電壓波動(dòng)對(duì)異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)的影響

許伯強(qiáng)， 陳思遠(yuǎn)， 謝子峰， 陳經(jīng)偉

(1.華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，河北 保定 071003； 2.國網(wǎng)衡水供電分公司，河北 衡水 053000)

0 引 言

轉(zhuǎn)子斷條故障是電動(dòng)機(jī)的常見故障之一，故障發(fā)生率高達(dá)10%[1]，因此必須提出可靠的方法進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)。

電機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí)，定子電流基頻分量?jī)蓚?cè)會(huì)出現(xiàn)頻率為(1±2s)f1的邊頻分量[1-3](s為轉(zhuǎn)差率，f1為供電頻率，定子電流主要分量即為f1分量)。因此這一頻率的電流分量可以作為檢測(cè)轉(zhuǎn)子斷條故障的特征分量。由于電流信號(hào)易于采集，所以最早的轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法是傳統(tǒng)的傅里葉變換(FFT)。通過對(duì)電流進(jìn)行FFT頻譜分析，檢測(cè)頻譜圖上是否出現(xiàn)(1±2s)f1的特征分量來確定電機(jī)是否發(fā)生故障。但電機(jī)在額定功率下運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)差率s非常小，在輕載甚至空載時(shí)更小。而轉(zhuǎn)子斷條的特征頻率是(1±2s)f1，這與定子電流主頻率f1很接近(相差約0.5～5 Hz)，且特征頻率的幅值同樣很小(特征頻率幅值與定子電流主頻比約為0.02～0.05)[4]，因而特征頻率(1±2s)f1很容易被定子電流主頻f1所淹沒，特征頻率分量的檢測(cè)會(huì)變得非常困難。

文獻(xiàn)[5]提出了關(guān)于這一問題的解決思路，使用自適應(yīng)濾波技術(shù)抵消主頻f1分量，這樣邊頻分量(1±2s)f1就成為主頻分量，從而抑制f1分量對(duì)邊頻分量檢測(cè)的影響，實(shí)驗(yàn)證明此方法切實(shí)可行。文獻(xiàn)[6]通過變分模態(tài)分解的方法獲取三相電流的基頻信息，之后利用Park變換的方法檢測(cè)轉(zhuǎn)子是否發(fā)生斷條故障。文獻(xiàn)[7]將定子電流信號(hào)頻譜特征與振動(dòng)信號(hào)頻譜特征融合作為斷條判定依據(jù)，首先對(duì)信號(hào)做小波包分解，與正常信號(hào)能量分布對(duì)比，找出異常能量頻段并重構(gòu)，對(duì)該段信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換識(shí)別故障特征頻率分量。文獻(xiàn)[8]首先將瞬時(shí)功率的概念用于轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)，通過故障前后瞬時(shí)功率頻譜成分的差別來檢測(cè)電機(jī)是否發(fā)生故障。文獻(xiàn)[9]指出轉(zhuǎn)子斷條故障主要與無功功率相關(guān)而與有功功率無關(guān)，并進(jìn)行了公式推導(dǎo)與仿真實(shí)驗(yàn)證明。

近年來，隨著人工智能的興起，諸多大數(shù)據(jù)算法被應(yīng)用于轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)，且取得顯著的成績(jī)。文獻(xiàn)[10]將遷移學(xué)習(xí)(transfer learning,TL)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep convolutional neural network,dCNN)的思想結(jié)合起來，提出了一種新的故障檢測(cè)框架—基于遷移學(xué)習(xí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(transfer learning-deep convolutional neural network,TL-dCNN)，利用霍爾傳感器采集電流信號(hào)，并轉(zhuǎn)換為圖像輸入到TL-dCNN模型。這種方法具有自主學(xué)習(xí)、決策和最少人為干預(yù)的優(yōu)點(diǎn)。

