專利名稱：一種基于music與saa的籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種能夠在線檢測(cè)籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障的方法，屬檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
籠型異步電動(dòng)機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中，轉(zhuǎn)子導(dǎo)條受到徑向電磁力、旋轉(zhuǎn)電磁力、離心力、 熱彎曲撓度力等交變應(yīng)力的作用，加之轉(zhuǎn)子制造缺陷，都可能導(dǎo)致斷條故障，此種故障發(fā)生概率約為15%。轉(zhuǎn)子斷條是典型的漸進(jìn)性故障，初期通常1、2根導(dǎo)條斷裂，而后逐漸發(fā)展以至電機(jī)出力下降甚至停機(jī)。因此，必須實(shí)施轉(zhuǎn)子斷條故障在線檢測(cè)?；\型異步電動(dòng)機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障之后，在其定子電流中將出現(xiàn)
(l±25l/i頻率的附加電流分量(s為轉(zhuǎn)差率，J1為供電頻率)，該電流分量稱為邊頻分量，可
以作為轉(zhuǎn)子斷條故障特征。而定子電流信號(hào)易于采集，因此基于傅里葉變換的定子電流信號(hào)頻譜分析方法被廣泛應(yīng)用于轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)。最初的轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法是對(duì)穩(wěn)態(tài)定子電流信號(hào)直接進(jìn)行頻譜分析，根據(jù)頻譜圖中是否存在率分量判斷轉(zhuǎn)子有無(wú)斷條。由于轉(zhuǎn)子輕微斷條時(shí)，
量的幅值相對(duì)于Λ分量非常小，而異步電動(dòng)機(jī)運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)差率S很小，(^-。句力與力這兩個(gè)
頻率數(shù)值接近，如果直接做傅里葉頻譜分析，則O - 2獄分量可能被Λ分量的泄漏所淹沒(méi)。 這是此方法的不足之處。為了彌補(bǔ)此方法之不足，發(fā)展形成了自適應(yīng)濾波方法，其核心在于首先采用自適應(yīng)濾波方法抵消定子電流Λ頻率分量，之后再進(jìn)行頻譜分析，這可以在頻譜圖中突出轉(zhuǎn)子斷條故障特征分量——(1 - 2s)Jl頻率分量，從而大幅提高轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)靈敏度。

圖1是自適應(yīng)濾波方法的原理框圖。圖1中，^代表實(shí)際的定子電流信號(hào)，它包含待提取的信號(hào)^r和噪聲h，而 是參考信號(hào)。這里，S1即為定子電流中的(1-24^頻率分量，為定子電流中的Λ頻率分量，而4則代表對(duì)^作自適應(yīng)濾波處理之后所得到的信號(hào)。設(shè)自適應(yīng)濾波器的響應(yīng)為Λ，顯然，h =S- Jr。根據(jù)巧的大小，由自適應(yīng)算法調(diào)整濾波器的參數(shù)，適當(dāng)改變?chǔ)?,可以使九在最小均方誤差的意義下抵消~，而τ將在最小均方誤差的意義下逼近待提取的信號(hào)^r。采用自適應(yīng)濾波方法時(shí),噪聲％采用圖2所示的測(cè)試電路獲得。顯然，電阻巧上的電壓信號(hào)即為圖1中的L，而電阻^上的電壓信號(hào)當(dāng)電網(wǎng)容量足夠大時(shí)僅含有J1頻率分量，可以作為噪聲必圖2中，電阻爲(wèi)的作用是將電流互感器CT的二次側(cè)電流信號(hào)轉(zhuǎn)化為一個(gè)幅值適當(dāng)?shù)碾妷盒盘?hào)，電阻5接于電壓互感器PT的二次側(cè)。自適應(yīng)濾波方法的不足之處在于以下兩個(gè)方面。首先，該方法需要圖2所示測(cè)試電路以獲取噪聲信號(hào)％，硬件電路略為復(fù)雜。其次，該方法本質(zhì)基于傅里葉變換，受限于頻
