基于小波变换频谱分析的变频电机状态监测系统

程本俊, 宋明中

(宝武装备智能科技有限公司, 上海 201900)

交流调速系统具有容量大、体积小、适应性广、性能好、精度高以及节能显著等优点,在很多行业得到了广泛应用。近年来,变频电机的状态监测和故障诊断技术逐步受到人们的青睐[1]。变频电机故障主要包括电气类故障和机械类故障,典型的故障为定子绕组故障和轴承损伤。对于谐波信号分析方法来说,快速傅里叶变换对于平稳信号的分析效果较好。小波变换可以检测到信号中的突变及间断点等奇异分量,从而实现对谐波出现时间的准确定位[2]。电机电流小波分析法是变频电机比较有效的故障诊断方法。

本文简要介绍了小波变换理论,论述了基于电流频谱分析的异步变频电机在线监测诊断系统架构。通过对电机电气信号的采集,利用小波变换频谱分析方法,分析稳态运行时定子电流的频谱,提取出故障信号的特征,对电机典型故障进行定位和诊断,并通过故障案例论证该诊断分析系统的有效性。该系统以平台为载体,以预警系统为支持,全面获取设备运行过程数据,实现电机远程监测诊断,具有数据采集处理、健康状况监测、设备状态智能决策等功能,减少了电机停机时间,降低了维修成本,提高了设备的管理水平。

1 小波变换理论

小波变换(Wavelet Transform,WT)在傅里叶变换的基础上进行了发展,提供随频率变化的“时间-频率”窗口,是分析处理信号时频、数据分析的理想工具。设有实偶函数We(t)和实奇函数Wo(t) 。它们的傅里叶变换分别为[3]

(1)

(2)

(3)

由W(ω)的傅里叶逆变换得:

(4)

式(3)定义的函数为谐波小波。

Mallat算法是一种小波变换快速算法。该算法采用小波分解滤波器和小波重构滤波器实现信号的分解与重构。其算法分解公式表示为

Aj+1(n)=H(n)·Aj(n)=

(5)

Dj+1(n)=G(n)·Aj(n)=

(6)

式中:H(n),G(n)——低通和高通滤波器的抽头系数序列。

根据Mallat算法分解原理,分解后的序列是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取。

离散序列Mallat算法重构公式为

Aj(n)=H(n)·Aj+1(n)+G(n)·Dj+1(n)=

(7)

本文中电机电流信号的基频为50 Hz,采样频率为6 400 Hz。对电流信号进行5层多分辨分析,频带范围依次为0～100 Hz,100～200 Hz,200～400 Hz,400～800 Hz,800～1 600 Hz ,1 600～3 200 Hz。当系统频率在50 Hz左右波动时,基频落在最低子频带0～100 Hz附近。

2 监测诊断系统构成

图1为变频电机监测诊断系统构成示意。该系统包括采集层、分析层和应用层3层架构,主要由电机信号采集单元、数据分析站、设备监测诊断平台等组成。

图1 变频电机监测诊断系统构成示意

2.1 应用层

应用层主要指设备监测诊断平台,重在实现设备树配置、基础信息配置、状态集中展示、报警事件管理、用户及权限配置、数据分析功能、接口功能等模块以完成设备状态可视化管理与应用。系统主要功能如下。

(1)设备树配置、基础信息配置 包括设备层级管理、设备属性管理、设备测点管理、检测参数管理、设备文档管理。

(2)状态集中展示 实时数据监控为用户提供设备区域或设备实时采集数据显示页面,实时展示被监控的设备状态、数量统计和预警信息等。

(3)报警事件管理 平台提供报警设置工具,设置报警的设备归属和统计规则,使报警生成后的传送、显示、推送和最终评估形成一个完整生命周期回路。

(4)用户及权限配置 用户管理包括用户添加、修改和删除等基本管理功能;权限配置将系统用户分为不同角色,允许用户自定义角色,根据不同角色定义页面浏览和操作权限。

(5)数据分析功能 数据分析为用户提供各类数据分析工具。用户通过分析工具能够对采集的数值数据及信号数据进行分析,进而对设备状态进行判断。数据分析分为数值分析和信号分析两大类。数值分析主要对数值的变化趋势进行分析,包括单指标趋势、多指标趋势及不同设备间的指标对比。用户可通过比较不同设备间的指标趋势,对设备的运行进行分析诊断。信号分析主要对原始电流、电压数据进行分析,包含时域谱、频谱及对数谱分析。

