一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法，包括：(1)使用双通道数据采集系统同步采集直流无刷电机的相电流信号和轴承振动信号；(2)采用零相位滤波器对电流信号进行滤波，采用希尔伯特变换计算滤波信号的相位；(3)截断和对齐电流信号，振动信号，电流相位信号以减小端点误差，将电流相位信号转变为电机转子机械角度信号；(4)使用电机转子机械角度信号对轴承振动信号进行重采样，计算重采样振动信号的包络阶次谱，根据故障特征阶次判断轴承故障类型。本发明专利技术具有原理简单，计算量小，精度高，能够实现直流无刷电机轴承变转速工况下的精确诊断的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电机轴承故障诊断
，具体涉及一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法。
技术介绍
直流无刷电机采用电子换向替代了传统有刷直流电机的机械换向，因而减少了由于机械接触产生的火花、磨损、噪声等问题。因此无刷直流电机具有结构简单，低噪声，高转速，高可靠性及长工作寿命等优点而被广泛应用于工业和民用领域。直流无刷电机采用六步换向驱动，为了实现正确的六步换向时序，需要感知转子的转角相位信息。转角信息可以通过霍尔元件获得或者从电机不通电的一相的反电动势来估算，后者也称为无传感器驱动技术。六步换向只需要精确感知60度电气相角及其倍数，并不需要感知0至360度之内的其它相位角度。因为采用六步电子换向替代了机械换向，因而无刷直流电机机械结构简单。特别是对于无传感器驱动的电机，只有定子，转子，电机外壳，轴承几个部件。轴承是无刷电机中唯一有机械接触的部件，即电机旋转时轴承滚子在轴承内圈和外圈之间滚动。因此轴承故障是无刷直流电机的主要故障之一。对于恒速旋转的轴承故障诊断，已经有大量成熟的技术可以应用。但是如果电机在变转速工况下运行，轴承故障诊断将变得相对困难。阶次跟踪技术通过对时域信号进行角域重采样，能够有效地实现变转速工况下的轴承故障诊断。但是阶次跟踪技术需要0至360度之内的精确瞬时相位，而集成的无刷电机控制系统无论是采用霍尔元件还是无传感器驱动技术都不能提供所需的相位信息。因而无刷电机轴承在变工况情况下的诊断具有一定的技术难点。虽然轴承的相位也可以通过对振动或者声音信号的分析来提取，但这些提取方法通常需要复杂的时频分析技术，同时容易受到噪声干扰，不能很好地应用于实际工业现场中，所以现有技术存在局限性。如何改进方法，提高变转速工况下的无刷电机轴承故障诊断精度和效率，仍需要进一步探讨。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术目的在于提供一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法。本专利技术采用的技术方案为：一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法，该方法包括四个实施步骤：步骤(1)、使用双通道数据采集系统同步采集直流无刷电机的相电流信号和轴承振动信号，电流信号表示为C[n],n＝0,1,…,L-1，振动信号表示为：V[n],n＝0,1,…,L-1，其中L＝T×fs为数据长度，T和fs分别为采样时间长度和采样频率。步骤(2)、采用零相位滤波器对电流信号进行滤波，首先采用一个无限冲激响应滤波器对C[n]进行滤波并得到一个临时滤波信号FC1[n]，如下式所示：式中aj,bg,N,M为取决于滤波器类型，阶次，带宽等因素的滤波器参数。随后对FC1[n]进行反转得到FC2[n]，如下式所示：FC2[n]＝FC1[L-n+1],n＝0,1,...,L-1接着采用上述相同滤波器对FC2[n]进行滤波得到FC3[n]，如下式所示：再次对FC3[n]进行反转即可得到零相位的滤波信号FC[n]，如下式所示：FC[n]＝FC3[L-n+1],n＝0,1,...,L-1通过以上一次正向滤波，一次反向滤波，得到的零相位滤波信号的相位畸变被尽可能地降低。随后采用希尔伯特变换计算滤波信号FC[n]的相位。首先计算FC[n]的离散傅里叶变换得到X[k]：随后构造一个单边离散时间解析信号变换Z[m]，如下式所示：计算Z[m]的反傅里叶变换即可得到FC[n]的复离散时间解析信号z[n]，如下式所示：式中Re(z[n])和Im(z[n])分别为z[n]的实部和虚部。随后，z[n]的相位arg[n]可有下式得到：arg[n]＝atan2(Im(z[n]),Re(z[n])),n＝1,2,...,L-1式中atan2为双参数形式的反正切函数。