电机设备电气故障诊断

电机设备电气故障诊断

李喻森

宇通客车股份有限公司，河南郑州，450000

摘要：随着社会主义市场经济的迅速发展，科学技术的不断进步，电机设备故障诊断技术作为企业机械设备维修的重要技术手段越来越得到人们的重视。目前我国在其研发资金投入和技术水平方面还远远低于国外水平，基于此，我们必须投入更多的人力物力对电机设备故障诊断技术进行深层次的研究努力学好理论知识增加实践经验，才能促进企业的快速发展。

关键词：电机设备；电气故障；诊断分析

1 电机设备故障诊断原理

电机设备在运行时会受到很多干扰，包括外界环境、电网电压、产品质量等，故障发生的主因是超技术范围的运行与恶劣的环境条件。利用科学合理的检测方法及时准确地分析异常的信息，同时对故障作出准确诊断，这是保证电机设备长期正常运行的有效方法，并且能够有效提高工作效率，降低设备的维修率。电流分析法：利用频谱等信号分析法来检测负载电流的波形，然后找出其发生故障的具体根源，判断其严重性。振动与噪声诊断法：利用相关仪器来检测电机设备的振动与噪声，对得到的信号予以处理，由此找出故障发生的根源及具体部位，在诊断机械损坏故障时，采取该方法比较合适。

2 电机设备的故障诊断

2.1 信号处理类方法分析

基于信号处理的电机故障诊断是通过对方差、频率、幅值等特征量的提取，得到与故障有关的征兆，进而判断设备的故障。相关信号处理和提取技术的发展为这种诊断方法提供了坚实的基础，如：时域分析技术、小波分析技术、傅立叶变换技术等。在众多技术中，傅立叶变换法是广为应用的一种方法，但这种方法的时频局部化能力较差，当需要进行突变信号的提取以及对时间进行定位时，这种方法会失效。另外，当频率波动时，傅立叶变换方法的效果会受到很大影响，如：在电网频率波动情况下，甚至会出现错误的电机故障监测结果。相对来说，小波变换法的性能较好，它能够有效抵御频率波动带来的负面影响，在时域和频域中的局部化能力都较强，对突变信号的敏感度也很高。在电机定子绕组出现故障的情况下，定子电流会发生很大变化，首先对定子电流进行必要的预处理，然后通过小波分析法进行小波二次变换，提取定子绕组中的故障特征。

2.2 基于集成型智能系统的诊断方法

随着电机设备系统越来越复杂，依靠单一的故障诊断技术已难满足复杂电机设备的故障诊断要求，因此上述各种诊断技术集成起来形成的集成智能诊断系统成为当前电机设备故障诊断研究的热点。主要的集成技术有：基于规则的专家系统与ANN的结合，混沌理论与ANN的结合，模糊神经网络与专家系统的结合。专家系统与神经网络的结合能充分利用专家系统的专家经验和神经网络强大的非线性映射能力。采用基于专家系统与神经网络相结合的故障诊断方法，可以充分利用领域专家的丰富经验和计算机的能力以及系统内部的因果关系，同时考虑大量未知情况的存在以及知识不精确度影响。模糊神经网络技术是把人类的经验和知识进行数字化的模糊处理，把规则和推理转换成神经网络的映射处理和直接从数据样本中提取经验规则，然后把这两种转换结合起来进行智能信息处理的技术。它充分利用了神经网络处理数字化知识的特点。如无刷直流电机故障诊断就采用了将模糊神经网络与专家系统相结合的方法，给出了模糊神经网络的结构和学习方法，并采用一种由混沌神经网络神经元构成的神经网络，通过研究其非线性动力学特性，实现混沌神经网络的动态联想记忆，在此基础上成功地应用混沌神经网络对异步电动机转子故障进行记忆和恢复。

