基于矩陣束算法的異步電機故障檢測研究摘要異步電動機因其結構簡單、制造快捷、運行可靠性高而被廣泛應用于工農業生產和普通群眾日常生活等領域中，是這些生產及生活領域里的主要原動力和驅動設備。因此，異步電動機能否正常的運行，對各個行業生產制造過程的安全性、高效性和穩定性具有非常重要意義。本文針對異步電機轉子斷條障作為研究對象，提出基于矩陣束算法的異步電機故障檢測及診斷方法。矩陣束算法是異步電機模擬量重構成為Hankel陣，提取Hankel陣的奇異值，降階降序排列，部分置零處理抑制基頻和噪聲，確定階數，消除信號噪聲，并提取信號特征參數。本文通過模擬異步電機轉子斷條故障信號，并通過應用矩陣束算法前后的頻譜仿真圖進行對比分析，驗證矩陣束算法能夠有效地抑制噪聲干擾，準確地提取故障特征成分，為異步電機的故障檢測及診斷提供有效地方法。關鍵詞：異步電機故障診斷轉子斷條矩陣束算法目錄TOC\o"1-2"\h\z\u摘要 1目錄 3圖清單 4表清單 41緒論 51.1本課題研究的背景及意義 51.2異步電機故障診斷技術的發展及研究現狀綜述 61.3異步電機的故障類型及診斷技術 81.4論文主要內容 122異步電機故障機理分析 132.1異步電機的基本結構及工作原理 132.2異步電機常見的故障類型 162.3轉子斷條故障機理分析 202.4本章小結 223矩陣束算法原理 233.1矩陣束算法概念 233.2矩陣束算法具體步驟 243.3本章小結 264轉子斷條故障仿真及檢測 274.1構造仿真模型 274.2加入不同噪聲的測試結果 274.3本章小結 325總結與展望 33附錄 34參考文獻 39圖清單圖序號圖名稱頁碼圖1-1電機故障診斷流程圖6圖2-1異步電機結構圖16圖2-2異步電機各拆分圖16圖2-3電機定子結構圖17圖2-4轉子結構示意圖17圖2-5異步電機轉動原理圖19圖4-110dB噪聲29圖4-210dB去噪后MP頻譜圖30圖4-320dB噪聲32圖4-420dB去噪后MP頻譜圖32圖4-530dB噪聲33圖4-630dB去噪后MP頻譜圖34表清單表序號表名稱頁碼表2-1異步電機主要故障類型19表4-1加入10dB白噪聲矩陣束算法結果31表4-2加入20dB白噪聲矩陣束算法結果33表4-3加入30dB白噪聲矩陣束算法結果341緒論1.1本課題研究的背景及意義經過近200年時間的發展及應用，電動機現已經遍及到社會生產的各個行業，電動機作為工業中最重要的驅動設備，它在工農業生產和人民日常生活中發揮著不可替代的作用。事實上，一個國家工業化的先進程度可以通過其電動機消耗的電量所占的比例來衡量。據統計，電動機每年所消耗的電量約占總用電量的95%，其中異步電動機所消耗的電量約占其60%,異步電動機之所以在電力消耗中占如此大的比例，是因為它本身具有諸如:結構簡單、價格低廉、可靠性高、應用廣泛、維護方便等優點，也正是因為這些原因異步電動機已經成為各領域中使用最多的驅動裝置。因此，異步電動機能否正常的運行，對整個工業生產領域而言有著重大意義。在實際工作過程當中，異步電動機的工作環境相對較差，易受電氣、機械、化學等各種因素的影響，所以在惡劣環境下電機比較容易出現故障。若異步電動機在發生故障的前期可以被及時診斷出來并對故障部分進行維護，便可以確保工業生產工作的正常運行，還會延長電機壽命。如果電機前期的故障沒有被及時的發現造成故障加重，電機不僅會損壞還會影響整個生產系統，造成嚴重的經濟損失。電機因受到各種因素的影響，故障時有發生特別是大容量的電機。現階段，如何做到及時準確的發現并識別出電機的故障，保證其正常的運行，已成為科研人員研究的重點方向。近年來，因電動機故障造成的經濟損失和安全事故頻繁發生。根據不完全的統計，美國工業行業每年要花費上千億美元在電機的維護上并且成本持續上漲。國內對電機的日常維修保養也非常的關注，浙江省某小型電廠每年在電機維護方面就花費近200萬元。為了避免因異步電動機故障導致重大的安全事故，就需要快速精確的故障診斷技術來提高其運行的可靠性。所以了解電機發生故障的機理并準確的識別故障，對企業提高生產效率降低生產成本，具有重要的影響。電機在運行過程中所產生的信號可以使用故障診斷技術進行實時分析監測，通過這樣的方式可以盡早的預測出電機可能發生的故障，并提前做好準備，進而降低了發生故障的概率。并且通過對電機故障機理的深入研究，為其設計和改進提供了良好的基礎。1.2異步電機故障診斷技術的發展及研究現狀綜述電機診斷技術，主要是通過采集電動機在各種情況下的信號，并對其進行較為準確的判斷，判斷它是否發生了故障，若發生故障，則檢測故障類型和故障嚴重程度。