由于arg[n]的范围为-π到π，对arg[n]做解卷绕运算得到连续的电流相位曲线angle[n]，如下式所示：式中，K1,K2,…,Kp分别为第1，第2，…，第p个相位跳变点。步骤(3)、由于电流相位曲线angle[n]在n＝0和n＝L-1附近存在明显的端点误差，进一步地对电流信号，振动信号，电流相位信号进行截断和对齐以减小端点误差，同时将电流相位信号转变为电机转子机械角度信号，如下式所示：CT[n]＝C[n+0.1L],n＝0,1,...,0.8L-1VT[n]＝V[n+0.1L],n＝0,1,...,0.8L-1式中np为直流无刷电机的极数，CT[n],angleT[n],VT[n]分别为截断和对齐后的电流信号，电机转子机械角度信号，轴承振动信号。步骤(4)、使用电机转子机械角度信号angleT[n]对轴承振动信号VT[n]进行重采样，对重采样信号根据共振带位置进行带通滤波，随后对滤波信号采用希尔伯特变换计算获得包络阶次谱，根据故障特征阶次判断轴承故障类型。本专利技术的优点和积极效果为：(1)本专利技术方法采用零相位滤波器对无刷直流电机相电流信号进行滤波，能够最大程度地减小相位畸变，此外，在采用希尔伯特变换计算相位并解卷绕后，对信号进行截断和对齐，减小了端点误差，最终提高了电机转子机械角度的估计精度。(2)本专利技术方法通过分析无刷直流电机的相电流来获取精确的电机转子机械转角信息，而电流可以通过非接触的基于霍尔效应的传感器来测量，因而无需改动原来的电机系统，也无需加装额外的编码器。(3)利用本专利技术方法获得的电机转子机械角度对同步采集的时域轴承振动信号进行重采样，将时域信号转化为角域信号，再计算角域轴承振动信号的包络阶次谱，可以获得轴承故障阶次信息，实现变转速工况下的无刷电机轴承故障诊断。附图说明图1为本专利技术方法实现流程图；图2为无刷直流电机在变转速工况下的相电流信号；图3为相电流的幅值谱；图4为使用本专利技术方法滤波后得到的滤波电流信号；图5为使用本专利技术方法计算得到的电机转子机械角度信号；图6为未截断和对齐之前的计算角度和真实角度的误差及平均角度误差；图7为使用本专利技术方法截断和对齐后的计算角度和真实角度的误差及平均角度误差；图8为变转速工况下的轴承外圈故障振动信号及包络谱；图9为与图8对应的电机相电流信号及频谱；图10为使用本专利技术方法处理变转速工况下的轴承外圈故障信号后得到的阶次信号及包络阶次谱；图11为变转速工况下的轴承内圈故障振动信号及包络谱；图12为与图11对应的电机相电流信号及频谱；图13为使用本专利技术方法处理变转速工况下的轴承内圈故障信号后得到的阶次信号及包络阶次谱。具体实施方式下面结合附图以及具体实施方式进一步说明本专利技术。实施例一：首先验证本专利技术方法用于提取电机旋转相位信息的有效性。附图2为无刷直流电机在变转速工况下的相电流信号，由于电机转速的变化，该电流信号具有明显的幅值和频率调制特征，同时可见电机变速驱动的脉宽调制特征，且噪声干扰较为明显。附图3为该电流信号的幅值谱，从频谱中可见20Hz到50Hz之间的频率分量能量较高。根据附图1中的实现流程图的步骤2，采用带宽为18Hz到52Hz的二阶巴特沃斯零相位带通滤波器对电流信号进行滤波，结果如附图4所示。经过滤波之后，原来复杂的电流信号变成了近似正弦信号，但仍保留了幅值和频率调制特征。随后采用希尔伯特变换计算滤波信号的相位，并根据电机的极数将电流相位转化为电机转子机械角度，结果如附图5所示。图中显示的是曲线而非直线，说明电机在变转速工本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤(1)、使用双通道数据采集系统同步采集直流无刷电机的相电流信号和轴承振动信号，电流信号表示为C[n],n＝0,1,…,L‑1，振动信号表示为：V[n],n＝0,1,…,L‑1，其中L＝T×fs为数据长度，T和fs分别为采样时间长度和采样频率；步骤(2)、采用零相位滤波器对电流信号进行滤波，首先采用一个无限冲激响应滤波器对C[n]进行滤波并得到一个临时滤波信号FC1[n]，如下式所示：a0=1,FC1[n]=-Σj=1NajFC1[n-j]+Σg=0MbgC[n-g],n=0,1,...,L-1]]>式中aj,bg,N,M为取决于滤波器类型，阶次，带宽等因素的滤波器参数；随后对FC1[n]进行反转得到FC2[n]，如下式所示：FC2[n]＝FC1[L‑n+1],n＝0,1,...,L‑1接着采用上述相同滤波器对FC2[n]进行滤波得到FC3[n]，如下式所示：a0=1,FC3[n]=-Σj