基于matlab的电机故障诊断

基于matlab的电机故障诊断班级：电气09-6班组员：fudongshan……….……….……….一．引言三相鼠笼式异步电动机因其结构简单、使用方便、成本较低等优点在工业生产中得到广泛的应用。但是由于工作环境恶劣,或者频繁起动等原因,异步电机有很大一部分故障属于转子故障,而且主要是断条和端环开裂。如何防止电机严重故障的发生,改变现有的电机维修检修制度,降低维护成本,已经成为工程上具有安全和经济两方面重大意义的事情。三相异步鼠笼电动机在三相交流电源的驱动下，产生旋转的磁场，并产生旋转地磁势，磁路的磁阻均匀，电机在额定负载下的三相电流为正弦波，且互差120度的相位角。但当电机出现故障，会导致磁路的磁阻出现变化，会导致电机在额定负载下的三相电流含有一定的谐波。通过对电机三相电流谐波的分析，可对电机故障进行诊断。以下是对一根断条和三根断条的实验数据分析。实验数据为采样频率为5000hz的电流数值。如图1，部分实验电流数据的分布图形图1传统的基于傅立叶变换的FFT频谱分析对平稳随机信号分析和处理很有效,然而它只对信号中的正弦成分进行统计,实际的振动诊断信号中可能包含早期的微弱信号与大量的非平稳信号,比如摩擦、旋转失速、机械松动、电磁故障等。利用基于傅立叶变换的频谱分析显得无能为力。后来采用加窗FFT也就是STFT(短时FFT)。它的基本思想是把信号分成很多段,每段近似为平稳信号。但是STFT是单分辨率的分析方法,适用于分析具有固定不变带宽的突变信号,无法对非平稳信号进行完全的分析。近年来兴起的小波分析技术具有良好的时频局部化特性,不仅可以分析平稳的随机信号,还可以分析非平稳的随机信号。在实际应用中通常有以下几种方法进行检测：（1）起动电流时变频谱分析法通过采集笼型异步电机在启动过程中的定子电流信号，对其进行频谱分析，获取时变频谱，据此判断转子有无断条。具体原理是：在启动过程中，频谱图中(1-2s)f1频率分量可以远离f1频率分量，降低对频率分辨力的要求；而且在启动过程中，(1-2s)f1频率分量与f1频率分量幅值之比远大于稳态运行时的幅值之比，因而使(1-2s)f1频率分量易于检测。该方法具有很高的诊断灵敏性，从根本上消除了负载变化带来的不利影响。不过不足之处是必须等电机启动才能用。（2）Park矢量法基于定子电流Park矢量轨迹的转子断条故障检测方法其基本思路是：在理想情况下，笼型异步电机定子三相电流对称并按正弦规律变化，且仅含f1频率分量，其Park矢量复平面轨迹是一个以坐标原点为圆心的圆形；而在转子断条故障情况下，定子三相电流中将出现(1-2s)f1与(1+2s)f1频率分量，Park矢量复平面轨迹成为圆环形，据此即可判断转子断条与否。Park矢量方法与傅立叶频谱分析相结合，即成为扩展Park矢量方法，应用该方法可以进一步判断故障严重程度。(3)clerk矢量法Clerk基于定子电流Park矢量轨迹在旋转坐标系下交流电机三相对称的静止绕组A、B、C，通以三相平衡的正弦电流时，所产生的合成磁动势是旋转磁动势F，它在空间呈正弦分布，以同步转速1（即电流的角频率）顺着电流的相序旋转，两相静止坐标系到两相旋转坐标系M、T变换称作两相—两相旋转变换，简称2s/2r变换，其中s表示静止，r表示旋转。另一种很有用的坐标系是两相同步旋转坐标系，其坐标轴仍用d，q表示，只是坐标轴的旋转速度dqs等于定子频率的同步角转速1。而转子的转速为，因此dq轴相对于转子的角转速dqr=1-=s，即转差。代入式（6-105），即得同步旋转坐标系上的电压方程。在进行极坐标绘图，在理论上理想电机图形应为一点。（3）小波分析方法此方法应用于转子断条故障检测的基本思路是：首先通过小波分解计算定子电流小波系数，之后对小波系数作频谱分析，从而突出了转子断条故障特征分量---(1-2s)f1、(1+2s)f1等边频分量。二．基于小波分析的转子断条故障诊断2.1连续小波基函数小波（wavelet），即小区域的波，是一种特殊的长度有限、均值为零的波形。