基于物理原因的永磁同步電機(jī)故障產(chǎn)生機(jī)理及診斷研究綜述

李港 趙春領(lǐng) 熊開洋

（重慶交通大學(xué) 機(jī)電與車輛工程學(xué)院，重慶 400074）

主題詞：永磁同步電機(jī) 故障診斷 故障研究 故障分類 電動(dòng)車

1 引言

永磁同步電機(jī)(PMSM)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、運(yùn)行穩(wěn)定、效率高的優(yōu)點(diǎn)，使其在高性能車用電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用。隨著永磁同步電機(jī)應(yīng)用的不斷普及，人們對(duì)其運(yùn)行時(shí)穩(wěn)定性與安全性的要求越來(lái)越高，然而電機(jī)由于其質(zhì)量問題、非標(biāo)準(zhǔn)化安裝、電磁參數(shù)不穩(wěn)定和負(fù)載較大的情況下，都會(huì)在一定程度上產(chǎn)生故障，導(dǎo)致電機(jī)效率下降，在嚴(yán)重情況下可能會(huì)造成電機(jī)報(bào)廢從而無(wú)法正常使用。永磁同步電機(jī)故障診斷是監(jiān)測(cè)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)、確定電機(jī)異常與否、早期故障檢測(cè)、確定故障發(fā)生位置和原因、預(yù)測(cè)故障發(fā)生的診斷技術(shù)，它能有效的判斷預(yù)測(cè)故障發(fā)生的概率與時(shí)間，從而避免電機(jī)的機(jī)械結(jié)構(gòu)和電氣部分故障產(chǎn)生，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率。因此對(duì)永磁同步電機(jī)的故障進(jìn)行診斷和預(yù)測(cè)具有非常重要的意義與價(jià)值。

首先對(duì)永磁同步電機(jī)故障產(chǎn)生的機(jī)理和現(xiàn)有的故障診斷技術(shù)進(jìn)行了歸納分析，指出了當(dāng)前的故障診斷技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和局限性。在此基礎(chǔ)上，提出了未來(lái)的故障診斷技術(shù)所需要重點(diǎn)關(guān)注的方向，為了后續(xù)的科研工作提供一定的參考性建議。

2 永磁同步電機(jī)故障分類

通常情況下，根據(jù)故障性質(zhì)進(jìn)行電機(jī)故障分類。由于電機(jī)物理狀態(tài)的改變?nèi)珉姍C(jī)機(jī)械振動(dòng)、電機(jī)溫升等原因造成永磁同步電機(jī)的故障可以分為：電氣故障、機(jī)械故障和退磁故障3大類，3類故障具體描述如下所示。

2.1 電氣故障

永磁同步電機(jī)電氣故障分為3類，分別是：

（1）定子繞組匝間短路故障；

（2）定子相間短路故障；

（3）電流傳感器故障。

定子故障發(fā)生概率占所有電機(jī)故障的38%，而在其中定子繞組間的短路故障是其中最主要的故障,定子短路故障包含定子匝間短路故障和相間短路故障，定子繞組匝間短路故障產(chǎn)生的原因較為復(fù)雜，具體可歸納為以下3點(diǎn)：

（1）在電機(jī)啟動(dòng)過程中，定子繞組間絕緣體承受著不斷變化的高電壓；

（2）電機(jī)溫升導(dǎo)致定子繞組溫度過高，定子匝間絕緣體失效；

（3）定子繞組間線圈相互接觸和磨損。

在實(shí)際運(yùn)行過程中，電壓過載是導(dǎo)致定子匝間絕緣體失效的主要影響因素，當(dāng)絕緣體失效時(shí)定子繞組匝間出現(xiàn)短路故障時(shí)，且在短路路徑中會(huì)產(chǎn)生大量的循環(huán)電流，使得電機(jī)內(nèi)部溫度急劇上升，進(jìn)而導(dǎo)致永磁出現(xiàn)不可逆的退磁現(xiàn)象。

定子相間短路故障造成的影響比定子繞組短路故障的影響更大，通常情況下，定子相間短路故障是由于定子端部受到油污和水分的腐蝕，使得絕緣部位的電位與導(dǎo)線部分電位相同或接近，使得電位外移，處于高電位的相之間開始放電，隨著放電程度的增強(qiáng)，最終就會(huì)出現(xiàn)相間短路故障。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)定子匝間短路故障研究較多且深入，針對(duì)定子相間短路故障研究較少，如齊歌等只研究了雙三相永磁同步電動(dòng)機(jī)一相繞組短路故障性能，未研究相間故障；田代宗等通過建立多相整流永磁同步發(fā)電機(jī)繞組內(nèi)部相間短路的數(shù)學(xué)模型，通過仿真和樣機(jī)實(shí)驗(yàn)分析定子繞組相間故障危害與特點(diǎn)，該方法為多相永磁同步電機(jī)故障診斷提供依據(jù)，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。