上述方法均取得顯著的效果，但局限在于并未考慮電壓波動(dòng)的影響。未將電壓波動(dòng)納入考慮的一個(gè)重要原因是難以準(zhǔn)確計(jì)算或測(cè)量電壓波動(dòng)。因此，本文提出波動(dòng)系數(shù)的概念以解決這一問題。電壓波動(dòng)會(huì)影響瞬時(shí)無功功率頻譜中的頻率成分，導(dǎo)致誤判，使該類檢測(cè)方法失效。為此，推導(dǎo)異步電動(dòng)機(jī)電壓波動(dòng)系數(shù)的閾值，并以此衡量電壓波動(dòng)是否會(huì)影響轉(zhuǎn)子斷條故障的檢測(cè)。將該判定用于基于瞬時(shí)無功功率信號(hào)分析的轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)之前，使其更加可靠。通過仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法切實(shí)可行。

1 無功功率頻譜分析

1.1 正常的籠型異步電動(dòng)機(jī)的瞬時(shí)無功功率表達(dá)式

不失一般性，假設(shè)正常情況下三相籠型異步電動(dòng)機(jī)的定子電流和定子外加電壓的表達(dá)式為：

(1)

(2)

式中：I0為相電流的幅值；U0為相電壓的幅值；φ為電流滯后電壓的相位角；t為時(shí)間；k取1、2、3分別表示a、b、c三相，下同。

定義瞬時(shí)無功功率表達(dá)式[11]為

(3)

將式(1)、式(2)代入式(3)中，可得異步電動(dòng)機(jī)正常時(shí)瞬時(shí)無功功率的表達(dá)式為

(4)

由式(4)可知，異步電動(dòng)機(jī)正常運(yùn)行時(shí)，外加電壓與定子電流相互作用，瞬時(shí)無功功率中只有一個(gè)恒定分量。

1.2 轉(zhuǎn)子斷條時(shí)籠型異步電動(dòng)機(jī)的瞬時(shí)無功功率表達(dá)式

當(dāng)異步電動(dòng)機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí)，定子各相電流中會(huì)出現(xiàn)特征頻率分量(1±2s)f1，即

(5)

式中：Ib、Ip為兩特征頻率分量的幅值；φb、φp為兩特征頻率分量電流滯后電壓基頻分量的相位角。

將式(2)、式(5)代入式(3)中，轉(zhuǎn)子發(fā)生斷條故障時(shí)瞬時(shí)無功功率的表達(dá)式為：

(6)

文獻(xiàn)[12]指出φb+φp≈π，式(6)可做進(jìn)一步化簡(jiǎn)為

(7)

由式(7)可知，相較于正常情況，發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí)，瞬時(shí)無功功率多出頻率為2sf1的特征分量，該分量即可作為轉(zhuǎn)子斷條故障的特征。

1.3 電壓波動(dòng)時(shí)籠型異步電動(dòng)機(jī)的瞬時(shí)無功功率表達(dá)式

定義電壓波動(dòng)的數(shù)學(xué)模型[13]為

uk=U0(1+mcos2πfFt)×

(8)

式中：mU0cos2πfFt為調(diào)幅波；m為調(diào)幅波幅值與電壓基波幅值之比；fF為調(diào)幅波頻率。

由式(8)可知，波動(dòng)電壓中出現(xiàn)f1-fF和f1+fF兩種頻率分量。顯然，對(duì)應(yīng)電流中也會(huì)出現(xiàn)此兩種頻率分量，因而電流可表示為

(9)

式中：n1、n2分別為f1-fF和f1+fF兩種頻率分量幅值與電流基波幅值之比；φ1、φ2分別為f1-fF和f1+fF兩種頻率分量電流滯后電壓基頻分量的相位角。

將式(8)、式(9)代入式(3)中，此時(shí)的瞬時(shí)無功功率為

(10)

(11)

由式(11)可得，若電壓波動(dòng)但電機(jī)正常，相較于電壓平穩(wěn)且電機(jī)正常運(yùn)行情況，瞬時(shí)無功功率中多出頻率為fF的分量。

轉(zhuǎn)子斷條時(shí)瞬時(shí)無功功率特征分量的頻率介于0.5～5 Hz，比較式(7)與式(11)可知，若調(diào)幅波頻率亦處于該范圍，則有可能出現(xiàn)誤判，導(dǎo)致基于瞬時(shí)無功功率信號(hào)分析的轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)失效。

