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故障诊断主要研究如何将系统中出现的故障进行 检测、分离和辨识,故障诊断技术的实施过程,一般可 分为两个阶段和四个步骤,其中两个阶段分别为状态 监测和故障诊断,而故障诊断的四个步骤分别为信号 采集、信号处理、状态识别和诊断决策。
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2.3 气隙偏心故障 对牵引电机而言,气隙偏心也是常见故障之一转子偏心 将导致气隙不均衡,产生了非平衡气隙电磁拉力,并进一步 同时引起定转子振动,并最终导致轴承故障和机械故障。这 种现象在整个转子温度分布不均时更为严重,此时转子发生 热弯曲,导致偏心变得更加严重,甚至能使定转子之间发生 机械摩擦而导致电机损坏。气隙偏心分为静态偏心故障和 动态偏心故障两种形式,其中,静态偏心是由定子铁心内径 的椭圆度或装配不正确造成的,和转子本身的位置无关;动 态偏心是由转轴弯曲,轴径椭圆,临界转速时的机械共振、 轴承磨损造成的,其偏心位置与转子位置和旋转频率有关, 在空间上是动态变化的。
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2.2 转子故障
大约有10%的牵引电机故障属于转子故障,一般的牵引 电机机械故障为转子断条或端环断裂,这些故障将使牵引电 机在运行过程中发热,使导条和端环受到循环热应力和变形, 导致故障进一步扩大。
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1.3 状态识别
状态识别是指将经过信号处理后获得的牵引电机特征参数 与规定的允许参数或判别参数进行比较,以确定牵引电机所处的 状态,是否存在故障及故障的类型和性质等。进行有效故障诊断 的关键是如何制定相应的判别准则和诊断策略,这也是技术难点。
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4.基于信号分析故障诊断的分析过程：
牵引
电机
信号
提取
信号
处理
信号
分析
故障
决策
常用的信号 处理方法 时域分析法 频域分析法 时频分析法 高阶统计法
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4.1 故障信号选择 牵引电机是高度对称的电气设备,各种形式的故障都影 响其对称性,从而导致定子、转子之间的磁通产生相应的变 化,进而引起定子电流、电压和磁场变化,产生异常机械振动。 通过对这些信号进行分析,能对牵引电机的健康状态进行检 测并判断故障的严重程度(如表1-1)。表中,通过电流信号能 识别牵引电机所有故障,振动信号分析能识别转子故障、轴 承以及气隙偏心等故障,而轴磁通则能识别除轴承以为的其 他故障,其中电机电流信号(Motor Current SignalAnaly sis,MCS A)非侵入式故障诊断方法为使用最多的一种方法。
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4.2 信号处理技术
信号处理技术就是对检测到的信号进行处理,以产生和 呈现故障和不明故障相关的特征值或参数(与故障相关的频 率组成部分)。
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4.2.1 时域分析 常用的时域特征提取方法为时间序列模型法,它通过对 信号进行分析,建立对应的时间序列模型,模型的参数既能反 映系统固有的特性,又反映系统在外界作用下的输出特性。 其中常见的模型有AR模型、动态时间序列。将滤波后的电流 信号用于训练AR模型,计算出健康状态下的基本频谱,然后通 过比较不同状态下的频谱来诊断轴承的故障情况,但AR模型 只适合于平稳信号,其滤波效果将严重影响AR模型的诊断能 力。
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5.4 D-S证据 运用D-S(Dempster-Shafer)证据理论对感应电动机转子 断条故障进行识别的故障诊断方法,该方法首先利用小波包 变换的频率划分特性,对定子电流信号进行小波包分解,通过 建立转子断条故障特征向量提取特征信息,然后利用BP神经 网络对其识别的结果形成彼此独立的证据,并根据D-S证据融 合规则进行融合处理,以实现对电动机转子断条故障的准确 识别。与传统基于傅里叶分析方法相比,该方法能有效提取 故障特征频率分量,提高了故障诊断的判决精度,可实现转子 断条故障的可靠诊断。
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5.3 隐马尔科夫模型 基于隐马尔科夫模型的故障诊断方法,该方法将定子电 流作为观测序列,根据感应电机的定子短路故障、转子断条 等5种状态,并建立5个HMM,最后通过算法确定概率最大的模 型即为感应电机的故障状态(如图4所示)。但隐马尔科夫模 型的状态转移概率固定不变,状态驻留时间呈指数分布,这与 电机故障状态并不相符。