電機故障診斷包括建立故障檔案庫和狀態信息庫，診斷過程分為：故障信號檢測、故障特征提取、故障狀態識別及對電機故障信號預報決策等。其故障診斷流程圖，如圖1-1所示。圖1-1電機故障診斷流程圖1.信號檢測：根據不同應用條件下的診斷目標及應用對象,選擇最合適的診斷信號,并充分利用信號傳感器、數據采集器等多種信息技術手段對其進行信號監控和數據采集。由此可見,它所需要構建的其實是一種狀態模式信息庫,它屬于一種初始化狀態的模式。2.故障特征提取：將初始故障模式的待檢信號經過信號提取處理,并進行放大或者壓縮、形式轉換、去除各種噪聲和干擾,以提取出一個故障的狀態信號特征,形成一個新的待檢模式。3.狀態識別：根據理論分析法及結合實際發生的故障案例,并以采用先進的數據庫技術建立起來的故障信息檔案庫作為一種基準的模式。將待檢測模式和基準模式進行對比與分類,即可以明確區別出一個設備的正常和異常。4.故障診斷決策：經過判別,正常工作狀態下的各種情況均可以進行持續監測,并重復以上程序;對于屬于異常狀態的,則需要及時地查明其故障情況,進行發展趨勢的分析,預估以后的發展與可能持續運行的時間,以及針對性地根據其存在的問題而提出相應的控制措施和進行維護決策。隨著工業水平的不斷提高，其對電機的需求也變得多種多樣。在工業生產過程中對其運行的可靠性要求也越來越嚴格。因此，電機的性能也在不斷提高，結構在不斷優化，應用范圍變得更廣泛，對其檢測的標準也變得更加苛刻。在電機故障診斷技術與監測技術起步較早的歐美國家，已經形成了完整的理論體系。近年來,歐美等發達國家對電機狀態監測和故障診斷的研究取得了很大的進展,許多相關的系統已經在工業生產制造過程中投入了使用。例如，荷蘭飛利浦公司開發了一種特殊的機械設備旋轉檢測系統RMS700、丹麥的必凱斯公司也開發了專業的機械設備監控系統3540、美國的通用電氣公司針對電動機研制了一套具有豐富功能的監測設備MULTILIN等等。國內由于各種因素的影響對電機故障診斷技術的研究比歐美等發達國家晚，但近些年來隨著工業體系的完善和經濟水平的提高，電機故障診斷技術得到了飛速的發展。期間可分為三個階段：學習階段、初級發展階段、高級發展階段。在學習階段主要學習電機故障診斷技術的理論基礎并進行初步研究，通過技術研討會進行學習交流。第二個階段是初級發展階段，此階段在20世紀90年代后期，由于我國工業水平的大力發展，更加緊迫的需要故障診斷技術，在國家政策的支持下，其迅速融入各個行業，特別是一些類似煤炭和石油等重工業，在此階段中國內的故障診斷技術水平得到了很大的提高，縮小了與國際先進技術的差距，從而為第三階段的發展奠定堅實的基礎。第三階段高級發展階段，此階段中國內相關的理論體系和技術研究已經非常全面，達到了國際先進水平。并且各大科研機構都建立了分析研究中心，使得故障診斷技術在我國得到了良好的發展。國內目前的研究重點主要集中在以下幾個方面：1.故障發生機理的研究想要了解故障發生的原因，就要研究故障發生的機理，因為它是故障的根本起因。徹底明白故障的發生機理對后續的故障分析診斷具有重要的指導作用。只有充分掌握故障產生的原理機制,才可以選擇適當的故障診斷技術去分析識別故障。2.信號處理技術的研究信號處理技術作為故障識別的來源是故障診斷技術的核心。因為在所采集到的故障信號中存在大量的干擾信息，如何完整的提取故障特征信號并消除干擾信息是目前的研究核心。綜上所述，隨著電機技術的不斷創新與發展，電機的故障診斷技術水平也持續提高。國外的電機故障診斷系統主要應用在大型鼠籠式異步電機上，其技術功能強大、集成度高、結構復雜，對應的成本也較為高昂。國內的電機故障診斷系統主要針對定子匝間短路故障、轉子斷條故障和軸承故障進行分析檢測，其形式單一且價格相對便宜。目前，在電機故障診斷及監測領域對信號處理的要求變得更為嚴格，只有高效精確的識別故障才能滿足未來的工業需求。1.3異步電機的故障類型及診斷技術1.3.1異步電機故障類型概述異步電機的結構比較簡單，主要由轉子、定子和軸承等部分構成。雖然異步電機的結構并不復雜，但在物理方面卻擁有繁雜的運行機制。其容易受周圍環境、負載狀況、供電電源等影響，出現部分零件老化受損導致性能降低。其中最為常見的故障有定子故障、轉子故障、軸承故障及氣隙偏心故障。1.定子故障定子故障是電動機運行過程中常見的問題。定子故障主要包括兩相間的線圈短路和某一相與定子框架間的短路。該類故障可以簡化為定子線圈上兩點間的直接連接。相間短路通常發生在線圈頭，因為不同相導體在線圈頭部交匯在一起。線圈內短路通常發生在線圈頭部或者凹槽處，這將導致繞組實際線圈數的減少。相間短路很可能造成停機。