邵思語

(華南理工大學(xué)，廣州 510641)

0 引 言

感應(yīng)電動機因其結(jié)構(gòu)、性能等方面的優(yōu)勢，在眾多領(lǐng)域都得到廣泛應(yīng)用。隨著現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對感應(yīng)電機的要求也更加嚴(yán)格，轉(zhuǎn)子偏心故障程度輕時會使電機氣隙磁場發(fā)生畸變，損壞性能參數(shù)指標(biāo)；程度重時則會使定、轉(zhuǎn)子間相摩擦，有時甚至?xí)龤гO(shè)備乃至發(fā)生機毀人亡的重大安全事故。因此，對感應(yīng)電動機轉(zhuǎn)子偏心故障的診斷與研究具有重大意義。

國內(nèi)外學(xué)者針對電機故障提出許多研究方法：Bashir Mahdi Ebrahimi[1]等提出運用時間步進(jìn)有限元法對定子電流加以分析，推斷是否發(fā)生偏心故障；Nandi S[2]等學(xué)者提出可通過檢測電機振動信號實現(xiàn)轉(zhuǎn)子偏心故障的診斷；Tenhunen A[3]等利用有限元分析法對異步電動機進(jìn)行不平衡磁拉力的研究；我國的姚大坤[4]等對轉(zhuǎn)子偏心情況時不平衡電磁力展開研究，給出了在最小二乘意義下的非線性函數(shù)表達(dá)式；中國礦業(yè)大學(xué)的韓麗[5]等人將電機定子電流、徑向振動信號等進(jìn)行多信息融合，從而診斷故障；孫躍[6]應(yīng)用基于端部漏磁分析法實現(xiàn)電機偏心故障的診斷；揚州大學(xué)的吳桂峰[7]等應(yīng)用小波—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析振動故障。

基于以上文獻(xiàn)可知，現(xiàn)代常用于電機故障診斷的方法有：電流分析法診斷；振動診斷；磁分析診斷等。本文主要從定子電流頻譜、不平衡磁拉力及振動信號的角度進(jìn)行研究，由于快速傅里葉變換(以下簡稱FFT)分析時存在頻譜泄漏和柵欄效應(yīng)[8]，特征會被淹沒而難以識別，本文提出改進(jìn)創(chuàng)新的小波包分析結(jié)合FFT信號分析法，更有效地提取電流特征頻率；通過理論與有限元仿真分析電機在三種狀態(tài)下的徑向電磁力，得出力波階次和頻率分布的對應(yīng)特征，同時也為振動分析的特征頻率給予理論基礎(chǔ)。本文的三種診斷方式對于實際工程應(yīng)用中都有著一定的實用價值。

1 轉(zhuǎn)子偏心前后磁場分析

1.1 轉(zhuǎn)子偏心故障分類

據(jù)幾何性質(zhì)差異，轉(zhuǎn)子偏心可分為兩種基本類型：軸向均勻偏心和軸向不均勻偏心即斜偏心(IE)[9]。其中，軸向均勻偏心包含靜態(tài)偏心(SE)、動態(tài)偏心(DE)及混合偏心(ME)。圖1為電機偏心模型圖。

圖1 電機偏心模型

電機偏心時，轉(zhuǎn)子軸心C2與定子軸心C1不重合。靜態(tài)偏心時，電機轉(zhuǎn)軸O位于C2上；動態(tài)偏心時，O位于C1上；混合偏心時，O于C1，C2之間。

