礦山大型電氣設備中諧波診斷技術應用分析

白 偉

（運城職業技術大學， 山西 運城 044000）

0 引言

基于礦用大型機電設備實際作用進行分析， 結合傳統故障診斷技術帶有的局限性， 進而針對故障診斷技術做好對應的分析與處理，提出諧波故障診斷技術，確保在礦山大型電氣設備之中加以應用。 這樣的研究突破傳統故障診斷技術的束縛，對礦山的安全生產具有重要意義。

1 諧波故障診斷技術

諧波屬于周期電氣量正弦分量， 頻率屬于基波頻率整數倍。 在實際的生產環節，為了減少生產成本，確保電氣設備穩定運轉，就出現了諧波診斷技術。這一技術的應用不需要停止、拆分和接觸設備就能診斷設備，基本原理在于：結合電流法與諧波分析法，通過電流諧波來對電氣設備的劣化狀態進行診斷， 在電氣設備正常運行狀態不受影響，在不破壞設備附近狀態平衡的基礎上，就可以針對設備是否出現劣化以及劣化等級進行檢測診斷。同時，量化施加在機械設備上的壓力、機器故障以及劣化程度，實現對機器可靠性與性能的預測診斷分析。 一旦發現設備異常情況，就可以及時進行識別與評價，提出合理的維修策略[1]。

2 礦山電氣設備的PHM 系統需求

結合礦山大型電器設備工作環境、故障部位、運行要求，設計能夠匹配電氣設備故障檢測的PHM 系統[2]。 PHM系統本身需要擁有相應的功能：①信號采集，連續采集設備故障檢測需要的性能要素；②處理干擾因素，利用諧波故障診斷法，只需對諧波要素進行檢測，過濾間諧波、噪聲等干擾因素，就可以確保諧波信號檢測的準確性，保證檢測結果達到要求；③故障檢測，基于設備故障診斷技術準確地診斷設備故障的類型和等級；④數據存儲，基于準則做好采集數據的劃分保存， 及時調整數據； ⑤故障預測，基于特定算法做好數據響應的預測處理；⑥狀態判斷功能，按照采集的性能數據，結合診斷技術對系統檢測的電氣設備健康狀態做出合理的判斷； ⑦制定維修方案，基于預測的狀態結果，搭配單向性能數據結果的分析，獲取結論顯示以及相應的預警。

3 礦山大型電氣設備中諧波診斷技術PHM體系的應用

3.1 現場檢測

基于上述的功能分析，在礦山之中應用基于諧波故障診斷技術的電氣設備故障診斷器，現場檢測示意圖見圖1。

圖1 現場檢測示意圖Fig.1 Schematic diagram of field inspection

在實際的應用過程中，步驟主要包含：①通過諧波檢測儀進行諧波信號的檢測； ②做好諧波信號的預處理分析，獲取準確的諧波參數；③記錄并存儲諧波參數，做好相應的預測分析；④對比專家數據庫，獲取設備狀態報告。

3.2 診斷報告

基于諧波診斷技術的PHM 體系，進行針對性的故障診斷。 在具體的診斷過程中，以電機軸承測試進行分析。 針對電機軸承測試診斷報告，具體見表1。

通過報告分析， 發現馬達部因為高溫振動和負載變動引起的校準變化影響，會出現異常振動。通過對于軸承拆卸， 反負載軸承屬于雙列滾珠軸承，因為檢修時的疏忽，僅僅是針對一列滾珠進行了潤滑油的添加，另外一些沒有潤滑，導致電機溫度上升。不過負載端軸承沒有出現問題[3]。

表1 高次諧波智能劣化診斷結果Tab.1 Diagnostic results of intelligent degradation of high order harmonics

基于診斷報告，需要做好電機維修工作，及時更換反負載端軸承。并且，因為皮帶檢查中存在嚴重跑偏的問題，所以要一起調整。 通過維修調整之后，具體見表2。

通過表1 與表2 的比較， 馬達部軸承狀態從B2 提升到B1， 負載部的回轉軸異常一欄直接上升到A。 這就表示，在經過維修后設備的健康狀態有所提升，診斷結果也和實際情況匹配。但是考慮到測試之中同一設備在不同報告之中還存在差異性，所以后續要開展至少3 組數據的測試，直至出現穩定報告為止[4]。

表2 調整之后高次諧波智能劣化診斷結果Tab.2 Diagnostic results of intelligent degradation of high order harmonics after adjustment

4 結束語

本文主要就礦山大型電氣設備之中基于諧波診斷技術的PHM 體系應用進行分析，并且通過具體的診斷報告呈現諧波診斷技術的優點，希望能對今后的應用與研究提供良好的基礎條件。