感應(yīng)電機(jī)定子繞組短路故障診斷方法綜述

方 芳

海軍工程大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，湖北武漢 430033

1 引言

感應(yīng)電機(jī)的絕緣系統(tǒng)是電機(jī)中最薄弱的環(huán)節(jié)，老化和各種外部原因的影響使得絕緣極易受到破壞，從而造成電機(jī)發(fā)生定子繞組匝間或相間短路故障。因此對電機(jī)定子的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和故障診斷具有重大的意義。定子繞組匝間短路故障主要是同一相繞組相鄰兩匝或數(shù)匝線圈之間由于絕緣破壞而發(fā)生短路。電動機(jī)絕緣系統(tǒng)無論在機(jī)械強(qiáng)度、耐熱性、對環(huán)境的抵抗能力以及耐久性等方面，都是電動機(jī)結(jié)構(gòu)中最為薄弱的環(huán)節(jié)之一，其發(fā)生故障的幾率也較高，占其故障種類的30%～40%［1］。 由于各種原因引起的碰摩、老化、過熱、受潮、污染和電暈等是造成匝間絕緣損壞的主要原因。當(dāng)匝間短路的匝數(shù)較少時，對電動機(jī)運(yùn)行的影響較小，故障特征表現(xiàn)不明顯。但短路處溫度較高，長期發(fā)展下去將引起周圍絕緣的破壞，導(dǎo)致更為嚴(yán)重的匝間短路，甚至發(fā)生相間短路、單相對地短路等嚴(yán)重故障［2］。

2 故障診斷的主要方法

定子繞組發(fā)生故障后，其內(nèi)部的電場、磁場以及溫度、振動等參數(shù)皆會有所變化。歸納起來，定子故障的診斷方法有以下8種：

1）局部放電方法。對于高壓電機(jī)，可以采用局部放電的檢測方法來監(jiān)測定子的絕緣故障。當(dāng)電機(jī)的絕緣性能退化時，容易出現(xiàn)局部放電的現(xiàn)象。通過檢測局部放電發(fā)射的電磁波和聲波，檢測放電發(fā)出的熱輻射和引起的脈沖電流等信號可以實(shí)現(xiàn)對定子繞組絕緣故障的檢測［3-4］。但是這種方法只能對電機(jī)絕緣系統(tǒng)的早期劣化故障檢測有效，且局部放電信號是瞬間性強(qiáng)沖擊擾動，幅值較大，持續(xù)時間短，對測量和采樣環(huán)節(jié)要求高。而且，這一方法對低壓電機(jī)并不適用。

2）軸向磁通檢測方法。當(dāng)定子繞組出現(xiàn)故障時，三相定子繞組不對稱，感應(yīng)電機(jī)的軸向漏磁通增大。Penman，等［5］提出采用在電機(jī)的軸上安裝感應(yīng)線圈來檢測軸向磁通的變化以診斷定子故障，這種檢測方法不僅可以檢測到匝間的短路故障，還可以通過安裝4個對稱的線圈進(jìn)行故障的定位。當(dāng)定子發(fā)生故障時，在軸向的磁通中會出現(xiàn)特殊的故障頻率分量：

式中，p為極對數(shù)；f1為電網(wǎng)基波頻率；k＝1或3；n＝1，2，…，（2p-1）；s為轉(zhuǎn)差率。通過檢測這些故障特征頻率分量，可以實(shí)現(xiàn)故障的診斷。但是實(shí)際使用時，需要安裝探測線圈，且線圈在使用時要求對準(zhǔn)電機(jī)的轉(zhuǎn)軸軸心，對于正在運(yùn)行的電機(jī)，這一點(diǎn)難以做到。此外，線圈在工作時所測信號微弱，極易受到周圍電磁干擾的影響，所測信號中故障成分往往難以確認(rèn)，使用的有效性受到很大的限制。

