煤礦主通風(fēng)機(jī)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法研究

趙 強 龐 靜 王文婷 高 敏 魏 楠

(1.棗莊礦業(yè)集團(tuán)公司蔣莊煤礦，山東省滕州市，277519；2. 棗莊礦業(yè)集團(tuán)公司科技處，山東省薛城市，277000；3. 山東煤礦安全技術(shù)培訓(xùn)中心，山東省棗莊市，277000；4. 棗莊市第二十中學(xué)，山東省棗莊市，277000；5. 棗莊礦業(yè)集團(tuán)公司中興建安工程有限公司，山東省棗莊市，277000)

★ 煤炭科技·機(jī)電與信息化★

煤礦主通風(fēng)機(jī)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法研究

趙 強1龐 靜2王文婷3高 敏4魏 楠5

(1.棗莊礦業(yè)集團(tuán)公司蔣莊煤礦，山東省滕州市，277519；2. 棗莊礦業(yè)集團(tuán)公司科技處，山東省薛城市，277000；3. 山東煤礦安全技術(shù)培訓(xùn)中心，山東省棗莊市，277000；4. 棗莊市第二十中學(xué)，山東省棗莊市，277000；5. 棗莊礦業(yè)集團(tuán)公司中興建安工程有限公司，山東省棗莊市，277000)

為了提高煤礦主通風(fēng)機(jī)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷的準(zhǔn)確性，提出了一種基于Hilbert變換和小波包的故障檢測方法。通過對定子電流信號進(jìn)行基波和故障特征分量濾波，然后進(jìn)行Hilbert變換，利用原信號和變換后的共軛信號構(gòu)成Hilbert模量，再經(jīng)過兩次Hilbert變換，將直流分量濾除。通過小波包頻帶能量分解技術(shù)，將Hilbert模量信號分解到不同頻帶，使故障特征更加明顯。使用所研究方法對現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析表明，此方法能夠很好地突出故障特征，實現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測。

電機(jī) 轉(zhuǎn)子斷條 Hilbert變換 小波包 故障診斷

對旋風(fēng)機(jī)因其噪聲較低且效率較高而在煤礦廣泛應(yīng)用，其電機(jī)是對旋風(fēng)機(jī)的重要組成部分，安裝于對旋風(fēng)機(jī)內(nèi)部。煤礦工作環(huán)境較差，因此電機(jī)正常工作時要承受大電流、高電壓與強烈震動，且由于制作與安裝工藝的限制，電機(jī)轉(zhuǎn)子不可避免地存在一些固有缺陷，因此電機(jī)容易發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條與端環(huán)開裂等故障，很難通過人為檢查方式發(fā)現(xiàn)先期故障。

為此學(xué)者們提出了許多改進(jìn)的斷條故障檢測方法。有些學(xué)者利用微粒群算法直接對時域電流信號進(jìn)行處理，將基波分量濾除，突顯了故障特征；有些學(xué)者分別采用瞬時功率方法和雙PQ方法將基波分量轉(zhuǎn)換成直流量，提高了故障檢測的準(zhǔn)確性，但這兩種方法需要采樣多相電流和電壓信號，采集量大且硬件和軟件開銷都較大；還有些學(xué)者利用旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)來消除基波能量泄漏的問題，從而提高了故障檢測的精度。但上述各種方法都是直接根據(jù)頻譜或圖形進(jìn)行故障狀態(tài)的識別，這對專業(yè)人員是可行的，但對于非專業(yè)人員是相當(dāng)困難的。

為了提高對旋風(fēng)機(jī)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷的準(zhǔn)確性，本文提出了一種結(jié)合Hilbert變換和小波包技術(shù)消除基波分量的影響，進(jìn)一步突顯故障特征的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測方法。

1 Hilbert變換與小波包

1.1 Hilbert變換

Hilbert變換是數(shù)字信號處理中一種理想的移相方法。給定信號x(t)，其Hilbert變換定義為：

(1)

