Hilbert模量與MUSIC相結(jié)合的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測方法

張正勇，茍旭丹，嚴(yán)居斌，陳健飛，張玉鴻(.國網(wǎng)四川省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，四川 成都　6004; 2.成都城電電力工程設(shè)計(jì)有限公司，四川 成都　6004)

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異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障在常見電機(jī)故障中占有較高的比例，其將導(dǎo)致電動(dòng)機(jī)運(yùn)行性能下降，嚴(yán)重時(shí)電機(jī)會(huì)因此無法驅(qū)動(dòng)負(fù)載而出現(xiàn)堵轉(zhuǎn)、停轉(zhuǎn)，甚至燒壞電機(jī)，威脅工業(yè)生產(chǎn)的可靠性和安全性，同時(shí)增加生產(chǎn)成本[1]。因此對(duì)該故障及早進(jìn)行檢測頗為重要。

研究表明，定子電流中包含電機(jī)的故障特征，因而通過提取定子電流故障特征可以準(zhǔn)確地檢測電機(jī)故障[2]。當(dāng)電機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí)定子電流中便會(huì)出現(xiàn)(1+2s)f1頻率分量(f1為供電頻率，即定子電流基頻分量，s為轉(zhuǎn)差率)時(shí)，因此可以以該邊頻分量作為斷條故障的特征向量[3]。

在眾多電機(jī)故障診斷方法中，F(xiàn)FT是最常用的電流特性分析方法，可是直接基于定子電流的FFT方法也存在諸多缺陷。尤其是當(dāng)電機(jī)負(fù)載比較小時(shí)，轉(zhuǎn)差率s非常低，邊頻分量(1+2s)f1極其接近基頻f1，同時(shí)邊頻分量的幅值較基頻很小且由于噪聲干擾，這就導(dǎo)致邊頻分量極易被淹沒，此時(shí)基于FFT的定子電流特征分量提取方法的精確度表現(xiàn)比較遜色[4]。

從而，文獻(xiàn)[5]使用混合骨干微粒群優(yōu)化算法獲得基波參數(shù)后構(gòu)造出基波表達(dá)式，并將其從原始信號(hào)中剔除，以突出故障特征頻率成分，但此方法過程繁瑣，計(jì)算量大；文獻(xiàn)[6]采用PARK矢量變換把基波成分轉(zhuǎn)換成直流信號(hào)從而使故障特征更加明顯，但該方法需要同時(shí)采集定子三相電流，增加了硬件和軟件的費(fèi)用。……