基于電信號特征分析的電機故障診斷技術

朱亞平，萬兵，袁志剛

1 引言

在水泥工廠中，電機運行環境惡劣，故障類型不易判斷，難以采取有針對性的預防性維護措施，對安全生產提出了巨大挑戰。

目前，水泥廠大多通過設置繼電器的方式來保護電機。繼電器的工作原理是，若電機運行參數值超過了繼電器的設定值，繼電器就會發出警報；當繼電器發出警報繼而影響電機安全時，切斷控制回路，停止電機運行，避免電機運行故障發展擴大成為生產事故[1]。此種保護方式看似完備，但繼電器并沒有預警功能，繼電器發出警報時，電機故障已經發生，繼電器的設置只能作為電機穩定運行的最后一道防線，防止重大事故或災難性事故的發生。實際生產中，大型設備的驅動電機突然斷電或停止運行，往往會造成巨大的經濟損失，若無法及時在電機斷電或停止運行前發出預警并有效排除設備故障，設置再多的繼電器也難以達到設備安全運行的目的。

上世紀90 年代初以來，我國電機故障診斷技術理論與方法不斷發展完善，陳景琳[2]將振動傳感器安裝于鋼化箱結構內，物理消除噪聲以提高振動信號收集效率；陶志成[3]采集電信號特征，分析并識別旋轉設備的故障類型，但未能對電流電壓頻譜進行分析，以獲取更多信息；孫文星等[4]通過快速分類所提取的脈沖信號，能夠在線監測發電機故障放電。但上述這些方法依然存在電機故障診斷手段單一、故障類型判斷不明、特征提取方法受限等問題，制約著電機故障快速診斷技術的發展。

鑒于此，我們建立了以電信號特征分析（Electric Signal Analysis，ESA）為基礎的ESA 電機故障快速診斷技術平臺。通過平臺，能夠抓取電機運行過程中的電壓、電流信號，并在平臺進行解析，生成時域與頻域特征頻譜圖，進而獲取特征峰值，評估電機健康運行狀況。實踐證明，電機故障快速診斷技術平臺具有較好的檢測效果。

2 ESA電機故障診斷技術平臺的搭建

2.1 ESA電機故障診斷技術平臺的構成

ESA 電機故障診斷技術平臺主要包含硬件與軟件兩部分，如圖1 所示。硬件主要由測試儀表、電流互感器、電壓互感器、接地電纜和各項線材組成。軟件則分為PSM數據采集軟件與All-Test-Pro分析軟件。其中，數據采集軟件用于現場數據的在線收集和采集數據的過程校正，通過對功率因數的確認，保證電流與電壓的夾角表現為感性負載，且每個完整采集過程包含兩次數據采集；分析軟件則用于電機電流與電壓數據的后端分析，分析內容包含電流、電壓的時域與頻域的特征頻譜。硬件與軟件組合構成了電機故障診斷技術平臺，通過對電機數據的采集與整理，進一步分析電機健康運行狀況，最終給出電機的預防性維護建議。

圖1 ESA電機故障診斷技術平臺示意

2.2 電機故障的分析

電機常見故障主要包括：轉子斷條、定子繞組絕緣缺陷、軸承缺陷、電機偏心、電機繞組匝間短路、電能質量偏差等。其中，軸承缺陷類型多，問題復雜，不作為本次研究對象。

（1）轉子斷條

電機轉子斷條故障主要表現為，運轉時轉子導條斷裂或端環斷裂引起的電機轉子故障，其主要由導條與端環所承受的高溫、電流超過限定值及電機本身結構不穩定引起。

繞組的磁動勢主要由繞組匝數、電流、角頻率及電機級數決定，若電機轉子繞組發生斷條，轉子磁動勢必然發生變化，定子磁動勢將產生兩倍轉差率的差異。

假設電機極數為2，根據電機轉子磁動勢與定子磁動勢間的相互平衡，定子磁動勢可表示為：

式中：

Ks——繞組系數相關常數

Ns——定子繞組每相匝數

Is——定子電流，A

ω——供電電源角頻率，rad/s

θ——起始相位角，rad

在式（1）第二項中，存在一個比基波頻率低2sω的頻率分量，將導致定子電流中產生特征頻率分量。由此可見，定子電流將會出現基頻f與（1-2s）f的成分，（1-2s）f即為轉子斷條的特征頻率，而由于轉子振蕩的關系，異步感應電機的定子電流也會產生（1+2s）f的分量。圖2 即為轉子不平衡的典型特征頻譜，亦為判斷轉子故障的依據。

