采用整流技術的變頻供電感應電機轉子斷條故障診斷方法

王萬丁 宋向金 陳 前 趙文祥 祝洪宇

采用整流技術的變頻供電感應電機轉子斷條故障診斷方法

王萬丁1宋向金1陳 前1趙文祥1祝洪宇2

（1. 江蘇大學電氣信息工程學院 鎮江 212013 2. 遼寧科技大學電子與信息工程學院 鞍山 114051）

電機定子電流信號易受變頻器電力電子開關器件和電磁干擾的影響，現有解調技術又存在計算量大的問題，為此，該文提出一種變頻器供電側電流與整流技術相結合的感應電機轉子斷條故障診斷方法。所提方法依據開關函數和調制理論，首先建立了變頻器供電側電流解析表達式。其次利用整流技術對變頻器供電側電流進行處理，將特征頻率從傳統的邊帶頻率轉化為轉子斷條故障特征頻率，有效地抑制了電源基頻頻譜泄漏的影響，從而實現電機在輕載或空載運行工況下的轉子斷條故障診斷。最后采集變頻供電感應電機不同負載運行工況下供電側電流數據進行驗證。實驗數據分析表明，所提方法能夠提取從空載到重載不同運行工況下的轉子斷條故障特征分量，有較高的穩定性，而且所需計算量少，容易實現。

感應電機 故障診斷 轉子斷條 供電側電流 整流技術

0 引言

近年來，變頻驅動感應電機系統因其優良的調速性能和較好的節能優勢，被廣泛應用于工業、農業和醫療器械等各大領域[1-2]。然而，由于變頻驅動電機的工作環境比較復雜，使用過程中易導致電機發生多種故障。其中，轉子斷條作為電機常見故障之一，占事故發生率的10%～20%[3]。轉子斷條故障會導致電機起動轉矩下降，而且在帶負載工況時，電機轉速比正常運行時要低很多，還會導致機身產生劇烈振動和噪聲。因此，對感應電機轉子早期斷條故障研究具有重要意義。

當感應電機發生轉子斷條故障時，定子電流同時受到幅值和相位調制作用，并且產生L,R=(1±2)邊帶故障特征頻率，其中，L,R為轉子斷條邊帶故障特征頻率，為電流基頻分量，為轉差率，=1,2, 3,…[4]。0=2為轉子斷條故障特征頻率。電機電流信號特征分析（Motor Current Signature Analysis, MCSA）通過采集電機穩態運行工況下的單相定子電流信號進行快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform, FFT）頻譜分析，根據頻譜中是否存在L,R來進行故障診斷，是目前較為常用的一種轉子斷條故障診斷的方法。但隨著感應電機轉速的升高，邊帶故障特征頻率逐漸靠近基頻分量且幅值慢慢減小，導致使用MCSA方法無法有效診斷出轉子斷條故障。

為了解決MCSA方法失效的問題，一些研究人員提出采用參數模型功率譜估計方法解決基頻頻譜泄漏的問題。例如，A. Naha等提出使用多重信號分類法用于檢測感應電機不同負載和速度運行工況下的轉子斷條故障[5]。許伯強等提出將旋轉不變子空間算法和Duffing系統相結合應用于籠型感應電機轉子斷條故障檢測[6]。與經典的FFT頻譜分析方法相比，這類算法可以在短數據的條件下有效改善譜估計的分辨率，提高電機空載或輕載運行工況時的轉子斷條診斷效果。但此類方法計算成本較高，并且其性能易受參數選取因素影響[7]。此外，在分析變頻器供電電機轉子斷條故障診斷時，受驅動系統中電力電子開關和電磁干擾作用，定子電流受到一定程度的噪聲污染，導致電流信號頻譜噪聲較大，使得難以應用上述算法解決變頻器供電時的轉子斷條故障診斷[8]。

