基于时频处理的电动机转子故障显化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于时频处理的电动机转子故障显化方法，解决现有电机断条故障处理方法计算复杂、处理过程会导致故障特征频率的幅值不同程度衰减，不利于转子故障定量诊断及监测的问题。该方法包括以下步骤：步骤一、采集电动机转子原始单相电流；步骤二、进行傅里叶变换，得到待处理的频域信号；步骤三、进行频谱校正，得到幅值、频率、相位准确的基波信号；步骤四、原始单相电流与基波信号进行差值计算，得到去除基波信号的无基波电流信号；步骤五、对无基波电流信号进行傅里叶变换，得到频率与幅值的对应矩阵，将该对应矩阵作图，得到频谱图；步骤六、在频谱图中观察是否有明显突出于其他频率的幅值，若有，则有转子断条故障发生。

The method of motor rotor fault visualization based on time-frequency processing

【技术实现步骤摘要】
基于时频处理的电动机转子故障显化方法
本专利技术涉及电动机转子故障诊断领域，具体涉及一种基于时频处理的电动机转子故障显化方法。
技术介绍
信号处理在故障诊断过程中起到了桥梁作用，其本质是信息的变换和提取。目前被广泛采用的三相异步电机断条故障特征提取方式有两种，一是通过适当的变换将特征频率远离基频，此种方式具体包括park矢量方法、Hilbert变换方法、基于瞬时功率的方法等；二是降低基频分量，此种方式具体包括谐波小波方法、自适应陷波滤波方法、频谱细化方法等。现有的三相异步电机断条故障特征提取方法中，需进行大量变化及计算，不适合用于在线式监测，同时，现有方法处理过程均会导致故障特征频率的幅值不同程度的衰减现象，不利于转子故障定量诊断及监测。因此需开展一种对于硬件、软件需求较小、计算速度快、对故障特征频率幅值无影响的故障显化方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决现有电机断条故障处理方法计算复杂、处理过程会导致故障特征频率的幅值不同程度衰减，不利于转子故障定量诊断及监测的问题，提供一种基于时频处理的电动机转子故障显化方法。为了实现上述目的，本专利技术采用下述技术方案：一种基于时频处理的电动机转子故障显化方法，包括以下步骤：步骤一、采集电动机转子原始单相电流；步骤二、将步骤一获取的电流进行傅里叶变换，得到待处理的频域信号；步骤三、对步骤二得到的频域信号进行频谱校正，得到幅值、频率、相位准确的基波信号；步骤四、步骤一获取的原始单相电流与步骤三得到的基波信号进行差值计算，得到去除基波信号的无基波电流信号；步骤五、对步骤四得到的无基波电流信号进行傅里叶变换，得到频率与电流幅值的对应矩阵，将该对应矩阵作图，得到频谱图；其中，频谱图的横坐标为频率，纵坐标为电流幅值；步骤六、在步骤五得到的频谱图中观察故障特征频率的幅值是否明显高于其他频率的幅值，若有，则认为有转子断条故障发生。进一步地，步骤六中，若频谱图中故障特征频率的幅值大于五倍其他频率处的幅值，则认为有转子断条故障发生。同时，本专利技术还一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于时频处理的电动机转子故障显化方法的步骤。此外，本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现基于时频处理的电动机转子故障显化方法的步骤。本专利技术与现有技术相比，具有如下优点：1.本专利技术基于时频处理的电动机转子故障显化方法采用快速傅里叶变化及时域减法实现采集电流信号的处理，计算量小，所需数据量较小。2.本专利技术基于时频处理的电动机转子故障显化方法显化处理后，故障特征频率幅值不受影响，而基波频率完全被抑制，极大凸显了故障特征，有利于频谱在线显示及监测。附图说明图1为本专利技术基于时频处理的电动机转子故障显化方法流程图；图2a为转子断条故障仿真电流信号原电流时域波形图；图2b为转子断条故障仿真电流信号无基波电流时域波形图；图2c为转子断条故障仿真电流信号基波信号时域波形图；图3为转子断条故障仿真电流信号频谱图；图4为转子断条故障仿真显化后电流信号频谱图；图5为异步电机实验测试示意图；图6a为断条电机原电流时域波形图；图6b为断条电机无基波电流时域波形图；图6c为断条电机基波信号时域波形图；图7为断条电机傅里叶变换后的原始电流信号频谱图；图8为断条电机傅里叶变换后的无基波电流信号频谱图；图9a为正常电机原电流时域波形图；图9b为正常电机显化后电流时域波形图；图9c为正常电机基波信号时域波形图；图10a为断条电机无基波电流频谱图；图10b为正常电机无基波电流频谱图。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本专利技术的内容作进一步详细描述。