基于德尔塔分析仪的电驱总成系统故障诊断研究

谢中东 杨蒙

摘要：为保证电驱总成系统开发进度，及时发现电驱总成系统在耐久试验中发生的故障类型及故障位置，避免样品过度损坏和保护测试设备，保证研发周期。以某型号电驱总成系统为研究对象，在耐久试验采用德尔塔分析仪对电驱总成系统进行实时监控其振动信号，并结合时域分析、频域分析、阶次分析等理论快速分析出其故障发生的位置以及故障类型。

关键词：德尔塔分析仪；电驱总成系统；故障诊断

中图分类号：U469  收稿日期：2023-12-13

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.02.023

1 前言

随着能源危机和全球温室效应的日益严重，近年来国家逐步推广新能源，使之替代传统能源[1-2]。其中电动车作为目前新能源行业中的代表，已经是各个车企主要的发展方向。新能源汽车在结构及动力方面的改革与创新，使其对故障诊断技术要求更高[3]。故障诊断技术常用于诊断机械设备运行的状态以及故障状况，其原理是借助于检测设备，通过诊断方案识别与判断出设备的运转状态，并针对存在的故障现象展开详细的研究，分析得出引发故障的因素、形式以及故障大小、未来发展趋势等[4-6]。故障诊断技术研究分为以下三种类型：

a.故障机理研究。重要之处就是确定引发故障的原因，并对原因进行区分，对主要原因与次要原因进行定位，基于此可以为进一步的诊断工作提供依据。

b.故障信息的研究。故障信息的分析处理是诊断故障的关键核心。通过对信息进行整体性分析、处理，采集其中对诊断故障有用的信息，并展开研究，最终将获得故障的信息特征。

c.故障诊断理论和方法的研究。根据发生故障的原因，将定量分析法和定性分析的方法结合起来，对得到的故障信号进行处理，并输入到故障诊断模型中，得到故障诊断结果。

电驱总成系统是电动汽车的动力来源[7]。电驱总成系统的运行性能和电气特性直接决定电动汽车的性能，电驱总成系统的研发是各大车企的重要任务，一套成熟的电动总成系统需要进行性能、环境和耐久等一系列测试。其中多种不同工况的耐久测试是检验其可靠性的重要依据，在长时间的耐久测试时，电驱总成系统经常会出现内部齿轮、轴齿及外壳的损坏失效等，因此在测试过程中对电驱总成系统进行故障监控及实时分析十分重要。

2 电驱总成系统耐久测试故障诊断系统

2.1 德尔塔分析仪

德尔塔分析仪由本地PC（含显示器、键盘机及鼠标）、测量单元、速度盒、UPS及测量组件（传感器、电缆与电荷放大器）组成。在常见的耐久测试中，电驱总成系统的内部故障被发现时，其内部部件往往出现严重损坏或者失效。在早期出现细微点蚀或者裂纹时并没有明显特征。样机出现故障往往是以振动异常的形式表现，因此德尔塔分析仪通过分析软件能够基于测得的振动特性数据分析确定故障位置，并能从中推断故障的发生和演化过程，尽快确认故障原因并有效解决问题[8-9]。

该系统应用于传动系耐久试验中，在耐久性试验过程中能够基于被测对象，如变速箱、驱动桥、电驱总成系统等的机械振动特性变化并结合时域分析、频域分析、阶次分析等理论分析被测样品特性，监控并自学习样品在整个试验过程中的工作状态，在故障发生初期及时发现故障并及时向试验台发出报警信号，实现及时终止试验进程，防止出现样品严重失效或损伤试验台架等不可挽回的损失。德尔塔分析仪提供关于额外关于故障开始和故障原因的说明，因此它可以为研发工程师提供用于结果优化的有价值信息。