目前，抑制基頻頻譜泄漏的另一類方法是把基頻分量轉換為直流分量，將檢測的特征頻率從傳統的邊帶成分L,R轉換為轉子斷條故障特征頻率0，進而在FFT頻譜中不會受到頻譜泄漏影響。為了實現這一轉換，相關研究人員提出了若干不同的技術處理方法。其中，最為常用的一種方法是Hilbert變換[9-12]。采樣電流的Hilbert變換需要進行兩次FFT變換和一次FFT逆變換，隨后還需進行包絡線或平方包絡線求取，其計算量較大。S. M. A. Cardoso等采用擴展的派克變換（Extended Park's Vector Approach, EPVA）方法求取三相電流信號的矢量模，并利用FFT頻譜分析提取故障特征分量[13]。T. A. Garcia-Calva等提出使用相鄰積之和（Sum of Adjacent Products, SAP），實現變頻器供電電機暫態運行工況下轉子斷條故障診斷[14]。但上述兩種方法均需使用兩相或三相定子電流信號。M. Pineda-Sanchez等提出采用Teager-Kaiser能量算子（Teager-Kaiser Energy Operator, TKEO）對定子電流進行解調，實現了工頻供電電機不同負載運行工況下的故障診斷[15]。TKEO算法雖然僅需采用3個連續的采樣點就能實現電流信號的解調，但其引入了微分運算，意味著它會對結果中的噪聲信號具有放大作用[16]。因此，針對變頻供電的情況下，并不能得到很好的診斷效果。Li Haiyang等認為TKEO算法缺乏物理意義，可能導致相位失真和不理想的濾波特性，于是對TKEO算法進行改進，提出了一種歸一化的頻域能量算子（Frequency Domain Energy Operator, FDEO）用于轉子斷條故障診斷，并通過實驗驗證了所提方法的有效性[17]。雖然FDEO算法不需要微分運算，但是其引入了Hilbert變換，而且還需求取平方包絡線。R. Puche-Panadero等則提出使用整流定子電流檢測工頻供電大型感應電機低轉差率運行條件下的轉子斷條故障，該方法計算量少且診斷成本較低[18]。

上述解調技術都是基于對定子電流信號的分析，然而對于變頻器供電系統，定子電流中包含的諧波分量相應地增加了故障診斷的難度[19]。由于變頻驅動系統中濾波電路作用，供電側信號諧波分量干擾較少[20]。許伯強等從理論上分析了變頻器供電側電流信號存在轉子斷條故障特征分量[21]。胡文彪等將供電側電流信號不同頻段的故障信息進行融合，更加準確地識別出轉子斷條故障分量[22]。祝洪宇等通過提取供電側電流包絡線，實現了籠型感應電機的轉子斷條故障診斷[23]。因此，對于變頻驅動系統，采用變頻器供電側電流信號代替電機定子電流信號進行轉子斷條故障診斷，可有效提高故障診斷精度。

本文提出一種將變頻器供電側電流和整流技術相結合的感應電機轉子斷條故障診斷方法。首先通過分析變頻器驅動系統原理，建立變頻器供電側電流的解析模型。在此基礎上，構造變頻器供電側電流的整流信號模型，然后直接對整流信號做FFT頻譜分析，根據頻譜中是否存在轉子斷條故障特征頻率判斷轉子是否發生故障。所提方法將特征頻率從傳統的邊帶成分轉換為轉子斷條故障特征頻率，能夠有效克服基頻頻譜泄漏和變頻器諧波的干擾，改善頻譜質量，提高故障診斷準確度，降低故障診斷成本。

1 變頻器供電側電流解析模型

1.1 變頻器供電基本原理

工業現場中，脈沖寬度調制（Pulse Width Modu- lation, PWM）電壓型變頻調速系統的應用較為廣 泛[24-26]。圖1所示為PWM電壓型變頻器三相交流感應電機驅動系統簡化圖形，主要由整流電路、逆變電路以及濾波電路三部分組成。圖1中，a、b、c為變頻器輸入電流（即變頻器供電側電流），A、B、C為變頻器輸出電流（即電機定子電流），a、b、c分別為變頻器整流電路a、b、c三相開關函數，A、B、C分別為變頻器逆變電路a、b、c三相開關函數，d為變頻器整流電路輸出電流，D為變頻器逆變電路直流輸入電流。

