２０１２往 第５期 仪表技术与传感器
Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ａｎｄ Ｓｅｎｓｏｒ ２０ｌ２
Ｎｏ．５
基于ＤＳＰ和ＬａｂＶＩＥＷ的电动机转子断条故障诊断 王新，赵志科 （河南理工大学电气工程与自动化学院，河南焦作４５４００３）
摘要：为了实现对鼠笼式异步电动机转子断条故障的实时诊断，设计了一套以ＴＭＳ３２０Ｆ２８１２和ＬａｂＶＩＥＷ为核心的转 子断条故障诊断装置。该装置以ＴＭＳ３２０Ｆ２８１２为主控芯片，实现对异步电动机定子侧电流信号的采集，通过ＤＳＰ的串口 模块将采集到的信号传送到由ＬａｂＶＩＥＷ构建的上位机信号处理平台。针对定子侧电流信号中工频分量对断条故障特征 分量的干扰较大，严重地影响断条分量的识别，ＬａｂＶＩＥＷ处理平台采用自适应陷波器算法对工频信号进行陷波处理，在 ＦＦＴ频谱上实现对断条故障特征分量的识别。实验证明，该装置能够实现对断条故障进行实时监测，并能够在ＦＦｒ频谱 上对断条故障特征分量进行识别。 关键词：ＤＳＰ；ＬａｂＶＩＥＷ；转子断条；自适应陷波器 中图分类号：ＴＰ２０６ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００２—１８４１（２０１２）０５—００２４—０３
Ｒｏｔｏｒ Ｂｒｏｋｅｎ－ｂａｒ Ｆａｕｌｔ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ Ｍｏｔｏｒ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＤＳＰ ａｎｄ ＬａｂＶＩＥＷ
ＷＡＮＧ Ｘｉｎ，ＺＨＡＯ Ｚｈｉ—ｋｅ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｈｅｎａｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉａｏｚｕｏ ４５４００３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔＯ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｂｒｏｋｅｎ ｒｏｔｏｒ ｂａｒ ｏｆ ｔｈｅ ｓｑｕｉｒｒｅｌ－ｃａｇｅ ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ ｍｏｔｏｒ ｉｎ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ，Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｔｈｅ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｔｈｅ ｂｒｏｋｅｎ ｒｏｔｏｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＤＳＰ ａｎｄ ＬａｂＶＩＥＷ．Ｔｈｅ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｗａｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｔａｔｏｒ ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｉｇｎａｌ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＴＭＳ３２０Ｆ２８ １２ ａｓ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌ ｃａｎ ｂｅ ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏ— ｃｅｓｓｉｎｇ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｏｆ ＬａｂＶＩＥＷ ｂｙ ｓｅｒｉａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｍｏｄｕｌｅ．Ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ￣ｅｑｕｅｎｃｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｔｏ ｔｈｅ ｒｏｔｏｒ ｂｒｏｋｅｎ—ｂａｒ ｆａｕｌｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔａｔｏｒ ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｉｇｎａｌ，ｔｈａｔ ｓｅｒｉｏｕｓｌｙ ａｆｆｅｃｔ ｔｈｅ ｉｎｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏｔｏｒ ｂｒｏｋｅｎ—ｂａｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｏｆ ＬａｂＶｌＥＷ ａｄｏｐｔｅｄ ａｄａｐｔｉｖｅ ｎｏｔｃｈ ｆｉｌｔｅｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｃｏｕｎｔｅｒａｃｔ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ￣ｅｑｕｅｎｃｙ．ＳＯ ｔｈａｔ ｃａｎ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏｔｏｒ ｂｒｏｋｅｎ—ｂａｒ ｆａｕｌｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ＦＦｒ ｓｐｅｃｔｒｕｍ． Ｔｈｉｓ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｃａｎ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｒｅａｌ・－ｔｉｍｅ ｍｏｎｉｔｏｒ ｏｆ ｒｏｔｏｒ ｂｒｏｋｅｎ－－ｂａｒ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｓｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ ｆｒｅ—・ ｑｕｅｎｃｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｂｒｏｋｅｎ ｒｏｔｏｒ ｂａｒ ｉｎ ｔｈｅ ＦＦＴ ｓｐｅｃｔｒｕｍ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＤＳＰ；ＬａｂＶＩＥＷ；ｂｒｏｋｅｎ ｒｏｔｏｒ ｂａｒ；ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ
０引言 鼠笼式异步电动机由于其结构简单、价格低廉、运行可靠、 适用于各种工作环境等优点，已经成为现代工农业生产中的主 要动力设备。然而，电动机一旦发生故障，必将导致整个生产 过程的停滞，造成巨大的经济损失。在电动机诸多故障中，转 子断条故障危害性严重，且不易识别。如果能够在转子断条故 障早期进行有效检测，就可以防止转子断条的进一步恶化，避 免最终导致损坏电机，将电机故障带来的损失降到最低。 电动机之所以容易产生断条故障，通常是由于电动机长期 运行过程中的频繁启动和重载运行造成的。特别是在启动时 刻，容易造成短时间绕组电流过大，致使转子导体过热，转子电 磁应力急剧变化，转子承受巨大的冲击力，从而引起电动机转 子断条故障的发生。由于鼠笼式异步电动机转子无直接电气 元件引出，所以对运行中的转子直接进行断条故障检测是比较 困难的。常见的方法是通过判断定子电流信号中是否存在（１ —２ｓ）ｆ的断条分量，来判断转子断条故障的发生与否 。 基金项目：河南省高校科技创新人才支持计划项目（２００８ＨＡＳＴＩＴ０２２）； 河南省控制工程重点学科开放实验室开发基金项目（ＫＧ２００９—１０） 收稿日期：２０１１一ｏ７—０７收修改稿日期：２０１２—０２—０３ 在断条故障出现早期，转子断条故障特征分量相对于工频 分量的幅值很小，且电机稳态运行时转差率也很小，导致故障 特征分量和基频的频率十分接近。在进行ＦＦＴ频谱分析时，由 于工频能量泄漏的影响，断条故障特征分量被淹没，无法进行 断条分量的识别。针对这一问题，采用最小均方算法的自适应 陷波器，能够消除电动机定子电流信号中工频信号对断条信号 的干扰。该方法有效地避免了工频分量对断条分量的能量泄 漏，易于在ＦＦＴ频谱上进行断条分量的识别。 文中将ＤＳＰ和ＬａｂＶｌＥＷ有效地结合起来，实现了数据采 集、传输和处理的一体化。通过上位机中的自适应陷波器算法 与快速傅里叶变换算法，实现对电动机转子断条故障进行分析 研究。 １ 系统的总体结构设计 鼠笼式异步电动机转子断条故障诊断系统总体结构，如图 １所示，主要包括３ ｋＷ鼠笼式异步电动机、霍尔电流互感器、信 号滤波调理电路、ＴＭＳ３２０Ｆ２８１２硬件平台、ＬａｂＶＩＥＷ上位机信 号处理平台。 ＤＳＰ的硬件平台首先通过电流互感器对电动机定子侧电 流信号进行采集。通过采样电阻将电流信号转换成ＤＳＰ可以 接受的电压信号。