電機轉子繞組匝間短路故障診斷研究

孫 袆，莊煒瑋，霍鳳鳴，張志猛，李宣義

（1.河北省電力研究院，河北石家莊 050022；2.河北科技大學科研處，河北石家莊 050018）

電機轉子繞組匝間短路故障診斷研究

孫 袆1，莊煒瑋2，霍鳳鳴1，張志猛1，李宣義1

（1.河北省電力研究院，河北石家莊 050022；2.河北科技大學科研處，河北石家莊 050018）

分析了探測線圈檢測電機轉子繞組匝間短路故障的機理，構建故障診斷系統。以WTMM為基礎，對信號進行分析并計算波峰特征的Lipschitz指數。以MATLAB為后臺對信號進行仿真，以Lipschitz指數α的方差為定標，得出發生匝間短路故障的位置和故障程度。實驗表明，通過Lipschitz指數來判斷故障發生及其故障程度是一種可靠易行的辦法。

匝間短路；Lipschitz指數；故障診斷

利用探測線圈采集電機轉子氣隙電動勢檢測電機轉子繞組線圈是否發生匝間短路故障，其原理是在定轉子氣隙中安裝微分探測線圈，由電勢波形反映電機氣隙磁通密度的變化，即磁通變化引起電機轉子各槽之間槽漏磁通在感應線圈中感應的電動勢發生的變化，來確定匝間短路是否發生。

在微分探測線圈的基礎上，構建故障檢測系統，利用Lipschitz指數對采集到的信號進行分析，得到探測信號的突變點，從而確定故障位置。

1 電機轉子繞組匝間短路狀態下磁動勢分析

假設線圈內有一匝出現短路，這種情況下近似考慮轉子勵磁電流發生微小的變化［1］。發生匝間短路之后短路部分的等效磁動勢反向作用在有短路的磁極主磁場的正常磁動勢上，所以認為短路匝中流過一個與正常情況下相反的勵磁電流－If，即有ΔF′f＝－IfΔωf＝－If（因為假設為一匝發生短路，所以Δωf＝1）。短路情況下短路線匝產生的磁動勢分布如圖1所示，圖中表示槽間角。

圖1 短路情況下短路匝磁動勢分布Fig.1 Magnetomotive for distribution of short circuited turn

2 故障診斷的系統組成

電機轉子繞組匝間短路故障診斷利用探測線圈采集氣隙電動勢信號，并對信號進行調理后送至信號采集和處理模塊進行分析和處理。采用小波模極大值和Lipschitz指數對信號進行處理［3］，并根據Lipschitz指數的α值進行故障槽位置及其精度的確定，其系統結構框圖如圖2所示。

圖2 故障診斷系統結構框圖Fig.2 Block diagram of fault diagnosis system

3 故障診斷算法

3.1 Lipschitz指數

f（x）∈L2（R），n≤α＜n＋1，若存在2個常數A和x0以及n次多項式pn（x），使得對于任意的x≥x0，有｜f（x）－pn（x－x0）｜≤A｜x－x0｜α，則稱f（x）在點x0處的Lipschitz指數為α。函數在某一點的Lipschitz指數表征了該點奇異性的大小，函數在該點的Lipschitz指數越大，則表明該函數在該點的光滑程度越高；反之，若函數在該點的Lipschitz指數越小，則該點的奇異性越大，其光滑程度越低；如果函數f（x）在某一點可導［4］，則函數在該點的Lipschitz指數α≥1；如果函數f（x）在某一點不連續但卻有極值點，則函數在該點的Lipschitz指數為0＜α＜1。

發生匝間短路故障之后，故障信號與正常信號的函數光滑性是不一樣的，故障發生時被采集的信號源在某時刻發生突變，造成信號中斷，甚至從該時刻開始的一段時間內信號的奇異性發生變化，使得光滑性發生改變，反映到Lipschitz指數上即為α發生了變化。因此，通過定量計算故障狀態時的α值跟正常信號的α值，來表征某段信號的光滑性是否發生了變化，由此判斷何時發生故障。