1.2 轉(zhuǎn)子偏心故障機理

在實際運行中，感應(yīng)電動機發(fā)生的轉(zhuǎn)子故障以斷條與轉(zhuǎn)子偏心占較大比例。轉(zhuǎn)子靜態(tài)偏心是轉(zhuǎn)子以自身為轉(zhuǎn)軸，且與定子不同心，造成偏心時最小氣隙位置的具體空間分布基本不變，為空間函數(shù)。轉(zhuǎn)子靜態(tài)偏心產(chǎn)生原因有：電機定子鐵心內(nèi)徑橢圓度，轉(zhuǎn)子定位不夠準(zhǔn)確，定轉(zhuǎn)子不同心，或是安裝及配置不正確等。轉(zhuǎn)子動態(tài)偏心是轉(zhuǎn)子以定子軸心為轉(zhuǎn)軸，使最小氣隙位置隨轉(zhuǎn)子同步移動，即氣隙最小位置隨轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)進(jìn)行移動，為時空函數(shù)。轉(zhuǎn)子動態(tài)偏心產(chǎn)生原因有:轉(zhuǎn)軸彎曲擾度，軸頸橢圓，安裝不同心，轉(zhuǎn)子鐵心不圓，臨界轉(zhuǎn)速時的機械振動，軸承損壞傳動等。

1.3 氣隙磁場分析

1.3.1 定、轉(zhuǎn)子磁勢

定子繞組三相對稱分布，其氣隙合成磁勢：

(1)

式中：fp(θ,t)為主波合成磁勢；fv(θ,t)，fμ(θ,t)分別為定、轉(zhuǎn)子繞組產(chǎn)生的諧波磁勢。

1.3.2 混合偏心氣隙磁導(dǎo)

混合偏心故障時，電機定、轉(zhuǎn)子的氣隙長度分布不均勻。忽略齒槽效應(yīng)對感應(yīng)電動機的影響[10]，給出靜偏心、動偏心、混合偏心三類情況的氣隙長度，分別如下：

g(θ)=g0(1-δscosθ)

(2)

g(θ,t)=g0[1-δdcos(ωrt-θ)]

(3)

g(θ,t)=g0[1-δscosθ-δdcos(θ-ωrt)]

(4)

式中：g0為均勻氣隙長度(不偏心)；δs，δd為靜態(tài)、動態(tài)偏心度。混合狀態(tài)為疊加式(2)、式(3)兩種基本狀態(tài)時的氣隙長?？紤]存在混合偏心情況時氣隙磁導(dǎo)，并進(jìn)行傅里葉級數(shù)分解，得：

(5)

傅里葉級數(shù)系數(shù)：

(6)

通常情況下，電機氣隙磁導(dǎo)的解析式可進(jìn)行如下簡化(氣隙偏心e很小，忽略高階磁導(dǎo)分量)：

Λ=Λ0+Λ1cosθ

(7)

1.3.3 氣隙磁場

電機正常工況下，由磁場理論，考慮各種不同情況磁導(dǎo)因素影響下的總磁導(dǎo)與式(1)相乘，可得相應(yīng)的氣隙磁密，磁通密度為時空函數(shù)。電機氣隙磁密瞬時值b(θ,t)表達(dá)式可參考文獻(xiàn)[11]，本文不再贅述。當(dāng)氣隙混合偏心時，氣隙磁密表達(dá)式除了含有電機正常運行情況時的磁密外，還有由存在氣隙偏心所引入的諧波磁密：

(8)

式(8)中：靜偏心時，ωr=0；動偏心時，ωr≠0；混合偏心時，對應(yīng)引入的諧波磁密為前兩者之和?；旌掀囊氲母鞑糠謿庀洞琶苤C波分量如表1所示。序號1～6是電機混合偏心引入的磁密諧波，其中序號1～3的諧波分量是由靜偏心引起；序號4～6的諧波分量是由動偏心引起，f1為基波頻率，fr為轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)頻率。

表1 混合偏心狀態(tài)下引入的磁密諧波

假設(shè)感應(yīng)電動機定子磁勢變換按正弦規(guī)律，那么定子電流線密度J可表示如下：

Js(θ,t)=Jssin(ωt-pθ)

(9)

式中：Js為定子線電流密度幅值；ω為定子供電電網(wǎng)頻率；p為電機極對數(shù)。

利用定子磁勢波與氣隙磁導(dǎo)二者乘積形式進(jìn)行表達(dá)的感應(yīng)電機氣隙磁場：

(10)

2 偏心故障診斷方法建立及仿真實驗

具體電機診斷過程如圖2所示，可通過傳感器等方式從電機中采集不同類型信號信息，再通過有效方式進(jìn)行故障特征提取，并與判別特征進(jìn)行對比分析，最終實現(xiàn)故障類型及危害嚴(yán)重程度等方面的診斷，確定應(yīng)對措施和實施方案。

