专利名称：一种基于music与saa的笼型异步电动机转子断条故障检测方法
技术领域：
本发明涉及一种能够在线检测笼型异步电动机转子断条故障的方法，属检测技术领域。
背景技术：
笼型异步电动机在运行过程中，转子导条受到径向电磁力、旋转电磁力、离心力、 热弯曲挠度力等交变应力的作用，加之转子制造缺陷，都可能导致断条故障，此种故障发生概率约为15%。转子断条是典型的渐进性故障，初期通常1、2根导条断裂，而后逐渐发展以至电机出力下降甚至停机。因此，必须实施转子断条故障在线检测。笼型异步电动机发生转子断条故障之后，在其定子电流中将出现
(l±25l/i频率的附加电流分量(s为转差率，J1为供电频率)，该电流分量称为边频分量，可
以作为转子断条故障特征。而定子电流信号易于采集，因此基于傅里叶变换的定子电流信号频谱分析方法被广泛应用于转子断条故障检测。最初的转子断条故障检测方法是对稳态定子电流信号直接进行频谱分析，根据频谱图中是否存在率分量判断转子有无断条。由于转子轻微断条时，
量的幅值相对于Λ分量非常�。觳降缍诵惺弊盥蔛很�。�(^-。句力与力这两个
频率数值接近，如果直接做傅里叶频谱分析，则O - 2狱分量可能被Λ分量的泄漏所淹没。 这是此方法的不足之处。为了弥补此方法之不足，发展形成了自适应滤波方法，其核心在于首先采用自适应滤波方法抵消定子电流Λ频率分量，之后再进行频谱分析，这可以在频谱图中突出转子断条故障特征分量——(1 - 2s)Jl频率分量，从而大幅提高转子断条故障检测灵敏度。
图1是自适应滤波方法的原理框图。图1中，^代表实际的定子电流信号，它包含待提取的信号^r和噪声h，而 是参考信号。这里，S1即为定子电流中的(1-24^频率分量，为定子电流中的Λ频率分量，而4则代表对^作自适应滤波处理之后所得到的信号。设自适应滤波器的响应为Λ，显然，h =S- Jr。根据巧的大�。勺允视λ惴ǖ髡瞬ㄆ鞯牟问实备谋洇� ,可以使九在最小均方误差的意义下抵消~，而τ将在最小均方误差的意义下逼近待提取的信号^r。采用自适应滤波方法时,噪声％采用图2所示的测试电路获得。显然，电阻巧上的电压信号即为图1中的L，而电阻^上的电压信号当电网容量足够大时仅含有J1频率分量，可以作为噪声必图2中，电阻爲的作用是将电流互感器CT的二次侧电流信号转化为一个幅值适当的电压信号，电阻5接于电压互感器PT的二次侧。自适应滤波方法的不足之处在于以下两个方面。首先，该方法需要图2所示测试电路以获取噪声信号％，硬件电路略为复杂。其次，该方法本质基于傅里叶变换，受限于频
率分辨力4/ (采样频率/采样点数)，必然存在局限性，简要说明如下。在工程实际中广泛采用大型异步电动机，并且一般在409Γ60%的负荷率下运行， 转差率s数值甚�。�(计之歧八与石在数值上相差甚小。以YFM800-8-12型、1250kW、6kV、 50Hz、12极电机为例，其额定转速497 r/min，若在60%负荷率下运行，则其转差率s仅为 0. 4%左右，(1 与Λ在数值上相差仅为0. 4 Hz左右。中、小型异步电动机轻载运行时， 情况类似。对于上述情况，自适应滤波方法需要足够采样点数，即连续采集足够时长的电机信号方能保证频率分辨力足够高以切实分辨转子断条故障特征并判断转子断条故障与否， 这就要求电机负荷必须在足够时长内保持平稳。而在工程实际中，负荷波动或噪声等干扰是不可避免的，信号采集时间过长往往意味着引入这些干扰而影响傅里叶频谱分析结果， 甚至恶化转子断条故障检测之性能，及至失效。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于MUSIC与SAA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法，它能够根据时长尽可能短的定子电流信号，高灵敏度、高可靠性地在线检测笼型异步电动机转子断条故障。本发明所称问题是以下述技术方案实现的
一种基于MUSIC与SAA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法，它首先对按一定频
率采集的定子电流瞬时信号L应用多重信号分类技术，得到其基波分量与边频分量的频率
值(计算误差0. 00%，参见下文表1)；再应用模拟退火算法估计定子电流瞬时信号、基波
分量与边频分量的幅值(计算误差不超过7. 00%，参见下文表2)、初相角(计算误差不超过 4.79%，参见下文表2)；进而求得当前边频分量与基波分量幅值的比值并把它作为故障特征；然后求出该比值与检测阈值之比确定故障指数；最后依故障指数判断是否存在转子断条故障，
需要注意尽管在判断故障时仅使用电流边频分量与基波分量幅值而未使用其初相角，但是在应用模拟退火算法过程中，必须同时估计电流边频分量与基波分量的幅值与初相角，
该方法的具体步骤如下