式中：x(t)——給定信號；

t——時間；

τ——積分變量；

*——卷積運算。

(2)

式中：H(jω)——頻率響應(yīng)函數(shù)；

j——單位虛數(shù)。

(3)

式中：z(t)——x(t)的解析信號。

該解析信號的幅值相位表達(dá)式為：

z(t)=A(t)ejφ(t)

(4)

1.2 小波包技術(shù)

小波分析法源于傅立葉分析法的加強分析法，彌補了傅立葉分析法缺乏局部分析的不足，對于工程應(yīng)用中的突變信號有很好的觀測效果。

與傅立葉變換一樣，小波變換將一個信號分解成各種頻率分量的加權(quán)和，而此時的權(quán)值僅包括某一特定的小波而不是復(fù)指數(shù)項。

(5)

式中：ω——角頻率。

那么ψ(t)就可以被稱為一個基本小波或者小波母函數(shù)。

小波母函數(shù)的主要特點是在時域具有緊支性或近似緊支性；在頻域中其直流分量為零，ψ(ω)|ω=0=0，將ψ(t)經(jīng)過平移伸縮變換，得到：

(6)

式中：a——尺度因子；

b——平移因子；

小波包變換是對信號的尺度空間vj與小波空間ωj同時進(jìn)行分解，分解方式更為精細(xì)。小波包變換公式為：

(7)

式中：ak-2l，bk-2l——小波包分解共軛濾波器系數(shù)。

經(jīng)過j層小波包分解后，信號頻寬將被劃分為2j個帶寬相同的子頻帶。

小波包分解后的各個子頻段頻率范圍并不是按照由低到高的自然順序排列的，也就是說小波包分解存在小波混淆現(xiàn)象。研究表明，如果當(dāng)前對第1層小波包進(jìn)行分解，則對該層上的頻帶進(jìn)行自然數(shù)編號，當(dāng)分解處于奇數(shù)號頻帶時，需要將下一步分解得到的子頻帶相互交換位置，這樣得到的頻帶其排列順序就是由較大頻率到較小頻率依次排列。

此外，由于小波基函數(shù)是完備正交函數(shù)集，因此根據(jù)Parseval定理可得：

(8)

2 斷條故障特征在Hilbert模量中的表現(xiàn)

當(dāng)轉(zhuǎn)子出現(xiàn)斷條、端環(huán)開裂等故障時，會在定子電流中產(chǎn)生頻率為fbrk的故障特征分量，其中k=1時，對應(yīng)的故障特征成分幅值最大。本文只考慮k=1的情況，這樣可以使電流表達(dá)式的推導(dǎo)較為清晰簡潔，并且依然可以反應(yīng)主要的斷條故障特征。此時電機(jī)a相電流表達(dá)式可寫為：

(9)

式中：I1、Ibp1、Ibn1——基波電流和斷條故障對應(yīng)的特征電流分量的幅值；

φ1、φbp1和φbn1——上述電流分量的初相位；

ω1——基波角頻率。

ia(t)經(jīng)Hilbert變換后，得其共軛信號為：

可推導(dǎo)此時的Hilbert模量為：

(11)

從式(10)和(11)可以看出，通過Hilbert變換和Hilbert模量的定義，可將原電流信號ia(t)中的基波分量轉(zhuǎn)換為直流分量，主要的斷條故障特征分量變成了頻率為2sf1和4sf1的低頻分量。