圖2 轉子斷條故障特征頻譜

一般情況下，電機定子電流只存在基波頻率的成分。但當轉子處于不平衡故障時，以電流解調譜可以分析得到與基頻相差兩倍轉差率的邊頻成分，可以作為轉子斷條的特征頻譜，也是判斷轉子故障的依據。

（2）定子繞組絕緣缺陷

當電機定子繞組因絕緣破壞發生故障時，電機電信號將存在異常現象，氣隙中的磁路也會有較大影響。當電機定子繞組發生短路的匝數較少時，電機運行中電信號異常特征表現不明顯；而當其發生短路的匝數越來越多時，電信號異常特征表現將越來越明顯，電機繼續運轉可能造成繞組甚至鐵芯燒毀。在相同的電壓條件下，電機電流不同是因阻抗不同產生的，而阻抗發生變化是定子繞組絕緣破壞造成的。雖然不同的設備，電機繞組可能有不同的接線方法，但繞組絕緣的破壞都體現在電流的不同上。以其中一相電流為標準，比較其他兩相電流的變化量，是電機定子繞組絕緣缺陷的主要判斷依據。由于電機故障診斷技術平臺采用了高頻信號，少量的電流變化就會被放大幾十倍，儀器的測量精度較高。

（3）電機偏心

電機偏心多是由日常維護中工序的偏差、運行中的負載不穩定、軸承及軸彎曲等問題引起的。電機偏心將導致氣隙周期性偏心變化。氣隙偏心可以分成靜態偏心和動態偏心。靜態偏心指轉子偏離定子中心，而轉子自轉中心未變；動態偏心指轉子除了自轉外，還圍繞著定子中心進行公轉。靜態偏心與動態偏心的主要區別在于兩者最小氣隙與橫軸間的角度隨時間變化的趨勢不同。

進一步得到電流諧波成分的方程式，其特征頻率表示為：

式中：

Zr——轉子槽數

nd——轉子旋轉角度參數，動態偏心時為“1”，靜態偏心時為“0”

s——轉差率

p——極對數

nw——諧波次數，1，3，5，…

（4）電機繞組匝間短路

對電機進行倍頻測試。測試時，無匝間短路發生的繞組，在儀器發出的高頻電流作用下，頻率與電感乘積遠大于電阻，類似于“純電感電路”；當匝間短路發展到最嚴重程度，感抗幾乎完全失效，繞組類似于“純電阻電路”。也就是說，匝間短路的發展趨勢是使繞組從“純電感電路”步入“純電阻電路”，倍頻值的變化值是從-50%向零點發展變化的。

由于電阻的存在，無匝間短路發生的繞組在最初只是接近于“純電感電路”，倍頻值的變化值接近-50%，一般在-30%~-50%之間。隨著匝間短路的發展，電感量所占比重越接近零點，電機繞組的導電性能越差，匝間絕緣越趨于“無”。

倍頻值直接體現了電感的失效程度，倍頻測試可以作為匝間短路程度的判定依據。此種方法已經大量實踐驗證，十分可靠。

（5）電能質量偏差

電能的質量判斷主要是通過波形分析來進行的。電壓信號主要診斷指標為電壓偏差因子VDF、相電壓、相電壓峰值、三相平均電壓、峰值因子CF、三相電壓平衡情況；電流信號主要診斷指標為變壓器諧波衰減因子THDF、電流偏差ΔI、峰值因子CF；諧波監測主要診斷指標為奇波THD＞5%、正序諧波（+ve seq：4，7，10……）＞5%、逆序諧波（-ve seq：2，5，8……）＞5%、零序諧波（0 seq：3，6，9……）＞5%。