(6)接口功能 预留并设计兼容性可扩展的功能模块,数据可通过TCP/IP标准通信协议接口供其他设备管理系统实时调用和读写。

2.2 分析层

分析层主要实现数据采集、通信、存储、分析诊断及设备状态信息综合诊断等功能。

(1)数据采集 主要提供数据的整体管控,实现数据接收与解析管理。该模块通过通信链路进行数据的实时监控、进行通信过程状态跟踪,对出现的异常、长期无应答通路形成通信故障预警并上报,保证展示与分析系统数据接口的稳定与安全。

(2)数据通信 主要提供不同类型数据的自动解析,并将数据归并至对应设备的指定测点,完成测点与数据之间的自动关联;对需要进一步加工的数据进行各类数值计算,实现特征量提取。

(3)数据存储 主要根据数据类型进行临时存储及实时存储持久化。临时存储是根据专业需要存储不超过一个月的原始分析数据;对于需要高频次使用的实时数据,存储在redis等实时数据库中;各类诊断结果、采集定量值等关联数据信息存储在Postgresql,Mysql等系统关系型数据库中;各类采集状态数据,如电流特征值、电气信号等数据存储在Hbase数据库中。

(4)数据分析诊断 数据分析站对获取的原始数据进行特征量计算,统计三相电流和电流的单周期有效值(频率、电压、电流有效值),计算三相电流的基波和高次谐波;根据三相电压和电流的基波分量计算正序分量、负序分量、零序分量;根据变频器的额定频率,在频谱查找该频点,计算电流特征谐波谐波和转频谐波分量;通过机械及电气故障模型对数据进行智能状态预警。

数据分析站对电机设备的整体状态提供综合诊断,通过电气数据谐波处理分析,结合电机异常故障的频率特征,实现对电机异常状态的智能判定。系统算法流程如图2所示。

图2 系统算法流程

2.3 采集层

信号采集单元由电流互感器、电气采集模块、振动传感器、振动采集模块和网络等组成。主要完成母线电压、电机三相电流和轴承振动等信号的检测采集功能;将设备状态数据和设备自检信息进行过滤和清洗等预处理,并将数据上传到分析层。

3 电机典型故障分析

3.1 电气类故障诊断

3.1.1 定子绕组匝间短路诊断

电机定子绕组匝间短路故障是一种常见且破坏性强的故障。电机定子绕组匝间绝缘损坏时,定子绕组三相电流出现不平衡分量,绕组中电流3次谐波特征频率分量变大[4-5]。图3为匝间短路故障的测试结果。

由图3可以看出:定子绕组3匝以下匝间短路时,匝间短路故障特征较轻,不容易检出;定子绕组3匝以上匝间短路出现时,匝间短路故障特征3次谐波频率增加明显;定子绕组6匝以上匝间短路出现时,匝间短路故障特征3次谐波频率变化显著,容易检测判断。

图3 匝间短路故障的测试结果

3.1.2 单相接地(绝缘不良)诊断

单相接地一般分为渐变故障和突变故障两种。突变故障是由密封问题或引出线绝缘异常导致绝缘不良进而引起的单相接地故障。渐变故障是由定子绕组绝缘热劣化导致。单相接地(绝缘不良)出现时,定子绕组电流频谱中,电流脉冲宽度调制(PWM)3次谐波分量明显变化。图4为绕组单相接地故障测试结果。

图4 绕组单相接地故障测试结果

由图4可以看出:绕组绝缘越低,故障谐波特征值越大;接地电阻从1 kΩ到22 Ω的变化区间内,故障特征成线性变化;当接地电阻200 Ω以下时,故障谐波特征值容易分析;故障谐波特征在故障相上最明显。所以,根据电流PWM 3次谐波分量特征频率,结合三相电压不平衡变化,可对绕组单相接地(绝缘不良)故障进行诊断分析。