其函数的确切定义为：设φ（t）为一平方可积函数，若其傅里叶变换满足条件：（1）则称为一个基本小波或小波母波。将小波母函数φ（t）进行平移和伸缩就可以得到函数式中a为伸缩因子（也称尺度因子），τ为平移因子，我们称为依赖于参数a，τ为小波积函数。2.2连续小波变换与离散小波变换的定义将任意平方可积函数f(t)在小波基下展开，称这种展开为函数f（t）的连续小波变换，其表达式为：由上定义知，小波变换和傅里叶变换都属于积分变换，为小波变换系数。但二者不同的是，小波基具有尺度和平移两个参数，所以函数经小波变换，就意味着时间函数投影到二维的时间—尺度相平面上，这样有利于提取信号的某些特征。相应的离散小波变换定义为：如果去a0=2，τ0=1离散化，且如果满足bcfttfibeeft/221)(我们称为二进正交小波。上理想电机图形应为一点。程序：傅里叶变换：fs=5000;N=20056;temdat=xlsread('d:\22.xls');A=temdat(1:N,1);A=A-mean(A);AFFT=fft(A,N);magx=abs(AFFT);k=[0:N/2-1]/N*fs;subplot(2,2,1)plot(k,magx(1:N/2))axis([0,100,0,1000]);gridon;magx=magx';n=N/5000;y=max(magx(1,1:n))fori=1:49m=max(magx(1,n*i:n*(i+1)));y=[y,m];endi=0:49;subplot(2,2,2)bar(i,y)Park程序：x=xlsread('d:\11.xls')t=(0:0.0002:4.0110);T=t';Ia=x(1:20056,1);Ib=x(1:20056,2);Ic=x(1:20056,3);ia=sqrt(2/3).*(Ia-Ib./2-Ic./2);ib=sqrt(2/3).*(sqrt(3)/2.*Ib-sqrt(3)/2.*Ic)is=sqrt(ia.*ia+ib.*ib);O=ib./ia;F=atan2(ib,ia);G=F;polar(G,is)Clerk程序x=xlsread('d:\11.xls')t=(0:0.0002:4.0110);T=t';Ia=x(1:20056,1);Ib=x(1:20056,2);Ic=x(1:20056,3);ia=sqrt(2/3).*(Ia-Ib./2-Ic./2)ib=sqrt(2/3).*(sqrt(3)/2.*Ib-sqrt(3)/2.*Ic)m=100*pi*T-13/20*pi;cosm=cos(m);sinm=sin(m);id=cosm.*ia+sinm.*ib;iq=-1.*sinm.*ia+cosm.*ib;is=sqrt(id.*id+iq.*iq);isd=is+id;O=iq./isd;F=atan(O);G=F;polar(G,is)四．结论用小波分析方法进行异步电机转子断条故障诊断，通过仿真分析可以看出，在同样的负载状态下，断条故障越严重，（1+2s）f1频率故障特征分量在小波分解信号中的幅值越大，能反映断条故障的严重程度。通过本次仿真和查找相关资料，我们了解了小波分析的主要原理及其它在诊断转子断条时的具体过程。仿真和实验结果均表明，小波分析方法用于异步电机的转子断条分析是可行的，硬件和软件开销较小，易于工程实现，且具有较高的诊断精度。参考文献[1]张建文，电气设备故障诊断技术，中国水利水电出版社，2006[2]王毓东，电机学（上、下两册），浙江大学出版社，1990[3]邱阿瑞，用启动电流的时变频谱诊断鼠笼型异步电机转子故障，中国电机工程学报，1995[[5]姜建国，汪庆生等，用自适应方法提取鼠笼异步电机转子断条特征分量，电工技术学报，1996[6]魏云斌，黄进等，基于小波脊线的笼型异步电机转子故障特征提取，电工技术学报，2003