然而，某一相與中性點間的短路或者同一相匝間短路則不會造成這么嚴重的影響，可能產生的后果一般為相不平衡，對轉矩產生直接影響。2.轉子故障轉子的導條和固定端容易發生故障，這種故障類型比較常見。此類故障約占其他類型故障總數的10%。異步電機在啟動的瞬間，通過轉子導條的電流非常大且要承受強大的沖擊，這會造成轉子導條溫度升高產生熱應力。若電機在運行過程中經常性的啟停，轉子導條和端環則會受力不均，并且持續受到熱應力的影響發生形變，會致使異步電機出現轉子斷條故障。若不及時處理，造成故障加劇出現轉子多根斷條，嚴重時會損壞傷定子鐵芯導致整個異步電機報廢。3.氣隙偏心故障偏心故障屬于異步電機機械故障的一種，主要發生在異步電機的氣隙上。表現形式分為三種：一是靜態偏心故障，它是由于連接到定子上的旋轉銷錯位引起的，大多數情況是凸緣不對中導致的；二是動態偏心故障，它可能是由于滾珠軸承被損壞，也可能是轉子圓柱面或者定子圓柱面形變彎曲引起的；三是混合偏心故障，通常是由以上兩種故障結合產生，是最常見的故障。4.軸承故障軸承故障也是屬于異步電機機械故障的一種，它是由于滾珠軸承被損壞產生的，是電機故障的主要原因之一。例如電機過載、潤滑油不潔凈或逆變器所產生漏電流等屬于電氣方面的原因，都可能造成此類故障。軸承故障也會對異步電機造成不同的機械影響，例如電機振動、發出噪聲等。1.3.2異步電機故障診斷技術異步電機的故障診斷，是指通過監測電機運行過程中的狀態參數如振動、電流、溫度、功率等來判斷電機的運行狀態進而識別故障類型,診斷過程分為信號采集、信號的分析處理及故障診斷三個階段。1.異步電動機的故障信號檢測主要有以下幾種：（1）振動法電機的工作狀態可以通過振動信號體現，在電機出現問題時便可能會發生不正常的抖動，采集此類振動的數據并對其進行評估分析，能夠確定故障的原因。振動信號法得到了廣泛的應用，其主要優勢是易于檢測與分析。（2）定子電流法在轉子或是定子出現問題后，定子信號的諧波分量便會產生相應的變化，所以可基于頻譜分析的方式確定是否存在故障。（3）溫度法溫升參數也可體現異步電機的工作狀態，比如可以利用測溫技術等確定異步電機是否存在溫度過高的問題，以此便可以確定電機是否存在故障。（4）磁通法在對定子繞組問題進行檢測時，可以以軸向漏磁通數據的情況為依據。2.故障信號的處理方法主要有以下幾種：（1）頻譜信號分析法頻譜信號分析法是故障檢測中最常用的方法。其缺點是對于信號采集質量、采樣頻率以及樣本數極其敏感。監測過程通常是針對電機定子、轉子以及軸承三大部件中的一個進行的。為了獲得精確的故障信息，研究人員進行了很多研究，特別是研究了定子電流頻譜，主要有兩個原因:一是電流易于測量，并且可以對不同故障提供大量信息。但是只有當每種故障的頻率分量已知時，才能對測量信號進行FFT頻譜分析。此外，該方法需要大量采樣點才能夠保證精度，因此該方法常用于電機長時間運行時的故障診斷。（2）頻譜圖法頻譜圖法是在電機動態運行時對信號進行頻率分析。這種方法在時降窗口中重復進行FFT計算，使得該方法對窗口長度、類型、監測時長以及滑動窗步長具有高靈敏度。盡管這種方法可以在動態模式下分析信號，但是在異步電機工作在150m/s的速度時其精度會大大降低。（3）時域分析法時域分析法是將健康運行時系統的時域信號與當前系統的時域信號進行比較。測量工具帶來的相移會對直接比較帶來很大影響，因此，在比較之前需要對信號進行轉換，如果不經過轉換，是無法有效識別影響電機的故障類型的。3.異步電動機的故障診斷技術主要有以下幾個方法：異步電機在各個工業領域發揮著重要的作用。確保電機的可用性和使用安全性是工業生產中的基本要求。為此，開發能夠確保設備正常運行的檢測診斷系統勢在必行。然而，監測和檢測并不僅僅局限于電機本身。事實上，電機只是整個工業過程的一部分，確保操作安全是整個工業過程監測的重要部分。監測的最終目的都是通過檢測運行中可能發生的故障來提高工業生產過程的可靠性。當監測和診斷系統滿足可準確檢測和定位故障的基本要求后，下一步就是要通過控制來解決故障引起的運行性能下降問題。對于一些要求較高的系統，任何故障都是不允許的(如核電站、航天工業、航空運輸等)，設計師往往要設計冗余系統，一旦一個子系統出現故障，另一個備用系統立即替換故障子系統；如果某個系統與其他系統運行狀態不一致，就會被立刻切除。但是這種類型的設計(硬件冗余)對于大多數常見工業系統來說十分昂貴。電機中采用的故障診斷方法分為兩類：一類基于系統解析模型;另一類則無需系統模型。第一類方法受到控制領域工程師的歡迎，而電氣工程以及信號處理領域的工程師則偏向于使用第二類啟發式的方法。基于解析模型的故障診斷方法：這類檢測方法依賴于對系統的認知，需要知道系統模型和代表系統運行狀態的參數。