3 基于Hilbert變換和小波包的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷

本文結(jié)合Hilbert變換和小波包給出新的故障診斷方法。主體思路首先對采樣信號進(jìn)行Hilbert變換，并計算出復(fù)信號的模消除基波對故障特征的影響；然后利用小波包技術(shù)對模信號進(jìn)行分解，利用Parseval定理進(jìn)一步突出和提取故障特征。而小波包能夠突出和提取故障特征的原理是當(dāng)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條或是端環(huán)開裂等轉(zhuǎn)子故障時，在電機(jī)的定子電流中會出現(xiàn)頻率為(1±2ks)f1的附加電流分量，這些附加電流分量可以作為相應(yīng)故障的特征量，這些特征量的產(chǎn)生與變化同樣會使電流信號相應(yīng)頻帶能量發(fā)生一定的改變。對于小波包分解后的信號，其各個頻帶信號是相互獨立的，同時具有能量守恒的特點，因此使用小波包對定子電流信號進(jìn)行分析可以突出和提取轉(zhuǎn)子斷條故障的特征。

基于Hilbert變換和小波包的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷具體步驟為：

(1)取1相定子電流信號，首先進(jìn)行帶通濾波濾除其他諧波，然后對該信號進(jìn)行Hilbert變換。

(2)對Hilbert變換后復(fù)信號計算其模量，并用雙Hilbert變換濾除直流分量。

(3)對Hilbert模量信號進(jìn)行j層小波包分解，得到M=2j個正交的頻帶。

(4)根據(jù)Parseval定理，求取各個頻帶信號的能量Ei(i=1,2,…,M)。

(12)

式中：Ni——第i個子頻段的數(shù)據(jù)長度。

(5)構(gòu)造狀態(tài)特征向量，并將其歸一化。

T=[t1,t2,…,tm]

(13)

式中：T——特征向量；

t1——歸一化后第一個頻帶的能量；

t2——歸一化后第二個頻帶的能量；

tm——歸一化后第m個頻帶的能量；

ti——歸一化后第i個頻帶的能量；

Ei——第i個頻帶信號的能量；

Ei,min——第i個頻帶信號的能量最小值；

Ei,max——第i個頻帶信號的能量最大值。

(6)根據(jù)第1頻帶的能量與直流量的比值即可診斷斷條故障。

4 診斷實例分析

為了驗證故障診斷方法的有效性，對棗莊礦業(yè)集團(tuán)公司蔣莊煤礦南風(fēng)井對旋風(fēng)機(jī)電機(jī)定子電流數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗。

風(fēng)機(jī)為燕京風(fēng)機(jī)廠BDK65C-8-N0.24對旋風(fēng)機(jī)，電機(jī)為山西防爆電機(jī)廠生產(chǎn)的YBF450S2-8鼠籠電機(jī)，額定電壓力6 kV、額定功率為220 kW。在一次定時維護(hù)過程中發(fā)現(xiàn)，其中一臺電機(jī)發(fā)生了轉(zhuǎn)子斷條故障，并有兩根導(dǎo)條斷裂。由于煤礦主風(fēng)機(jī)配備了實時在線監(jiān)測系統(tǒng)，因此完好電機(jī)和故障電機(jī)的定子電流信號都被保存下來了。主通風(fēng)機(jī)電機(jī)的額定功率為 220 kW, 額定電壓為6000 V，額定電流為28.2 A，額定轉(zhuǎn)速744 r/min，轉(zhuǎn)子導(dǎo)條為36根。

電機(jī)實時在線監(jiān)測系統(tǒng)的采樣頻率為250 Hz，選取1000個數(shù)據(jù)點作為一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

利用文中提出的方法，分別將完好電機(jī)與故障電機(jī)的定子電流信號進(jìn)行Hilbert變換，構(gòu)造Hilbert模量。這樣可以將定子電流中的基頻分量轉(zhuǎn)換成直流量，再利用雙Hilbert變換方法濾除該直流量，就可以消除基波的影響。在剔除基波分量的同時，轉(zhuǎn)子斷條故障特征分量(12s)f1已被轉(zhuǎn)換成低頻分量2sf1和4sf1。然后對Hilbert模量信號進(jìn)行Symlets小波包分解，經(jīng)多次試驗后可以得出分解層數(shù)為4時效果最好。這樣可以得到各個頻率信號的歸一化能量。Hilbert模量信號在各個頻段能量分布情況如圖1所示。