圖1 電壓型變頻驅動系統簡化圖形

根據調制理論以及開關函數的基本概念，電壓型變頻驅動系統的電流關系式表示為

對于兩級自然采樣三角載波，變頻器整流電路中各開關函數a、b、c可表示[27]為

對于變頻器逆變電路的各開關函數A、B、C，則可表示為

式中，為調制比；s為正弦調制波角頻率（即變頻器輸出基波角頻率）（rad/s），s=2ps；c為載波頻率（rad/s）；1為電源供電頻率（rad/s），1=2p1；為載波頻率與調制波頻率之比；為三角載波頻率的倍數；為調制波的諧波次數；為整流控制角；J0、Jn為第一類貝塞爾函數。

1.2 故障電機變頻器供電側電流表達式

對于無故障理想感應電機，假設三相定子電流信號中只包含基頻分量s，那么定子電流可表示為Ah()=cos(s+)（和為無故障電機定子電流基頻分量s的幅值和相位）。當感應電機出現轉子斷條故障時，定子電流信號同時受到幅值和相位調制作用，進而產生兩個邊帶故障特征分量s0。如果只考慮幅值調制和基頻分量，則轉子斷條故障電機三相定子電流信號Af()、Bf()、Cf()分別表示為

將故障電機定子電流表達式（9）～式（11）和逆變電路開關函數A、B、C表達式（6）～式（8）代入式（2）中，可得逆變電路直流輸入電流Df()為

式中，為整數；Dfh()為逆變電路直流輸入電流Df()包含的高次諧波分量。

變頻驅動系統中的濾波電路相當于一個低通濾波器，因此可以假設整流電路的輸出電流d()只包含逆變電路輸入電流D()的低頻分量。將整流電路直流輸出電流d()以及變頻器整流電路中各開關函數a、b、c表達式（3）～式（5）代入式（1）中，可得到變頻器供電側a相電流af()表達式（其余兩項具有對稱形式）為

式中，afh()為逆變電路直流輸入電流af()包含的高次諧波分量。

觀察式（13）可知，故障電機變頻器供電側a相電流af()包含以下分量：1、1±0、1±2s、1±2s±0。并且可以發現，邊帶故障特征分量1±0幅值是其他諧波分量1±2s±0幅值的6倍。如果只考慮電源基頻分量1和相應的邊帶故障特征分量1±0，則可得到故障電機變頻器供電側a相電流f()簡化表達式為

其中

因此，觀察式（14）可以看出，當電機發生轉子斷條故障時，故障特征分量會從變頻器輸出側向變頻器供電側進行傳遞，變頻器供電側電流中包含了轉子斷條邊帶故障特征頻率項1±0（即1±0），這也就從理論上證明了使用變頻器供電側電流進行電機轉子斷條故障診斷是可行的。但由于電源頻率1對應的幅值遠遠大于邊帶故障特征頻率1±0幅值，仍需解決電源基頻頻譜泄漏的影響。

2 基于變頻器供電側電流整流技術的轉子斷條故障診斷

與其他解調技術相比，整流技術同樣能夠有效抑制頻譜泄漏，而且無論從硬件還是軟件方面，都非常容易實現。給定電流信號()=cos(2p)，其整流信號|()|定義為

式中，sgn(·)為符號函數，指出參數的正負號。

電流信號()=cos(2p)為周期余弦信號，故參數sgn(cos(2p))為方波信號，按照傅里葉級數展開為

將故障電機變頻器供電側電流解析表達式（14）代入式（16）中并結合式（17），可得到變頻器供電側電流整流|f()|表達式為

對比式（14）和式（18）可以看出，故障電機變頻器供電側電流經過整流解調后，可以將特征頻率從傳統的邊帶成分1±0轉化為轉子斷條故障特征分量0，并使轉子斷條故障特征分量0遠離21以及21±0等其他諧波分量，有效地解決了電源基頻頻譜泄漏的影響，便于電機空載或輕載運行工況下的故障診斷。

