电力设备故障诊断

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1、基于模糊自适应技术对供给电流监控的直流无刷电机定子绕组故障诊断M.A.Awadallah,M.M.Morcos摘要：文章介绍了一个基于模糊白适应推理系统（ANFIS）的肓流无刷PM电机定子绕组故障诊断与监测。建立了电机在正常和故障运行情况下的驱动系统模型。对稳定状态下的供应电流进行监控，并利用其傅立叶变换比较在不同负载情况下电机正常运行以及故障运行的频谱图。在频域中两种特例的频率发生处及其成分的多少将被提取作为诊断指标。利用正常和故障运行的仿真结果的区别建立和训练一个基于Sugeno的ANF1S。通常，用來训练ANFIS的情况是：电机带有不同的负载扭矩以及匝间百分比，利用这种情况下产生的仿真

2、来测试系统，测试的结果是相当标准的。引言：直流无刷永磁电机在如机械设备运转、航天事业、和电力驱动车辆等方面得到越來越多的应川。对于稳态模型和解出描绘电机性能特征的解析方程，这种驱动系统的仿真不同于应用数字的方法，但是在不平衡的条件下的系统瞬态模型不能够对故障进行诊断。基于模型的诊断依靠运行一个有故障的不平衡条件下的系统以及监测一个或多个性能特征。从被监测信号中捉取诊断指标，这些信号不是在吋域就是在频域（在通过不同方式的信号处理手段转换后）最常用的诊断技术是电机电流信号分析（MCSA）,这种技术已经成功地应川于诊断鼠笼式感应电机的转了铜条故障。普通的方法依靠监控在时域匕的电机的线性电流并且利用

3、离散傅立叶变换（DFT）处理这些信号。诊断的特征应该随着故障类型而变，而且它们应该存在于特殊的频谱成分以及一些特定频率值的成分屮。现代人工智能（AI）已经总接应用于自动处理电气设备故障诊断及预测。许多AI应用范例（如专家系统，人工神经网络及模糊逻辑）已经实现。模糊和模糊口适应系统是强大的工具，能够模仿人类思维的逻辑方式，并H•以如果一那么的规则形式处理人类专家技术。它们已经被用来语言地评估性能指数，非线性驱动系统模型，及通过白适应技术使诊断系统的参数最优化。建立-•个直流无刷永磁电机的瞬吋集中参数模型，并用欧拉加重平均数字技术解析模型。在电机停止和不呈现稳态的连续速度时开始解析。模型的参数和

4、电机的尺寸及定子绕组转动的数量等冇关，对于不同的旋转圈数冇不同的参数。应川这个事实，当所冇短路的相绕组所占的比例不同时电机的参数就不一样。在时域上的一个周期里对稳态供给电流进行采样和监测，并用DFT使其转变到频域小。在不同噪声和故障运行卞的供给电流的频谱与提取出的故障指标相对比。不在频谱成分中的序列是IIIDFT产牛的，发现第三和第四个成分及其人小随故障级别及负载转矩而变化。在不同的负载转矩及C相绕组的匝数比下建立一组诊断指标，川來训练一个ANFISo这个ANFIS的输入是四个指标（第三，笫四成分的频率及大小）而它的输出是负载转炬及C相短路绕组所占的百分比。用具有相似特性的另一组测试基于AN

5、FIS的诊断工具产生可接受的结果。这个系统就能用作诊断己有的定子绕组匝间故障及将要产生的故障。驱动模型及解析：直流无刷永磁电机根据每一相的转数及电机尺寸选取参数。电机任一相的某个短路线路都会影响这-•相的自感，与其它两相的互感，绕组阻抗，及这相的最人磁链。首要的参数是，转动数量方阵的比例，其他三个参数就是转动数量。用初始为0的联合欧拉汉明解析电机模型。最初，电机的速度和电流都为0；给出初始转子位置角及电机被定义的初始状态。利用模型方程获得引出的状态变量，利用欧拉方法获得解向量的四个点。丿IJ汉明预测校止法拓深了数字解析法。但是根据转了的位置这个模型应该遵循六个不同的运转模式，这就控制了转换器

6、的开关模式，如图1所示。不同形式的方程描述了电机在不同的运转下存在的特性。每个模式分两个阶段，交换阶段及传导阶段。在交换阶段里，开关关闭相的电流逐渐衰减至0,三相都工作。在传导阶段电流只流过两相。需要注意的是方程描述的是根据转子的位置决定的不同运转模式的电机特性，转子的特性控制了转换控制器的开关模式。Figure1.SchematicdiagramoftheintegrateddrivesystemINVERTERMOTORSUPPLY仿真结果：在不同的正常和故障条件和负载转矩下运行模型。在0.05-0.4N.m负载下的C相绕组的0-30%定子匝间故障是用MATLAB模型运行出的。这些故障中

7、，电机的参数背离了绕组短路部分的百分比。每相口感的减弱与无故障的绕组匝数数成比例，血相阻抗，互感,最大磁链与能起作用的匝数成比例。在某些运行条件下的特征性能如如图2到图4示。图中给出了电机在带冇0.35N.m负载的无故障情况下和在C相绕组出现20%的短路故障情况下特征性能的对比。图2给出了在故障情况下电机的稳态转速稍人于正常运转时的转速。两条转速Illi线都是不平滑的证明了在任何运行状况下的稳态转速不是真正连