[发明专利]电机在线故障监测系统及其分析方法

权利要求书

1.电机在线故障监测系统，其特征在于：包括多个电压传感器、多个电流传感器、数据采集单元、数据传输单元、电源单元、运算分析单元、数据分析结果参数显示单元和远程在线监测单元；所述多个电压传感器和多个电流传感器均与数据采集单元连接，电源单元与数据采集单元连接，数据采集单元通过数据传输单元与数据处理单元连接，所述数据处理单元连接数据分析结果参数显示单元和远程在线监测单元。

2.根据权利要求1所述电机在线故障监测系统，其特征在于：所述数据传输单元为网口。

3.根据权利要求1所述电机在线故障监测系统，其特征在于：所述数据传输单元为GPRS无线收发单元。

4.根据权利要求2或3所述电机在线故障监测系统，其特征在于：所述多个电压传感器分别为霍尔电压传感器HCS1、HCS2和HCS3，所述多个电流传感器分别为霍尔电流传感器HVS1、HVS2和HCS3。

5.根据权利要求4所述电机在线故障监测系统，其特征在于：所述运算分析单元包括故障表征数据提取模块、电机故障因子及历史数据数据库模块、故障分析预判模块。

6.根据权利要求5所述电机在线故障监测系统，其特征在于：所述数据分析结果参数显示单元选用电脑屏幕或电视。

7.根据权利要求6所述电机在线故障监测系统，其特征在于：所述远程在线监测单元选用电脑屏幕或电视，远程在线监测单元通过有线网络或无线网络与运算分析单元连接。

8.电机在线故障监测系统的分析方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1：利用霍尔电流传感器和霍尔电压传感器采集的、数据采集单元转换的、数据传输单元传输的原始数字量数据提取能够表征故障信息的数据，针对三相电流数据，先对时域波形进行分析；

S2：针对A相电流时域波形，采集的N个数据记为Y_an，假设Y’_an为拟合的N个实时数据的基波数据；利用最小均方误差，逼近待提取信号，计算Y’_an，即使E(e²_Y)＝(Y_an-Y’_an)²＝min，Y’_an＝A(ω₁t+θ₁)；

S3：针对A相电流时域波形，通过一次微分和二次微分，获取时域周期波形的峰值时间序列X_a(k)，T为采样的时间长度，单位为秒，f_s为采集单元的采样率；

S4：针对B相电流时域波形，采集的N个数据记为Y_bn，假设Y’_bn为拟合的N个实时数据的基波数据；利用最小均方误差，逼近待提取信号，计算Y’_bn，即使E(e²_Y)＝(Y_bn-Y’_bn)²＝min，Y’_bn＝B(ω₁t+θ₁)；

S5：针对B相电流时域波形，通过一次微分和二次微分，获取时域周期波形的峰值时间序列X_b(k)，T为采样的时间长度，单位为秒，f_s为采集单元的采样率；

S6：针对C相电流时域波形，采集的N个数据记为Y_cn，假设Y’_cn为拟合的N个实时数据的基波数据；利用最小均方误差，逼近待提取信号，计算Y’_cn，即使E(e²_Y)＝(Y_cn-Y’_cn)²＝min，Y’_cn＝C(ω₁t+θ₁)。

S7：针对C相电流时域波形，通过一次微分和二次微分，获取时域周期波形的峰值时间序列X_c(k)；

S8：通过获取时间序列X_a(k)的数据量大小值k与比较，当时，T为采样的时间长度，单位为秒，f_s为采集单元的采样率；且判断X_a(k)的最大值和最小的差值△x_a，获取最大值和最小值的时间差△t(m)，m＝1,2…,对最大值和最小值之间的数值进行分析，截取数据，定义最大值所对应的值定义为x(1)，最小值对应的时间为x(n)，计算比较与当循环计算，m＝1,2…n；

S9：当计算判断结果为采集的过程为启动过程；如果时，判断该过程为运行过程；如果x(1)1，判断该过程为停止过程；

S10：后期的分析过程只针对运行状态进行判断；在时域，求取三相电流幅值A、B和C的最大值和最小值，(最大值-最小值)/中间值-15％0，该值记为g₁，作为时域的电流故障判断值；

S11：针对A相电流时域波形，进行快速傅里叶变化，按频率分段，以5Hz为变化量，获取最高值，在50Hz正负5Hzd的范围，通过一次微分，求取其最高的拐点，删除最高的幅值，按频率顺序排列，将该值与正常运行时的值求差值，差值求平均值，记为g₂；

S12：针对B相和C相电流时域波形，分别进行快速傅里叶变化，按频率分段，以5Hz为变化量，获取最高值，在50Hz正负5Hzd的范围，通过一次微分，求取其最高的拐点，删除最高的幅值，按频率顺序排列，将该值与正常运行时的值求差值，差值求平均值，记为g₃和g₄；

S13：将g₁、g₂、g₃、g₄保存在电机故障因子及历史数据数据库中，模块、故障分析预判模块读取电机故障因子及历史数据数据库的数据和以上过程中获得的故障表征数据g₁、g₂、g₃、g₄，分析其变化量参数，求加权平均，获得故障运行预测值；将该值保存到电机故障因子及历史数据数据库中，并在显示单元进行显示。