3.1.3 电流不平衡诊断

当电机三相供电电压不平衡时,电动机内部存在逆序电流和逆序磁场,会产生较大的逆序力矩,造成三相电流分配不均匀。定子绕组出现匝间短路、局部接地、连接不良等因素都可能导致三相电流不平衡,从而对电机寿命产生一定的影响。三相电流不平衡计算公式为

(8)

式中:ΔI——三相电流不平衡度;

Imax——最大相电流;

Iavg——三相平均电流。

三相电机不平衡数值及诊断结果如表1所示。

表1 电机三相不平衡诊断结果

3.2 机械类故障诊断

3.2.1 鼠笼断条故障诊断

笼型异步电机转子出现端环开裂或导条断条,也就是转子出现不对称情况时,在电机供电电压作用下,定子三相绕组合成磁势,产生气隙磁势。因为转子出现不对称产生气隙磁势反转分量,电机定子绕组感应出与转差率相关的特征频率的电流分量,可以对转子鼠笼断条进行诊断分析[6]。异步电机转子鼠笼断条的故障检测方法是通过电流传感器采集定子电流信号,通过分析频谱图是否含有该分量来判断转子有无出现断条故障[7]。

3.2.2 对中不良诊断

对中不良故障主要存在于电机与负载对中不良或电机地脚螺栓松动。根据电机电流分析法可知,当出现地脚螺栓松动或电机负载对中不良时,电机定子绕组中电流频谱分析会出现与电流转频相关的特征频率。图5为对中不良故障测试结果。

图5 对中不良故障测试结果

由图5可以看出:对中不良故障特征与电流转频谐波分量相关;在不同电源频率下,转频特征分量均比较明显;对中不良故障程度不同,电流转频谐波分量的幅度也不同,对中偏差越大,转频谐波幅度也越大。所以,根据电机电流频谱中转频特征,可以有效对对中不良故障进行诊断。

3.2.3 轴承损伤诊断

异步电机通常选用滚动轴承。其组成结构为滚动体、内圈、外圈和保持架。滚动轴承主要作用是支撑转子,使电机能正常旋转。所以,在电机的所有部件中,轴承的机械容易磨损[8]。通过振动信号的频谱分析是判断轴承损坏的常用手段。振动信号的典型故障特征与振动信号的转频分量相关。若转子的旋转速度越高、轴承损伤越严重,则其振动特征频率就越高[9-10]。滚动轴承发生故障时,周期性的突变信号会产生低频振动。各组成部分故障特征频率与轴承结构参数及运动参数有关。故障特征频率计算公式如下。

轴承转轴频率f为

(9)

轴承外圈故障频率fo为

(10)

轴承内圈故障频率fi为

(11)

轴承滚珠故障频率fb为

(12)

轴承保持架故障频率fc为

(13)

式中:n——与轴承相配合的轴转速,r/min;

Z——滚珠个数;

α——接触角;

d——滚珠直径,mm;

D——滚珠中心圆直径,mm。

当轴承出现故障时,电机电流频谱中与转速相关的转频特征频率分量明显变大。图6为轴承损伤故障测试结果。

由图6可以看出:当轴承损伤时,与正常运行情况相比,电机电流转频的高次谐波分量变大。与松动不对中对比发现,电流频谱分析更高次的转频谐波分量特征比较大。所以,利用电机电流频谱中转频的特征可以对轴承损伤故障类型进行有效的诊断。

图6 轴承损伤故障测试结果

4 结 语

基于小波变换频谱分析的电机故障诊断方法,在处理瞬时、非平稳信号情况下更加有效。通过对电机电气信号的采集,分析稳态运行时定子电流的频谱,提取出故障信号的特征,对电机典型故障进行定位和诊断,并通过故障案例论证该诊断分析系统的有效性。该方法能很好地对变频电机故障进行预警,减少了现场停机时间和修理费用。