基于正负序列信号的提升机电机短路故障诊断*

冯文成, 王福忠

(河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作 454000)

0 引 言

同步电动机可以避免传统的交流异步电动机存在的功率因数低、调速性能差等缺点,在大型矿用提升机得到了广泛应用。然而,如果同步电动机发生意外事故,将导致严重的经济损失。根据电力研究所(EPRI)和电机与电子工程师协会(IEEE)的电机故障报告,匝间短路故障(inter-turn short circuit fault,ISCF)是最常见的电机故障之一[1]。该故障不仅会产生很大的短路电流危害电机,还会引起其他类型的定子故障,如:相间短路、接地短路。因此,需要对ISCF进行诊断。

很多学者已经采用定子电流频谱分析法、基于模型分析法、基于数据分析法、基于信号分析法的方法对ISCF诊断进行了研究。其中,定子电流频谱分析法[2]是最传统的方法,这种方法虽然很简单,但是不能检测出ISCF的严重程度。基于数学模型分析的方法可以克服定子电流频谱分析法的缺点。然而,由于使用了数学模型,模型参数具有不确定性,准确的数学模型很难建立。基于数据的方法[3,4]使用人工智能工具,该方法对电机进行了快速、准确的仿真,但在正常运行和故障运行的情况下很难收集足够的数据。基于信号的方法使用各种信号,如电压、电流、转速以及旋转角度,其中包括Park的矢量方法[5]、定子电压空间矢量[6]和d-q轴信号分析[7]。根据诊断方法的种类,这种方法可以诊断出电机的严重程度。

为了诊断ISCF,近年来出现了很多基于信号的方法,这些方法仅使用电压和电流信号,例如:负序分量[8]和旋转角[9],不需要电机模型参数如定子电阻和电感,以及旋转角度。……