为了尽可能降低对断条信号的干扰，将该电 第５期 王新等：基于ＤＳＰ和ＬａｂＶＩＥＷ的电动机转子断条故障诊断 图１系统总体结构图 压信号送到设计好的滤波调理电路中，转换成ＴＭＳ３２０Ｆ２８１２能 够直接接受的０—３．３ Ｖ的电压信号，并通过其中的滤波单元 滤除２００Ｈｚ以上的高频噪声对该断条信号的干扰。然后，再通 过ＤＳＰ和Ｐｃ机的串口总线协议，实现ＤＳＰ和上位机数据的传 输。最后，通过ＬａｂＶＩＥＷ上设计好的自适应陷波器和快速傅 里叶变换（ＦＦＩ、）在频率谱上实现对断条故障的检测。 ２基于ＤＳＰ的数据采集系统的设计 系统采用ＴＭＳ３２０Ｆ２８１２ａ片内集成的１２位Ａ／Ｄ转换器进 行数据采集，利用ＩＣＥＴＥＫ一５１００ＵＳＢ Ｖ２．０Ａ仿真器，通过ＵＳＢ 接口直接与ＰＣ机相连接，在ＣＣＳ３．３集成开发环境下通过 ＪＴＡＧ接口进行调试、烧写程序 。 该系统的数据采集主程序流程图如图２所示。在 ＴＭＳ３２０Ｆ２８１２上电工作后，主程序首先调用初始化系统子程 序，完成对系统的初始化设置，其主要功能是禁止看门狗；设定 锁相环的时钟模式，使其主频达到１５０ＭＨｚ；使能外设模块的时 钟。其次调用初始化ＧＰＩＯ子程序，使能ＳＣＩ功能。禁止全局 中断，禁止ＣＰＵ中断并清除所有中断标志位。然后调用一系列 初始化子程序，完成ＰＩＥ控制寄存器、ＰＩＥ中断向量表、ＥＶＡ事 件管理器、ＡＤＣ功能模块、ＳＣＩ功能模块的初始化。接着将ａｄｃ ＿ｉｓｒ入口地址赋值给ＡＤＣＩＮＴ中断向量（当ＣＰＵ响应ＡＤＣＩＮＴ 向量的中断请求时，程序将跳转到ａｄｃ—ｉｓｒ（）函数的入口地址， 并执行这个中断服务程序）。最后，等待ＡＤＣ中断的发生。由 于在配置事件管理器ＥＶＡ时，设定计数模式为连续递增计数 模式，所以通用定时器将按照预定标的输入时钟计数，在定时 器的计数器值与周期寄存器值匹配后的下一个输入时钟的上 升沿复位为０，并启动下一个计数周期。在通用定时器的值变 为０的一个时钟周期后，定时器的下溢中断标志位置位，则产 生一个外设中断请求，启动ＡＤＣ转换模块。 由于ＴＭＳ３２０Ｆ２８１２ａ与ＰＣ机进行串行通信时其缓冲区的 数据位均是８位，而ＴＭＳ３２０Ｆ２８１２ａ采集的数据为ｌ６位的，必 须对逐个数据进行拆分为高８位和低８位，并依次实现数据的 发送。将采集到的２ ０４８个数据保存到Ｖｏｌｔａｇｅ数组中，并向发 送缓冲区（ＳＣＩＴＸＢＵＦ）装载数据，通过判断发送器空标志位 （ＴＸ ＥＭＰＴＹ）是否为１，来实现数据的完整性发送。 ３ ＬａｂＶＩＥＷ软件平台设计 系统利用虚拟仪器软件架构（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＶＩＳＡ）来搭建上位机通信平台，将ＤＳＰ采集的数据 通过串Ｉ：１总线接收到Ｐｃ机处理平台上。首先通过配置串口通 讯，选择与ＤＳＰ程序相应的波特率、数据位、校验位、停止位。 图２主程序流程图 然后将采集的数据转化为１６进制的数据形式进行接收，实现 将发送过来的８位数据进行高低位的自动组合。最后，将实时 数据送到自适应陷波器处理单元。 由于采用的变步长ＬＭＳ自适应陷波器算法较为复杂，文中利 用ＬａｂＶＩＥＷ中的ＭａｔｈＳｃｒｉｐｔ模块编程很好地解决了这一问 题 一 Ｊ。文中采用的变步长ＬＭＳ算法自适应陷波器算法如下 Ｊ：
Ｙ（ ）＝Ｘ （ｎ）ｗ（ｎ） （１） ｅ（ｎ）＝ｄ（ｎ）一Ｙ（ｎ） （２） Ｗ（ｎ＋１）＝Ｗ（ｒｔ）＋Ｚ （ｎ）ｅ（／／，） （ｎ） （３） （Ｊ｝）＝０ 口 （ｏＩｅ（ｎ）Ｘ（ｎ）１） （４） 式中：Ｘ（／Ｚ）为时刻ｎ的输入信号矢量； （ｎ）为自适应陷波器在 时刻ｎ的权向量；ｄ（ｎ）为期望输出值；ｅ（ｎ）为误差信号；Ｏ／为 ５００；１３为０．２５。 ４实验结果分析 实验室电动机相关参数为：电机型号Ｙ１００Ｌ２—４，额定功 率３ ｋＷ，额定电压为３８０ Ｖ，额定电流为６．８ Ａ，额定效率为 ０．８２５，额定功率因数为０．８１，额定转速为１ ４２０ ｒ・ｍｉｎ～，空载 电流为３．０ Ａ． 在电动机工作在额定负载条件下，电动机的转差率Ｓ约为 ０．０５，断条故障特征分量（１—２ｓ）ｆ的值理论上应该为４５ Ｈｚ．所 以，以此作为判断电动机转子断条故障发生与否的标准。通过 该系统采集的定子侧电流信号，如图３所示。从其时域波形可 以看到，原本标准的工频电流信号受到断条故障特征分量（１— ２ｓ）ｆ的调制而产生了一定的波动。采用的变步长ＬＭＳ算法自 适应陷波器的步长变化情况，如图４所示。从步长变化情况可 以看出，采用变步长ＬＭＳ算法的自适应陷波器，快速地实现了 对断条信号的频率跟踪，并且其稳态误差较为稳定。经过自适 应陷波器的输出信号，如图５所示。如果直接对自适应陷波后 的整个信号进行快速傅里叶变换的频谱分析时，由于工频能量 的泄漏，极严重的影响了断条故障特征分量的识别，容易导致 对电动机作出错误故障诊断。 为了使得断条故障特征分量更加突出，在Ｆ丌频谱上有更