率分辨力4/ (采樣頻率/采樣點(diǎn)數(shù))，必然存在局限性，簡(jiǎn)要說(shuō)明如下。在工程實(shí)際中廣泛采用大型異步電動(dòng)機(jī)，并且一般在409Γ60%的負(fù)荷率下運(yùn)行， 轉(zhuǎn)差率s數(shù)值甚小，(計(jì)之歧八與石在數(shù)值上相差甚小。以YFM800-8-12型、1250kW、6kV、 50Hz、12極電機(jī)為例，其額定轉(zhuǎn)速497 r/min，若在60%負(fù)荷率下運(yùn)行，則其轉(zhuǎn)差率s僅為 0. 4%左右，(1 與Λ在數(shù)值上相差僅為0. 4 Hz左右。中、小型異步電動(dòng)機(jī)輕載運(yùn)行時(shí)， 情況類似。對(duì)于上述情況，自適應(yīng)濾波方法需要足夠采樣點(diǎn)數(shù)，即連續(xù)采集足夠時(shí)長(zhǎng)的電機(jī)信號(hào)方能保證頻率分辨力足夠高以切實(shí)分辨轉(zhuǎn)子斷條故障特征并判斷轉(zhuǎn)子斷條故障與否， 這就要求電機(jī)負(fù)荷必須在足夠時(shí)長(zhǎng)內(nèi)保持平穩(wěn)。而在工程實(shí)際中，負(fù)荷波動(dòng)或噪聲等干擾是不可避免的，信號(hào)采集時(shí)間過(guò)長(zhǎng)往往意味著引入這些干擾而影響傅里葉頻譜分析結(jié)果， 甚至惡化轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)之性能，及至失效。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于MUSIC與SAA的籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法，它能夠根據(jù)時(shí)長(zhǎng)盡可能短的定子電流信號(hào)，高靈敏度、高可靠性地在線檢測(cè)籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障。本發(fā)明所稱問(wèn)題是以下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的
一種基于MUSIC與SAA的籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法，它首先對(duì)按一定頻
率采集的定子電流瞬時(shí)信號(hào)L應(yīng)用多重信號(hào)分類技術(shù)，得到其基波分量與邊頻分量的頻率
值(計(jì)算誤差0. 00%，參見(jiàn)下文表1)；再應(yīng)用模擬退火算法估計(jì)定子電流瞬時(shí)信號(hào)、基波
分量與邊頻分量的幅值(計(jì)算誤差不超過(guò)7. 00%，參見(jiàn)下文表2)、初相角(計(jì)算誤差不超過(guò) 4.79%，參見(jiàn)下文表2)；進(jìn)而求得當(dāng)前邊頻分量與基波分量幅值的比值并把它作為故障特征；然后求出該比值與檢測(cè)閾值之比確定故障指數(shù)；最后依故障指數(shù)判斷是否存在轉(zhuǎn)子斷條故障，
需要注意盡管在判斷故障時(shí)僅使用電流邊頻分量與基波分量幅值而未使用其初相角，但是在應(yīng)用模擬退火算法過(guò)程中，必須同時(shí)估計(jì)電流邊頻分量與基波分量的幅值與初相角，
該方法的具體步驟如下
a.測(cè)取一相定子電流瞬時(shí)信號(hào)、
對(duì)于高壓電機(jī)，采用一只電流鉗在電流互感器CT 二次側(cè)測(cè)取一相定子電流瞬時(shí)信號(hào)； 對(duì)于低壓電機(jī)，采用一只電流鉗直接在電機(jī)接線端子處測(cè)取一相定子電流瞬時(shí)信號(hào)；b.采用單工頻周期滑動(dòng)窗方法計(jì)算定子電流瞬時(shí)信號(hào)^的有效值^,通過(guò)分析有效值的變化趨勢(shì)，提取其最平穩(wěn)亦即波動(dòng)最小的一段數(shù)據(jù)，記為g ；
c.對(duì)提取的定子電流瞬時(shí)信號(hào)#應(yīng)用多重信號(hào)分類技術(shù)，確定其基波分量與邊頻分量的頻率值；
提取的定子電流瞬時(shí)信號(hào)g可以表示為一系列余弦諧波分量之組合
權(quán)利要求
1. 一種基于MUSIC與SAA的籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法，其特征是，它首先對(duì)按一定頻率采集的定子電流瞬時(shí)信號(hào) ^應(yīng)用多重信號(hào)分類技術(shù)，得到其基波分量與邊頻分量的頻率值；再應(yīng)用模擬退火算法估計(jì)定子電流瞬時(shí)信號(hào)、基波分量與邊頻分量的幅值、初相角；進(jìn)而求得當(dāng)前邊頻分量與基波分量幅值的比值并把它作為故障特征；然后求出該比值與檢測(cè)閾值之比確定故障指數(shù)； 最后依故障指數(shù)判斷是否存在轉(zhuǎn)子斷條故障，該方法的具體步驟如下a.測(cè)取一相定子電流瞬時(shí)信號(hào)、對(duì)于高壓電機(jī)，采用一只電流鉗在電流互感器CT 二次側(cè)測(cè)取一相定子電流瞬時(shí)信號(hào)； 對(duì)于低壓電機(jī)，采用一只電流鉗直接在電機(jī)接線端子處測(cè)取一相定子電流瞬時(shí)信號(hào)；b.