基于振动信号分析的电机故障诊断应用研究

蔡少辉

（中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局，广东广州，510000）

1 电机故障诊断方法的研究现状

电机故障诊断开始于上世纪六七十年代，历经事后维修、基于CBM状态维修(Condition-based maintenance)、PM预测维修(Predictive Maintenance)等阶段，从而逐步加强电机运行系统的稳定性、安全性、可靠性、维修经济性。但是由于电机故障诊断来自于电机本身结构复杂性，故障关联影响，以及电机涉及机械、电气等故障诊断问题，因而对电机故障诊断极为复杂，涉及技术较多。基于传统电机故障诊断方法一般根据建实际测量电机运行参数基础上，采用信号处理方法，提取一些故障特征量进行诊断分析。随着对电机模型深入研究及实际应用工程参数分析的研究，对异步电机定子电流包含的电机运行状态信息及信号的分析，开展了电机电气类故障检测和电机振动信号、故障交互影响等研究，并且基于电机运行状态的特征量分析，提取出关键故障特征量进行电机故障诊断识别，大大提高了故障检测水平和能力。通过对比分析现场动力运行系统中记录的各类电机运行历史数据，对于电机运行条件、调节方式、变负荷运行状态、电机轴承振动特性、节能效果等方面进行分析，研究转速大范围变化状态下的电机结构共振问题，同时研究故障信号特征提取方法，比如傅里叶短时变换算法、魏格纳一维尔分布、经验模态分解、小波变换等，引入信号分析应用到电机运行状态检测和故障诊断中，极大提高了信号高频部分的频率分辨率。……