圖2感應(yīng)電動機故障診斷過程

2.1 定子電流頻譜法

當(dāng)感應(yīng)電動機出現(xiàn)轉(zhuǎn)子偏心故障時，氣隙磁勢場發(fā)生畸變，相應(yīng)產(chǎn)生除基波峰值以外的其它峰值影響定子電流頻譜，即會存在一些特定的故障特征頻率。通過采集定子電流信號并進(jìn)行頻譜分析便可實現(xiàn)診斷故障[12]。對于轉(zhuǎn)子偏心故障的定子電流特征頻率已有大量文獻(xiàn)研究，本文將結(jié)論進(jìn)行總結(jié)整理后得到公式如下：

(1) 高頻段電流故障特征頻率

轉(zhuǎn)子靜態(tài)偏心(nd=0)：

fec=[Z2(1-s)/p±1]f1

(11)

轉(zhuǎn)子動態(tài)偏心(nd=1)：

fec=[(Z2±1)(1-s)/p±1]f1

(12)

(2) 低頻段電流故障特征頻率：

fec=f1±m(xù)fr

(13)

式中：fec為頻率分量(氣隙偏心的函數(shù))；Z2為轉(zhuǎn)子槽數(shù)；s為轉(zhuǎn)差率；nd為動態(tài)偏心級數(shù)；m為正整數(shù)。由式(13)可得，其故障特征頻譜不止一條，但只有當(dāng)m=1時特征分量幅值最大，受基波影響相對較小，易于被檢測，所以取f1-fr，f1+fr作為轉(zhuǎn)子偏心故障低頻段的左右邊頻故障特征分量。

2.1.1 小波包分析結(jié)合FFT提取故障特征

應(yīng)用FFT的不足：FFT是一種全局變換，無法準(zhǔn)確表達(dá)出信號的時頻局域性質(zhì)；FFT存在頻譜泄露或噪聲等,湮沒故障特征頻譜；對于存在非平穩(wěn)信號，可能會有較高誤判率。

小波包分析的優(yōu)勢：具有良好的時頻局部性，通過伸縮和平移可進(jìn)一步細(xì)化分析信號；其靈活的變換能夠?qū)⒐收显\斷所需要的頻率放大，進(jìn)行多尺度分析，且對于處理微弱故障特征、非平穩(wěn)信號和瞬時性的突變故障信號更為適用；用頻段對頻率進(jìn)行分解，所以通過提高小波分辨率就可有效避免FFT存在的頻譜泄漏等缺陷。

基于以上分析，本文提出將小波包分析結(jié)合FFT提取特征法應(yīng)用于電機轉(zhuǎn)子偏心故障診斷，并應(yīng)用MATLAB驗證該法的有效性。主要診斷過程是將采集獲取的電流信號進(jìn)行恰當(dāng)有效分解層的小波包分解運算，再根據(jù)理論計算得出的故障特征頻率分量，對特定頻率段上的小波包先后實現(xiàn)波形重構(gòu)，最后通過FFT分解得出診斷所需要的特定頻段上的重構(gòu)頻譜圖，通過分析頻譜圖最終實現(xiàn)偏心故障診斷。

(1) 小波包分解與重構(gòu)

(14)

分解算法：

(15)

(16)

重構(gòu)算法：

(17)

式中：h，g為濾波器系數(shù)；d為分解層數(shù)；j，n為小波包節(jié)點；l，k為分解層數(shù)。小波包分解是指將信號分成近似和細(xì)節(jié)兩部分，且它們均可進(jìn)一步細(xì)化分解，具體示意如圖3所示。圖3中，S為原始信號，A，D分別為近似，小波包分解樹分解為3層，如果最高頻率為f，則可將頻率段0～f等分為8段。

