本文摘要：摘要：為了研究轉(zhuǎn)子發(fā)生故障時(shí)電機(jī)電流的變化，提取故障特征，需要對(duì)轉(zhuǎn)子故障進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M，采集相應(yīng)的電流信號(hào)。以轉(zhuǎn)子故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)為基礎(chǔ)，進(jìn)行轉(zhuǎn)子不平衡和碰磨故障的模擬實(shí)驗(yàn)，并采集相應(yīng)的電流信號(hào)。結(jié)合時(shí)域和頻域分析，對(duì)電流信號(hào)隨轉(zhuǎn)子運(yùn)行工況變
摘要：為了研究轉(zhuǎn)子發(fā)生故障時(shí)電機(jī)電流的變化，提取故障特征，需要對(duì)轉(zhuǎn)子故障進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M，采集相應(yīng)的電流信號(hào)。以轉(zhuǎn)子故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)為基礎(chǔ)，進(jìn)行轉(zhuǎn)子不平衡和碰磨故障的模擬實(shí)驗(yàn)，并采集相應(yīng)的電流信號(hào)。結(jié)合時(shí)域和頻域分析，對(duì)電流信號(hào)隨轉(zhuǎn)子運(yùn)行工況變化的情況進(jìn)行分析，選取能夠反映轉(zhuǎn)子運(yùn)行工況的特征值。
關(guān)鍵詞：電流信號(hào);轉(zhuǎn)子碰磨;轉(zhuǎn)子不平衡;故障診斷
1引言
隨著科學(xué)技術(shù)的日益飛速發(fā)展，在工程各個(gè)領(lǐng)域中，電機(jī)是主要的動(dòng)力源，可以看作現(xiàn)代化工業(yè)系統(tǒng)中的心臟。電機(jī)種類異樣，都是源源不斷地將電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，其中，轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是電機(jī)最為關(guān)鍵的部件之一，其在工作狀態(tài)中的可靠性直接決定著動(dòng)力輸出的穩(wěn)定性[1]。然而，電機(jī)動(dòng)力輸出與其電能的消耗密切相關(guān)，電流中的波形成分可以反映出轉(zhuǎn)子的工作狀態(tài)。而鑒于日前的研究和應(yīng)用，電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)和紅外監(jiān)測(cè)仍是電機(jī)故障診斷的主要手段，電機(jī)振動(dòng)信號(hào)的獲取主要來源于加速度傳感器，而電流信號(hào)的獲取主要來源于電流互感器，相比較而言，振動(dòng)信號(hào)的獲取成本較高。而且電流原始信號(hào)中的噪聲成分較低，包含了更多的設(shè)備故障信息�？傊�，電機(jī)電流與扭矩的關(guān)系在不同故障下表現(xiàn)不同，電機(jī)電流信號(hào)特征的差異是對(duì)電機(jī)及其拖動(dòng)設(shè)備故障診斷的一個(gè)新領(lǐng)域，近十幾年來，國內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)電流診斷電機(jī)及其拖動(dòng)設(shè)備的研究取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展。
2電流診斷指標(biāo)
電機(jī)是把電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能的動(dòng)設(shè)備，主要由定子和轉(zhuǎn)子構(gòu)成，由繞組產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)形成磁力轉(zhuǎn)矩，一般在定子繞組旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)的作用下，受磁場(chǎng)力的作用而轉(zhuǎn)動(dòng)[1]。其中，三相電流相位角為120°，電磁轉(zhuǎn)矩與負(fù)載轉(zhuǎn)矩隨時(shí)間變化而變化，電機(jī)的同步轉(zhuǎn)速如式(1)所示，電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩如公式(2)所示：但是對(duì)于電機(jī)的恒定負(fù)載，式(2)中D=0，K=0，然而，當(dāng)電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩有波動(dòng)時(shí)，電機(jī)旋轉(zhuǎn)角速度隨之變化，電磁轉(zhuǎn)矩和電機(jī)電流也隨之波動(dòng)，電流的長(zhǎng)期變化可以反映電機(jī)的工作狀態(tài)[2]。