2.2 機(jī)械故障

造成永磁同步電機(jī)機(jī)械故障原因有多種，主要包含：三相繞組分布不均勻造成的振動(dòng)、螺栓松動(dòng)、軸承故障和轉(zhuǎn)子偏心故障。

三相繞組分布不均勻時(shí)，造成相電流變換的大小和方向均發(fā)生改變，因此電機(jī)在運(yùn)行過程中發(fā)生抖動(dòng)現(xiàn)象，導(dǎo)致轉(zhuǎn)矩輸出不均勻。軸承故障占據(jù)永磁同步電機(jī)故障發(fā)生率的50%左右,其發(fā)生的主要原因是因?yàn)榄h(huán)境機(jī)械振動(dòng)、轉(zhuǎn)子軸錯(cuò)位、潤(rùn)滑不良、軸負(fù)載過大和腐蝕。即使在正常環(huán)境下工作，電機(jī)軸承也不可避免的會(huì)疲勞，但產(chǎn)生疲勞裂紋時(shí)會(huì)導(dǎo)致金屬塊的斷裂，最終導(dǎo)致軸承的損壞與故障。軸承損壞還可能導(dǎo)致氣隙偏心和匝間短路故障。

永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)子偏心故障包括轉(zhuǎn)子靜態(tài)偏心、轉(zhuǎn)子動(dòng)態(tài)偏心和混合偏心3種，當(dāng)前研究主要集中在前2種偏心故障，混合偏心故障（如轉(zhuǎn)子斜偏心和轉(zhuǎn)子軸向偏心）研究較少。轉(zhuǎn)子靜態(tài)偏心是指轉(zhuǎn)子軸偏離定子的中心，但旋轉(zhuǎn)中心依舊保持不變，其主要原因是電機(jī)安裝不當(dāng)和機(jī)電機(jī)機(jī)械振動(dòng)過程中螺栓缺失或松動(dòng)；轉(zhuǎn)子的動(dòng)態(tài)偏心故障是指轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)中心偏離定子圓中心，轉(zhuǎn)子繞著定子圓心轉(zhuǎn)動(dòng)，由電機(jī)長(zhǎng)期的機(jī)械振動(dòng)造成。偏心故障不僅會(huì)引起額外的振動(dòng)、噪音、轉(zhuǎn)矩波動(dòng)，當(dāng)其情況較嚴(yán)重時(shí)會(huì)造成定子和轉(zhuǎn)子之間的摩擦，損壞定子和轉(zhuǎn)子鐵芯,從而影響電機(jī)的正常運(yùn)行。

2.3 退磁故障

為了提升效率和功率密度，永磁同步電機(jī)采用了永磁體結(jié)構(gòu)，但由于永磁體在惡劣環(huán)境，如高溫等環(huán)境下，存在不可逆的退磁，一旦退磁現(xiàn)象發(fā)生，電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩將明顯下降，汽車動(dòng)力性將明顯降低。退磁故障發(fā)生的主要原因是由于電樞反應(yīng)的作用，即定子電流產(chǎn)生一個(gè)反向磁場(chǎng)，該磁場(chǎng)持續(xù)抵抗永磁體的磁場(chǎng)，最終導(dǎo)致永磁體退磁。

永磁同步電機(jī)的退磁故障一般有2種情況：均勻退磁和局部退磁。均勻退磁指的是轉(zhuǎn)子所有的永磁體均發(fā)生退磁，在退磁后所有的永磁體的磁性仍然相同；局部退磁指的是只有某一塊或其中幾塊永磁體發(fā)生退磁，故障發(fā)生后所產(chǎn)生的磁場(chǎng)不對(duì)稱。

3 故障診斷方法分類

一般情況下，永磁同步電機(jī)的故障診斷流程圖如圖1所示。為了確定實(shí)際電機(jī)的故障類型，所有的故障診斷方法都需要首先獲取電機(jī)的信號(hào)數(shù)據(jù)。采集的信號(hào)包括電流和振動(dòng)信號(hào)，經(jīng)過去噪、放大預(yù)處理后用于分析。一些研究人員研究了多信號(hào)類型或多傳感器數(shù)據(jù)的信息融合方法。然而，也有一些方法直接使用原始數(shù)據(jù)，不需要進(jìn)行特征提取和信息融合。最后，應(yīng)用不同的診斷方法處理這些數(shù)據(jù)，分析出故障具體位置。通常情況下永磁同步電機(jī)故障診斷方法可歸納總結(jié)為以下3種：基于模型的故障診斷、基于信號(hào)處理的故障診斷和智能算法故障診斷。