=1NajFC3[n-j]+Σg=0MbgFC2[n-g],n=0,1,...,L-1]]>再次对FC3[n]进行反转即可得到零相位的滤波信号FC[n]，如下式所示：FC[n]＝FC3[L‑n+1],n＝0,1,...,L‑1通过以上一次正向滤波，一次反向滤波，得到的零相位滤波信号的相位畸变被尽可能地降低；随后采用希尔伯特变换计算滤波信号FC[n]的相位，首先计算FC[n]的离散傅里叶变换得到X[k]：X[k]=Σn=0L-1FC[n]exp(-j2πkn/L),k=0,1,...,L-1]]>随后构造一个单边离散时间解析信号变换Z[m]，如下式所示：Z[m]=X[0],m=02X[m],1≤m≤L/2-1X[L/2],m=L/20,L/2+1≤m≤L-1]]>计算Z[m]的反傅里叶变换即可得到FC[n]的复离散时间解析信号z[n]，如下式所示：z[n]=1LΣk=0L-1Z[k]exp(j2πkn/L)=Re(z[n])+Im(zp[n]),n=0,1,...,L-1]]>式中Re(z[n])和Im(z[n])分别为z[n]的实部和虚部。随后，z[n]的相位arg[n]可有下式得到：arg[n]＝atan2(Im(z[n]),Re(z[n])),n＝1,2,...,L‑1式中atan2为双参数形式的反正切函数，由于arg[n]的范围为‑π到π，对arg[n]做解卷绕运算得到连续的电流相位曲线angle[n]，如下式所示：angle[n]=arg[n],0≤n<K1arg[n]+2π,K1≤n<K2...arg[n]+2π×p,Kp≤n≤L-1]]>式中，K1,K2,…,Kp分别为第1，第2，…，第p个相位跳变点；步骤(3)、由于电流相位曲线angle[n]在n＝0和n＝L‑1附近存在明显的端点误差，进一步地对电流信号，振动信号，电流相位信号进行截断和对齐以减小端点误差，同时将电流相位信号转变为电机转子机械角度信号，如下式所示：CT[n]＝C[n+0.1L],n＝0,1,...,0.8L‑1VT[n]＝V[n+0.1L],n＝0,1,...,0.8L‑1式中np为直流无刷电机的极数，CT[n],angleT[n],VT[n]分别为截断和对齐后的电流信号，电机转子机械角度信号，轴承振动信号；步骤(4)、使用电机转子机械角度信号angleT[n]对轴承振动信号VT[n]进行重采样，对重采样信号根据共振带位置进行带通滤波，随后对滤波信号采用希尔伯特变换计算获得包络阶次谱，根据故障特征阶次判断轴承故障类型。...

【技术特征摘要】
1.一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤(1)、使用双通道数据采集系统同步采集直流无刷电机的相电流信号和轴承振动信号，电流信号表示为C[n],n＝0,1,…,L-1，振动信号表示为：V[n],n＝0,1,…,L-1，其中L＝T×fs为数据长度，T和fs分别为采样时间长度和采样频率；步骤(2)、采用零相位滤波器对电流信号进行滤波，首先采用一个无限冲激响应滤波器对C[n]进行滤波并得到一个临时滤波信号FC1[n]，如下式所示：a0=1,FC1[n]=-Σj=1NajFC1[n-j]+Σg=0MbgC[n-g],n=0,1,...,L-1]]>式中aj,bg,N,M为取决于滤波器类型，阶次，带宽等因素的滤波器参数；随后对FC1[n]进行反转得到FC2[n]，如下式所示：FC2[n]＝FC1[L-n+1],n＝0,1,...,L-1接着采用上述相同滤波器对FC2[n]进行滤波得到FC3[n]，如下式所示：a0=1,FC3[n]=-Σj=1NajFC3[n-j]+Σg=0MbgFC2[n-g],n=0,1,...,L-1]]>再次对FC3[n]进行反转即可得到零相位的滤波信号FC[n]，如下式所示：FC[n]＝FC3[L-n+1],n＝0,1,...,L-1通过以上一次正向滤波，一次反向滤波，得到的零相位滤波信号的相位畸变被尽可能地降低；随后采用希尔伯特变换计算滤波信号FC[n]的相位，首先计算FC[n]的离散傅里叶变换得到X[k]：X[k]=Σn=0L-1FC[n]exp(-j2πkn/L),k=0,1,...,L-1]]>随后构造一个单边离散时间解析信号变换Z[m]，如下式所示：Z[m]=X[0],m=02X[m],1≤m≤L/2-...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆思良，王骁贤，刘永斌，刘方，赵吉文，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34