a.测取一相定子电流瞬时信号、
对于高压电机，采用一只电流钳在电流互感器CT 二次侧测取一相定子电流瞬时信号； 对于低压电机，采用一只电流钳直接在电机接线端子处测取一相定子电流瞬时信号；b.采用单工频周期滑动窗方法计算定子电流瞬时信号^的有效值^,通过分析有效值的变化趋势，提取其最平稳亦即波动最小的一段数据，记为g ；
c.对提取的定子电流瞬时信号#应用多重信号分类技术，确定其基波分量与边频分量的频率值；
提取的定子电流瞬时信号g可以表示为一系列余弦谐波分量之组合
权利要求
1. 一种基于MUSIC与SAA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法，其特征是，它首先对按一定频率采集的定子电流瞬时信号 ^应用多重信号分类技术，得到其基波分量与边频分量的频率值；再应用模拟退火算法估计定子电流瞬时信号、基波分量与边频分量的幅值、初相角；进而求得当前边频分量与基波分量幅值的比值并把它作为故障特征；然后求出该比值与检测阈值之比确定故障指数； 最后依故障指数判断是否存在转子断条故障，该方法的具体步骤如下a.测取一相定子电流瞬时信号、对于高压电机，采用一只电流钳在电流互感器CT 二次侧测取一相定子电流瞬时信号； 对于低压电机，采用一只电流钳直接在电机接线端子处测取一相定子电流瞬时信号；b.采用单工频周期滑动窗方法计算定子电流瞬时信号^的有效值Z3,通过分析有效值的变化趋势，提取其最平稳亦即波动最小的一段数据，记为g ；c.对提取的定子电流瞬时信号#应用多重信号分类技术，确定其基波分量与边频分量的频率值；提取的定子电流瞬时信号^可以表示为一系列余弦谐波分量之组合x(n") = f Z2动叫)+w( ) 2，…，N 2-1其中，F表示采样点数；J·表示谐波个数；4、名、病分别表示第f个谐波的幅值、频率、初相角；为零均值、方差为σ2的白噪声，则基波分量与边频分量的频率值按下列步骤求得①引入以下稱XiV阶矩阵(保证P):X( ) = [χ(η) χ( +1) ·■· + 1)]H ,并构造X( )的自相关矩阵Hjy = E{X( )Xh( )},其中，H表示共轭转置E表示数学期望；②对:Rs进行特征值分解，确定按降序排列的P个主特征值和O-P)个次特征值一，并求出与之对应的特征向量10 = 1，之一，《)；③构造“伪功率谱”ΣΚ.、Ι，其中，s(Jp=[i 一 ...,④取』= /,计算,(名)，4/可根据频率分辨力的要求确定，如4/= 0.00 IHz ；⑤从以上计算结果中搜索最大的P个峰值，它们所对应的频率/h/f，/,即为提取的定子电流瞬时信号g的基波分量与各边频分量的频率值；d.应用模拟退火算法估计提取的定子电流瞬时信号g基波分量与边频分量的幅值、初相角首先构造目标函数提取的定子电流瞬时信号i丨可以表示为
2.根据权利要求1所述基于MUSIC与SAA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法，其特征是，所述定子电流瞬时信号L的采样频率设定为1000Hz、采样时长设定为10s，从中提取的最平稳的一段数据t的时长为1.5s。
3.根据权利要求1或2所述基于MUSIC与SAA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法，其特征是，采用单工频周期滑动窗方法计算定子电流瞬时信号L的有效值Z5的方法是选取定子电流瞬时信号.中的连续20点，计算其有效值A=勾；对于所选取的中的连续20点，保留后19点，顺序递补^中的后面1点、即第21点，从而再次获得， 中的连续20点，再次计算其有效值，以此类推，确定L的有效值变化趋势。
全文摘要
一种基于MUSIC与SAA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法，它首先对按一定频率采集的定子电流瞬时信号应用多重信号分类技术，得到其基波分量与边频分量的频率值；再应用模拟退火算法估计定子电流瞬时信号基波分量与边频分量的幅值、初相角；进而求得当前边频分量与基波分量幅值的比值并把它作为故障特征；然后求出该比值与检测阈值之比确定故障指数；最后依故障指数判断是否存在转子断条故障。本发明利用很少的定子电流信号采样点数，即可高灵敏度、高可靠性地在线检测异步电动机转子断条故障，有效克服了负荷波动、噪声等不利因素的影响，非常适用于异步电动机低转差率运行情况。
文档编号G01R31/02GK102279342SQ201110207100
公开日2011年12月14日 申请日期2011年7月23日 优先权日2011年7月23日
发明者孙丽玲, 许伯强 申请人:华北电力大学(保定)
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