本文所提出的轉子斷條故障診斷方法主要由數據采集、整流解調、頻譜分析、轉子斷條故障特征頻率估計以及故障判斷五部分組成，其示意框圖如圖2所示。

圖2 轉子斷條故障診斷方法示意圖

（1）數據采集。使用數據采集系統采集變頻器供電側電流以及對應的電機實際轉速。

（2）電流解調。應用整流技術對變頻器供電側電流進行處理，獲取整流信號|f()|。

（3）頻譜分析。通過FFT獲取整流信號|f()|的頻譜。

（4）轉子斷條故障特征頻率估計。根據對應的電機實際轉速以及電機額定參數計算轉差率，再根據變頻器輸出的頻率s計算故障特征頻率0。

（5）故障判斷。對得到的整流信號|f()|中進行FFT頻譜分析，進而判斷轉子是否發生斷條故障。

3 實驗及結果分析

3.1 實驗平臺及數據采集

本實驗平臺主要包括變頻供電系統、電機拖動系統以及數據采集系統三部分。其中，變頻供電系統由西門子M440變頻器和工頻電源組成。數字采集系統包括霍爾電流傳感器、信號調理電路以及數據采集卡。電機拖動系統由Y100L2—4三相感應電機、Z2～42直流電機和電阻箱組成，三相感應電機拖動直流電機，所用實驗平臺示意圖如圖3所示。實驗過程中，準備兩臺型號完全相同的感應電機，其中一臺是沒有任何損壞的感應電機，用作實驗參照，另一臺感應電機帶有三根連續斷條故障，并且斷條發生在轉子端部，用于算法驗證。所用實驗平臺以及帶斷條故障的電機轉子如圖4所示。

圖3 實驗平臺示意圖

圖4 電機實驗平臺和故障轉子

在實驗過程中，通過調節電阻箱改變直流電機勵磁電壓，可以使感應電機的負載在空載和額定負載之間變化。進行數據采集時，將變頻器輸出頻率s設置為50Hz，隨機調節直流發電機勵磁電壓。首先采集轉子斷條故障感應電機在空載、輕載、中載以及重載時的變頻器供電側電流，然后對無故障電機進行數據采集，采樣頻率設置為2kHz。最后在Matlab R2019b環境下利用所采集數據對整流技術進行算法驗證。

3.2 實驗結果分析

為了驗證本文所提方法的有效性，采用整流技術對運行在四種不同負載工況下的電機供電側電流進行解調處理。表1為感應電機四種不同負載工況下邊帶故障特征分量和轉子斷條故障特征分量理論計算值。

表1 轉子斷條故障相關特征分量理論值

Tab.1 Theoretical values of the broken rotor bar fault characteristic frequencies

不同負載時供電側電流FFT頻譜分析如圖5所示，對應的是傳統MSCA分析方法，其中，圖5a為無故障電機在重負載時的變頻器供電側電流FFT頻譜分析，圖5b～圖5e對應的分別是帶3根轉子斷條的故障電機運行在空載、輕載、中載以及重負載工況下供電側電流FFT頻譜分析。通過對比分析可以看出，轉子斷條故障電機在中負載和重負載運行時，轉子斷條邊帶故障特征頻率1±0清晰可見。但隨著負載的減小，邊帶故障特征頻率1±0不僅會慢慢地向基頻分量靠近，而且對應的幅值也在不斷變小，加之基頻分量頻譜泄漏的影響，轉子斷條故障電機在空載和輕負載運行時，邊帶故障特征頻率1±0已經完全被湮滅，導致使用傳統的MSCA方法無法有效判斷轉子是否發生斷條故障。

圖5 不同負載時供電側電流FFT頻譜分析

圖6為變頻器供電側電流經過TKEO解調技術后得到的FFT頻譜分析，其中，圖6a為無故障電機在重負載運行時TKEO()的FFT頻譜分析，圖6b～圖6e對應的分別是帶3根轉子斷條的故障電機在空載、輕載、中載以及重負載運行時TKEO()的FFT頻譜分析。通過比較分析可以發現，變頻器供電側電流經過TKEO處理后，可以將故障特征頻率從傳統的邊帶成分1±0轉化為轉子斷條故障特征頻率0。由于微分運算對結果中噪聲信號的放大作用，當電機在空載和輕負載運行時，采用TKEO方法不能有效識別出轉子斷條故障特征頻率0。