圖3 小波包分解樹示意圖

正因為小波包在低、高頻都具有良好的分辨率，所以在電機故障診斷具有明顯優(yōu)勢。

(2) 改進(jìn)方法在電機故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用

小波包的應(yīng)用大多通過把信號分解到不同層次頻率帶，應(yīng)用小波包分解系數(shù)計算出能量特征值進(jìn)行對比分析來判斷故障，但這種做法無法得到表征故障的特征頻率及其幅值大小。而對于診斷轉(zhuǎn)子偏心故障是需要找到其故障特征頻率的，傅里葉變換能實現(xiàn)對信號的頻譜分析，所以將小波包分解后在特定段上進(jìn)行波形重構(gòu)，再對該重構(gòu)波形進(jìn)行頻譜分析，即利用小波包分析結(jié)合FFT會是一種很好提取故障特征的方法。

2.1.2 應(yīng)用MATLAB提取電流特征頻率

本文利用從某石化公司實際電機中采集到的三相電流數(shù)據(jù)做頻譜分析。由于條件限制，并未對電機進(jìn)行一定程度上的偏心改裝，其實在實際中，即便是新電機，由于一些加工或安裝誤差也會出現(xiàn)一定程度上的偏心。電流數(shù)據(jù)來自一臺Z2=34的兩極三相感應(yīng)電動機，根據(jù)故障特征頻率，式(11)、式(12)、式(13)進(jìn)行計算時，nws取1可得出，高頻段的故障特征頻率：靜偏心故障為883 Hz，783 Hz；動偏心故障為748.5 Hz，858.5 Hz，807.5 Hz，907.5 Hz。低頻段的故障特征頻率為25.5 Hz，74.5 Hz。

(1) 直接FFT提取特征頻率

采集的三相定子電流原始波形如圖4所示。在MATLAB中利用fft函數(shù)進(jìn)行頻譜分析，所得頻譜圖如圖5所示，圖5(a)和圖5(b)分別為截取的低頻段和高頻段結(jié)果。

圖4 定子三相電流波形

(b) 三相電流高頻段頻譜

圖5(b)中在858.5 Hz，907.5 Hz附近產(chǎn)生了尖峰，與轉(zhuǎn)子偏心故障時的故障特征分量相符合，說明應(yīng)用FFT能夠大致有效地提取出高頻特征(因為高頻特征頻率與基頻存在一定差距)，可得出此電機可能存在偏心。但由圖5(a)并不能明顯看出其低頻故障特征頻率，尤其對于故障早期，直接用FFT提取故障特征分量存在一定的局限性。

(2) 小波包分析結(jié)合FFT提取特征頻率

由于采樣頻率為8 kHz，奈奎斯特頻率4 kHz。根據(jù)前文理論計算出的特征頻率，對電流信號進(jìn)行5層小波包分解，劃分成頻率步長為125 Hz，小波基函數(shù)選為coif5，并對小波包分解的信號進(jìn)行逐層重構(gòu)，提取出各層節(jié)點的重構(gòu)信號，最后聯(lián)系理論故障特征所處的大致高低頻段范圍，對關(guān)鍵節(jié)點的重構(gòu)信號進(jìn)行FFT頻譜分析。

本文在MATLAB中實現(xiàn)上述過程，理論計算頻段內(nèi)關(guān)鍵節(jié)點的重構(gòu)電流信號如圖6所示。最后將(5,0)節(jié)點與(5,4)，(5,5)，(5,7)三個節(jié)點的重構(gòu)信號進(jìn)行FFT分析，得到相應(yīng)頻段頻譜結(jié)果，如圖7所示。本文遵循一定規(guī)律，調(diào)整取節(jié)點(5,4)，(5,5)，(5,7)的信號疊加再進(jìn)行FFT，可避免小波包進(jìn)行快速算法時出現(xiàn)頻帶交錯現(xiàn)象。

(a) (5,0)節(jié)點

(b) (5,4)節(jié)點

(c) (5,5)節(jié)點

(d) (5,7)節(jié)點

(a) 三相電流低頻段頻譜

(b) 三相電流高頻段頻譜

由圖7可見，低頻段25.5 Hz和74.5 Hz附近，高頻段860 Hz和907 Hz附近，均出現(xiàn)能表征轉(zhuǎn)子偏心故障的特征頻率，但低頻故障特征分量表現(xiàn)還是不夠明顯。實際上感應(yīng)電動機的偏心在一定范圍內(nèi)是可忽略不計的，只有偏心程度較大時，其特征才會明顯地表現(xiàn)出來。據(jù)以上頻譜分析可知，一般電機都會存在一定程度上的混合偏心。