模型產生的信號(或估計的參數)可以用來進行有效的故障檢測和識別可能發生的故障。但是這類方法要求在系統不同運行工況下對系統模型和參數變化范圍都有明確的認識。這些方法可被分為如下三類:（1）狀態估計法解析模型包含有限數量的內部變量，稱為狀態變量。這些變量有時難以直接獲取，比如無法使用物理方法測量或傳感器安裝費用過于昂貴等原因。由于系統隨時間運行正是以這些變量隨時間變化為特征的，因此可以使用參數估計技術(軟件傳感器)來跟蹤這些變量的變化。采用狀態估計法對測量信號（系統的輸入/輸出信號）進行估計的原理如圖1-2所示。圖1-2狀態估計基本原理（2）殘差產生法殘差是系統模型和被監測系統之間的偏差信號，如圖1-3所示。殘差依賴于其產生方法，產生殘差的目的是要為檢測故障提供重要的可利用的信號。正常運行的系統戲差接近于零，殘差攜帶的信息可以反映故障類型。圖1-3殘差產生（3）辨識法辨識法是根據實驗得到的系統輸人輸出值為待檢測系統建立一個動態模型，其核心思想是那些表征辨識模型特征的系統參數對故障十分敏感，因此可以根據這些參數的變化進行故障辨識。對模型參數進行估計，主要依賴于能夠最小化模型輸出與電機輸出間誤差的算法。這一流程如圖1-4所示，該方法也稱為模型法。圖1-4辨識法基本原理此類診斷方法需要使用知識模型，要了解電機動態行為的先驗知識，因此并不能涵蓋電機的所有故障（例如軸承故障）。無需解析模型的故障診斷方法：該類方法不需要搭建系統模型，而是依賴于信號內蘊含的信息。將建模或測量獲得的故障信號分類放入數據庫中，通過信號釋義或專家系統進行信號分析。人工智能方法就是無需解析模型的故障診斷方法，其包含多種不同的方法，例如專家系統、神經網絡、模糊控制等，這些方法可以獨立使用，也可以結合起來以提高診斷效率。盡管有時需要經過對優化運行來說非常重要的訓練階段，但這些方法仍舊非常高效。訓練過程中需要使用樣本集，這些樣本可能是錯誤的，也可能只適用于某些特定的系統。一旦訓練完成，該方法將變得簡單并且高效，并可應用于電氣系統的故障診斷。人工智能方法可加速決策過程，減少人工干預，但是并不一定適用于所有的故障診斷問題。人工智能方法通過多種形式模仿人類的推理過程，主要包括：（1）人工神經網絡此方法模仿人類大腦的神經結構，通過簡單的計算模塊組成復雜的網絡結構，可以用于描述非線性、多輸入/輸出系統。該方法根據采用的不同技術，可廣泛應用于電機故障診斷：根據仿真或實驗得到的時域或頻域信號進行訓練；實時自診斷；網絡結構動態更新；對瞬變、干擾及噪聲進行濾波；故障發生立即檢測。（2）模糊邏輯此方法利用了人類的價值感知能力，它不僅僅局限于傳統邏輯對“對”或“錯”的判斷，而是在更大范圍內給出了介于是和否之間的值。模糊系統利用“if-then”形式的模糊控制規則來處理自然變量。自適應模糊控制系統利用神經網絡的訓練機制以及用于研究對象參數優化遺傳算法的魯棒性，能夠有效地將先驗知識和人類經驗納入考慮范圍。很多文獻致力于研究其用于電機狀態監測和故障診斷的方法，它們包含不同的研究目標：功能異常檢測和定位故障；性能指數評估；利用人類知識建立數據庫，制定一系列“if-then”形式的模糊推理規則；設計用于故障診斷的自適應系統。（3）神經模糊此方法是上述兩種方法的組合。事實上，自適應神經網絡可以單獨生成相應的模糊系統，規則的生成是利用訓練樣本實現的，即在規則制定過程中盡量減少專家的干預。人工智能大大提高了診斷過程的自動化，使得在故障診斷領域充分利用人類知識成為可能。綜上所述,電機的故障診斷過程是非常復雜的。第一步是信號采集，所采集到的信號能反應電機真正的運行狀況，后續的工作才有意義。第二步是信號分析處理，如何把故障特征信號通過信號分析處理技術提取出來是整個過程的關鍵。最后一步是故障識別，根據信號分析處理技術提取到的故障特征，來對電機的故障類型進行判斷識別，是整個電機故障診斷技術的本質。1.4論文主要內容電機故障診斷在過去幾十年中一直是研究的熱點，得到了持續關注。隨著電機故障診斷技術不斷的發展和完善，目前大部分的故障都可以得到很好的避免與解決，但是依然存在著檢測不出或者是系統誤判等問題。因此，提高電機故障診斷技術的可靠性，在實際應用中有著非常重要的價值。論文的主要內容如下所示：1.通過查找大量的文獻資料，初步掌握異步電機故障類型和診斷技術的應用。2.對發生轉子斷條故障的異步電機，分析其故障機理。3.對異步電機轉子斷條故障完成仿真，對比和分析應用矩陣束算法前后的頻譜圖，驗證矩陣束算法具有抑制噪聲干擾的能力，為異步電機的故障檢測及診斷提供有效地方法。4.最后對全文工作做了總結。