圖6 不同負載時iTKEO(t)的FFT頻譜分析

圖7為變頻器供電側電流經過整流技術后得到的FFT頻譜分析，其中，圖7a為無故障電機在重負載運行時的整流解調電流FFT頻譜分析，圖7b～圖7e分別對應的是帶3根轉子斷條的故障電機在空載、輕載、中載以及重負載運行時整流解調電流FFT頻譜分析。通過比較分析可以發現，變頻器供電側電流經過整流技術處理后，同樣可以將故障特征頻率從傳統的邊帶成分1±0轉化為轉子斷條故障特征頻率0，而且在四種不同負載工況下，都能夠清晰地識別到故障特征頻率0，性能較為穩定。因此，實驗結果證明，本文所提方法能夠有效消除基頻頻譜泄漏的影響，有利于空載和輕載運行工況下轉子斷條故障特征提取。

4 結論

本文圍繞變頻供電感應電機轉子斷條故障開展深入研究，提出了基于變頻器供電側電流整流技術的轉子斷條故障診斷方法。針對定子電流信號易受變頻器電力電子開關器件和電磁干擾的影響，依據開關函數和調制理論，證明了變頻器供電側電流會產生相應的轉子斷條邊帶故障特征頻率1±0。在此基礎上，利用整流技術，將故障特征頻率從傳統邊帶頻率1±0轉化為轉子斷條故障特征頻率0，能夠抑制電源基頻頻譜泄漏的影響，便于提高故障診斷診斷率。同時，以PWM電壓型變頻供電感應電機系統為例進行了大量實驗數據采集，分析結果表明，感應電機在不同負載運行工況下，所提方法均能準確地識別出轉子斷條故障特征頻率0，有效解決了傳統MCSA方法無法診斷輕載或空載運行工況下轉子斷條故障問題。并且整流技術與其他解調技術相比，具有計算簡單、復雜度低、容易實現的優點。

[1] 易山, 盧子廣, 袁凱南, 等. 中低頻輕載工況下引入虛擬電抗的感應電機變頻調速系統穩定控制[J]. 電工技術學報, 2022, 37(8): 1959-1971.

Yi Shan, Lu Ziguang, Yuan Kainan, et al. The stability control of induction motor variable fre- quency speed regulation system injected with virtual reactance under low frequency and light load condition[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2022, 37(8): 1959-1971.

[2] 王勃, 王天擎，于泳，等. 感應電機電流環非線性積分滑模控制策略[J]. 電工技術學報, 2021, 36(10): 2039-2048.

Wang Bo, Wang Tianqing, Yu Yong, et al. Nonlinear integral sliding mode control strategy for current loop of induction motor drives[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(10): 2039-2048.

[3] Dias C G, da Silva L C, Luz Alves W A. A histogram of oriented gradients approach for detecting broken bars in squirrel-cage induction motors[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 69(9): 6968-6981.

[4] 李睿彧, 劉飛, 梁霖, 等. 基于參數優化變分模態分解的交流變頻電機轉子斷條故障識別方法[J]. 電工技術學報, 2021, 36(18): 3922-3933.

Li Ruiyu, Liu Fei, Liang Lin, et al. Fault identification of broken rotor bars for the variable frequency AC motor based on parameter optimized variational mode decomposition[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(18): 3922- 3933.

[5] Naha A, Samanta A K, Routray A, et al. A method for detecting half-broken rotor bar in lightly loaded induction motors using current[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2016, 65(7): 1614-1625.

[6] 許伯強, 孫麗玲. 基于ESPRIT與Duffing系統的籠型異步電動機轉子斷條故障檢測[J]. 電力自動化設備, 2020, 40(2): 117-123.

Xu Boqiang, Sun Liling. Detection based on ESPRIT and Duffing system for broken rotor bar fault in cage induction motors[J]. Electric Power Automation Equipment, 2020, 40(2): 117-123.