2.1.3 MATLAB處理結(jié)果分析

綜上分析得出，對電機電流信號做頻譜分析，看是否存在表征轉(zhuǎn)子偏心的對應(yīng)故障特征能夠?qū)崿F(xiàn)診斷要求。本文成功提取到故障特征，表明了理論計算的特征頻率能作為轉(zhuǎn)子偏心故障的有效判據(jù)，轉(zhuǎn)子偏心后，定子電流中低頻段會存在f1±m(xù)fr特征頻率分量，中高頻段會存在f1[(Z2±nd)(1-s)/p±1]特征頻率成分。對于穩(wěn)定信號,直接做FFT可有效地提取出故障特征分量，但在故障特征不明顯、表現(xiàn)微弱，或存在頻譜泄露等因素影響時會有局限性。而利用小波包結(jié)合FFT則可較準(zhǔn)確有效地識別到偏心故障高、低頻段的特征頻率，并與理論分析一致，證實了改進(jìn)方法的可行性。

2.2 不平衡磁拉力分析法

感應(yīng)電動機運行在電磁場中，存在使轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)的切向力外，同時也會存在隨時空變化的徑向電磁力。轉(zhuǎn)子偏心會產(chǎn)生不平衡拉力，這些力會使電機產(chǎn)生振動，嚴(yán)重影響其正常運行。本文依照電磁場理論得出電機偏心時的徑向電磁力表達(dá)式，分析故障狀態(tài)時電磁力特性和故障特征，并通過ANSYS仿真加以驗證。

2.2.1 偏心時電磁力理論分析

實際運行中，電機動、靜態(tài)偏心大都同時存在，且據(jù)本文對混合偏心狀態(tài)相關(guān)物理量式(1)、式(4)、式(7)等推導(dǎo)，能夠得出轉(zhuǎn)子偏心時，在正常情況下所存在的氣隙磁場之外，還額外附加了磁場次數(shù)為p±1，v±1，μ±1，其頻率為ωs，ωs±ωr，ωr±ωr(ωs是電源角頻率)的相關(guān)磁場，并且附加的磁場幅值與轉(zhuǎn)子偏心程度成正相關(guān)。研究分析徑向電磁力時，不僅要考慮基波磁場產(chǎn)生的幅值大、階次低的力波(對電機影響正比于幅值，反比于階次四次方)，而且還要考慮由定轉(zhuǎn)子諧波磁場間相互作用情況下所產(chǎn)生的徑向應(yīng)力[13]，忽略幅值小、階次高的力波，則徑向電磁應(yīng)力：

轉(zhuǎn)子靜偏心時，其附加磁場與基波磁場相互作用后,可能會產(chǎn)生2p±1、±1等低階次力波，出現(xiàn)頻率ωs±ωs(0頻率也許會產(chǎn)生)，這些頻率與無偏心理想情況時的頻率狀況一樣；轉(zhuǎn)子動偏心時，相應(yīng)的可產(chǎn)生p±(p±1)、±1等低階次力波，且產(chǎn)生了區(qū)別于正常和靜偏心情況的其他特征頻率：2ωs±ωr,±ωr,2(ωs±ωr)。具體特征情況如表2所示。

表2 感應(yīng)電動機主要力波階次及特征頻率

分析表2可得出，感應(yīng)電機徑向電磁力的故障特征是：若存在奇次徑向力波，即存在偏心故障；若電磁力頻率出現(xiàn)2ωs±ωr，±ωr，2(ωs±ωr)，ωs，即存在動偏心。