2異步電機故障機理分析盡管異步電機被認為具有較強的魯棒性，但有時也會發生不同類型的故障。這些故障可能發生在電機的不同部位，從定子相間的連接處到轉軸和負載之間的機械耦合，都有可能發生故障。這些故障有的可以預測，有的不可預測。它們可能是機械故障，也有可能是電氣故障或磁路故障，具有多種多樣的成因。只有深入研究其結構及工作原理，總結常見的故障類型，并分析故障發生機理，才可以在故障診斷時提高可靠性，并為找到適當的故障診斷方法奠定基礎。2.1異步電機的基本結構及工作原理2.1.1異步電機的基本結構圖2-1異步電機結構圖圖2-2異步電機各拆分圖異步電動機主要由定子、轉子、機座、軸承裝置和扇葉等組成，在定子與轉子之間還有一個很小的空氣間隙。1.定子結構圖2-3電機定子結構圖異步電機定子部分，主要是由定子繞組和定子鐵心構成。定子鐵心一般是由0.5mm厚的薄鋼片疊加構成的，這樣可以減少激磁電流和旋轉磁場在鐵心中產生的渦流和磁滯損耗。對于一些小型電機而言，這些薄片是由單張薄鋼片裁剪而成；對于大功率電機而言，這些薄鋼片則被切成塊。為了避免渦流，每張薄鋼片上都涂有絕緣層，通過鉚接或焊接將它們疊加在一起，組成定子磁路。定子線圈安裝在預先設計的槽中，分為分布繞組和同心繞組兩類。當異步電機繞組機械結構部分是由機械加工制成時，通常采用同心繞組。電氣繞組和定子鐵心通過絕緣材料進行絕緣處理，根據電機用途不同應使用不同絕緣材料。2.轉子結構圖2-4轉子結構示意圖轉子鐵心、轉子繞組和轉軸共同組成了電動機的轉子部分。轉子磁路也由薄鋼片構成，與制造定子使用的薄鋼片相同。異步電機的轉子分為兩類：繞線轉子和籠型轉子。繞線轉子的構造方法與定子線圈相同；轉子相則在電機軸上安裝的電刷/集電環的幫助下產生出來。對于籠型轉子來說，大功率電機采用銅導條，小功率電機采用鋁導條。這些導條通過兩端的短路環連接，短路環材質是銅或鋁。其導體由模壓鋁合金或由大型預制銅導條箍到轉子的鐵心上制成。通常來說，轉子導條和磁路之間沒有絕緣層，但由于鋁合金的阻抗很小，所以電流無法從磁路薄鋼片上流過，除非鼠籠的導條損壞。3.軸承結構負載和異步電機之間需要通過軸承連接，軸承會受到兩種作用力，分別源于負載和異步電機。對于異步電機來講，軸承屬于承受力最大的一個部分，輸出時主要以轉矩為依據。在各類異步電機的運行過程中，軸承故障占據了相對較大的比例，之所以會出現這種現象，主要原因是其負載過大，同時還會受到電機高速運轉的影響，因而便降低了軸承的壽命，使其容易出現多種不同的故障。而且由于負載并不固定，電機和負載不匹配等問題也可能會引發異步電機的軸承故障。4.氣隙異步電機的氣隙是指其定轉子間存在的空隙，該參數會對異步電機的性能產生直接的影響。作為一種閉合回路，異步電機當中的磁場主要會受到氣隙、轉子以及定子的影響。氣隙中的空氣很難有效傳導磁力，所以假如該空間較大，便會造成明顯的磁力損失，導致力矩降低，因而便會影響到異步電機的效率。不過假如異步電機的氣隙較小，也可能會導致異步電機的定子和轉子摩擦較為嚴重，因而也會提高出現問題的可能。在實踐的過程中，一般會根據實際確定氣隙的大小，通常會在異步電機的定子和轉子不產生摩擦的前提下盡可能降低氣隙的大小。2.1.2異步電機工作原理在接通電源之后，三相異步電機便會形成旋轉磁場，設旋轉磁場的方向是順時針，如圖2-5所示。最初三相異步電機的轉子導條保持靜止的狀態，但是當旋轉磁場和導體間產生相對的運動之后，便會在導體內部形成一定的感應電動勢?，通過右手定則可以分析感應電動勢的方向。因為導條的端部會發生短路，所以受到電動勢的影響便會產生電流i，電動勢和電流的方向一致。在這種情況下，電磁力?便會對導條產生影響，可根據左手定則分析導條受到的磁力方向。由于受到磁力的影響，所以轉子便會形成轉矩Τ，并開始發生旋轉。圖2-5異步電機轉動原理圖轉子轉速n總是略低或略高于旋轉磁場的速度n1(n1為旋轉磁場同步轉速)。旋轉磁場的轉速n1與轉子轉速n之差稱為轉差,轉差與同步轉速n s=n12.2異步電機常見的故障類型由于異步電機的自身結構和工作環境等因素影響，會產生各種各樣的故障。而且發生的故障往往都是從細微處的缺陷逐漸發展成的，最嚴重的情況會導致電機報廢，影響生產系統的正常運作，威脅人員及財產安全。不同故障所經歷的發展時間也會不一樣，這些要根據實際情況來判斷。有些故障不易發現，但是可以短時間內造成電機損壞；有些故障比較明顯，會導致電機發出噪聲和振動；有些故障持續的時間長；有些故障則持續的時間短，這些故障可能會讓工作人員無法及時處理或者無法被發現。所以，只有對各種故障類型進行全面的分析總結，并深入研究產生各種故障的不同機理，選擇對應的提取故障特征信號的方法，才可以為以后的故障監測與識別奠定堅實的理論基礎。