電流的時(shí)域波形表示電流大小隨時(shí)間變化的關(guān)系，電流信號(hào)中隱含著多種指標(biāo)[2]，比如時(shí)域波形的絕對(duì)幅值、最大值、最小值、峰峰值、有效值、方差、偏度指標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、峰值指標(biāo)以及波形變化等，可根據(jù)這些對(duì)電機(jī)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，其變化趨勢(shì)可用于電機(jī)的故障診斷。任何實(shí)際信號(hào)都是比較復(fù)雜的，含有多種不同頻率的成分。對(duì)于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的電流信號(hào)也是如此，雖然相比振動(dòng)信號(hào)要簡(jiǎn)單的多，但是也含有多種不同頻率的成分。顯然，要對(duì)信號(hào)有一個(gè)全面的分析，必須了解其多種不同頻率的成分，即信號(hào)的頻域分布情況，實(shí)現(xiàn)時(shí)域向頻域的轉(zhuǎn)換，這就是頻域分析。傅里葉變換是進(jìn)行頻率結(jié)構(gòu)分析的重要工具，它可以辨別或區(qū)分組成任意波形的一些不同頻率的正弦波和它們各自的振幅。傅里葉變換可實(shí)現(xiàn)時(shí)域向頻域的轉(zhuǎn)換，其逆變換可實(shí)現(xiàn)頻域向時(shí)域的轉(zhuǎn)換。
3轉(zhuǎn)子電流時(shí)頻域特征分析
為了研究轉(zhuǎn)子故障時(shí)對(duì)電機(jī)電流的影響，利用轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)對(duì)轉(zhuǎn)子碰磨和不平衡故障進(jìn)行模擬[3]。利用電流鉗和示波器監(jiān)測(cè)并采集電流，碰磨利用金屬異物觸碰轉(zhuǎn)子，轉(zhuǎn)子不平衡在轉(zhuǎn)子上增減螺栓，對(duì)電流信號(hào)采集分析，采樣頻率為10000Hz，采集點(diǎn)為1000個(gè)。轉(zhuǎn)子正常時(shí)，電機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定后，電機(jī)轉(zhuǎn)子三相電流頻域如圖2所示，時(shí)域波形較規(guī)整，毛刺少。時(shí)域指標(biāo)中的絕對(duì)幅值、最大值、最小值、峰峰值、有效值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)等特征值，頻域成分以工頻50Hz為主，諧波成分單純，幾乎沒有其他成分。以轉(zhuǎn)子正常時(shí)的工況下的指標(biāo)為準(zhǔn)，與轉(zhuǎn)子碰磨故障和不平衡故障的時(shí)域指標(biāo)對(duì)比分析[4]。轉(zhuǎn)子發(fā)生碰磨故障時(shí)，時(shí)域指標(biāo)中的絕對(duì)幅值、最大值、最小值、峰峰值、有效值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和裕度指標(biāo)均有不同幅度的增加，而峭度、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)變化不明顯。
時(shí)域波形出現(xiàn)較小波動(dòng)，波形圖中的毛刺增多，相比正常時(shí)的波形圖有輕微削波現(xiàn)象，而頻域成分相比正常情況下的幾乎無變化，低次諧波成分與轉(zhuǎn)子正常時(shí)有輕微變化，可見，轉(zhuǎn)子發(fā)生碰磨時(shí)電機(jī)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩發(fā)生波動(dòng)對(duì)電機(jī)電流有影響。轉(zhuǎn)子發(fā)生不平衡故障時(shí)，時(shí)域指標(biāo)中的絕對(duì)幅值、最大值、最小值、峰峰值、有效值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差與轉(zhuǎn)子碰磨故障時(shí)相似均有不同幅度的增加，而峭度、峰值指標(biāo)、裕度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)變化不明顯，時(shí)域波形出現(xiàn)明顯波動(dòng)，波形圖中的毛刺增多，B相電流波形圖出現(xiàn)不規(guī)則的波動(dòng)，相比正常時(shí)的波形圖有明顯削波現(xiàn)象，頻域成分相比正常情況下的變化也較明顯，頻域成分以50Hz為主，低次諧波成分與轉(zhuǎn)子正常時(shí)有輕微變化，而50Hz出現(xiàn)不同幅度的邊頻，可見，轉(zhuǎn)子發(fā)生不平衡時(shí)電機(jī)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩發(fā)生波動(dòng)對(duì)電機(jī)電流有影響。
4結(jié)論
通過對(duì)轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)電機(jī)三相電流信號(hào)的分析相關(guān)特征值隨轉(zhuǎn)子運(yùn)行工況的變化情況，提取出了11個(gè)電流特征，進(jìn)一步探索了當(dāng)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)發(fā)生碰磨和不平衡故障時(shí)電流信號(hào)會(huì)隨之發(fā)生相應(yīng)的變化，得到了轉(zhuǎn)子正常和故障時(shí)的電流時(shí)頻譜特征[3]，為利用電流信號(hào)相關(guān)指標(biāo)的變化進(jìn)行轉(zhuǎn)子故障診斷提供了有效依據(jù)，也為類似轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)的設(shè)備故障診斷提供了參考。
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[2]井云飛，鞏曉贊，張偉業(yè).基于振動(dòng)與電流的感應(yīng)電機(jī)軸承故障診斷系統(tǒng)[J].設(shè)備管理與維護(hù)，2018(7)：5.
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