從圖1可以看出，完好電機(jī)與故障電機(jī)定子電流的Hilbert模量在高頻段比較類似，但是在低頻段差異很大，特別是1、2、3頻段，很好地表征轉(zhuǎn)子斷條故障狀態(tài)。這也與Hilbert模量將故障特征分量轉(zhuǎn)換到低頻段的情況相一致。

由于在頻譜中電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障特征的特征分量主要落在基波頻率附近，故選擇1、2、3頻段信號的能量作為特征參量，其他頻段所反映的信號與電機(jī)轉(zhuǎn)子狀態(tài)關(guān)系較小，在這里需忽略這些頻段，以減少干擾。文中所列信號的特征向量見表2。

圖1 Hilbert模量信號在各個頻段能量分布情況

表2 特征向量

注：E表示信號在整個頻域上的能量；E1、E2、E3表示信號在1、2、3頻段的能量

5 結(jié)論

(1)通過定義Hilbert模量，將定子電流信號中的基波分量轉(zhuǎn)換成直流量進(jìn)行濾除，有效地消除了基波分量對故障特征量提取的影響；利用小波包技術(shù)對故障特征進(jìn)行提取，進(jìn)一步增強了特征向量的可分性。

(2)使用結(jié)合Hilbert變換和小波包給出新的故障診斷方法對棗莊礦業(yè)集團(tuán)公司蔣莊煤礦南風(fēng)井對旋風(fēng)機(jī)電機(jī)斷條故障狀態(tài)下的定子電流信號進(jìn)行處理，結(jié)果表明此方法具有良好的效果，能夠準(zhǔn)確診斷出電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障。并且，此方法只需采集單相電流，硬件和軟件開銷較小，易于工程實現(xiàn)。

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(責(zé)任編輯 路 強)

Researchoffaultdiagnosismethodforthebrokenrotorbarsofmainfanmotorincoalmine

Zhao Qiang1, Pang Jing2, Wang Wenting3, Gao Min4, Wei Nan5

(1.Jiangzhuang Mine, Zaozhuang Mining Industry Group Limited Company, Tengzhou, Shandong 277519, China;2.Science and Technology Department, Zaozhuang Mining Industry Group Limited Company, Xuecheng, Shandong 277000, China;3. Shandong Coal Mine Safety Technology Training Center, Zaozhuang, Shandong 277000, China;4. Zaozhuang Twentieth Middle School, Zaozhuang, Shandong 277000, China;5. Zhongxing Jian'an Engineering Co., Ltd., Zaozhuang Mining Industry Group Limited Company, Zaozhuang, Shandong 277000, China)

In order to improve the broken bar fault detection accuracy of coal mine main fan rotor, a novel method for fault diagnosis based on Hilbert transform and wavelet packet was proposed. The base wave and fault feature component filtering were performed for stator current signal, then undertook the Hilbert transformation. After using the original signal and the transformation of conjugate signal to constitute the Hilbert modulus, undertaking two times of the Hilbert transformation, the DC component was filtered. Then the Hilbert modulus signal was decomposed into different frequency bands by wavelet packet frequency band energy decomposition technique, which can make the fault characteristics more obvious. The experimental results showed that the proposed method can effectively highlight the characteristics of fault and realize the fault detection of the broken rotor bar.

motor, broken rotor bars, Hilbert transformation, wavelet packet, fault diagnosis

趙強，龐靜，王文婷等.煤礦主通風(fēng)機(jī)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法研究[J].中國煤炭，2017,43(8)：105-108，127. Zhao Qiang, Pang Jing, Wang Wenting, et al. Research of fault diagnosis method for the broken rotor bars of main fan motor in coal mine[J]. China Coal, 2017，43(8):105-108，127.

TM343

A

趙強(1972-)，男，山東汶上人，工學(xué)碩士，工程技術(shù)應(yīng)用研究員，注冊安全工程師，從事煤礦機(jī)電工程管理與技術(shù)研究工作。