表2-1異步電機主要故障類型故障原因定子故障機體振動磁場不平衡、線圈振動、電源不穩、過載線圈與定子架間故障絕緣不良、振動、線圈受到定子架擠壓絕緣故障頻繁起動、安裝時絕緣損壞匝間短路高溫、高濕度、振動、過電壓相間短路絕緣層損壞、高溫、電壓不穩、線圈變松導體位移振動、頻繁起動、繞組振動接頭故障導體壓力、過度振動轉子故障軸承故障錯誤安裝、磁場不平衡、過載、缺少潤滑劑導條斷裂磁場不平衡、過載、缺乏清潔、高溫磁路故障生產故障、熱疲勞、過載錯位安裝不良、軸承故障、過載軸承潤滑不良溫度過高、潤滑劑質量差機械不平衡短路環活動、校準問題異步電動機按照故障發生的位置不同可以分為定子故障、轉子故障、軸承故障。下面具體介紹異步電機各類型故障：2.2.1定子故障異步電機的常見故障中，定子故障約占總故障類型的12.9%，主要為定子繞組方面的故障。（1）異步電機的定子繞組短路故障在電機的定子繞組發生短路問題后，會形成相對較大的電流，因為會提高繞組的溫度，導致絕緣材料受到溫度的影響發生軟化，甚至在特殊的情況下會燃燒，產生特殊的味道。在出現定子繞組短路的情況下，電機在工作時也會產生異常的聲音，假如短路問題出現于匝間，那么便會降低電機的轉速，假如短路問題出現在相間，那么更可能會導致電機無法順利運轉。很多原因都會導致發生此類問題，比如材料質量不滿足要求，電機設計存在缺陷，未合理使用絕緣材料等，同時電機負載的情況以及其工作的場合等也會對電機定子繞組是否發生短路問題產生一定的影響。在工作的過程中，假如發生負載過載、供電電源電壓過低或是電壓過高的問題，便會降低絕緣材料的使用壽命，進而導致出現短路的問題。除此之外，在長時間工作后或是電機處于潮濕的環境，也可能會導致出現短路問題。（2）異步電機的定子繞組接地故障此類故障造成的后果一般都較為嚴重，具體表現是絕緣線破損，使基座或是鐵芯和線圈連接，所以便會產生接地故障，在出現此類問題后，電機的表面便會帶有電流，因此在操作的過程中便可能會危害人員的安全，同時還會導致控制回路無法發揮應有的作用，使電機無法順利運轉。導致此類故障的原因包括絕緣不良或是絕緣破損等。此外，由于安裝線圈時未能壓緊線圈、硅鋼片不牢固等也會導致絕緣層破損，在出現此類現象后便會產生接地問題。2.2.2轉子故障繞線轉子故障與定子故障基本相同。而對于籠型轉子來說，故障可分為導條斷裂和短路環損壞兩種，如圖2-6所示。圖2-6導條斷裂以及短路環損壞故障導條斷裂或者短路環損壞通常是由機械過載(頻繁起動)、局部過熱或者制造缺陷(氣泡或者劣質焊接)引起的。這些故障會引起電流以及電磁轉矩的振蕩，在轉動慣量比較大(恒轉速)時尤為明顯；當轉動慣量小時，振蕩通常體現在機械轉速以及定子電流幅值上。短路環損壞比導條斷裂更加常見。事實上，這些故障一般是由于鑄造時存在氣泡或者導條和短路環膨脹率不一致而引起的，特別是短路環內傳導電流大于導條電流時容易發生。這些現象往往導致短路環尺寸變化、電機運行工況惡化或者轉矩過載，進而引發過電流，最終導致故障發生。單個導條斷裂往往不會使電機停機，這是由于斷裂導條內流過的電流可以分散到臨近導條內，這些臨近導條可能會因為過電流而損壞；當越來越多的導條由于過載損壞后就會導致電機停機。2.2.3軸承故障在傳動系統中軸承是一個極為關鍵的構成部分，發揮了非常重要的作用，不過出現故障的可能性也相對較高。因為軸承可能會受到安裝、材料、工藝以及負荷等的影響，所以便可能會在工作的過程中發生故障，異步電機軸承故障包括：1.磨損因為電機一般都會在相對較為惡劣的場合工作，所以潤滑油便可能會進入雜質或是其他細小的異物，此類異物會導致軸承的滾動體與滾道間遭到磨損，在磨損程度不斷提高的過程中，便會導致滾動物體的粗糙度也隨之不斷提高，所以便會降低軸承運轉的精度，進而便會使異步電機在工作的過程中發生較大的噪聲、振動等。2.疲勞剝落此類問題是指受到交變載荷的影響，軸承的滾道在承受剪應力之后產生裂紋，在不斷工作的過程中，裂紋會持續發展，最終可能會由于剝落而對軸承的工作狀態產生不同程度的影響。對于滾動軸承來講，疲勞剝落是一個最為重要的故障因素，在出現此類問題后，便會形成沖擊載荷，同時也會使異步電機在工作時發出較大的噪聲以及產生較強的振動。3.塑性變形在軸承上不斷積累載荷后，可能會出現塑性變形，在過載運轉的狀態下，異步電機的軸承會受到強烈的沖擊，所以會出現塑性變形。假如異步電機的滾道內進入具有較大硬度的異物，那么便會在相對運動的過程中產生劃痕或者是凹痕等。如果由于熱變形而導致軸承承擔了額外的載荷，也可能會出現塑性變形，比如會使電機在工作的過程中的噪音提高，抖動現象更為強烈等。