1. 故障诊断的具体内容
信号处 理 信号采 集
状态识 别 诊断决 策
故障诊断 的具体内 容障诊断方法研究
1.1 信号采集
牵引电机是空间上高度对称的电气设备,发生故障将会改变 其空间结构的对称性,导致其在运行过程中必然会有电流、电压、 振动及磁通等各种物理量的变化,由此会产生各种不同的故障信 息。根据不同的诊断技术需要,选择能表征牵引电机工作状态的 不同信号(如机械振动、电流、电压以及温度等)是故障诊断的首 要工作。
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6.基于模型分析故障诊断方法 牵引电机为高度对称的电气设备,当牵引电机发生故障时, 其对称性遭到破坏,从而导致电机的实际参数与正常状态下的辨 识参数值不一致。因此,建立故障状态下牵引电机模型并辨识参 数变化是实现牵引电机故障诊断的有效办法。当牵引电机发生 定子绕组距间短路故障时的主要特征有:三相定子电流不对称从 而导致三相阻抗不对称,定子电阻发生变化;而牵引电机发生转 子断条故障时其转子电阻明显增加,且不受负载影响。 该方法通过建立牵引电机模型,然后利用观测器辨识牵引电 机参数从而判别故障存在如否,其流程如图5所示。
2.1 定子故障 几乎40%的牵引电机故障都属于定子距间短路故障,距 间短路主要是由线圈中相邻绕组间绝缘故障引起的。胆间 短路产生的感应电流导致过热和气隙磁场不平衡,如果不及 时检测诊断,局部过热将导致更大的定子绝缘损害,最终导 致电机烧毁,甚至造成灾难。常见的定子故障中还有机械部 分故障,如定子铁心故障,这种故障大多情况下是由各种原 因造成的距间短路而形成的,其典型的故障特征征兆为出现 局部过热,造成绝缘失效。
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5.3 隐马尔科夫模型 隐马尔科夫模型(Hidden markov model, HMM)是在 Markov链的基础上发馬起来的一种概率模型,具有时序模式 分类能力强的特点,对动态过程时间序列建.模具有良好的效 果。它描述双重随机过程,第一重是Markov链,是基本的随机 过程,被用来描述状态的转移,另一重用来描述每个状态和观 测值之间的统计对应关系。由于观察到的事件与状态的对应 关系不明确,无法直接观测其状态,只能通过一个随机过程去 感知其对应的状态,故称之为“隐Markov模型”,显然,牵引 电机的故障信号也是一个随机过程。
1.4 诊断决策
根据对异步牵引电机状态的判断,决定应采取的对策和措施, 同时应根据当前信号预测牵引电机状态可能的发展趋势,进行趋 势分析。
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2.异步牵引电机故障类别
常见的牵引 电机故障
定子故障 转子故障
气隙偏心故 障
轴承故障
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5.基于知识牵引故障诊断方法：
基于知识的 故障状态识 别方法 基于统计 模式识别 法
人工神经 网络法
支持向量 机法
模糊逻辑 法
D-S(DemsterShafer) 证据法
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5.1 神经网络 人工神经网络是按人类大脑的神经建立的模型,每个神 经单元有多个输入,对每个输入设置初值,经过中间隐含层, 产生一个非线性的输出。神经网络可以充分逼近任意非线性 函数,并具有良好的自学习和自适应能力,已被广泛用于故障 状态识别。基于小波神经网络故障状态识别方法,该方法先 用小波分析对信号进行处理,将得到故障特征信息作神经网 络的输入,神经网络输出即为故障状态(如图2所示),但BP神 经网络存在容易陷于局部最优以及过学习等不足。
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3.基于信号分析故障诊断方法 基于信号分析故障诊断方法的主要思想是选择合适的 牵引电机信号进行分析来检测牵引电机早期故障状态。由于 牵引电机的原始信号包含很多谐波,往往很难直接使用,这就 要求在进行信号分析前进行信号预处理,找出反映牵引电机 故障的特征物理量,对牵引电机而言,一般就是牵引电机的故 障频率。
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5.2 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)是一种专门 针对小样本条件下的机器学习问题的学习机制,具有结构简 单、学习性能出色和推广能力强等优点。支持向量机分类方 法试图找到参数的线性组合(用超平面取代几何)来分别健康 数据和故障数据,另一种方法在空间中定义健康数据和故障 数据中的几何区域。利用窗提取的方法对定子电流谱进行转 换,在不损失故障特征信息的前提下构造低维数特征空间,并 在其中利用支持向量机进行分类(如图3所示)。