2.2.2 ANSYS有限元建模仿真

本文在ANSYS中應(yīng)用參數(shù)化語言，對氣隙長度取1 mm，槽配合為36/28，定子內(nèi)徑、外徑為210 mm，380 mm等相關(guān)參數(shù)的1極三相感應(yīng)電動機，建立轉(zhuǎn)子理想狀態(tài)、靜偏心和動偏心三種情況下的模型(偏心程度研究45%)，所建幾何模型及網(wǎng)絡(luò)剖分如圖8所示。仿真分析三種狀況下具體磁場分布狀態(tài)，運用Maxwell應(yīng)力張量法公式，計算獲得相應(yīng)電磁力分布情況，最后根據(jù)徑向電磁力隨空間和時間的變化，分別采用傅里葉分解得到對應(yīng)的徑向電磁力力波階次圖和相應(yīng)的頻域結(jié)果。

(a) 二維幾何模型

(b) 氣隙部分剖分

(c) 除氣隙外剖分

對電機模型進(jìn)行網(wǎng)格剖分控制，求解控制設(shè)置電磁力邊界條件，根據(jù)一般感應(yīng)電動機的實際運行狀態(tài)，對仿真電機的定子繞組上施加電流密度作為激勵，便可得到磁場分布。不同狀態(tài)磁力線分布情況如圖9所示。

對比圖9(a)和圖9(b)可得，偏心會使氣隙距離一邊大一邊小，磁力線有偏移，且動偏心時氣隙最小距離一直與旋轉(zhuǎn)磁場一致，磁力線偏向氣隙距離小的一側(cè)。仿真得出電機三種情況下的氣隙磁密分布如圖10所示。

(a) 無偏心狀態(tài)

(b) 偏心狀態(tài)

(a) 無偏心

(c) 動偏心

由圖10可得，磁密徑向分量對氣隙磁場的影響顯然大于切向分量。由于存在相反磁場，使該磁場中間磁密為0，遠(yuǎn)離中間的磁密逐漸增大。且在定子齒表面上磁密近似是平的，但由于定、轉(zhuǎn)子鐵心上存在很多槽，使槽附近相對氣隙距離增加，磁密急劇減小，使其局部存在鋸齒變化。電機偏心導(dǎo)致氣隙距離改變，而氣隙磁密會隨著距離的增加而減小，所以在氣隙較小位置的磁密幅值要顯著大于氣隙較大位置的磁密。利用Maxwell應(yīng)力張量法公式，得到電機三種狀態(tài)下的徑向電磁力隨著空間變化結(jié)果，如圖11所示。

(a) 無偏心

(b) 靜偏心

(c) 動偏心

無偏心時徑向力隨空間分布存在局部急劇起伏，經(jīng)分析依然是受定、轉(zhuǎn)子鐵心上槽的影響。偏心故障時，氣隙磁密變化還有磁場間相互作用使電磁力也隨之改變，使其分布不對稱。選取電機90°位置氣隙中間節(jié)點，得到徑向電磁力隨著時間變化結(jié)果，如圖12所示。

(a) 無偏心

(b) 靜偏心

(c) 動偏心

無偏心狀態(tài)下，徑向力隨時間分布大體呈正弦變化，曲線異常波動是源于電機旋轉(zhuǎn)時氣隙磁導(dǎo)的改變，且徑向力主要成分是2倍電源頻率；靜偏心電磁力在某一點上的變化轉(zhuǎn)換到相應(yīng)頻率上是不會受到影響的，只是其幅值會有所變化；動偏心電磁力峰值呈由大到小再由小到大的變化，分析原因是90°位置氣隙距離在轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)過程中呈由小到大的周期變化。對圖11三種情況徑向力隨空間變化進(jìn)行傅里葉分解，得到力波階次如圖13所示。

圖13 徑向電磁力力波階次圖

由圖13可得，感應(yīng)電動機轉(zhuǎn)子在理想情況時會產(chǎn)生0,2,4等偶數(shù)次力波，存在偏心后力波次數(shù)比正常狀態(tài)時增加了1,3,5等低階奇數(shù)次，仿真結(jié)果與之前理論得出偏心時會產(chǎn)生奇次力波結(jié)論相吻合，證實了其故障特征的準(zhǔn)確性。對圖12三種情況徑向力隨時間變化進(jìn)行傅里葉分解，得到徑向力頻域結(jié)果如圖14所示。