2.3轉子斷條故障機理分析由于定轉子通過氣隙磁通相互耦合的關系，當轉子發生斷條故障時，可以通過耦合關系將這種變化體現在定子電流中，通過檢測定子電流信號中的轉子斷條特征頻率即可實現對該故障的檢測。定子繞組中基波的磁動勢F1 F1=K式中：K1為常數；N1為電動機定子繞組的相匝數；I1為電動機定子電流；w為電網角頻率；θ此時轉子繞組的相位角可通過下式算出： ?=θ?其中：ωr在電動機的極對數p=1的條件下，結合式（2-4）、（2-5），電動機的定子基波磁動勢可表示為： F1=K在定子側產生的旋轉磁場會與轉子導條會發生相對運動從而切割旋轉磁場，切割磁場會使得在轉子上產生感應電動勢，由于導條均與端環相連接，這樣可認為導條短路，從而產生了轉子電流，基波可由下式表示： F2=K式中：K2為常數；N2為轉子繞組每相匝數；當發生轉子斷條故障時，轉子電流會被迫調制，進而影響轉子繞組磁動勢，此時其基波分量可表達為： F2=K經過數學變換可得下式： F2=由于轉子磁勢是由定子磁勢產生的，兩者在數學表達式上類似，差別在于相位不同。可將式（2-5）代入（2-9），就可以得到定子磁勢的基波表達式： F1=當p=1時，轉差率為： s=ω?ω即： ωr=(1?將式（2-12）帶入式（2-10）得如下表達式： F1=K由式（2-13）可知，在磁動勢變化的兩種情況下，cos?[(3?2s)ωt?3θ]中含有3ωt和3θ，這種相位變化會在定子繞組中產生零序電動勢，不會對定子電流產生影響；而cos?[(1?2s)ωt?θ]含有邊頻分量 ftz=(1±2ks式中：k=1,2,3,···;f為電網供電頻率。2.4本章小結本研究在這一章當中針對電機的原理、結構以及故障類型等進行了介紹與分析，同時對有關故障類型進行了總結，針對各類故障的成因以及具體的表現進行了說明，而且還深入研究了斷條故障，分析了定子電流信號的原理，對出現故障后電機的特征頻率進行了介紹，為下文信號的分析處理奠定了基礎，同時也為診斷故障提供了依據。3矩陣束算法原理3.1矩陣束算法概念薩卡爾等學者提出了矩陣束算法，矩陣束算法可以為估計參數以及確定參數等提供極大的便利，近年來該方法已得到了廣泛的應用，該方法可以應用于估計參數，降低噪聲等方面，此外在處理信號數據方面該方法也發揮了極為重要的作用。矩陣束算法只需要少量的迭代計算，該算法的效率較高，能夠有效降低計算錯誤以及降低計算消耗的時間。矩陣束算法也具有良好的抗干擾性，可以局部化時域特征，在檢測診斷系統中得到了廣泛的應用，能夠使噪聲信號的干擾得到有效的消除，有利于獲得可靠準確的結論。矩陣束算法應用過程中計算流程圖，如圖3-1所示。圖3-1矩陣束算法流程圖3.2矩陣束算法具體步驟3.2.1構造Hankel矩陣矩陣束算法采用M個具有任意幅值、相位、頻率和衰減因子的余弦函數對定子電流信號進行擬合 y(t)=i式中：n(t)為系統噪聲，對第i個諧波而言，Ai為幅值，θi為相位，αi利用濾除基頻后的定子電流實測信號y(k)(k=1,2,3…N)為采樣信號，構造Hankel矩陣 Y=y(1)yL為矩陣束參數，恰當的選取L可以抑制噪聲的影響。3.2.2奇異值的分解及剔除基頻對Y矩陣進行奇異值分解（SVD） Y=U式中，U為N?L×N?L正交矩陣，D為(由于為對角陣，因此SVD可以將一個秩為M的矩陣Y表示為M個秩為1的(N?L)×( Y=U式中，M為矩陣Y的秩，ui、di分別是矩陣U、D的第i列向量，αi由上式知，矩陣Y經過SVD分解成一系列子矩陣和其對應的奇異值αi的乘積的和，即將矩陣分解成相互正交的子空間，而權重αi反應該子矩陣包含的信息量大小。在異步電機轉子故障中，定子電流信號基頻所對應的奇異值較大，故障信息對應的奇異值其次，噪聲信號對應的奇異值最小（接近零）。通過對奇異值為了抑制基頻，將基頻信號對應的兩奇異值α1,α2置零，得到新的對角陣'，重構信號 Y0=Uftz3.2.3噪聲抑制及定階對剔除基頻的信號，再次進行SVD，即 Y0=其中式中，U0為(N?L)×(N?L)正交矩陣，D0為(L從Σ0中篩選出最大值σ σi/則可獲得最大i值作為信號的階數m（ε為設定的閾值）。此外還可以利用奇異值的信息熵概念來確定階數。由Σ0的前m個非零奇異值形成新σΣ0'為(N?L)×m矩陣，其前m行由σ1,σ2…σ3.2.4頻率和衰減因子的求解將Y0陣奇異值分解后的前m個主導右特征向量D0T的最后一行刪去，構成一個L×m矩陣D1，前m個主導右特征向量DT的第一行刪去，構成一個 Y1=Y由Y1和Y2組成矩陣束Y2 G=Y1式中，Y1+為Y2的偽逆矩陣。