弥补此方法之不足，发展形成了自适应滤波方法，其核心在于：首先采用自适应滤波方法抵消定子电流频率分量，之后再进行频谱分析，这可以在频谱图中突出转子断条故障特征分量——频率分量，从而大幅提高转子断条故障检测灵敏度。

图1是自适应滤波方法的原理框图。图1中，代表实际的定子电流信号，它包含待提取的信号和噪声，而是参考信号。这里，即为定子电流中的频率分量，为定子电流中的频率分量，而则代表对作自适应滤波处理之后所得到的信号。设自适应滤波器的响应为，显然，。根据的大小，由自适应算法调整滤波器的参数，适当改变，可以使在最小均方误差的意义下抵消，而将在最小均方误差的意义下逼近待提取的信号。

采用自适应滤波方法时，噪声采用图2所示的测试电路获得。显然，电阻上的电压信号即为图1中的，而电阻上的电压信号当电网容量足够大时仅含有频率分量，可以作为噪声。图2中，电阻的作用是将电流互感器CT的二次侧电流信号转化为一个幅值适当的电压信号，电阻接于电压互感器PT的二次侧。

自适应滤波方法的不足之处在于以下两个方面。首先，该方法需要图2所示测试电路以获取噪声信号，硬件电路略为复杂。其次，该方法本质基于傅里叶变换，受限于频率分辨力（采样频率/采样点数），必然存在局限性，简要说明如下。

在工程实际中广泛采用大型异步电动机，并且一般在40%~60%的负荷率下运行，转差率数值甚小，与在数值上相差甚小。以YFM800-8-12型、1250kW、6kV、50Hz、12极电机为例，其额定转速497 r/min ，若在60%负荷率下运行，则其转差率仅为0.4%左右，与在数值上相差仅为0.4 Hz左右。中、小型异步电动机轻载运行时，情况类似。

对于上述情况，自适应滤波方法需要足够采样点数，即连续采集足够时长的电机信号方能保证频率分辨力足够高以切实分辨转子断条故障特征并判断转子断条故障与否，这就要求电机负荷必须在足够时长内保持平稳。而在工程实际中，负荷波动或噪声等干扰是不可避免的，信号采集时间过长往往意味着引入这些干扰而影响傅里叶频谱分析结果，甚至恶化转子断条故障检测之性能，及至失效。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于MUSIC与PSA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法，它能够根据时长尽可能短的定子电流信号，高灵敏度、高可靠性地在线检测笼型异步电动机转子断条故障。

本发明所称问题是以下述技术方案实现的：

一种基于MUSIC与PSA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法，它首先对按一定频率采集的定子电流瞬时信号应用多重信号分类技术，得到其基波分量与边频分量的频率值（计算误差0.00% ，参见下文表1）；再应用模式搜索算法估计定子电流瞬时信号基波分量与边频分量的幅值（计算误差0.00% ，参见下文表2）、初相角（计算误差不超过3.13% ，参见下文表2）；进而求得当前边频分量与基波分量幅值的比值并把它作为故障特征；然后求出该比值与检测阈值之比确定故障指数；最后依故障指数判断是否存在转子断条故障，

需要注意：尽管在判断故障时仅使用电流边频分量与基波分量幅值而未使用其初相角，但是在应用模式搜索算法过程中，必须同时估计电流边频分量与基波分量的幅值与初相角，

该方法的具体步骤如下：