2 SVD與電壓波動(dòng)系數(shù)

1873年，Beltrami對(duì)實(shí)正方矩陣最先提出了奇異值分解。

若存在一個(gè)m×n維實(shí)矩陣A，則有m維正交方陣U和n維正交方陣V使得

A=UΣVH。

(12)

不妨設(shè)采樣信號(hào)為波動(dòng)的電壓信號(hào)為

x[n]=s[n]+e[n]。

(13)

式中：n取1，2，3,…,N；s[n]為電壓主頻信號(hào)；e[n]為電壓的擾動(dòng)信號(hào)。

依照式(14)構(gòu)造Hankel矩陣為

(14)

式中：M+L=N+1；A矩陣即為電壓的信號(hào)矩陣。

利用SVD技術(shù)將電壓主頻信號(hào)與波動(dòng)信號(hào)分開。電壓中的主頻信號(hào)和波動(dòng)信號(hào)集中體現(xiàn)在信號(hào)矩陣的奇異值上，且前e個(gè)較大奇異值代表能量大且集中的主頻信號(hào)，其余奇異值代表波動(dòng)信號(hào)[14]。

用一個(gè)秩為e的低秩矩陣來逼近原電壓Hankel矩陣，文獻(xiàn)[15]提出了通過Frobenius范數(shù)比的方法確定e值，即

(15)

a>μ。

(16)

式中：h=min{m,n}；閾值μ取接近1的數(shù)值(如μ=0.999)；e值為滿足式(16)的最小整數(shù)值。

逼近質(zhì)量可以用下式衡量：

‖A-Ae‖F(xiàn)。

(17)

m雖然可以衡量電壓波動(dòng)程度，但面臨兩個(gè)問題，一是難以通過計(jì)算或測(cè)量獲取其準(zhǔn)確值；二是式(11)較為復(fù)雜且未知數(shù)較多，難以通過此式確定影響基于瞬時(shí)無功功率信號(hào)分析的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)的電壓波動(dòng)閾值。為了解決上述問題，本文首創(chuàng)性提出電壓波動(dòng)系數(shù)b的概念，其物理含義是電壓波動(dòng)矩陣能量與整體電壓信號(hào)能量的比值。以之量化電壓波動(dòng)程度，并通過數(shù)據(jù)擬合方式確定閾值。

(18)

電壓波動(dòng)系數(shù)算法基本步驟總結(jié)如下：

1)根據(jù)采樣信號(hào)x[n]，按式(14)構(gòu)造Hankel矩陣，并取數(shù)據(jù)長度的一半，將剩余的采樣點(diǎn)舍棄。注意，若N為奇數(shù)則有M=L=(N+1)/2。若N為偶數(shù)則有M=L=N/2，同時(shí)舍去最后最一個(gè)采樣點(diǎn)x(N)。

2)對(duì)矩陣A進(jìn)行奇異值分解，用一個(gè)秩為e的低秩矩陣逼近原電壓Hankel矩陣，通過Frobenius范數(shù)比的方法確定e值，并以式(17)來衡量逼近質(zhì)量。

3)由式(18)求取電壓波動(dòng)系數(shù)b。

3 實(shí)驗(yàn)與仿真

3.1 數(shù)據(jù)仿真

本文通過Simulink仿真平臺(tái)對(duì)一臺(tái)Y100L-2型(3 kW、380 V、6.23 A、50 Hz、2 880 r/min)的三相異步電動(dòng)機(jī)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，電動(dòng)機(jī)半載運(yùn)行，轉(zhuǎn)差率s為1.09%，籠型異步電動(dòng)機(jī)仿真電壓穩(wěn)定且轉(zhuǎn)子正常、電壓穩(wěn)定但轉(zhuǎn)子斷條故障、電壓波動(dòng)但轉(zhuǎn)子正常時(shí)，定子電流信號(hào)和電壓信號(hào)分別模擬為：

(19)

(20)

