用矢量控制原理的异步电动机在线监测与故障诊断方法——原理分析

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［$ （$ * # ） %& !｛( ()/- )0. !$ ) 1#()/- 1$6 1 ［ （ ） （:） ( ()2- )0. $ $ * # % & !$ ) *#()2- *$6］ （ （&!$ ) *"2 1 ’ + # * ( /$ .82 1 ( 2$ .82 "/ 1$6） ） ｛ （ $6 * ! ( !/- .82 & "# !$ ) 1#!/- 1 （& "# ｝ 1 ( !2- .82 * $6） !$ ) *#!2- *$6） ｛( ()/- .82 ［$ （$ * # ） %& ! !$ ) 1 #()/- 1 $6 1 ［$ （$ * # ） ｝ （;） ( ()2- .82 %& ) * !$ #()2- *$6］ 从 （:） （ ;） 式可以看出， 经过坐标转换后， 相电 流中的正序基波分量转换成了 ’* 或 ’ + 中的直流分 量、 负序基波分量转换成了 & ! $ 分量、 断条特征分量 的频率由 （$ % & "# ） 变为了 、 偏心特征分量的 !$ & "#! $ 频率由 （ !$ % $ （$ * # ） 变成了 $ （$ * # ） 成 !$ % & ） !$ % & ， 功地实现了特征频率的分离， 避免了扩展的 +,"-’ . 矢量方法中各种频率成分的交叉作用使频谱复杂 化， 适合多种故障的监测与诊断， 这是传统的单相电 流频谱分析方法所不及的。
" 引言
异步电动机主要的故障诊断方法是分析定子电 流信号 +01. （+2324 0544673 1897:3546 .7:;<=8=） 。这种 方法一般是采样某相电流信号进行频谱分析， 寻找 是否存在故障的对应特征频率成分， 从而判断故障 是否存在及故障程度。但此方法有不足之处： 由于特征频率 ! " 对于最常见的转子断条故障， 为 （# > ! $% ） 正常运行时， 基波频率与特征 &#， % 很小， 频率相差小， 且幅值相差悬殊， 特征信号容易被基波 的旁瓣所湮没。 识别较困难， 特 #" 相电流频率成分非常丰富， 点不明显。 $ " 对波动性负载容易引起误诊。 文献 ［! ? /］ 提出了一种 @:4A’ 同时 = 矢量方法， 采样三相电流， 转换到静止的定子两相坐标系中， 形 成# ， 分量。对于正常电动机， 由 ， 构成的矢 # ! # ! # " " 量轨迹为一个圆 （实际上只能近似为圆） ； 电动机故 障时， 矢量轨迹会偏离圆， 变成椭圆。椭圆的长短轴 变化和偏转与故障类型有关， 据此可以进行故障诊 断。用这种方法可对气隙偏心、 定子绕组匝间短路、 转子绕组故障进行监测。该方法原理新颖， 但要预 测早期故障较困难， 只有当故障发展到一定程度时， 才能检测和诊断出来。另外该方法将频谱分析中特 征频率识别问题转换成了图形识别问题， 没有使诊 断得到简化。 在此 基 础 上， 文献 ［/］ 提出了一种扩展的
&am现了电流频谱的简化和特征频率的 分离， 但负载对诊断结果的影响问题仍未考虑解决。 负载对常规的单相电流频谱分析的影响主要表 现在如下几点： 负载轻时难以发现故 ! " 负载重时较容易识别， 障。因为重载时速度波动更明显， 引起电流中的特 征分量更大。轻载与重载无法同时比较， 尤其是自 动诊断时诊断规则不好建立。如果始终以空载情况 下的电流进行不同程度的故障分析， 应同样可以得 出正确结论。 #" 克服波动性负载对诊断的影响。由于波动 性负载容易导致转速波动， 进而引起定子电流波动， 在定子电流频谱中产生对应的频谱， 若刚好与故障 特征频谱重叠， 会导致误诊。 许多文献提出了解决方案， 但均不能从本质上 解决问题， 只能做部分抵消。由电机学的原理可知， 异步电动机的励磁电流分量， 近似等于空载电流分 量， 该分量与电动机的转速、 负载大小基本无关， 主 要决定于定子外加电压的大小和频率。