[发明专利]基于三相电流信号平方和的感应电机故障分析方法及系统

说明书

本发明属于电机故障诊断技术领域，公开了一种基于三相电流信号平方和的感应电机故障分析方法及系统，数据采集，同步采集感应电机三相电流信号；预处理，将三相电流信号去均值处理得到x_a(t),x_b(t),x_c(t)；计算x_a(t),x_b(t),x_c(t)的平方和SS(t)；对SS(t)进行谱分析，在SS(t)的频谱中，基频分量被去除，反映电机健康状态的故障特征频率将更加明显，健康电机和故障电机将更容易区分。本发明求解出定子电流的平方和，可以有效的检测感应电机故障的故障特征频率分量。在平方和SS(t)信号中，感应电机的故障特征频率被提取，在平方和SS(t)的频谱中，故障特征频率会很明显。

技术领域

本发明属于电机故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于三相电流信号平方和的感应电机故障分析方法及系统。

背景技术

目前，感应电机在工业生产中应用十分广泛，是重要的动力元件。一旦感应电机发生故障，会直接影响产品的质量，严重时还会对设备和人员的安全造成威胁。转子断条时感应电机的一种典型故障，当电机出现转子断条时，感应电机出现转矩波动，性能下降，且与导致与断条相邻的导条工况恶化，使得造成严重停机事故的概率变大。

电流特征分析(MCSA)是一种常用的定子电流分析方法，通过对定子电流信号的分析，挖掘信号中的故障特征成分，从而诊断感应电机的转子断条故障。电流信号的采集对电机的影响小，成本低，且电流信号对转矩的变化型的故障有着很好的敏感性，这些原因使得MCSA方法受到了越来越多的关注。

最简单的MCSA方法是对单相电流信号直接进行谱分析，故障电机会出现较强的故障特征频率分量，在电流信号的频谱中通过挖掘故障特征频率(1±2ks)f_s(s为转子转差，f_s为电源频率，k为谐波阶次)诊断感应电机的健康状态。

较为典型和常用的MCSA方法还有基于hilbert变换的幅值解调方法、Park矢量模方法、能量算子方法等等。这些分析方法的机理复杂，计算量大，使得这些方法在实时性要求较高的场合应用遇到困难，且有时这些方法不能取得较好的诊断效果。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)现有技术中，感应电机转子断条故障诊断方法计算量较大，

(2)结果受到噪声和工频的影响，鲁棒性差，导致有时无法确定感应电机转子断条故障特征频率数据信息。

解决以上问题及缺陷的意义为：解决以上问题，可以降低故障诊断方法的计算复杂度，提高鲁棒性，实现感应电机准确快速的故障诊断。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于三相电流信号平方和的感应电机故障分析方法及系统。

本发明是这样实现的，一种基于三相电流信号平方和的感应电机故障诊断方法，包括：

步骤一，数据采集，同步采集感应电机三相电流信号i_sa(t),i_sb(t),i_sc(t)；

步骤二，预处理，将三相电流信号去均值处理得到x_a(t),x_b(t),x_c(t)；

步骤三，求平方和，计算x_a(t),x_b(t),x_c(t)的平方和SS(t)；

步骤四，谱分析，对SS(t)进行谱分析。在SS(t)的频谱中，基频分量被去除，反映电机健康状态的故障特征频率将更加明显，健康电机和故障电机将更容易区分。