(21)

仿真時(shí)，額定三相視在功率SN為4 104 VA。籠型異步電動(dòng)機(jī)正常運(yùn)行、發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障、電壓波動(dòng)情況下的瞬時(shí)無功功率頻率分量示于圖1，具體結(jié)果示于表1。圖2表示電壓波動(dòng)時(shí)的時(shí)域信號(hào)和去除主頻分量后的頻域信號(hào)。

圖1 瞬時(shí)無功功率頻率圖

表1 仿真結(jié)果

圖2 波動(dòng)電壓信號(hào)

傳統(tǒng)的基于瞬時(shí)無功功率信號(hào)分析的轉(zhuǎn)子斷條檢測(cè)方法認(rèn)為，異步電動(dòng)機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí)相較于電機(jī)正常運(yùn)行，瞬時(shí)無功功率頻譜圖中出現(xiàn)頻率為2sf1特征頻率分量，可以此作為轉(zhuǎn)子斷條故障判據(jù)。實(shí)際上，電機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn)但電壓發(fā)生波動(dòng)時(shí)，瞬時(shí)無功功率信號(hào)中也可能會(huì)出現(xiàn)相同的頻率分量，這將導(dǎo)致誤判。此外，電壓平穩(wěn)的情況下，無論正常運(yùn)轉(zhuǎn)還是轉(zhuǎn)子斷條故障狀態(tài)，其電壓波動(dòng)系數(shù)都明顯小于電壓波動(dòng)時(shí)的系數(shù)，因此電壓波動(dòng)系數(shù)可以作為標(biāo)準(zhǔn)來量化電壓波動(dòng)的程度。為了進(jìn)一步探究電壓波動(dòng)對(duì)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)的影響，改變電壓調(diào)幅波幅值進(jìn)行了大量仿真，取其中10組結(jié)果于表2中，Mu為瞬時(shí)無功功率頻譜中因電壓波動(dòng)產(chǎn)生的幅值與視在功率之比。

表2 電壓調(diào)幅波幅值改變后的仿真數(shù)據(jù)

通過多項(xiàng)式擬合法對(duì)波動(dòng)系數(shù)b與幅值比值Mu進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到兩者關(guān)系，結(jié)果如圖3所示。表達(dá)式為

圖3 電壓波動(dòng)系數(shù)b與因電壓波動(dòng)產(chǎn)生的瞬時(shí)無功功率幅值與視在功率之比Mu的關(guān)系

Mu=0.039 96b+0.000 549 2。

(22)

式中各系數(shù)取置信區(qū)間中值，置信水平取95%，擬合優(yōu)度值為0.999 9。

隨著電壓波動(dòng)程度的加深，因之產(chǎn)生的瞬時(shí)無功功率特征頻率的幅值也隨之增加, 兩者近似為正比關(guān)系。

由式(7)可知，電動(dòng)機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí)其瞬時(shí)無功頻譜特征頻率分量的幅值與額定視在功率的比值Mq，約等于電流特征頻率幅值與定子電流主頻分量幅值之比，為0.02～0.05。由此，若因電壓波動(dòng)而產(chǎn)生的無功頻譜峰值與額定視在功率的比值Mu大于0.01，則認(rèn)為電壓波動(dòng)已然對(duì)轉(zhuǎn)子斷條故障的檢測(cè)產(chǎn)生了影響，選定Mu為0.01時(shí)的電壓波動(dòng)系數(shù)b0為閾值。

由式(22)計(jì)算可得閾值為

b0=0.236 5。

(23)

需要注意的是，由于實(shí)驗(yàn)條件限制，該閾值的準(zhǔn)確性僅在電壓等級(jí)380 V、型號(hào)為Y100L-2的籠型異步電動(dòng)機(jī)上得到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。對(duì)于其他型號(hào)電動(dòng)機(jī)，可采用本文所述方法進(jìn)行求解驗(yàn)證。