但是电动机 定子电流是励磁电流和转子等效电流折算值的矢量 和， 可借鉴矢量控制技术将励磁电流分离出来， 将定 子三相电流转换到同步旋转的 * * + 坐标系中， 求 出 ’* 分量， ’* 分量只与电压大小和频率及故障程度 有关。经过对 ’ * 分量的频谱分析， 可以得到抗干扰 性强、 识别效果好的异步电动机故障监测与诊断新 方法。 这点也可由转子磁场定向控制时的数学模型说 明。如果将同步旋转的坐标轴系统 （ -. ， 中的 -. /. ） 轴放在转子磁链 % " 处， 坐标系统改称为熟悉的 （ *，
现断条、 端环断裂等故障时， 会引起定子电流中故障 特征成分， 其频率为 （$ % & "# ） … （$） ! !" # !$， " # $， &， ’， 当电动机出现偏心故障时， 定子电流中出现的 故障特征成分的频率为 （ ! $ % $! ） （ $ # $， ， …） （&） ! () # &， ’，
万方数据 收稿日期： !""# $ ## $ #%
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方法的数学证明
当异步电动机定子绕组出现匝间短路等不对称 故障时， 定子电流中会产生负序电流成分； 当转子出
电 力 自 动 化 设 备 &66& 年 " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "
用矢量控制原理的异步电动机在线监测与 故障诊断方法—原理分析
刘振兴# ， 张 哲# ， 尹项根# ， 陈德树# ， 成志明!
（#& 华中科技大学 电力工程系， 湖北 武汉 ’("")’； 江苏 盐城 !!’""!） !& 盐都供电局， 摘要：利用传动领域的矢量控制概念， 将异步电动机的三相定子电流通过坐标变换， 转换到同步旋 坐标系中， 转的 （ !， "） ! 轴的方向与转子磁链矢量的方向重合。在新坐标系中电流分量 # ! 为励 磁分量， 主要与定子外加电压的频率、 大小及故障程度有关； 主要与负载大小有 # " 分量为转矩分量， 关。对 # ! 分量进行频谱分析既可达到文献 ［ #］ 所证明的特征频率提取效果， 还可避免波动性负载 造成的误诊断。从总结的两种求取坐标转换角度的方案看出， 该方法物理意义明确， 适用于不进行 速度调节的异步电动机。 关键词：异步电动机；矢量控制；坐标转换；频谱分析；故障诊断；在线监测 中图分类号：*+ (’(；*+ ,(%-!# 文献标识码：. 文章编号：#""/ $ /"’) （!""!） ") $ ""#% $ "’ （BC367D6D）@:4A’ 结合了电流频谱分析 = 矢量方法， 和 @:4A’ 先将三相电流信号 = 矢量分析方法的特点， ! ! 转换成 # 分量， 然后对 （ #! E #" ） 进行频谱分析。 # !， " 对转子断条故障检测结果表明， 这种方法的最大优 点在于将基波分量转换成直流分量， 而直流分量很 容易滤除， 解决了常规方法中基波信号与故障特征 信号过于接近难以分离的问题， 是一种有效的故障 信号提取方法。但是这种方法仍有不足： ! ! ） 的物理意义不明确。 ! "（ #! E #" 如转子断条和偏心同 #" 当存在复合性故障时， 时存在时， 各种特征频率成分相互作用， 产生新的频 ［#］ 率成分， 使频谱趋于复杂， 增大识别难度 。 文献 ［#］ 提出了将定子三相电流转换到同步旋 转坐标系中的方法， 不存在各种故障特征频谱的交 叉影响， 频谱简洁易识别， 且物理意义明确， 是一种 理想的故障特征提取方法。但在坐标转换过程中， 将 ’ 轴与定子相坐标的初始相位差视为 "， 没有考 虑负载对诊断结果的影响。 负载 （尤其是波动性负载） 对诊断结果的影响一 直是异步电动机故障诊断中一个值得注意的问题。 本文借鉴矢量控制技术， 将定子三相电流转换到同 步旋转的 ! $ " 坐标系中， 求出 # ! 分量， # ! 分量主 要与电压大小和频率， 以及故障程度有关。经过对 以获取抗干扰性强、 识别效果 # ! 分量的频谱分析， 好的异步电动机故障监测与诊断方法。