[7] Contreras-Hernandez J L, Almanza-Ojeda D L, Ledesma-Orozco S, et al. Quaternion signal analysis algorithm for induction motor fault detection[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(11): 8843-8850.

[8] Duque-Perez O, Del Pozo-Gallego C, Morinigo- Sotelo D, et al. Condition monitoring of bearing faults using the stator current and shrinkage methods[J]. Energies, 2019, 12(17): 3392.

[9] Abd-el-Malek M, Abdelsalam A K, Hassan O E. Induction motor broken rotor bar fault location detection through envelope analysis of start-up current using Hilbert transform[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017, 93: 332-350.

[10] Abd-El-Malek M B, Abdelsalam A K, Hassan O E. Novel approach using Hilbert transform for multiple broken rotor bars fault location detection for three phase induction motor[J]. ISA Transactions, 2018, 80: 439-457.

[11] Kabul A, ünsal A. Detection of broken rotor bars of induction motors based on the combination of Hilbert envelope analysis and Shannon entropy[J]. Tm- Technisches Messen, 2021, 88(1): 45-58.

[12] 宋向金, 王卓, 胡靜濤, 等. Hilbert解調制方法診斷異步電機軸承故障[J]. 電工技術學報, 2018, 33(21): 4941-4948.

Song Xiangjin, Wang Zhuo, Hu Jingtao, et al. Diagnosis of bearing fault in induction motors using Hilbert demodulation approach[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2018, 33(21): 4941- 4948.

[13] Marques, Cardoso S M A, Cruz A J. Rotor cage fault diagnosis in three-phase induction motors by extended park's vector approach[J]. Electric Machines & Power Systems, 2000, 28(4): 289-299.

[14] Garcia-Calva T A, Morinigo-Sotelo D, Garcia-Perez A, et al. Demodulation technique for broken rotor bar detection in inverter-fed induction motor under non-stationary conditions[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2019, 34(3): 1496-1503.

[15] Pineda-Sanchez M, Puche-Panadero R, Riera-Guasp M, et al. Application of the teager-Kaiser energy operator to the fault diagnosis of induction motors[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2013, 28(4): 1036-1044.

[16] Dalvand F, Dalvand S, Sharafi F, et al. Current noise cancellation for bearing fault diagnosis using time shifting[J]. IEEE Transactions on Industrial Elec- tronics, 2017, 64(10): 8138-8147.

[17] Li Haiyang, Feng Guojin, Zhen Dong, et al. A normalized frequency-domain energy operator for broken rotor bar fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1-10.

[18] Puche-Panadero R, Martinez-Roman J, Sapena-Bano A, et al. Diagnosis of rotor asymmetries faults in induction machines using the rectified stator current[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2020, 35(1): 213-221.

[19] Kumar N P, Isha T B. FEM based electromagnetic signature analysis of winding inter-turn short-circuit fault in inverter fed induction motor[J]. CES Transa- ctions on Electrical Machines and Systems, 2019, 3(3): 309-315.

[20] Song Xiangjin, Wang Zhuo, Li Shuhui, et al. Sensor- less speed estimation of an inverter-fed induction motor using the supply-side current[J]. IEEE Transa- ctions on Energy Conversion, 2019, 34(3): 1432- 1441.

[21] 許伯強, 宋佳偉, 孫麗玲. 變頻供電異步電動機轉子斷條狀態下變頻器一次側特征電流分析[J]. 中國電機工程學報, 2010, 30(12): 76-79.

Xu Boqiang, Song Jiawei, Sun Liling. Analysis on the power supply current feature associated with broken rotor bar in induction motor powered by a converter[J]. Proceedings of the CSEE, 2010, 30(12): 76-79.

[22] 胡文彪, 夏立, 向東陽, 等. 基于逆變器直流側電流和融合算法的感應電機轉子故障診斷方法[J]. 電力自動化設備, 2011, 31(8): 38-41, 46.

