电机转子绕组匝间短路故障诊断研究

孙 袆，庄炜玮，霍凤鸣，张志猛，李宣义

（1.河北省电力研究院，河北石家庄 050022；2.河北科技大学科研处，河北石家庄 050018）

电机转子绕组匝间短路故障诊断研究

孙 袆1，庄炜玮2，霍凤鸣1，张志猛1，李宣义1

（1.河北省电力研究院，河北石家庄 050022；2.河北科技大学科研处，河北石家庄 050018）

分析了探测线圈检测电机转子绕组匝间短路故障的机理，构建故障诊断系统。以WTMM为基础，对信号进行分析并计算波峰特征的Lipschitz指数。以MATLAB为后台对信号进行仿真，以Lipschitz指数α的方差为定标，得出发生匝间短路故障的位置和故障程度。实验表明，通过Lipschitz指数来判断故障发生及其故障程度是一种可靠易行的办法。

匝间短路；Lipschitz指数；故障诊断

利用探测线圈采集电机转子气隙电动势检测电机转子绕组线圈是否发生匝间短路故障，其原理是在定转子气隙中安装微分探测线圈，由电势波形反映电机气隙磁通密度的变化，即磁通变化引起电机转子各槽之间槽漏磁通在感应线圈中感应的电动势发生的变化，来确定匝间短路是否发生。

在微分探测线圈的基础上，构建故障检测系统，利用Lipschitz指数对采集到的信号进行分析，得到探测信号的突变点，从而确定故障位置。

1 电机转子绕组匝间短路状态下磁动势分析

假设线圈内有一匝出现短路，这种情况下近似考虑转子励磁电流发生微小的变化［1］。发生匝间短路之后短路部分的等效磁动势反向作用在有短路的磁极主磁场的正常磁动势上，所以认为短路匝中流过一个与正常情况下相反的励磁电流－If，即有ΔF′f＝－IfΔωf＝－If（因为假设为一匝发生短路，所以Δωf＝1）。短路情况下短路线匝产生的磁动势分布如图1所示，图中表示槽间角。

图1 短路情况下短路匝磁动势分布Fig.1 Magnetomotive for distribution of short circuited turn

2 故障诊断的系统组成

电机转子绕组匝间短路故障诊断利用探测线圈采集气隙电动势信号，并对信号进行调理后送至信号采集和处理模块进行分析和处理。采用小波模极大值和Lipschitz指数对信号进行处理［3］，并根据Lipschitz指数的α值进行故障槽位置及其精度的确定，其系统结构框图如图2所示。

图2 故障诊断系统结构框图Fig.2 Block diagram of fault diagnosis system

3 故障诊断算法

3.1 Lipschitz指数

f（x）∈L2（R），n≤α＜n＋1，若存在2个常数A和x0以及n次多项式pn（x），使得对于任意的x≥x0，有｜f（x）－pn（x－x0）｜≤A｜x－x0｜α，则称f（x）在点x0处的Lipschitz指数为α。函数在某一点的Lipschitz指数表征了该点奇异性的大小，函数在该点的Lipschitz指数越大，则表明该函数在该点的光滑程度越高；反之，若函数在该点的Lipschitz指数越小，则该点的奇异性越大，其光滑程度越低；如果函数f（x）在某一点可导［4］，则函数在该点的Lipschitz指数α≥1；如果函数f（x）在某一点不连续但却有极值点，则函数在该点的Lipschitz指数为0＜α＜1。

发生匝间短路故障之后，故障信号与正常信号的函数光滑性是不一样的，故障发生时被采集的信号源在某时刻发生突变，造成信号中断，甚至从该时刻开始的一段时间内信号的奇异性发生变化，使得光滑性发生改变，反映到Lipschitz指数上即为α发生了变化。因此，通过定量计算故障状态时的α值跟正常信号的α值，来表征某段信号的光滑性是否发生了变化，由此判断何时发生故障。

3.2 基于WTMM的Lipschitz指数计算

图3 软件设计流程图Fig.3 Software design flow

4 仿 真

表1和表2给出了转子开槽的12个槽所对应的特征波峰的Lipschitz指数，软件设计［5］流程图如图3所示。

当转子第4槽发生匝间短路故障时，短路程度为3%时，由表1和表2可以看出Lipschitz指数相对于其他槽变化不大；但是当短路程度为15%时其对应特征波峰的Lipschitz指数明显大于其他槽。因此可得出，发生匝间短路的故障槽对应的特征波峰值虽然降低了，但是光滑性增加，即Lipschitz指数增加。在实验中设定特征波峰的Lipschitz指数的一个的定标，这个定标为α的方差，如果超过了这一方差即认为发生了匝间短路故障［6］。还可以据此得出发生匝间短路故障的精确度。

表1 N极的Lipschitz指数Tab.1 Lipschitz exponent of N pole

表2 S极的Lipschitz指数Tab.2 Lipschitz exponent of S pole

5 结 语

分析了电机转子绕组匝间短路状态下磁动势变化情况以及探测线圈工作原理，在此基础上，将小波模极大值算法结合Lipschitz指数算法应用到电机转子绕组匝间短路故障诊断，实验结果表明此方法在匝间短路故障中的应用具有可行性。

［1］ 陈小玄，罗大庸，单勇腾.基于小波分析的转子绕组匝间短路故障诊断方法［J］.自动化技术与应用（Techniques of Automation and Application），2007，26（2）：85-89.

［2］ 韩 明，周国强，王震洲.基于COM组件的电机转子绕组匝间短路故障诊断［J］.河北科技大学学报（Journal of Hebei University of Science and Technology），2011，32（1）30-33.

［3］ 李建明，唐心亮，韩 明，等.小波包能量谱的天气雷达伺服电机故障预警系统研究［J］.河北科技大学学报（Journal of Hebei University of Science and Technology），2010，31（3）：233-235.

［4］ 徐 晶，张秋杰，单 净，等.基于 Lipschitz指数熵的轴承故障检测方法［J］.科技导报（Science ＆ Technology Review），2009，27（15）：101-103.

［5］ 曾成碧，潘一飞.同步发电机模糊PID励磁控制研究［J］.河北科技大学学报（Journal of Hebei University of Science and Technology），2010，31（6）：546-549.

［6］ 张 亮，王继阳.MATLAB与C／C＋＋混合编程［M］.北京：人民邮电出版社，2008.

Diagnostic study on turn-to-turn short circuit of rotor winding

SUN Yi1，ZHUANG Wei-wei2，HUO Feng-ming1，ZHANG Zhi-meng1，LI Xuan-yi1
（1.Hebei Electric Power Research Institute，Shijiazhuang Hebei 050022，China；2.Department of Scientific Research，Hebei University of Science and Technology，Shijiazhuang Hebei 050018，China）

Based on the analysis of the mechanism of exploring coil detecting turn-to-turn short circuit of rotor winding，fault diagnosis system is designed.Based on WTMM，the signal is analyzed and the Lipschitz index of wave characteristics is calculated.With MATLAB as the background to simulate the signals and the variance of Lipschitz index as calibration，the fault location and degree of the turn-to-turn short circuit can be determined.The experiment shows that determining the fault and the fault degree by means of Lipschitz index is reliable and easy.

turn-to-turn short circuit；Lipschitz exponent；fault detection

TM76

A

1008-1542（2011）04-0338-04

2011-02-25；

2011-04-16；责任编辑:李 穆

孙 袆（1983-），女，河北石家庄人，工程师，博士，主要从事高压电器方面的研究。