3.2 基于WTMM的Lipschitz指數計算

圖3 軟件設計流程圖Fig.3 Software design flow

4 仿 真

表1和表2給出了轉子開槽的12個槽所對應的特征波峰的Lipschitz指數，軟件設計［5］流程圖如圖3所示。

當轉子第4槽發生匝間短路故障時，短路程度為3%時，由表1和表2可以看出Lipschitz指數相對于其他槽變化不大；但是當短路程度為15%時其對應特征波峰的Lipschitz指數明顯大于其他槽。因此可得出，發生匝間短路的故障槽對應的特征波峰值雖然降低了，但是光滑性增加，即Lipschitz指數增加。在實驗中設定特征波峰的Lipschitz指數的一個的定標，這個定標為α的方差，如果超過了這一方差即認為發生了匝間短路故障［6］。還可以據此得出發生匝間短路故障的精確度。

表1 N極的Lipschitz指數Tab.1 Lipschitz exponent of N pole

表2 S極的Lipschitz指數Tab.2 Lipschitz exponent of S pole

5 結 語

分析了電機轉子繞組匝間短路狀態下磁動勢變化情況以及探測線圈工作原理，在此基礎上，將小波模極大值算法結合Lipschitz指數算法應用到電機轉子繞組匝間短路故障診斷，實驗結果表明此方法在匝間短路故障中的應用具有可行性。

［1］ 陳小玄，羅大庸，單勇騰.基于小波分析的轉子繞組匝間短路故障診斷方法［J］.自動化技術與應用（Techniques of Automation and Application），2007，26（2）：85-89.

［2］ 韓 明，周國強，王震洲.基于COM組件的電機轉子繞組匝間短路故障診斷［J］.河北科技大學學報（Journal of Hebei University of Science and Technology），2011，32（1）30-33.

［3］ 李建明，唐心亮，韓 明，等.小波包能量譜的天氣雷達伺服電機故障預警系統研究［J］.河北科技大學學報（Journal of Hebei University of Science and Technology），2010，31（3）：233-235.

［4］ 徐 晶，張秋杰，單 凈，等.基于 Lipschitz指數熵的軸承故障檢測方法［J］.科技導報（Science ＆ Technology Review），2009，27（15）：101-103.

［5］ 曾成碧，潘一飛.同步發電機模糊PID勵磁控制研究［J］.河北科技大學學報（Journal of Hebei University of Science and Technology），2010，31（6）：546-549.

［6］ 張 亮，王繼陽.MATLAB與C／C＋＋混合編程［M］.北京：人民郵電出版社，2008.

Diagnostic study on turn-to-turn short circuit of rotor winding

SUN Yi1，ZHUANG Wei-wei2，HUO Feng-ming1，ZHANG Zhi-meng1，LI Xuan-yi1
（1.Hebei Electric Power Research Institute，Shijiazhuang Hebei 050022，China；2.Department of Scientific Research，Hebei University of Science and Technology，Shijiazhuang Hebei 050018，China）

Based on the analysis of the mechanism of exploring coil detecting turn-to-turn short circuit of rotor winding，fault diagnosis system is designed.Based on WTMM，the signal is analyzed and the Lipschitz index of wave characteristics is calculated.With MATLAB as the background to simulate the signals and the variance of Lipschitz index as calibration，the fault location and degree of the turn-to-turn short circuit can be determined.The experiment shows that determining the fault and the fault degree by means of Lipschitz index is reliable and easy.

turn-to-turn short circuit；Lipschitz exponent；fault detection

TM76

A

1008-1542（2011）04-0338-04

2011-02-25；

2011-04-16；責任編輯:李 穆

孫 袆（1983-），女，河北石家莊人，工程師，博士，主要從事高壓電器方面的研究。