3 ESA電機故障診斷技術應用

3.1 電機參數

采取ESA 電機故障診斷技術分別對宜昌A 廠250kW、景洪B 廠1 600kW 兩臺電機進行測試，電機銘牌參數如表1所示。

表1 電機銘牌參數表

3.2 數據處理與分析

利用ATPOLII 信號采集設備和設備搭載的All-Test-Pro 數據分析軟件，對電機采集信號進行提取與分析。

（1）收集宜昌A廠2號水泥磨排風機電機電信號，提取軟件分析電流解調譜圖，如圖3所示。

電機定子電流頻率主要為基波頻率50Hz，電流基波頻率正常。由圖3電流解調圖譜可見，在基波頻率LF±2sf的兩側邊頻帶均出現了明顯峰值，在49.21Hz時，峰值表現為-36.08dB，在50.79Hz時，峰值表現為-37.23dB。而通過電機參數計算2sf=2×（1 500-1 488）/1 500×50=0.8Hz，對應邊頻轉子斷條特征頻率分別為49.2Hz和50.8Hz。數據驗證表明，電機轉子存在明顯的導條斷裂或端環斷裂。值得說明的是，特征頻率所在位置的峰值幅值越大，則電機轉子的健康狀態評估結果越差。

圖3 宜昌A廠電流解調譜圖

后續在電機的現場抽芯檢查中，發現電機轉子籠條端部有3處明顯斷裂，如圖4所示，內側有明顯放電燒黑現象，此結果與ESA技術評估結論基本吻合。

圖4 宜昌A廠250kW電機轉子籠條開裂圖

（2）收集景洪B 廠2 號水泥磨球磨電機信號，所提取的電流解調譜圖如圖5所示，終端軟件自動分析結果如表2所示。

表2 電機檢測數據報告

從圖5 可以看出，在fecc=113.51Hz 時，出現峰值-58.47dB，而在邊頻帶上峰值沒有超過-40dB，電機轉子槽數為66，極對數為4，靜態偏心nd為0，故障特征頻率為：

由式（3）可以判定電機故障為靜態偏心。在靜態偏心的電機時域電流頻譜圖中，不同間隔下的邊頻峰值呈倒三角，如圖5 中的虛線三角形所示；而在轉子斷條的電機時域電流頻譜圖中邊頻峰值則呈正三角，如圖3中的虛線三角形所示。

圖5 景洪B廠1 600kW電機電流解調譜

在后續電機現場維護中，抽芯檢查發現該電機轉子出現明顯“掃膛”現象，進一步檢查發現，無載軸承座絕緣瓦墊脫落，如圖6 所示，基本驗證了電機檢測評估結果。

圖6 景洪B廠球磨電機軸承座絕緣瓦墊脫落

4 結語

（1）在電流解調譜中，從基波頻率LF±2sf的范圍中獲取邊頻峰值信息，宜昌A 廠排風機電機在49.2Hz 峰值處為-36.08dB，在 50.8Hz 峰值處為-37.23dB，與現場運行實際比較，符合電機轉子導體斷條特征。

（2）通過收集景洪B 廠球磨電機的信息，獲取電流解調譜，在113.51Hz 峰值為-58.47dB，與實際現場運行比較，符合電機存在靜態偏心的故障趨勢。在靜態偏心的電機時域電流頻譜圖中，不同間隔下的邊頻峰值呈現倒三角，而在轉子斷條的電機時域電流頻譜圖中，峰值則呈正三角。

基于ESA 電機故障診斷技術平臺對異步感應電機進行狀態檢測和評估，可進一步得知其故障發展的變化趨勢，從而擬定具有針對性的維護策略，可有效加強對電機運行的可靠性管理，進而大大提高生產效率，減少故障停機時間和降低設備維護成本，具有十分重要的應用價值。