转子断条故障信号特点：故障特征频率为(1±2s)f1，异步电机转差率一般在1.5％～6％之间，这导致了断条故障特征频率和基频相差很小，即使出现断条故障，故障特征频率的幅值也很低，约为基频幅值的2％-5％。稳态运行时，转子断条故障特征分量受基频分量泄漏影响，导致断条故障的可诊断性降低。这两个特点对断条故障的诊断带来了很大的困难，需通过一定的方法凸显特征频率及其幅值以更好地进行故障诊断。本专利技术提供一种基于时频处理的电动机转子故障显化方法，用于实现电动机工作过程监测及转子断条故障诊断。由于转子断条故障发生时，其特征频率幅值相对于基波频率幅值很小，因此在线式故障诊断中，多采用相关技术手段对基波信号进行抑制。本专利技术提供的单相电流信号快速处理方法将基波信号去除，显化故障特征信号，通过仿真及试验表明，该方法在显化故障特征频率同时，不会对特征频率的幅值造成影响，算法对于计算机硬件及软件需求小，可用于异步电机转子故障的在线监测。如图1所示，本专利技术提供的基于时频处理的电动机转子故障显化方法用于处理电动机单相电流数据，得到断条故障特征频率及幅值，其包括以下步骤：步骤一、采集电动机转子原始单相电流，采集时间为T，频率为fs；步骤二、将步骤一获取的电流进行傅里叶变换，得到待处理的频域信号；步骤三、对步骤二得到的频域信号进行频谱校正，得到幅值、频率、相位准确的基波信号；步骤四、在时域内进行原始电流信号与基波信号的相减运算，得到去除基波信号的无基波电流信号；步骤五、无基波电流信号进行傅里叶变换，得到频率与电流幅值的对应矩阵，将该对应矩阵作图，得到频谱图，频谱图的横坐标为频率，纵坐标为电流幅值；步骤六、读取故障特征频率的幅值，若故障特征频率对应的幅值大于五倍的其他频率的幅值的平均值，则认为有转子断条故障发生。上述故障特征频率与其他频率五倍比值关系为实验室得到的经验数据，实际工程应用时，可根据需要建立所使用电动机系列的故障特征数据库，对上述倍数做有根据的修正，以提高诊断的可信度和可靠度。通过有限元仿真及试验验证，该方法对于故障特征频率的幅值不产生任何影响，有利于开展基于大数据的定量故障诊断。采用转子故障特征显化方法对仿真得到的断条故障电机的单相电流信号进行处理，图2a为原始故障电流时域波形，图2b为显化后无基波时域电流信号，图2c为频谱校正得到的参考电流信号。图3为原单相电流仿真信号的频谱，边频分量幅值比基波频率分量幅值低很多，边频频率与基频频率很接近。图4为无基波电流的频谱，通过对比发现，采用该方法显化后，边频特征分量被极大凸显，且边频分量的幅值基本不受影响。如图5所示，进行电机故障试验，电机为笼型异步三相电机。采用电流传感器测量电机输入端电流，其灵敏度为100mv/A，量程为70A(AC)。试验电机为带负载状态。在变频器与电机之间的线缆上测量正常电机和转子断条故障电机的单相电流信号，在电机轴伸端采集速度脉冲信号，采样频率12.8kHz，采样时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时频处理的电动机转子故障显化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、采集电动机转子原始单相电流；/n步骤二、将步骤一获取的电流进行傅里叶变换，得到待处理的频域信号；/n步骤三、对步骤二得到的频域信号进行频谱校正，得到幅值、频率、相位准确的基波信号；/n步骤四、步骤一获取的原始单相电流与步骤三得到的基波信号进行差值计算，得到去除基波信号的无基波电流信号；/n步骤五、对步骤四得到的无基波电流信号进行傅里叶变换，得到频率与电流幅值的对应矩阵，将该对应矩阵作图，得到频谱图；其中，频谱图的横坐标为频率，纵坐标为电流幅值；/n步骤六、在步骤五得到的频谱图中观察故障特征频率的幅值是否明显高于其他频率的幅值，若有，则认为有转子断条故障发生。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于时频处理的电动机转子故障显化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、采集电动机转子原始单相电流；
步骤二、将步骤一获取的电流进行傅里叶变换，得到待处理的频域信号；
步骤三、对步骤二得到的频域信号进行频谱校正，得到幅值、频率、相位准确的基波信号；
步骤四、步骤一获取的原始单相电流与步骤三得到的基波信号进行差值计算，得到去除基波信号的无基波电流信号；
步骤五、对步骤四得到的无基波电流信号进行傅里叶变换，得到频率与电流幅值的对应矩阵，将该对应矩阵作图，得到频谱图；其中，频谱图的横坐标为频率，纵坐标为电流幅值；
步骤六、在步骤五得到的频谱图中观察...

【专利技术属性】
技术研发人员：李民民，訾艳阳，周献齐，党栋，赵飞，宫厚娟，赵明，朱伦伦，向红艳，杨敏利，
申请(专利权)人：西安航天动力试验技术研究所，
类型：发明
国别省市：陕西;61