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)采用的籠型異步電動(dòng)機(jī)型號(hào)為Y100L-2，電動(dòng)機(jī)參數(shù)示于表3。通過對(duì)導(dǎo)條人為鉆孔的方式來模擬轉(zhuǎn)子斷條故障，人為將其中一根導(dǎo)條在距端環(huán)10 mm處鉆孔，直徑達(dá)到6 mm，深度達(dá)到10 mm，實(shí)驗(yàn)設(shè)備如圖4所示。

表3 電機(jī)參數(shù)

圖4 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

通過圖5所示實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)采集并分析電壓波動(dòng)數(shù)據(jù)及相關(guān)電流數(shù)據(jù)。異步電動(dòng)機(jī)Motor的一端通過調(diào)壓器與電網(wǎng)連接，另一端與負(fù)載連接，電網(wǎng)通過調(diào)壓器向異步電動(dòng)機(jī)Motor提供電能。在異步電動(dòng)機(jī)Motor與調(diào)壓器之間的三相線路上分別設(shè)置有電流互感器和電壓互感器，電流互感器用于測(cè)取流經(jīng)每相線路的定子電流，電壓互感器用于測(cè)取每相線路的供電電壓。通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)采集卡分別采集電流互感器測(cè)取到的三相定子電流以及采集電壓互感器測(cè)取到的三相供電電壓。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可以將采集到的三相定子電流與三相供電電壓輸出至計(jì)算機(jī)設(shè)備。信號(hào)采集卡采用瑞博華RBH8351型信號(hào)采集卡，便攜式計(jì)算機(jī)的型號(hào)是Thinkpad X100e。

圖5 實(shí)驗(yàn)接線圖

電機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條且電壓波動(dòng)時(shí)，濾除主頻后的電壓頻譜示于圖6，瞬時(shí)無功功率頻譜圖示于圖7，電壓波動(dòng)的檢測(cè)及其對(duì)轉(zhuǎn)子斷條診斷的影響示于表4。電機(jī)半載運(yùn)行，轉(zhuǎn)差率s為2.37%，電壓主頻信號(hào)頻率為49.95 Hz，且50.97 Hz頻率分量處出現(xiàn)尖峰，因而調(diào)幅波存在頻率為1.02 Hz的分量，瞬時(shí)無功功率頻譜中相應(yīng)出現(xiàn)此頻率分量。轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率2sf1為2.37 Hz，顯然，此頻率分量幅值大于真正的轉(zhuǎn)子斷條特征頻率幅值。此時(shí)，電壓波動(dòng)系數(shù)b為0.377 9，大于電壓波動(dòng)系數(shù)閾值b0。

圖6 波動(dòng)電壓頻率分量

圖7 瞬時(shí)無功功率頻率分量

表4 電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障且電壓波動(dòng)時(shí)，電壓波動(dòng)的檢測(cè)及其對(duì)轉(zhuǎn)子斷條診斷的影響

電機(jī)轉(zhuǎn)子正常但電壓發(fā)生波動(dòng)時(shí)，濾除主頻分量后電壓信號(hào)的頻譜示于圖8，瞬時(shí)無功功率頻譜圖示于圖9，電壓波動(dòng)的檢測(cè)及其對(duì)轉(zhuǎn)子斷條診斷的影響示于表5。電壓主頻信號(hào)為49.97 Hz，且50.56 Hz頻率分量處出現(xiàn)尖峰，因而調(diào)幅波存在頻率為0.59 Hz的分量。注意瞬時(shí)無功功率頻譜中也相應(yīng)出現(xiàn)此頻率分量，該頻率分量介于0.5～5 Hz之間，可能被誤認(rèn)為轉(zhuǎn)子故障的特征頻率。此時(shí)，電壓波動(dòng)系數(shù)b為0.356 8，大于電壓波動(dòng)系數(shù)閾值b0。

圖8 波動(dòng)電壓頻率分量

圖9 瞬時(shí)無功功率頻率分量

表5 電動(dòng)機(jī)正常但電壓波動(dòng)時(shí)，電壓波動(dòng)的檢測(cè)及其對(duì)轉(zhuǎn)子斷條診斷的影響

綜上，電機(jī)正常運(yùn)行或者發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí)，電壓波動(dòng)均會(huì)影響到瞬時(shí)無功功率檢測(cè)方法的準(zhǔn)確性。因此，為了完善傳統(tǒng)基于瞬時(shí)無功功率信號(hào)分析的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法，在使用該方法之前，首先進(jìn)行電壓波動(dòng)判定。具體算法步驟如下：

