摘要：目前异步电机故障诊断主要依赖于振动、温度和噪声等参数，对于监测的电气信号，主要用于分析电机输出动力情况。电气信号中除了体现电机动力输出特征外，还包含丰富的机械故障、电气故障等信息特征。由于电气信号中的故障特征信号微弱，易被基频分量与噪声湮没而难以突出故障特征，不利于电机状态监测与故障诊断，因此提出了一种基于高频电流信号解调的电机故障特征提取方法，针对采样率不低于25.6 kHz的电机定子高频电流信号，综合运用高通滤波、Hilbert变换、快速傅里叶变换(FFT)3种分析方法，提取高频电流中电机故障的微弱特征信号，应用神经网络算法对电机正常、静态偏心、动态偏心、转子断条、轴承内圈、轴承外圈6种状态进行了诊断。该方法准确提取了电流信号故障特征，并成功识别了6种故障。

　　关键词：异步电机，故障诊断，Hilbert变换，高频电流信号，神经网络

　　0引言

　　随着工业信息化、自动化、电气化水平的不断提升，电动机作为驱动设备已经被广泛应用于工业生产的各个领域，作为工厂主要动力设备之一，对于工业生产的进步和人民生活水平的提高承担着不可替代的重要地位，其中，三相异步电动机具有结构紧凑、可节约材料、成本较低、质量小、运转性能稳定，优质高效等优点，应用最为广泛，其作用越来越重要，已经成为过程装备中的核心设备。但同时电机驱动的负载更加复杂，工作环境更恶劣，长期运行在高转速、高扭矩、高电压、强磁场的状况下，也导致三相异步电动机故障频发，不仅会使电动机本身遭到破坏，影响整个生产工艺流程的稳定健康工作，严重时甚至危及现场人员的安全，导致严重的安全事故，造成巨大经济损失。通常按其故障发生的部位、性质、产生原因等角度进行分类，可将三相异步电动机的主要故障分为电气类和机械类两类，在实际生产中，前者占39%,后者占38.5%,两者总和占总故障发生率的近80%,因此电机的电气类及机械类故障诊断成为电机故障诊断最主要的两种形式。

　　基于状态监测与故障诊断技术进行设备管理可以有效指导设备检修，提高设备管理水平，防患于未然，将事故消灭在萌芽，有助于降低设备维护成本，延长设备使用寿命，保障设备运行安全，获得巨大的经济和社会效益。实际工业现场中，电机状态监测主要依靠温度、振动、油液，噪声以及电气信号[1-3],针对电机振动、温度、油液以及噪声的研究已经趋于成熟[4-5],目前监测的电气信号主要用于分析电机输出动力情况。目前电气信号的电机故障分析方法还有待完善，且电气信号中故障特征信号微弱，易被基频分量与噪声湮没而难以突出故障特征，不利于电机状态监测与故障诊断，因此对电气信号的特征提取技术需要进一步研究。针对上述现有技术存在的缺陷和不足，基于电机状态监测和故障诊断的应用需要，本文提供了一种基于高频电流信号解调的电机故障特征提取方法，以解决电机电流信号传统分析方法中电机故障特征成分容易被湮没而难以突出的问题，提高实际工程中电机故障的诊断精度，并利用神经网络算法对故障特征进行了准确识别[6]。

　　1基于高频电流信号解调的电机故障特征提取理论

　　1.1 Hilbert包络解调

　　Hilbert变换是信号分析中的重要工具，其数学基础为德国的数学家Hilbert提出来的，对于任意给定信号x(t),其Hilbert变换定义[7-8]为：

　　因此，信号通过这Hilbert的变换后，幅值不变，其负频率部分乘以+j做+90°相移，而正频率乘以-j做x(t)和它的希尔伯特变换(t)合起来构成一个解析信号：

　　式中：a(t)表示低频调制信号，如图1所示；b(t)表示高频载波信号，如图2所示；x(t)如图3所示；经Hilbert包络解调后结果如图4所示。载波信号受到低频信号调幅之后，为了提取出低频信号，需要进行解调，Hilbert解调法是机械故障诊断中常用的一种方法，通过Hilbert包络解调可以从调制后的信号中提取出该低频调制信号。

　　当电机发生转子断条故障时，会在定子中产生(1±2s)f0的故障特征分量，把定子电流信号可以看作一个幅度调制信号，其载波频率为f0,调制频率为2sf9-11]。采用Hilbert变换可以消除基频成分影响，从而提取边带频率成分。

　　1.2电机故障特征提取

　　通过利用采集的电机定子一相高频电流信号，结合当前转速经初步的频谱分析，观察频谱结构，确定调制频段，选定滤波截止频率，对高频电流信号进行高通滤波处理，对滤波后的信号进行包络解调分析，得到其电流信号包络频谱，在频谱中可提取电机故障特征频率[12-17],进而对电机进行故障分析，具体技术方案步骤如下：