2.2 故障诊断系统搭建

图1所示为电驱总成系统耐久测试故障诊断系统，整个系统首先通过振动、转速、转矩、電流、电压等传感器采集到电信号数据传输到功率分析仪，经过功率分析仪的计算及整合传输到台架上位机，以此得到各类测试数据并保存在台架上位机中。德尔塔分析仪则通过安装在电驱总成系统上的振动传感器采集到振动信号数据（其中振动传感器分别安装于电机端、减速器端以及控制器上，方向垂直于水平方向），经过一定时间的自学习得到电驱总成系统处于正常状态时数据模式[10-11]。当后续耐久测试时，采集到数据超出一定的区间范围，德尔塔分析仪通过台架上位机控制整个测试停止。测试停止后，根据德尔塔分析仪采取的各类数据分析其故障原因及故障位置。

2.3 德尔塔分析仪配置

在进行耐久测试前，需要根据实际耐久工况对德尔塔分析仪进行配置，具体配置方法如下：

a.打开软件dARun，点击主界面上autoExpert，即可开始创建新的试验文件。

b.点击Learning/Monitoring选项卡，出现如图2中的界面。在该界面中设置Loadstep delay为1 000 ms，learning length为2 000和Motoring Depth为3。

c.先点击Diagnosis Settings，再选择Alarm Settings选项卡，在该界面中设置报警限值，设置Threshold为6 000。

d.点击Loadstep Setup选项卡，根据试验规范设置步长（数据卡）。设置Torque_Eng为[-500，500]，Speed_Eng为[0，15 000]，TrsmOilT为[30，150]（样品参数改变，参数值设置相应改变）。

e.点击crash-Preventer（CP）勾选上德尔塔分析仪的采集通道，CP通道报警设置，延迟设置为400 ms。

报警类型分为两类：dA报警与CP报警（两种类型同时运行）。

①dA报警：dA报警基于当前报警振动谱线与自学习后的振动上下限谱线进行对比，计算出的趋势值与设定的阀值进行比较，若连续两个分析的趋势值（软件默认设置为2个分析）大于设定的阈值，则软件输出dA报警。dA报警通常针对于小能量故障。

②CP报警：全称Crash Preventer报警，快速冲击保护。大能量故障导致的结构损坏，软件输出CP报警信号。

f.点击Save Testlist按钮，出现以下窗口设置文件名，一般输入电驱总成系统名、试验名、台架号、日期等，点击open/打开按钮保存此次试验配置。保存完毕后回到了主界面，如图3所示。

g.找到对应文件，点击Start Testlist，即开始对耐久测试进行实时监控。

2.4 故障诊断及分析

以某型号电驱总成系统为研究对象，在进行耐久测试验证其可靠性时，德尔塔分析仪检测到被测对象机械结构上故障的始发或加剧，触发dA报警（dA为delta分析报警，为一般报警）。测试台架接收到dA报警时，向台架发出警报信号并触发台架声光报警，实现台架停机。

几种典型故障的振动及特征频率如下：

a.定子故障。如定子匝间短路、相间短路等，特征频率一般以倍频的形式出现：[f0、2f0、4f0、6f0]。

b.轴承故障。轴承故障通常出现损坏的部件为外圈、内圈、滚动体和保持架等，当部件出现磨损会带来的冲击引起的振动[12]。

轴承内圈、轴承保持架：[0.5Zn60（1-dDcosβ）]；

轴承外圈：[0.5Zn60（1+dDcosβ）]；

轴承滚动体：[Ddn601-（dDcosβ）2]。

式中，Z为滚动体个数；n为转速，r/min；d为滚动体直径，mm；D为滚动体分布直径，mm；[β]为轴承压力角，（°）；p为极对数；s为转差率[13]。

c.转子故障。转子损坏导致的转子不平衡：[k（1-s）/p±sf0，k=1，2，…]。

式中，[f0]为电源频率，Hz。

d.气隙不均匀。分为静态偏心和动态偏心，常导致转子动不平衡等故障：[2f0、2sf0]。

打开delta Evaluation数据分析软件，得到如图4频谱图，频谱明显超差，QI指标不合格。频谱中8阶、16阶、24阶、32阶、48阶存在异常偏差即代表定子存在故障。通过拆机检查后发现如图5定子跨槽现象，更换定子后故障排除。

