劉芬，胡文彪

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基于MUSIC算法的變頻電機轉子故障診斷研究

劉芬1，胡文彪2

（1. 海軍蚌埠士官學校，安徽蚌埠 233012；2. 海軍92854部隊，湛江 524005）

分析了變頻電機在轉子故障時，逆變器直流側電流中產生故障特征信號的特性，提出了一種基于MUSIC算法的轉子故障在線檢測和診斷方法。結果表明，在短數據情況下，相對FFT技術，該方法頻率分辨率更高，故障檢測更為準確，且計算量小，有利于電機故障的在線檢測，實驗證明該方法簡單有效。

變頻電機 轉子 MUSIC算法 故障檢測

0 引言

隨著集電機、電力電子裝置為一體的交流調速系統(tǒng)在諸多行業(yè)的廣泛應用，對變頻電源供電的三相異步電機（簡稱變頻電機）的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術開始受到人們的重視。

在異步電動機的各種常見故障中，轉子斷條和偏心占了較大的比重。經過國內外學者的不懈努力，已探索出多種轉子故障監(jiān)測途徑，其中，基于定子電流信號的故障診斷方法是變頻電機最常見、有效的方法之一，但對于變頻電源供電的電機，定子電流中諧波成分加劇，轉子斷條故障特征頻率分量非常接近工作頻率，受電流基波分量泄露和環(huán)境噪聲的影響，使得故障特征量的提取更為困難。針對以上問題，本文在分析了變頻電機轉子故障在逆變器直流側電流中的表現，提出了一種基于高分辨率的MUSIC譜估計算法，只需要采集逆變器直流側一路電流信號，就能實現轉子故障的在線檢測和診斷，實驗驗證了方法的可行性和有效性。

1 轉子故障特征信息分析

變頻電源驅動的感應電機如圖1所示。整流器采用的是三相不控橋式整流，逆變器采用的是三相SPWM電壓型逆變電路。電網電壓頻率和逆變器輸出電壓頻率分別用s和0表示。

SPWM的開關函數是由一個低頻的頻率為0的正弦調制信號和一個高頻的頻率為c三角波信號進行比較產生的。從其頻譜上看，SPWM的開關函數由其直流分量、0的頻率分量和一系列高頻載波頻率c及其倍頻附近的諧波成分構成。

文獻[1]利用逆變器和整流器開關函數，推導出逆變器直流側電流的表達式，

逆變器直流側中只包含直流分量，20的頻率分量和f=()0/的頻率分量。其中20的頻率分量對應定子電流中的轉子斷條故障特征頻率分量，而f的頻率分量對應偏心故障特征頻率分量，而直流分量由定子電流中的基波分量產生。相關故障特征頻率分量轉移到了低頻段，這對減少基波分量的泄漏，突出故障特征頻率分量，提高故障診斷的準確性有一定的好處。如果采用傳統(tǒng)的FFT算法做頻譜分析，想要獲得較高的頻率分辨率，只能夠增加采樣數據的時間長度，但代價是噪聲的影響增強、計算量增大，同時電流波動的可能性也增大了，對故障特征分量的準確檢測十分不利。本文采用MUSIC 算法對逆變器直流側電流進行故障特征頻率估計，則克服了上述不足。

2 基于MUSIC算法的故障檢測方法

MUSIC(多重信號分類）方法是一種基于數據自相關矩陣特征值分解的頻率估計技術，它以有限個正弦函數之和為信號模型，對短數據具有較高分辨率，同時又能抑制噪聲的影響。文獻2和文獻3將MUSIC算法引入感應電機轉子故障診斷，取得了較好的效果。

2.1 MUSIC算法及原理

其主要思想是：一個觀測信號的信息空間是由它的自相關矩陣的特征向量構成的，通過自相關矩陣的特征值分解，可以把自相關矩陣中的信息空間分成兩個子空間，即信號子空間和噪聲子空間，根據噪聲子空間的矢量與信號子空間的矢量正交的性質，即可估計信號中所包含的頻率成分[4,5]。