　　(1)利用电流传感器采集频响范围处于10~10 000 Hz之间的电机一相高频电流信号；

　　(2)使用步骤(1)获得的高频电流信号，结合电机的运行转速，进行频谱分析，观察频谱结构，确定调制频段，选定滤波截止频率；

　　(3)使用步骤(1)获得的高频电流信号，进行500 Hz（电机电源频率10倍以上）以上的高通滤波，对高通滤波信号进行Hilbert变换，即可得到调制包络信号，对调制信号进行快速傅里叶变换(FFT)即可得到包络频谱；

　　(4)观察步骤(3)得到的包络谱中主导频谱成分，提取电机故障特征，进而对电机进行故障分析。

　　综上所述，与现有技术相比，本文提出的技术路线可以实现以下效果：

　　(1)能够有效解决传统分析方法中电机电流信号中故障特征成分容易被基频分量与噪声湮没而难以检测的问题，提高电机故障的诊断精度；

　　(2)将电机转子条断裂的故障特征频率通过本文的方法解调出来，直接显示在包络频谱上，便于直接进行故障分析；

　　(3)本文提出的方法简单，无需事先确定参数，具有较好的自适应性，且结构简单，运算速度快，能实现实时监测。

　　2故障模拟实验分析

　　2.1转子断条故障

　　在故障模拟实验室中，选用一转子断条故障（断5根）电机，工作电源频率为50 Hz,设定工作转速2 860 r/min,滑差为0.046 7。理论计算得极通过频率2 sf0为4.67 Hz。

　　采集电机一相高频定子电流信号，通过本文的方法进行处理，得定子电流频谱，如图5所示、定子电流包络谱如图6所示。

　　由此可见，通过本文方法能够有效解决传统分析方法中电机电流信号中故障特征成分容易被基频分量与噪声湮没而难以检测的问题，直接将电机转子断条故障的特征频率解调出来直接显示在包络谱中，提高电机故障的诊断精度。

　　2.2转子偏心故障

　　在故障模拟实验室中，转子偏心故障电机，工作电源频率为50 Hz,50%负载工况分别采集振动加速度和电机定子电流。

　　测得振动加速度与定子电流数据处理图谱如图7~10所示。

　　从振动参数变化特征分析，振动加速度波形以1/2sf0周期在脉动，频谱中以转频和2倍转频为主导，同时伴有明显的2f0,以及低幅值的极通过频率2sf0。

　　从电气参数变化特征分析，定子电流波形出现异常，频谱中电机转子条通过频率相对明显，并存在低幅值的2f0边带。

　　2.3轴承故障

　　滚动轴承由内圈、滚动体、保持架、外圈构成，各部件均有其特征频率。在电流谱中，表现为轴承特征频率以及带有工频(f0)边带，在RMS解调谱中，这些特征频率峰值的存在指示轴承故障，劣化的程度根据这些峰值的大小进行评估在故障模拟实验室中，通过模拟轴承滚道缺陷，负载工况分别采集电机定子电流。测得振动加速度与定子电流数据处理图谱如图11所示。

　　上述示例验证了本文所提出的算法具备有效性与准确性。

　　3基于神经网络算法的特征数据分析

　　3.1数据采集

　　利用故障试验模拟采集电机正常数据、静态偏心、动态偏心、轴承内圈、轴承外圈、转子断条6类电流数据，如表1所示。

　　3.2模型设计

　　将采集的数据按照0.81∶0.09∶0.1比例分为训练集、验证集、测试集。采用经验法设置MLP神经网络节点数和层数，超参数、学习率区间分别如表2~3所示；网络结构如表4所示。Batch Size为一次训练样本大小、epoch为全部样本运行的次数。

　　3.3结果显示

　　通过图13训练过程中损失／准确率，可以看到训练集和验证集损失稳步下降，没有过拟合，训练集和验证集的准确率最终都达到了1。

　　其中，train_ accuracy为训练集、val_ accuracy为验证集、train _ loss为训练集损失、图13训练过程中损失/val_ loss为验证集损失。

　　测试集的混淆矩阵分类，降维后的t-sne图如图14所示，根据电流信号故障特征，t-sne图中将电机全部故障分类正确。

　　4结束语

　　基于电机电气信号的电机故障诊断研究还比较少。

　　针对电机电气信号中故障特征信号微弱，易被基频分量与噪声湮没而难以突出故障特征的问题，本文基于高频电流信号解调的电机故障特征提取方法，根据理论推导以及故障模拟实验结果，实现了电机故障诊断。与现有技术相比，本文提出的技术路线可以实现以下效果：

　　(1)能够有效解决传统分析方法中电机电流信号故障特征成分容易被基频分量与噪声湮没而难以检测的问题；

　　(2)通过包络解调方法提取电机电流故障特征频率，便于进行故障分析；(3)提出的方法简单，无需事先确定参数，具有较好的自适应性，且结构简单，运算速度快，能够实现实时监测。

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