3）基于數(shù)學(xué)模型的方法。通過建立故障的數(shù)學(xué)模型，結(jié)合模式識別理論，利用模型參數(shù)的變化來檢測故障的特征信息。Tallam等［6］提出了一種感應(yīng)電機(jī)定子單相線圈匝間短路故障動態(tài)數(shù)學(xué)模型，通過檢測電流相序成分實(shí)現(xiàn)對定子線圈匝間短路時故障特征信息的檢測；Joksimovic等［7］利用定子線圈短路時的自身耦合電路特性，建立了一種動態(tài)數(shù)學(xué)模型；Stocks等［8］針對定子故障建立電機(jī)的低階模型，并通過最優(yōu)觀測器估計模型參數(shù)；相似地，Khaloozaed 等［9］采用自適應(yīng) Kalman 濾波器估計電機(jī)低階微分方程模型的參數(shù)。這類基于模型的方法，其檢測方法的準(zhǔn)確程度取決于所建數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確程度，而實(shí)際上，要建立被監(jiān)測電機(jī)的準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型是很困難的。模型不精確，分析的結(jié)果很可能就是錯誤的。

4）負(fù)序電流方法。當(dāng)定子繞組發(fā)生故障時，電機(jī)三相繞組不對稱，定子電流會發(fā)生相應(yīng)的改變。Toliyat等［10］通過理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)證明，定子繞組故障會導(dǎo)致三相定子電流的不平衡，即存在負(fù)序電流。 據(jù)此，Williamson 等［11］和 Kohler等［12］提出基于負(fù)序電流的定子故障診斷方法，但是，進(jìn)一步的研究和實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，三相定子電壓不平衡、電機(jī)的制造誤差帶來的繞組不平衡以及磁路的飽和等因素都會影響負(fù)序電流的大小，單純以總的負(fù)序電流作為故障特征量可能會得到錯誤的診斷結(jié)果。為了避開負(fù)序電壓的影響，Kohler等［13］和許伯強(qiáng)等［14-15］提出以有效負(fù)序阻抗為故障特征量，但是負(fù)序阻抗的值是隨著負(fù)載變化的，而且當(dāng)負(fù)序電壓值較小時，負(fù)序阻抗的計算誤差較大。Lee等［16］指出當(dāng)定子出現(xiàn)故障時，可以寫出電壓和電流的關(guān)系：

5）Park矢量及其擴(kuò)展方法。對于理想的正常電機(jī)，其電流Park矢量的軌跡圖應(yīng)當(dāng)是一個圓，當(dāng)定子繞組發(fā)生故障時，它的軌跡變成了橢圓。根據(jù)這一特點(diǎn)，Cardoso等［21］通過電流 Park矢量圖的橢圓度來檢測故障。但是圖形辨識的方法靈敏度較差，對早期故障容易漏檢。 因此，Cruz等［22］提出擴(kuò)展Park矢量法，對Park矢量模的平方進(jìn)行頻譜分析來檢測定子故障。侯新國等［23-24］定義Park矢量模的平方函數(shù)中的兩倍基頻分量與基波之比為故障的靈敏度因子，通過監(jiān)測靈敏度因子的大小來診斷故障。由于這些方法沒有考慮負(fù)序電壓和電機(jī)本身的不平衡的影響，存在一定的缺陷。Cruz等［25］還提出利用Park矢量的坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)變換計算電流基波正序分量的變化來診斷定子故障，但是坐標(biāo)變換需要同步轉(zhuǎn)速或基波頻率的精確值，這往往不容易得到。

6）基于振動信號分析的方法。傳統(tǒng)的基于振動信號的檢測方法中考慮對電機(jī)振動特性的影響主要局限于電機(jī)軸承以及轉(zhuǎn)子不對中、不平衡等機(jī)械故障，很少考慮定子線圈故障對感應(yīng)電機(jī)振動特性的影響。但是，定子線圈故障會引起氣隙磁場的畸變，產(chǎn)生不同于正常運(yùn)行時的氣隙電磁力波，從而激發(fā)定轉(zhuǎn)子的振動［26］。萬書亭等分析了定子繞組匝間短路故障對發(fā)電機(jī)定轉(zhuǎn)子徑向振動特性的影響，指出發(fā)電機(jī)徑向振動特征也可以作為診斷發(fā)電機(jī)繞組故障的依據(jù)。但是作為故障判據(jù)的振動譜易與其他的故障特征混淆，侯新國等［27］提出利用電流信號與振動信號的互相關(guān)功率譜來診斷定子繞組故障，從信息融合的角度得到更加滿意的故障特征量。