G存在m個廣義特征值，記作λ σi=3.2.5幅值及相位的求解在估計出最大階數m和所有λi，幅值Ri可通過最小二乘法，求解式 y0(1)y03.3本章小結在信號檢測方面，矩陣束算法得到了廣泛的運用，其主要特點是方便、快捷、簡單，迭代過程并不復雜，在計算時不會累積誤差，而通過內積使算法的抗噪能力得到了有效的加強，所以可以有效提高計算的效率。此外，該方法還不存在時域與頻域局部化的問題，能夠將噪聲的影響有效消除，有利于獲得準確可靠的結論。4轉子斷條故障仿真及檢測4.1構造仿真模型通過在Matlab中編寫MP算法程序，驗證其對轉子故障檢測的可能性及精準度，并用仿真信號進行MP檢測。發生轉子斷條故障時，定子電流模擬信號如式（4-1）表示。為了體現MP算法的高分辨能力，選取=0.5%的低轉差率。仿真采樣頻率1000Hz，數據長度=2000，=1000。信號參數=20，=50Hz,=0.05,=0,最后加入白噪聲。（4-1）圖4-1矩陣束算法精度測試仿真前先對矩陣束算法的準確性進行測試，由圖4-1可以看出矩陣束算法的精度是比較高的。4.2加入不同噪聲的測試結果在定子電流信號仿真中分別加入10dB、20dB、30dB白噪聲，最后用MP算法剔除噪聲，顯示的頻譜及測試數據結果分析，分別如圖4-1至4-6，表4-1至4-3所示。圖4-210dB噪聲圖4-310dB去噪后MP頻譜圖表4-1加入10dB白噪聲矩陣束算法結果參數真實1.949.2250.8檢測值1.936249.20162.006850.8004誤差率1.9%0.003%0.34%0.0008%圖4-420dB噪聲圖4-520dB去噪后MP頻譜圖表4-2加入20dB白噪聲矩陣束算法結果參數真實1.949.2250.8檢測值2.008649.20232.010250.7974誤差率5.7%0.005%0.5%0.01%圖4-630dB噪聲圖4-730dB去噪后MP頻譜圖表4-3加入30dB白噪聲矩陣束算法結果參數真實1.949.2250.8檢測值1.999249.20212.014450.7982誤差率5.2%0.004%0.7%0.003%由圖4-1至4-6可知，利用矩陣束算法可以抑制強大的基波信號、噪聲信號，并得到轉子故障頻率、幅值等有效信息。原因是在矩陣束算法中進行了兩次奇異值分解，在異步電動機轉子故障中，定子電流信號基頻的奇異值非常大，故障信息比定子電流信號基頻小，噪聲信號的奇異值最小，通過對奇異值的控制可以抑制定子電流中的基頻和噪聲。由表4-1至4-3可知，對定子電流特征故障頻率誤差低至0.003%。由此可見，矩陣束算法在識別定子電流故障頻率方面有著非常高的精度，可以很精確的識別定子電流故障頻率，因此也可以廣泛的應用在工業檢測領域來有效的降低異步電機故障的產生，造成不必要的經濟損失。4.3本章小結矩陣束算法可以將故障信號內的噪聲以及基頻等去除，準確的獲得與故障相關的特征頻率。本章基于仿真軟件分析異步電機在發生轉子斷條故障時的信號和算法計算后擬合的信號數據結果進行對比，其誤差非常小，有效的證明了矩陣束算法在提取故障信號方面有著非常高的精度。所以在診斷電氣故障方面，矩陣束算法得到了廣泛的應用，該算法能夠有效保留異步電機的故障特征頻率數據，同時能夠很好的消除噪聲，有效提高了診斷結論的可靠性。5總結與展望隨著異步電動機在各行各業的廣泛應用，電動機的工作環境也變得非常復雜和惡劣，因此故障時有發生，從而對工業生產造成了較大的影響。為了防止其出現嚴重的故障，確保企業能夠正常生產。因此，為了準確的了解電動機運行情況，診斷其故障狀態是很有必要的。本文采用矩陣束算法，消除異步電動機轉子斷條時定子電流信號中的噪聲，并通過仿真對故障類型進行診斷和驗證。對于異步電機本身來講，其運行時周圍環境的復雜度和自身的結構特點，使得對其故障的診斷難度也相對較大。將多種故障診斷技術進行融合來實現電機的智能診斷，是未來電機故障診斷技術的發展方向。隨著，信號檢測分析技術和智能診斷技術水平的提高，電機故障診斷技術也得到了發展。因各種因素的影響，異步電動機故障診斷技術依然存在很大的不穩定性,完善和改進故障診斷技術仍需很長一段時間,還有許多問題需要進一步的研究和探討：1.實現異步電動機故障診斷技術的前提條件，是異步電動機的運行狀態信號能否被傳感器準確的采集。異步電動機信號采集系統中傳感器的選擇與安裝位置還需進一步的研究。2.本文只研究了轉子斷條這個單一故障，并對其進行了仿真和檢測。但在現實應用場景中，電機還會發生復合性的故障。而對于復合性故障的分析檢測還要做大量的研究，進而探索多種故障同時存在時的分析診斷方法。

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