(a) 徑向力0～300 Hz頻域結(jié)果

(b) 徑向力1 300～1 800 Hz頻域結(jié)果

由圖14可得，感應(yīng)電動機無偏心狀態(tài)出現(xiàn)的頻率除100 Hz之外，還存在定轉(zhuǎn)子齒諧波頻率：1 300 Hz,1 400 Hz,1 500 Hz等。靜偏心狀態(tài)時出現(xiàn)的頻率有：0,100 Hz,200 Hz,1 300 Hz,1 400 Hz等，與無偏心情況時的相同，但幅值不同。動偏心狀態(tài)時出現(xiàn)的頻率為0,50 Hz,100 Hz,150 Hz,200 Hz,250 Hz,1 300 Hz,1 350 Hz,1 400 Hz等，尤其在低頻段上的頻域特征表現(xiàn)更為明顯。

2.2.3 仿真結(jié)果分析

感應(yīng)電動機偏心故障時，徑向電磁力特征除正常情況下存在偶次力波外同時還會存在±1，2p±1奇數(shù)次力波及計及齒槽效應(yīng)存在的v±μ±1次力波；動偏心時徑向力頻率出現(xiàn)區(qū)別于正常與靜偏心狀態(tài)±ωr,2ωs±ωr,2(ωs±ωr) 新的特征頻率，ANSYS仿真結(jié)果同理論相吻合，驗證了這些故障特征的有效性。

2.3 振動信號分析法

實際上，感應(yīng)電動機轉(zhuǎn)子偏心故障引起的異常振動很大程度上源于徑向電磁力，而且故障時產(chǎn)生的新的低階次力波影響較大。若出現(xiàn)存在的力波階次及頻率同電機某階模態(tài)所對應(yīng)狀態(tài)相同，便會產(chǎn)生諧振，使振動與噪聲明顯增加，因此振動信號法就可利用這種異常振動信號，間接反映磁場的變化，客觀地反映電機的運行狀態(tài)。

結(jié)合上文對徑向電磁力研究的相關(guān)結(jié)論及基于振動信號頻譜分析的診斷法，對于實際應(yīng)用中較易發(fā)生的混合偏心故障進(jìn)行綜合分析可得出，故障特征頻率有fr，2fs，2fs+fr等，還有引入的0在診斷中的參考與應(yīng)用[14]。具體特征頻率靜偏心為2fs，0；動偏心為fr，2fs±fr(實際常用特征頻率fr)。特征頻率幅值能夠反映對應(yīng)故障的嚴(yán)重程度，其中反映靜偏心的0和反映動偏心的fr，其幅值大小基本與對應(yīng)故障的嚴(yán)重程度成正線性相關(guān)，且fr下的動偏心的電磁振動以1/(2sfs)周期進(jìn)行脈動。

振動信號分析法優(yōu)點是節(jié)約成本，降低并簡化信號處理的難度；但個別特征頻率沒有很好的靈敏性，不適用小程度偏心狀態(tài)的故障診斷。

3 結(jié) 語

小波包分析兼顧時頻局部化分析且具有良好分辨率，能對信號進(jìn)行多尺度分解、細(xì)化頻率，將電流信號小波包分解后再對故障頻段重構(gòu)信號進(jìn)行FFT頻譜分析，能夠有效提取低頻與高頻電流故障特征，提高電機故障診斷判別率。

根據(jù)ANSYS徑向電磁力仿真結(jié)果，可得出轉(zhuǎn)子偏心時徑向力會存在±1，2p±1奇數(shù)次力波及計及齒槽效應(yīng)存在的v±μ±1次力波；靜偏心時會出現(xiàn)0等頻率；動偏心時會出現(xiàn)±ωr,2ωs±ωr,2(ωs±ωr) 等新特征頻率，尤其是ωr。該結(jié)論也為振動信號法提出的特征頻率提供理論依據(jù)，對電機故障診斷研究發(fā)揮積極作用。

對比分析了三種診斷方法，定子電流頻譜法最優(yōu)，振動信號分析法次之，不平衡磁拉力法最差。定子電流信號較其他參數(shù)受外界干擾最小，便于檢測和分析；同時定子電流與振動信號法能夠做到盡量小的電機侵入甚至無侵入，實用性較好。