本发明专利技术涉及一种电机状态检测分析预警方法及设备，方法包括以下步骤：在待检测电机特定位置安装相应的传感器，传感器至少包括振动传感器、噪声传感器、电压传感器、电流传感器和温度传感器；通过各传感器采集当前时刻待检测电机的各状态量，并进行滤波去噪；建立电机状态分析模型；通过电机状态分析模型和待检测电机的各状态量进行综合分析，得到当前时刻待检测电机的电机状态量。设备通过该方法对电机状态进行检测。本发明专利技术方法通过电机状态分析模型从多维度对待检测电机状态进行分析，得到当前时刻电机的电机状态量。本发明专利技术设备通过预存各类型电机的标准状态量，进行电机状态量与标准状态量的对比，得到电机当前工作状况。得到电机当前工作状况。得到电机当前工作状况。
【技术实现步骤摘要】
一种电机状态检测分析预警方法及设备
[0001]本专利技术涉及一种电机状态检测分析预警方法及设备，属于电机状态检测
技术介绍
[0002]换流站使用了大量的旋转设备，如阀冷系统中主循环泵、喷淋泵、补水泵电机，暖通系统组合机内风机电机等。电机故障会导致阀冷或暖通系统停运，危及直流系统安全稳定运行。目前站内对电机的巡检仅限于红外测温，巡检方法单一且周期较长(阀冷红外测温1周一次，暖通红外测温1月一次)。电机故障约有60～70％可通过振动和噪声反应出来，有必要对电机振动、噪声等状态量进行检测。
[0003]换流站内使用的电机数量多、功率小，市面上电机在线监测系统方案需要在每台电机安装各类传感器、并在全站搭建一个通讯网络和分析系统，价格高、性价比低。换流站内使用的电机型号多，面对不同类型的电机需要不同的设定不同的检测参数，加大了检测的难度。
[0004]申请号为201610209993.2的专利技术专利公开了一种基于正向推理的汽轮发电机组振动故障诊断方法，其主要特征在于采用参数检测装置对汽轮发电机组启动和运行过程中的相关工作参数进行实时检测和故障自动判断，并结合机组有功功率的大小对被诊断汽轮发电机组的振动故障进行逐级判断。该方案主要针对特定机组，不适用对多种类、多工况电机进行诊断。
技术实现思路
[0005]为了克服上述问题，本专利技术提供一种电机状态检测分析预警方法及设备，该方法通过电机状态分析模型从多维度对待检测电机状态进行分析，得到当前时刻电机的电机状态量。该设备通过预存各类型电机的标准状态量，进行电机状态量与标准状态量的对比，得到电机当前工作状况。
[0006]本专利技术的技术方案如下：
[0007]方案一
[0008]一种电机状态检测分析预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0009]在待检测电机特定位置安装相应的传感器，所述传感器至少包括振动传感器、噪声传感器、电压传感器、电流传感器和温度传感器；
[0010]通过各所述传感器采集当前时刻待检测电机的各状态量，所述状态量至少包括振动加速度、振动频率、噪声、电压、电流和温度，并进行滤波去噪；
[0011]建立电机状态分析模型，所述电机状态分析模型至少计及电机的振动加速度、振动频率、噪声、电压、电流和温度；所述点击状态分析模型基于各状态量计算；
[0012]通过所述电机状态分析模型和待检测电机的各状态量进行综合分析，得到当前时刻待检测电机的电机状态量，工作人员根据当前时刻待检测电机的点击状态量和该电机历
史的电机状态量，对电机当前时刻的工作状态进行判断。
[0013]进一步的，所述电机状态分析模型为：
[0014][0015]其中，B(t)为时刻t时电机综合状态量，Δ
i
(t)为时刻t时第i个状态量的偏差值，g
i
为第i个状态量的权重。
[0016]进一步的，通过所述振动传感器获取待检测电机的振动频率，并通过各时刻的振动频率得到待检测电机的振动加速度；时刻t1时所述振动加速度和是振动频率的偏差值Δ1(t1)、Δ2(t1)分别为：
[0017]Δ1(t1)＝a(t1)
‑
e1(t1)a(t0)；
[0018]Δ2(t1)＝f(t1)
‑
e2(t1)f(t0)；
[0019]其中，a(t1)和f(t1)分别为时刻t1时待检测电机的振动加速度和振动频率，a(t0)和f(t0)分别为时刻t0时待检测电机的振动加速度和振动频率，e1(t1)和e2(t1)分别为时刻t1时待检测电机的振动加速度偏差系数和振动频率偏差系数；所述时刻t0在时刻t1之前。
[0020]进一步的，通过所述噪声传感器和所述温度传感器获取待检测电机的噪声和温度；所述噪声和所述温度的偏差值Δ3(t1)、Δ4(t1)分别为：
[0021]Δ3(t)＝N(t1)
‑
e3(t1)N(t0)；
[0022]Δ4(t)＝T(t1)
‑
e4(t1)T(t0)；
[0023]其中，N(t1)和T(t1)分别为时刻t1时待检测电机的噪声和温度，N(t0)和T(t0)分别为时刻t0时待检测电机的噪声和温度，e3(t1)和e4(t1)分别为待检测电机的噪声偏差系数和温度偏差系数。