式中 ! $ 为外加电压频率， （ !" # ! " 为转子旋转频率 （$ * # ） ， !$ % & ） # 为转差率。 文献 ［$］ 已证明扩展的 +,"-’ . 矢量方法对复合 性故障效果不好， 各种故障特征成分交叉影响， 产生 许多新的频率成分， 使频谱更加复杂， 增大诊断难 度。为证明本文提出方法的广泛实用性， 假定异步 电动机同时存在上述 ’ 种故障， 以检验本文方法的 故障分辨能力。此时三相定子电流的表达式为 （!$ ) *"/） （!$ ) *"2） ’ , # ( /$ )0. 1 ( 2$ )0. 1 ［ （$ * & "# ） 1 !｛( !/- )0. !$ ) *#!/-］ ［ （$ 1 & "# ） ｝ ( !2- )0. 1 !$ ) *#!2-］ ［! （ （$ * # ） % &） ) *#()/-］ 1 !｛( ()/- )0. $ $1 $ ［! （$ * $ （$ * # ） ｝（’） ( ()2- )0. % &） ) *#()2-］ （!$ ) *"/ * & （!$ ) *"2 1 ’ ! # ( /$ )0. 1 ( 2$ )0. !% ’） ［ （$ * & "# ） & 1 !｛( !/- )0. !% ’） !$ ) *#!/- * ］ ［ （ ） & !% ’ 1 ( !2- )0. $ 1 & "# !$ ) *#!2- * ｝ ［! （ （$ * # ） & 1 !｛( ()/- )0. % !% ’］ $ $* $ ［! （ &） ) *#()/- * & 1 ( ()2- )0. !% ’］ $ $1 （$ * # ） （3） $ % &） ) *#()2-］ *& !% ’｝ （!$ ) *"/ 1 & ） （ ’ ) # ( /$ )0. % ’ 1 ( )0. ) * ! !$ "2 * 2$ ［ （$ * & "# ） & 1 !｛( !/- )0. !% ’） !$ ) *#!/- 1 ［ （$ 1 & "# ） & 1 ( !2- )0. !4 ’］ !$ ) *#!2- 1 ｝ ［! （ （$ * # ） 1 !｛( ()/- )0. % & !% ’］ $ $* $ ） ］ ［ （ & ) *#()/- 1 & !% ’ 1 ( ()2- )0. !$ $ 1 （$ * # ） （5） $ % &） ) *#()2- 1 & !% ’］ 式中 ( /$ ， ( 2$ 分别为基波正序和负序电流的幅值； ( !/-， ( !2-分别为断条故障的 & 个 " 次特征电流 分量的幅值； ( ()/-， ( ()2- 分别为偏心故障的 & 个 次 特 征 电 流 分 量 的 幅 值； $ "/， "2， #!/-， #!2-， #()/-， #()2-依次为上述电流分量的初相位。 如果将三相电流转换至同步旋转坐标系 （ *， 中， 设 * 轴与 , 轴的夹角为$ # !$ ) 1 $6 ， +） $6 为 ) # 6时， * 轴与 , 轴的初始夹角。转换公式如下： （!$ ) 1$6） （!$ ) 1 ’* # & % ［ ’ ’ , )0. 1 ’ ! )0. ） （!$ ) 1$6 1 & % ’ ） （7） 1 ’ ) )0. $6 * & % ’ ! ! （!$ ) 1$6） （!$ ) 1 ’+ # * & % ［ ’ ’ , .82 1 ’ ! .82 ） （!$ ) 1$6 1 & % ’ ） ］ 1 ’ ) .82 $6 * & % ’ ! ! 将 （’） （3） （5） 代入 （7） （9） 得： （ （&!$ ) *"2 1 ’* # ( /$ )0. 1 ( 2$ )0. "/ 1$6） ） ｛ （ 1 ( )0. & "# ) 1 1 $6 !$ #!/- 1$6） !/万方数据 （& "# ｝ ( !2)0. 1 !$ ) *#!2- *$6） （9）