式中，正弦波振幅j、頻率j為待估計的位置常量；相位j為在[-p,p]內均勻分布的隨機變量；()是與()相互獨立的白噪聲，均值為0，方差為2。

將輸入數據的自相關矩陣M（為矩陣維數）按信號空間和噪聲空間進行分解，其個特征值分別為

噪聲空間特征矢量V和信號空間特征矢em(f)正交，其中：

當時，信號的頻率可由下式估計：

理論上()將在2pj()處趨近于無窮大值，搜索()的最大峰值點即可以獲得()的頻率估計。

2.2 轉子故障檢測流程

由于逆變器直流側電流中包含大量高頻諧波分量，診斷時必須對其進行模擬低通濾波，然后進行數據采集，再用MUSIC算法對采集的信號進行頻率估計，獲取故障信息。由于需要關注的故障特征頻率都集中在低頻段，因此可以采用較低的采樣頻率進行采集，減少計算量。具體的診斷流程如圖2所示。

3 實驗及結果分析

為驗證該方法對變頻電機復合故障診斷的有效性，用一臺變頻器驅動的Y132M-4型感應電機作為實驗對象，進行了轉子1根斷條，轉子1根斷條+偏心的實驗，電機的銘牌數據為380 V，50 Hz、15 A、7.5 kW、1440 r/min。

3.1 轉子一根斷條實驗

對應的定子電流分別為7A、10.9A和14.5A，對應的20分別為1Hz、2.2Hz和3.3 Hz。對逆變器直流側電流d進行采集，采樣頻率為45 kHz，采樣時間為10秒。實測的逆變器直流側電流d在低頻段的頻譜如圖3所示。

對圖3中各種工況下的信號進行低通濾波（截止頻率為15 Hz），將采樣頻率從45 kHz降到50 Hz，取1秒的數據MUSIC算法進行處理，結果如圖4所示。由圖4可見，逆變器直流側電流的MUSIC譜的峰值所對應的各個頻率能夠對應轉子故障特征頻率20?？梢?，采用MUSIC算法對逆變器直流側電流進行處理，可以在短數據條件下有效地診斷出轉子斷條故障。

3.2 轉子一根斷條+偏心

轉子一根斷條和偏心的情況下，實測的電機轉速為1296 r/min，則20=3.6 Hz，轉子旋轉頻率rm=21.6 Hz。采用FFT算法處理的逆變器直流側電流d頻譜圖如圖5所示。

從圖5(a)中可看出，3.6 Hz、7.2 Hz、10.7Hz分別對應20、40、60，而21.6 Hz的頻率分量則對應偏心故障。頻譜中各分量雖受一定程度噪聲干擾，但基本上還是能夠識別。圖5(b)中數據長度為1 s，由于頻率分辨率不夠，各分量的頻譜泄露嚴重，基本上很難識別。

對采樣數據進行數字低通濾波，截止頻率設為25 Hz。需要關注的故障頻率最高為21.6 Hz，濾除不需要關注的高頻成分，將采樣率降低到50 Hz，取時間長度為1 s的數據用MUSIC算法進行處理，結果如圖6(a)所示。從圖6(a)中可以看出，在短數據情況下，MUSIC算法處理的結果仍然具有很高的頻率分辨率，轉子故障頻率20、40、60、80和偏心故障頻率r在圖6(a)中都能夠清晰地看到，而且不受噪聲的干擾。

調整電機的負載，使轉差率降低，運行平穩(wěn)后，實測的電機轉速為1314 r/min，20=2.4 Hz，轉子旋轉頻率為f=21.9 Hz。用MUSIC算法處理后結果如圖6(b)所示。轉子斷條和偏心故障對應的頻率成分都可以從圖6(b)清楚地看到。

4 結論

基于轉子斷條和氣隙偏心故障的故障特征頻率分量在逆變器直流側電流中的分布特性，在逆變器直流側電流的低頻段，電機定子電流中的基波分量轉化為直流量，其頻譜泄漏得到了有效抑制。由于需要關注的故障特征頻率分量都分布在低頻段，可將采樣頻率降到極低的頻率，利用MUSIC算法對逆變器直流側電流的低頻段信號進行處理，在短數據條件下，相比FFT算法，具有更高的頻率分辨率，減少電流波動的可能性，對故障特征頻率分量的檢測有利。在硬件上只需要對一路電流信號采集，就可以實現對故障檢測，降低了檢測設備的成本。實驗結果證實了該方法的有效性。

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Diagnosis Research of Rotor Fault in Variable Frequency Motor Based on MUSIC Algorithm

Liu Fen1, Hu Wenbiao2

(1. Bengbu Naval Petty Officer Academy, Bengbu 233012, China;2. Navy 92854 Army, Zhanjiang 524005, China)

TM346

A

1003-4862（2013）01-0039-04

2012-05-09

劉芬（1981-），女，講師。研究方向：電力電子與電力傳動。