采用單工頻周期滑動(dòng)窗方法計(jì)算定子電流瞬時(shí)信號(hào)^的有效值Z3,通過(guò)分析有效值的變化趨勢(shì)，提取其最平穩(wěn)亦即波動(dòng)最小的一段數(shù)據(jù)，記為g ；c.對(duì)提取的定子電流瞬時(shí)信號(hào)#應(yīng)用多重信號(hào)分類技術(shù)，確定其基波分量與邊頻分量的頻率值；提取的定子電流瞬時(shí)信號(hào)^可以表示為一系列余弦諧波分量之組合x(chóng)(n") = f Z2動(dòng)叫)+w( ) 2，…，N 2-1其中，F(xiàn)表示采樣點(diǎn)數(shù)；J·表示諧波個(gè)數(shù)；4、名、病分別表示第f個(gè)諧波的幅值、頻率、初相角；為零均值、方差為σ2的白噪聲，則基波分量與邊頻分量的頻率值按下列步驟求得①引入以下稱XiV階矩陣(保證P):X( ) = [χ(η) χ( +1) ·■· + 1)]H ,并構(gòu)造X( )的自相關(guān)矩陣Hjy = E{X( )Xh( )},其中，H表示共軛轉(zhuǎn)置E表示數(shù)學(xué)期望；②對(duì):Rs進(jìn)行特征值分解，確定按降序排列的P個(gè)主特征值和O-P)個(gè)次特征值一，并求出與之對(duì)應(yīng)的特征向量10 = 1，之一，《)；③構(gòu)造“偽功率譜”ΣΚ.、Ι，其中，s(Jp=[i 一 ...,④取』= /,計(jì)算,(名)，4/可根據(jù)頻率分辨力的要求確定，如4/= 0.00 IHz ；⑤從以上計(jì)算結(jié)果中搜索最大的P個(gè)峰值，它們所對(duì)應(yīng)的頻率/h/f，/,即為提取的定子電流瞬時(shí)信號(hào)g的基波分量與各邊頻分量的頻率值；d.應(yīng)用模擬退火算法估計(jì)提取的定子電流瞬時(shí)信號(hào)g基波分量與邊頻分量的幅值、初相角首先構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)提取的定子電流瞬時(shí)信號(hào)i丨可以表示為
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于MUSIC與SAA的籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法，其特征是，所述定子電流瞬時(shí)信號(hào)L的采樣頻率設(shè)定為1000Hz、采樣時(shí)長(zhǎng)設(shè)定為10s，從中提取的最平穩(wěn)的一段數(shù)據(jù)t的時(shí)長(zhǎng)為1.5s。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述基于MUSIC與SAA的籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法，其特征是，采用單工頻周期滑動(dòng)窗方法計(jì)算定子電流瞬時(shí)信號(hào)L的有效值Z5的方法是選取定子電流瞬時(shí)信號(hào).中的連續(xù)20點(diǎn)，計(jì)算其有效值A(chǔ)=勾；對(duì)于所選取的中的連續(xù)20點(diǎn)，保留后19點(diǎn)，順序遞補(bǔ)^中的后面1點(diǎn)、即第21點(diǎn)，從而再次獲得， 中的連續(xù)20點(diǎn)，再次計(jì)算其有效值，以此類推，確定L的有效值變化趨勢(shì)。
全文摘要
一種基于MUSIC與SAA的籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法，它首先對(duì)按一定頻率采集的定子電流瞬時(shí)信號(hào)應(yīng)用多重信號(hào)分類技術(shù)，得到其基波分量與邊頻分量的頻率值；再應(yīng)用模擬退火算法估計(jì)定子電流瞬時(shí)信號(hào)基波分量與邊頻分量的幅值、初相角；進(jìn)而求得當(dāng)前邊頻分量與基波分量幅值的比值并把它作為故障特征；然后求出該比值與檢測(cè)閾值之比確定故障指數(shù)；最后依故障指數(shù)判斷是否存在轉(zhuǎn)子斷條故障。本發(fā)明利用很少的定子電流信號(hào)采樣點(diǎn)數(shù)，即可高靈敏度、高可靠性地在線檢測(cè)異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障，有效克服了負(fù)荷波動(dòng)、噪聲等不利因素的影響，非常適用于異步電動(dòng)機(jī)低轉(zhuǎn)差率運(yùn)行情況。
文檔編號(hào)G01R31/02GK102279342SQ201110207100
公開(kāi)日2011年12月14日 申請(qǐng)日期2011年7月23日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月23日
發(fā)明者孫麗玲, 許伯強(qiáng) 申請(qǐng)人:華北電力大學(xué)(保定)