[0024]进一步的，通过所述电压传感器和所述电流传感器获取待检测电机的电压和电流；所述电压和所述电流的偏差值Δ5(t)、Δ6(t)分别为：
[0025]Δ5(t)＝u(t1)
‑
u(t0)；
[0026]Δ6(t)＝i(t1)
‑
i(t0)；
[0027]其中，u(t1)和i(t1)分别为t1时刻待检测电机的电压和电流，u(t0)和i(t0)分别为t0时刻待检测电机的电压和电流。
[0028]进一步的，各所述偏差系数e
n
(t1)为：
[0029][0030]其中，n＝1,2,3,4，k
n
为补偿系数。
[0031]一种电机状态检测分析预警设备，通过方案一中的电机状态检测分析预警方法对电机进行检测，其特征在于，包括存储模块，在使用之前，通过所述电机状态分析模型对处于正常运行状态下的各类型电机分别进行检测，得到各类型电机的标准状态量H
b
，b为电机类型，并存储在所述存储模块中；
[0032]检测时，选定待检测电机的类型，得到当前时刻待检测电机的综合状态量B(t)；
[0033]将当前时刻待检测电机的综合状态量B(t)与对应的所述标准状态量H
b
进行比较，得到检测结果。
[0034]进一步的，选定任一类型的电机标准状态量为基准状态量H0，计算统一系数r
b
：
[0035][0036]当所述电机状态分析模型修改后，通过修改后的电机状态分析模型对任一处于正常运行状态下的任一类型电机进行检测，得到修改后的电机状态分析模型状态下的该类型电机的标准状态量，根据该类型电机的标准状态量和统一系数，得到修改后的电机状态分析模型状态下的各类型电机的标准状态量H'
b
；
[0037]用标准状态量H'
b
替代标准状态量H
b
。
[0038]本专利技术具有如下有益效果：
[0039]1.该方法从多个维度对电机状态进行检测和综合分析，得到电机状态量，工作人员通过电机状态量对电机的工作状态进行了解。
[0040]2.该设备通过点击状态分析模型对处于正常工作状态下的各类型的电机进行检测，得到各类型电机的标准状态量H
b
。使用时，通过该设备对电机进行检测，得到电机当前时刻的状态量，并将其与该类型电机的标准状态量进行对比，得到该电机当前时刻的工作状态。
[0041]3.该设备根据各类型电机的标准状态量H
b
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电机状态检测分析预警方法，其特征在于，包括以下步骤：在待检测电机特定位置安装相应的传感器，所述传感器至少包括振动传感器、噪声传感器、电压传感器、电流传感器和温度传感器；通过各所述传感器采集当前时刻待检测电机的各状态量，并进行滤波去噪；所述状态量至少包括振动加速度、振动频率、噪声、电压、电流和温度；建立电机状态分析模型，所述电机状态分析模型至少计及电机的振动加速度、振动频率、噪声、电压、电流和温度；所述点击状态分析模型基于各状态量计算；通过所述电机状态分析模型和待检测电机的各状态量进行综合分析，得到当前时刻待检测电机的电机状态量，工作人员根据当前时刻待检测电机的点击状态量和该电机历史的电机状态量，对电机当前时刻的工作状态进行判断。2.根据权利要求1所述电机状态检测分析预警方法，其特征在于，所述电机状态分析模型为：其中，B(t)为时刻t时电机综合状态量，Δ
i
(t)为时刻t时第i个状态量的偏差值，g
i
为第i个状态量的权重。3.根据权利要求2所述电机状态检测分析预警方法，其特征在于，通过所述振动传感器获取待检测电机的振动频率，并通过各时刻的振动频率得到待检测电机的振动加速度；时刻t1时所述振动加速度和是振动频率的偏差值Δ1(t1)、Δ2(t1)分别为：Δ1(t1)＝a(t1)
‑
e1(t1)a(t0)；Δ2(t1)＝f(t1)
‑
e2(t1)f(t0)；其中，a(t1)和f(t1)分别为时刻t1时待检测电机的振动加速度和振动频率，a(t0)和f(t0)分别为时刻t0时待检测电机的振动加速度和振动频率，e1(t1)和e2(t1)分别为时刻t1时待检测电机的振动加速度偏差系数和振动频率偏差系数；所述时刻t0在时刻t1之前。4.根据权利要求3所述电机状态检测分析预警方法，其特征在于，通过所述噪声传感器和所述温度传感器获取待检测电机的噪声和温度；所述噪声和所述温度的偏差值Δ3(t1)、Δ4(t1)分别为：Δ3(t)＝N(t1)
‑
e3(t1)N(t0)；Δ4(t)＝T(t1)
‑
e4(t1)T(t0)；...
【专利技术属性】
技术研发人员：范彦琨，何志甘，黄东方，张锦吉，姚国华，王则祥，林剑平，张颜真，付胜宪，陈德兴，徐显烨，李升晖，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司检修分公司，
类型：发明
国别省市：
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