7）人工智能方法。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、模式識別、遺傳算法等人工智能方法得到廣泛的應(yīng)用。人工智能故障診斷方法通過大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，在故障診斷中可以逼近非線性函數(shù)，融合多個故障特征量，具有相當(dāng)強(qiáng)大的診斷能力。但是該方法依賴于歷史數(shù)據(jù)的選擇，在通用性和可移植性方面有待進(jìn)一步研究。

8）其他方法。 Nandi等［28］提出根據(jù)斷電后定子繞組中感應(yīng)的電壓的特征頻率分量來診斷定子繞組故障，排除了負(fù)序電壓的影響，但這種方法要求在斷電情況下實(shí)施，不能進(jìn)行在線診斷，而且它沒有考慮電機(jī)本身不平衡帶來的影響。董建園等［29］提出當(dāng)定子發(fā)生故障時，三相電流的相角差發(fā)生變化，可以通過檢測相角的變化來檢測故障。但是該方法受電源波動影響較大。此外，還有基于零序電壓的方法［30-31］，檢測磁場旋轉(zhuǎn)過程中的振蕩角的方法［32］，基于小波分析的方法［33-35］，等等。

3 存在的主要問題

盡管電機(jī)故障的檢測與診斷技術(shù)已取得了很大的發(fā)展，但總的看來具有較好的在線檢測可行性的方法較少。基于磁通變化檢測的各類方法由于要安裝各種探測線圈，使得在現(xiàn)場的使用很不方便，而且信號微弱，易受周圍環(huán)境電磁場的影響；基于模型的分析方法能從理論上對各類故障進(jìn)行定量和定性的分析，但由于電機(jī)的類型、規(guī)格及其實(shí)際運(yùn)行環(huán)境千差萬別，單一的模型很難與實(shí)際運(yùn)行情況相吻合，難以滿足在線檢測的需要，而且要建立電機(jī)的精確模型非常困難，不精確的模型可能導(dǎo)致錯判和誤判；基于轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速的故障檢測方法由于要用到電機(jī)的一些具體設(shè)計參數(shù)，因此不可避免地限制了它們在實(shí)際中的應(yīng)用；基于電壓和電流信號的分析方法具有使用方便，無需安裝傳感器，可以做成非侵入式，在使用中不干擾電機(jī)的正常運(yùn)行等特點(diǎn)，成為在線檢測中最受歡迎的方法。但是，基于電壓和電流信號分析的診斷技術(shù)在故障的檢測中還存在一些問題和不足，如：在電機(jī)正常情況下，電機(jī)電流中由于各種原因會產(chǎn)生一些與故障特征頻率分量相近的成分，給準(zhǔn)確檢測故障特征信息造成很大難度，很容易誤判故障。如電機(jī)定子繞組故障時，造成三相不對稱，定子電流中就會出現(xiàn)負(fù)序分量，傳統(tǒng)方法通過檢測負(fù)序電流分量或負(fù)序阻抗，實(shí)現(xiàn)對定子繞組故障的檢測和診斷。但是，供電電壓不平衡以及電機(jī)本身固有的不對稱，都會引起定子電流的負(fù)序分量，難以區(qū)分檢測到的負(fù)序分量是由定子故障引起還是由于供電電壓不平衡或電機(jī)本身固有的不對稱引起。此外，對電機(jī)定子繞組故障特征的定性檢測研究較多，而對故障嚴(yán)重程度的定量評估研究不夠，很難給出量化的指導(dǎo)意見。

4 結(jié)束語

定子繞組的故障診斷主要是基于電壓和電流信號分析的方法，輔之以軸向磁場探測方法和振動信號的分析。電壓和電流分析方法可以做成非侵入式，并且可以和電機(jī)的控制系統(tǒng)集成在一起。而振動信號和磁通信號需要在電機(jī)中加入特殊的傳感器裝置，這在許多情況下是難以做到的。因此，基于電壓和電流分析的方法更加易于實(shí)施，是研究得最為廣泛的方法。但是，基于電壓和電流分析的方法仍存在不足，需要在故障特征的提取以及故障的嚴(yán)重程度評估方面作進(jìn)一步的工作。

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