Hu Wenbiao, Xia Li, Xiang Dongyang, et al. Rotor fault diagnosis based on DC-side current and fusion algorithm for induction motors[J]. Electric Power Automation Equipment, 2011, 31(8): 38-41, 46.

[23] 祝洪宇, 胡靜濤, 高雷, 等. 基于變頻器供電側電流Hilbert解調制方法的空載電機轉子斷條故障診斷[J]. 儀器儀表學報, 2014, 35(1): 140-147.

Zhu Hongyu, Hu Jingtao, Gao Lei, et al. Fault diagnosis of broken rotor bars of inverter-fed squirrel-

cage induction motor at no-load using supply-side current based on Hilbert demodulation technique[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2014, 35(1): 140-147.

[24] 張冬冬, 郭新志, 安睿馳, 等. 基于DFT的感應電機轉子諧波磁通密度高效分離方法及負載條件下變頻電機轉子鐵耗特性[J]. 電工技術學報, 2019, 34(1): 75-83.

Zhang Dongdong, Guo Xinzhi, An Ruichi, et al. A separation method of rotor flux density harmonics based on DFT and fine analysis rotor iron losses in inverter-fed induction motors[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(1): 75-83.

[25] 黃鵬, 劉和平, 苗軼如, 等. 基于感應電機電流紋波峰值的可變開關頻率脈沖寬度調制[J]. 電工技術學報, 2020, 35(20): 4373-4383.

Huang Peng, Liu Heping, Miao Yiru, et al. Variable switching frequency pulse width modulation for induction motors based on current ripple peak value[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(20): 4373-4383.

[26] 劉和平, 劉慶, 張威, 等. 電動汽車用感應電機削弱振動和噪聲的隨機PWM控制策略[J]. 電工技術學報, 2019, 34(7): 1488-1495.

Liu Heping, Liu Qing, Zhang Wei, et al. Random PWM technique for acoustic noise and vibration reduction in induction motors used by electric vehicles[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(7): 1488-1495.

[27] Chang G W, Chen S K. An analytical approach for characterizing harmonic and interharmonic currents generated by VSI-fed adjustable speed drives[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2005, 20(4): 2585-2593.

Broken Rotor Bar Fault Diagnosis in Inverter-Fed Induction Motors Using the Rectification Technology

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（1. School of Electrical and Information Engineering Jiangsu University Zhenjiang 212013 China 2. School of Electrical and Information Engineering University of Science and Technology Liaoning 114051 China）

The stator current signal of the inverter-fed induction motor (IM) is easily affected by noises from the switching process of electric power electronic devices and electromagnetic interference. Additionally, the existing demodulation methods have the problem of a large amount of calculation. Therefore, this paper proposes a broken rotor bar (BRB) fault diagnosis method in IMs using the rectified supply-side current. First, an analytical expression for the supply-side current is established by the switching function and modulation theory. Secondly, the rectification technology is used to process the supply-side current. It is shown that the spectrum of the rectified supply side current can convert the traditional sideband frequency to BRB fault characteristic frequency. Thus, the influence of the fundamental frequency is effectively suppressed, and the BRB fault diagnosis in IMs under the condition of light load or no-load is realized. Finally, the proposed method is verified by the current data of the power supply side of the inverter-fed IM under different load conditions. The results demonstrate that the proposed method can effectively identify the BRB fault characteristic frequency from no-load condition to high load condition with high reliability, requires less computation requirements, and is easy to implement.

Induction motor, fault diagnosis, broken rotor bar faults, supply-side current, rectification technology

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.210303

TM343

國家自然科學基金項目（52007078）、江蘇省高等學校自然科學研究面上項目（19KJB470017）和江蘇省雙創博士計劃項目資助。

2021-03-11

2021-07-29

王萬丁 男，1996年生，碩士研究生，研究方向為電機故障診斷以及信號處理。E-mail: 2211907030@stmail.ujs.edu.cn

宋向金 女，1989年生，博士，講師，碩士生導師，研究方向為電機狀態監測與故障診斷。E-mail: songxiangjin@ujs.edu.cn（通信作者）

（編輯 崔文靜）