圖1 永磁同步電機(jī)故障診斷流程

3.1 基于模型的故障診斷方法

基于模型的故障診斷方法的思想是基于物理原理建立一個(gè)包含某種故障的電機(jī)模型，并將模型預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際檢測(cè)輸出進(jìn)行比較，以確定電機(jī)是否發(fā)生故障，同時(shí)該模型也可用于其它診斷方法的模擬，該方法能夠幫研究人員深入了解故障發(fā)生機(jī)理和規(guī)律，但是同時(shí)它對(duì)模型的精確度要求也較高。基于模型的故障診斷方法分為2種：（1）利用PMSM數(shù)學(xué)模型，基于MATLAB/Simulink平臺(tái)進(jìn)行故障診斷；（2）利用有限元分析法（FEA）構(gòu)建故障模型進(jìn)行分析。Usman等通過比較常用數(shù)學(xué)模型、磁等效電路模型,提出了一種新型的異步電機(jī)故障模型，證明該模型能有效檢測(cè)異步的故障。永磁同步電機(jī)的故障診斷模型不僅僅局限于三相，還可建立多相的故障模型，如當(dāng)電機(jī)匝間短路時(shí)，可通過增加電壓方程或電磁方程中電阻和電感參數(shù)建立故障模型,如王小強(qiáng)等通過比較故障電機(jī)的數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)定子匝間短路故障診斷。盡管有限元分析法對(duì)永磁同步電機(jī)進(jìn)行故障仿真時(shí)效率較低，計(jì)算速度慢，但其精度較高，可模擬幾乎所有的機(jī)械故障，如Haddad等使用有限元分析建立了不同故障下的永磁同步電機(jī)模型，將其與故障電機(jī)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，選擇諧波的幅值作為識(shí)別依據(jù)進(jìn)行故障診斷。

基于模型的故障診斷方法能對(duì)故障進(jìn)行較為直觀的仿真分析，故障診斷精度較高。但由于建模流程較為復(fù)雜，計(jì)算速率慢，因此其實(shí)現(xiàn)的效率較低，并且很難在診斷過程中按實(shí)際工況施加控制策略。

3.2 基于信號(hào)的故障診斷方法

電機(jī)發(fā)生故障時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)復(fù)雜的故障現(xiàn)象，借助信號(hào)變換手段處理從電機(jī)獲得的信號(hào)是比較常用的故障診斷方法之一，該方法通過時(shí)域特征和頻域特征的變化識(shí)別故障表現(xiàn)形式，并從電流、電壓、振動(dòng)信號(hào)中提取故障的特征信息，常用的信號(hào)變換包括：小波變換、短時(shí)傅里葉變換(STFT)、長(zhǎng)時(shí)傅里葉變換（FFT）和電機(jī)電流頻譜分析法。

Song等將小波變換與包絡(luò)分析法相結(jié)合對(duì)PMSM的磁信號(hào)進(jìn)行處理，并且通過漢寧窗優(yōu)化增強(qiáng)故障特征，該方法比較適用于多噪聲環(huán)境。文傳博等[將基于卡爾曼濾波算法和小波變換的在線監(jiān)測(cè)方法應(yīng)用于PMSM磁鏈的信息監(jiān)測(cè)，該方法能較好的實(shí)現(xiàn)電機(jī)退磁故障的監(jiān)測(cè)。陳勇等將定子齒尖端振動(dòng)信號(hào)和定子電流的融合作為提取的特征信號(hào)，結(jié)合改進(jìn)的快速傅里葉變換和小波變換算法實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)定子匝間短路故障的診斷，該方法相較于單一特征的故障診斷有較高的診斷準(zhǔn)確率。

基于信號(hào)的故障診斷能夠消除動(dòng)態(tài)過程對(duì)電機(jī)故障特征的影響，提高了診斷精度，但是該類算法的計(jì)算量較大，對(duì)硬件系統(tǒng)要求較高，在嵌入式系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn)。

3.3 基于人工智能的診斷方法

傳統(tǒng)的人工智能算法主要依賴于先驗(yàn)知識(shí)，其基本的原理是基于業(yè)內(nèi)專家或工程師對(duì)永磁同步電機(jī)故障的經(jīng)驗(yàn)，從而設(shè)定對(duì)應(yīng)的模糊邏輯規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的判斷。伴隨著新型人工智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，近年來(lái)提出了許多基于數(shù)據(jù)庫(kù)的智能診斷算法，基本數(shù)據(jù)庫(kù)的提取主要是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，如主成分分析（Principal component analysis）和獨(dú)立成立分析（Independent component analysis）。采用數(shù)據(jù)庫(kù)的智能診斷算法，主要是根據(jù)給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過輸入數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別電機(jī)的故障類型和嚴(yán)重程度,主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)方法。