1)采集3相定子電流無功信號(hào)和3相定子電壓信號(hào)(采樣頻率為1 000 Hz，采樣時(shí)長為40 s)。

2)取其中一相電壓信號(hào)us進(jìn)行初步分析，通過巴特沃斯帶通濾波保留45～55 Hz電壓信號(hào)，通過舍棄首末兩秒的數(shù)據(jù)來避免邊緣效應(yīng)，對(duì)新的電壓信號(hào)利用滑動(dòng)窗口法以1 s為步長，每10 s一段計(jì)算電壓波動(dòng)系數(shù)。

3)選取最小的電壓波動(dòng)系數(shù)與閾值b0比較，若小于閾值則提取此時(shí)三相電壓信號(hào)及三相電流信號(hào)。

4)利用步驟3)中三相電壓電流信號(hào)求取瞬時(shí)無功功率信號(hào)。

5)對(duì)瞬時(shí)無功功率信號(hào)進(jìn)行連續(xù)細(xì)化傅里葉變換，確定各頻率分量及其幅值。

圖10采樣信號(hào)為電動(dòng)機(jī)電壓信號(hào)us，該電動(dòng)機(jī)電壓平穩(wěn)，但轉(zhuǎn)子斷條。電機(jī)半載運(yùn)行，轉(zhuǎn)差率s為2.67%，將此電壓信號(hào)進(jìn)行巴特沃斯帶通濾波，求得波動(dòng)系數(shù)b為0.189 9，與所選閾值(0.236 5)作比較，滿足要求展開頻譜分析，圖11為濾除主頻分量后該電壓的連續(xù)細(xì)化傅里葉頻譜圖，瞬時(shí)無功功率頻譜圖示于圖12中。

圖10 us的時(shí)域波形(1 s)

圖11 us的連續(xù)細(xì)化頻譜

圖12 瞬時(shí)無功功率頻譜分量

瞬時(shí)無功功率頻譜分量中未出現(xiàn)足以影響到檢測(cè)結(jié)果的因電壓波動(dòng)而引入的頻率分量。上述三例實(shí)驗(yàn)均對(duì)該方法的準(zhǔn)確性進(jìn)行了佐證。

4 結(jié) 論

在考慮電壓波動(dòng)的情況下對(duì)轉(zhuǎn)子斷條故障展開研究，得出以下結(jié)論：

1)電壓波動(dòng)中的調(diào)幅波的頻率分量會(huì)反映于瞬時(shí)無功功率頻譜中，該分量的幅值與電壓波動(dòng)的大小有關(guān)。因而電壓波動(dòng)會(huì)對(duì)基于瞬時(shí)無功功率信號(hào)分析的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法的準(zhǔn)確性造成影響。

2)利用SVD技術(shù)將電壓主頻信號(hào)與波動(dòng)信號(hào)分開。前e個(gè)較大奇異值代表能量大且集中的主頻信號(hào)，其余奇異值代表波動(dòng)信號(hào)。通過Frobenius范數(shù)比方法確定e值，以提取電壓波動(dòng)信號(hào)。

3)文章提出電壓波動(dòng)系數(shù)，以量化電壓波動(dòng)的大小，并且該系數(shù)可以反映電壓波動(dòng)對(duì)無功功率方法的影響程度，推導(dǎo)了電壓波動(dòng)系數(shù)檢測(cè)閾值。

4)完善傳統(tǒng)基于瞬時(shí)無功功率的轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法。在使用傳統(tǒng)方法之前首先進(jìn)行電壓波動(dòng)判定，其突出優(yōu)勢(shì)在于能夠避免電壓波動(dòng)的干擾，仿真和實(shí)驗(yàn)證明該方法是切實(shí)可行的。