2.3 基于专家系统的诊断方法

基于专家系统的诊断方法的基本原理是：按照专家过去的经验，将其总结为规则，然后采用规则及其相关推理方法来诊断故障。有学者在研究中通过该方法构建了调相机故障诊断专家系统，设定调相机故障原因集，故障征兆信号采用噪声信号，对其进行频谱分析，提取特征频谱，如果调相机出现某个故障，则肯定会表现在频谱图上。不仅如此，此系统中还引入了自学习的控制策略，使其在运行当中逐渐获取新知识，对知识库进行优化，对规则进行修改，逐渐提升其自诊断能力，这样就极大提升了诊断的准确性与速度。基于专家系统的诊断方法表现出显著的优越性，如诊断过程迅速、比较简单等，同时也有一定的不足之处，该方法是一种反演推理方法，因此，在推理方面并不是唯一的方法，同时在知识获取方面存在不足之处。对复杂系统而言，故障及其征兆之间通常存在比较复杂的关系，专家经验归纳成规则面临着很大的困难。所以，它在诊断复杂故障时很难获得良好的效果。不仅如此，关于诊断结论，单纯是重复被采用的规则，常用于单个故障诊断，对于多重故障的诊断并不适用。

2.4 基于模糊理论的诊断方法

在故障诊断领域，模糊属性常常出现，如对征兆的描述：温度“偏高”，振动“厉害”等都具有模糊特征；故障与征兆的关系往往也是模糊的。模糊理论是处理这类问题的最好的工具。模糊故障诊断有两种方法，一种是先建立征兆与故障类型之间的因果关系矩阵，再建立故障与征兆的模糊关系方程，这是基于模糊关系及合成算法的诊断方法。另一种方法是先建立故障与征兆的模糊规则库，再进行模糊逻辑推理的诊断过程，这是一种基于知识处理的诊断方法。模糊语言变量接近自然语言，知识的表示可读性强，模糊推理逻辑严密，类似人类思维过程，易于解释。但是，模糊诊断知识获取困难，尤其是故障与征兆的模糊关系较难确定，且系统的诊断能力依赖模糊知识库，学习能力差，容易发生漏诊和误诊。尽管如此，将模糊理论引入故障诊断领域已是一种符合事物本质的必然趋势。

3 电机设备故障诊断技术的发展趋势

3.1 电机设备故障诊断技术与激光测量技术相结合

目前激光測量技术已经充分应用于医疗、军事等方面。在机械工业生产中用到的激光测量技术与电机设备故障诊断技术结合的地方主要是振动测量和设备故障的维修诊断，已经成功运用到现实生产中的技术有旋转机械对中等方面。

3.2 电机设备故障诊断技术与先进的信号处理技术相结合

随着信号处理技术的不断发展越来越多的先进信号处理技术运用到电机设备故障诊断领域中，这两种技术的结合有效地提高了传统的基于快速弗利叶变换信号分析技术的水平。

3.3 电机设备故障诊断技术与多元传感技术相结合

随着科技的进步越来越多的企业采用大规模的生产方式，机械设备也越来越大型化、自动化。这就要求对机械设备进行维修时要采用全面、多角度的检测方式。

3.4 电机设备故障诊断技术与先进智能设备技术相结合

科学技术的不断发展，目前已经有多种智能设备技术应用到电机设备故障诊断的领域中，主要有专家系统、神经网络、进化技术等，这些先进的现代智能方法，给企业机械设备的事故诊断检测及维修带来了便利，也提高了企业生产的工作效率。

4 结束语

随着现代社会的发展，电气分析术是一项实用有效的电机状态监测故障分析技术，实践证明应用该技术能有效对工厂关键电机进行状态监测，提前发现电机的故障，并对电机的状态进行诊断和预测，实现电气设备预测性维修，可避免电机突发故障导致的生产停顿和高额损失，为企业创造价值。电机设备的频繁故障给工农业生产造成了极大的负面影响，所以研究电机的故障诊断技术具有重要意义。

参考文献：

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