張丹等通過建立多種永磁體局部退磁的退磁故障樣本庫(kù)，結(jié)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Probabilistic Neural Network,PNN)算法，實(shí)現(xiàn)局部退磁故障的精確分類識(shí)別，識(shí)別率的精度達(dá)到99.4%。Cira等使用永磁同步電機(jī)電流中的3次諧波作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以獲得匝間短路的良好診斷結(jié)果。王春雷等針對(duì)電機(jī)軸承故障信號(hào)通常呈現(xiàn)出非線性和不穩(wěn)定性的缺點(diǎn),將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換成二維時(shí)頻圖，作為訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，最后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）的自學(xué)習(xí)能力，分析電機(jī)軸承故障類型與故障特征間的相關(guān)性，利用該方法能有效地識(shí)別電機(jī)軸承故障。宮文峰等提出了一種改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)（Convolutional Neural Networks-Support Vector Machine，CNNs-SVM）方法，應(yīng)用于電機(jī)軸承的故障快速智能診斷，試驗(yàn)結(jié)果表明：在不同負(fù)載下改進(jìn)CNNs-SVM算法的故障識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99.86%。

基于人工智能的診斷方法雖然具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，可以在很大程度上模擬人類思維過程，容易對(duì)故障的特征進(jìn)行解釋，對(duì)診斷方法智能化程度的提高有著積極的促進(jìn)作用，但其核心問題在于難以獲得完整的故障數(shù)據(jù)庫(kù)。

4 結(jié)論

結(jié)合國(guó)內(nèi)外對(duì)永磁同步電機(jī)故障診斷研究現(xiàn)狀，對(duì)其進(jìn)行歸納與分析，可得出以下結(jié)論：

（1）永磁同步電機(jī)機(jī)械故障主要是運(yùn)用基于模型的故障診斷方法進(jìn)行診斷；電氣故障大部分是根據(jù)建立的電機(jī)故障模型（數(shù)學(xué)模型或有限元模型）先提取特征信號(hào)，然后直接使用特征信號(hào)或優(yōu)化處理后的特征信號(hào)進(jìn)行診斷；對(duì)于永磁同步電機(jī)退磁故障的診斷，通常是對(duì)故障特征信號(hào)處理后利用算法進(jìn)行診斷。

（2）目前對(duì)永磁同步電機(jī)故障診斷主要集中在單一故障診斷層面，在電機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，用現(xiàn)有的基于模型或是信號(hào)特征提取的方法僅僅智能判別電機(jī)只是出現(xiàn)上述3類故障中的1種，該方法效率較低，因此當(dāng)前同時(shí)對(duì)電機(jī)進(jìn)行多故障聯(lián)合判別的方法研究較少。

（3）基于模型、信號(hào)和人工智能的故障診斷方法，大部分都針對(duì)于電機(jī)的本體結(jié)構(gòu)進(jìn)行故障判別，而隨著高功率電機(jī)的快速發(fā)展，作為電機(jī)驅(qū)動(dòng)電源的變頻器內(nèi)部功率元器件出現(xiàn)故障的概率沒有做進(jìn)一步的研究，當(dāng)變頻器出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)造成整個(gè)電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的故障。

5 永磁同步電機(jī)故障診斷發(fā)展趨勢(shì)

綜合上述分析，永磁同步電機(jī)故障診斷技術(shù)的研究工作應(yīng)該在以下3個(gè)方面開展：

（1）研究機(jī)械故障、電氣故障與退磁故障的聯(lián)合診斷方法，單一的故障診斷無(wú)法滿足永磁同步電機(jī)復(fù)雜的工況需求，故障診斷方法應(yīng)向著聯(lián)合診斷層面發(fā)展。考慮將多種人工智能技術(shù)相結(jié)合，將信號(hào)變換與人工智能結(jié)合的技術(shù)，將數(shù)學(xué)模型與信號(hào)變換結(jié)合的技術(shù)。

（2）由于人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，永磁同步電機(jī)故障診斷系統(tǒng)必然朝著智能化和網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展，但人工智能技術(shù)需要大量的故障數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)的來(lái)源在于故障信號(hào)的提取，因此未來(lái)需要考慮如何設(shè)計(jì)高效、準(zhǔn)確的信號(hào)提取系統(tǒng)。

（3）在實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)本體故障診斷發(fā)展技術(shù)的同時(shí)，還需進(jìn)一步考慮整個(gè)電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的故障，充分實(shí)現(xiàn)變頻器內(nèi)部功率元器件的故障診斷。