ISSN1000－3762CN41－1148/TH轴承2012年4期Bearing2012，No．4

50－55

基于Park矢量的电动机轴承故障检测方法

aaab

薛征宇，邱赤东，王宁，沈立新

（大连海事大学a．轮机工程学院；b．交通运输管理学院，辽宁大连116026）

摘要：提出了一种基于Park矢量的改进聚类处理算法，该方法通过辨识感应电动机三相定子电流中的故障信在电动机轴承上预设了故障，通过数字信号处理器采集数据，息来识别轴承故障。为了验证该方法的有效性，

并利用上述方法进行处理。结果表明，所提出的方法可有效识别电动机的轴承故障。关键词：电动机轴承；聚类算法；Park矢量；故障检测中图分类号：TH133．33；TM346

文献标志码：B

文章编号：1000－3762（2012）04－0050－06

DetectionMethodforFaultsofMotorBearingsBasedonPark'sVector

XUEZheng－yua，QIUChi－donga，WANGNinga，SHENLi－xinb

（DalianMaritimeUniversitya．MarineEngineeringCollege；b．TransportationManagementCollege，Dalian116026，China）Abstract：AnewimprovedclusteralgorithmispresentedbasedonPark'svector，andthebearingfaultsaredetectedbyidentifyingfaultdatain3－phasestatorcurrentofinductionmotor．Inordertoevaluatethevalidityoftheproposedmethod，thefaultsarepresetinmotorbearings，andthedataaregatheredbyusingdigitalsignalprocessor．Theresultsshowthattheproposedmethodhasbetterperformanceandvalidityinrealizingbearingfaultsdetectionofmotors．Keywords：motorbearing；clusteralgorithm；Park'svector；faultdetection

三相感应电动机广泛应用于电力拖动系统，

其安全性、可靠性、效率等性能一直被电气拖动系

［1－7］

。对电动机的统的设计者和维护管理者关注

故障类别进行统计发现，感应电动机中轴承故障［8］的发生概率为41%，列于首位。这类故障越早发现越好，可以及时更换轴承以有效避免电动机

子电流易于测量，因此，越来越多的关于感应电动

机故障诊断方面的研究，都将关注点转移至定子电流等电信号上

［1］

。基于定子电流的电动机故障

是一种非侵入性的方法，特征分析方法（MCSA），

通过分析获取的电动机电流信息来获得电动机轴承运行的有关信息。通过对振动信号的频谱分析和电流信号的频率分析已经获得了振动信号的故障特征频率与电流信号的故障特征频率之间的关［3］

系。快速Fourier变换（FFT）是一个非常简单快捷的频域分析方法。但是，由于电动机轴承故障引起的振动能量很低，故障信号往往被电力系统的强噪声背景所覆盖。因此，直接通过传统的FFT频谱分析方法很难判定电动机轴承故障。近些年来，很多先进的信号处理方法，如小

［10－12］

。波、小波包分析被应用到故障诊断系统中这些方法计算量大，实现电动机的在线故障监测

［10，13］

。在实际供电网络中，电力电子设难度较大

备经常产生大量的谐波和噪声信号，实际测量的

电动机定子电流通常都拥有强噪声背景。最大熵谱估计

［14］

故障进一步恶化。因此对于三相感应电动机的在

线故障诊断显得尤为重要。

感应电动机中的轴承故障按照引起故障的部

［9］

位可以分为分布式故障和局部式故障。振动分，由于故障所

产生的振动信号会反应到电动机定子电流中，定析是轴承故障分析的传统方法

收稿日期：2011－09－13；修回日期：2011－10－25基金项目：辽宁省教育厅科研项目（2009B033）

作者简介：薛征宇（1972—），男，副教授，博士研究生，主要从事电力电子与电力传动领域的控制及故障诊断等方面E－mail：xuezy@dlmu．edu．cn；邱赤东（1968—），的研究，

男，副教授，博士，主要从事电力传动及其自动化、故障诊E－mail：qiuchi断、智能控制理论及应用等方面的研究，dong@sina．com。

［4－5，7］

和多信号分类法（MUSIC）

［15］

只能够实

现高信噪比条件下的故障特征提取；单纯的使用Park矢量法，在处理电网频率频繁波动以及负载频繁波动的情况下对于故障特征频率的提取和判定会出现不稳定。为了克服上述问题，提出一种可用于DSP在线处理的基于Park矢量模的改进聚类算法。

仅仅使用变量。对于电动机轴承故障诊断而言，

Park变换仍不能充分解决问题，因为对于任何一种故障形式，其对应的特征不是唯一的，而且由于体现故障特征的信号比较微弱，特征也不明显，因此，在实际信号中同时考虑噪声等实际因素，信号处理比较困难。为了解决这个问题，使用Park矢量

［16］模方法分析这些问题。

在理想条件下，电动机电流为

1Park矢量法

对于三相感应电动机来说，其三相定子电流

之和等于零。因此，对于电动机定子电流采集来说，只需要采集两相电流信号即可，另一相的电流

［13］

可以通过计算获得。作为电动机的三相电流（ia，ib，ic），可以用Park矢量（id，iq）表示为

id= iq=

11ia－b－c3 ia=ifcos（2πfet－α）

ib=ifcos（2πfet－2π－α）

，3

ic=ifcos（2πfet+2π－α） 3

（2）

式中：if为电动机供电的相电流；fe为基波频率；α为相电流if的初始相角。由于轴承故障而产生的

（1）

振动导致了电动机定子电流的微弱变化。假定电动机轴 …… 此处隐藏：9525字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……