打开delta Evaluation数据分析软件，得到图6所示的频谱图，频谱明显超差，QI指标不合格。频谱中3.6阶，20～60阶明显升高。通过拆机检查后发现图7所示的胶圈破损现象，更换胶圈后故障排除。

综合以上两种情况，当测试台架接收到来自德尔塔分析仪的报警时，通过分析其频谱图曲线得到其内部存在故障情况，拆机后检查样机状态与德尔塔分析仪的监控及分析情况一致。整个故障诊断系统能够及时且有效地发现耐久测试过程中的故障情况。

3 结语

本文以某型号电驱总成系统为研究对象，通过分析了解德尔塔分析仪以及整个故障诊断系统的工作原理，搭建故障诊断系统实现对于电驱总成系统在耐久测试的实时监测，尽快发现其早期故障并分析其故障原因。以实际耐久测试项目为例，根据对其频谱图曲线进行分析，实际存在的故障情况与德尔分析仪得到的故障信号一致，证明整个故障诊断系统能够有效解决电驱总成系统在耐久测试无法及时发现早期故障的问题。故障诊断系统能够保证电驱总成系统研发周期，大大降低样品严重损坏的概率，对于电驱总成系统验证其可靠性存在重要意义。

参考文献：

[1]郭高峰.基于振动信号共振解调的电机故障诊断技术研究[D].武汉：华中科技大学，2022.

[2]柴凤，耿丽娜，裴宇龙.轴裂相整数槽集中绕组永磁容错电机及其匝间短路故障抑制研究[J].中国电机工程学报，2023，43（13）：5203-5218.

[3]包不利.新能源汽车维护与保养[M]北京：机械工业出版社，2018.

[4]Yang Q，Wang R，Ma M，et al.A Fault Tolerant Switched Reluctance Motor Drive For Electric Vehicles Under Multi-switches Open-Fault Conditions[J].Microelectronics Reliability，2020，114：754-761.

[5]Wang S，Li Q，Jiang X，et al.Open-Circuit Fault Diagnosis Strategy for Dual-Winding PermanentMagnet Motor Based on High Frequency Current Signal Injection Method[C]//22ndInternational Conference on Electrical Machines and Systems （ICEMS），2019.

[6]Xi A，Su A ，Jie L B，et al.A Strong Robustness Open-Circuit Fault Fiagnosis Strategy For NovelFault-Tolerant Electric Drive System Based On D-O-Axis Current Signal[J].Chinese Journal ofAeronautics，2021，34（10）：115-127.

[7]間佳乐.基于振动分析的电机故障诊断方法[J].集成电路应用2021，38（7）：88-89.

[8]李晓艺.纯电动汽车驱动电机损耗计算及温度特性分析[D].合肥：合肥工业大学，2017.

[9]邓奇.基于改进LMD和粒子群优化最小二乘支持向量机的风电机组齿轮箱故障诊断[D].西安：西安理工大学，2021.

[10]李港，赵春领，熊开洋.基于物理原因的永磁同步电机故障产生机理及诊断研究综述[J].汽车文摘，2022（4）：7-12.

[11]王斌.基于振动特性的电机状态监测与故障诊断系统设计[D].青岛：青岛大学，2021.

[12]段礼祥，陈瑞典，张来斌，等.机械设备振动监测的自适应变采样算法研究[J].仪表技术与传感器，2019（7）：121-126.

[13]熊邦书，张晓飞，欧巧凤.基于等价LBP纹理图谱的滚动轴承故障诊断方法[J].南昌航空大学学报（自然科学版），2020，34（4）：1-6.

作者简介：

谢中东，男，1996年生，工程师，研究方向为电驱测试。

基金项目：中汽研汽车检验中心（武汉）有限公司科研项目“新能源电驱动总成故障测试分析研究”（202308）