摘要：研究不同場(chǎng)合、不同運(yùn)行狀態(tài)下電機(jī)故障診斷理論和技術(shù)是提高生產(chǎn)設(shè)備可靠運(yùn)行的保證。介紹了電機(jī)故障診斷信號(hào)拾取處理和診斷方法；指出發(fā)展方向。
關(guān)鍵詞：中小型電機(jī)；故障診斷；研究現(xiàn)狀；發(fā)展趨勢(shì)O 引 言近年來(lái)，傳感器技術(shù)及信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，如濾波技術(shù)、譜分析技術(shù)、人工智能技術(shù)等，以及其它技術(shù)在診斷中的應(yīng)用，使設(shè)備診斷技術(shù)逐漸完善，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、小波分析理論、分形理論等****成果在診斷中的應(yīng)用就是明顯例證。
我國(guó)診斷技術(shù)的發(fā)展始于80年代初期，在一些特定設(shè)備的診斷研究方面很有特色，形成了一批自己的監(jiān)測(cè)診斷產(chǎn)品。如西安交通大學(xué)的“大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械計(jì)算機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)”，哈爾濱工業(yè)大學(xué)的“機(jī)組振動(dòng)微機(jī)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)”，東北大學(xué)的“軋鋼機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)”和“風(fēng)機(jī)工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)”。綜觀我國(guó)設(shè)備診斷技術(shù)現(xiàn)狀，其應(yīng)用集中在化工、電力、冶金等行業(yè)，科研則主要集中在高校進(jìn)行。西安交通大學(xué)、華中理工大學(xué)、清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、東北大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、東南大學(xué)等都成立了頗具實(shí)力的診斷工程中心。這對(duì)我國(guó)的診斷技術(shù)的發(fā)展必將起到巨大的推動(dòng)作用。
1設(shè)備診斷技術(shù)理論研究從開(kāi)展設(shè)備診斷的流程來(lái)看，設(shè)備診斷分為信號(hào)拾取、信號(hào)處理、故障診斷三個(gè)階段。圍繞著這一問(wèn)題，設(shè)備診斷技術(shù)在下述方面展開(kāi)了理論研究。
①信號(hào)拾取技術(shù)研究。信號(hào)拾取技術(shù)包括信號(hào)的拾取和放大，其中對(duì)傳感器的研究是重點(diǎn)一設(shè)備診斷中的傳感器按功能分為振動(dòng)傳感器、聲級(jí)計(jì)、聲發(fā)射傳感器、溫度傳感器。以前，對(duì)傳感器的研究偏重于硬件方面，即要求它具有動(dòng)態(tài)特性好，靈敏度高，穩(wěn)定性和抗干擾能力強(qiáng)。但是，隨著監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的龐大化和復(fù)雜化，傳感器的類型和數(shù)目都急劇增多。例如對(duì)大型發(fā)電機(jī)組的監(jiān)測(cè)，測(cè)點(diǎn)有254個(gè)。相應(yīng)的傳感器也要254個(gè)…。
�、谛盘�(hào)分析和處理方法研究。它是設(shè)備診斷技術(shù)的核心，也是理論研究的熱點(diǎn)之一。它實(shí)際上就是診斷技術(shù)中的特征因子(敏感因子)提取技術(shù)。傳感器拾取的信號(hào)，稱為原始信號(hào)，一部分可直接利用，如溫度、位移等，但大部分不可直接利用，如振動(dòng)，雖然經(jīng)過(guò)放大，由于含有噪 聲，一般從單個(gè)波形上反映不了問(wèn)題，必須利用信號(hào)分析與處理技術(shù)，把信號(hào)轉(zhuǎn)化在不同的域內(nèi)進(jìn)行分析，才能得到更能敏感反映機(jī)器狀態(tài)的特征因子。近年來(lái)出現(xiàn)的數(shù)字濾波技術(shù)、自適應(yīng)技術(shù)、小波分析技術(shù)等大大豐富了信號(hào)處理技術(shù)的內(nèi)容。以頻譜分析的系列技術(shù)為例，如FFT分析、倒譜分析、短時(shí)F0urier分析、wigner分布等在傳統(tǒng)的工程中占有非常重要的地位。Fourier變換和倒譜分析對(duì)平穩(wěn)信號(hào)的分析非常有效。為了對(duì)工程中廣泛存在的非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行分析，引入了短時(shí)Fourier變換和wigner分布，但二者對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的分析能力不很理想。近年來(lái)出現(xiàn)的小波分析技術(shù)為此提供了強(qiáng)有力的工具。它不僅適合分析平穩(wěn)信號(hào)，而且適合分析非平穩(wěn)信號(hào)。從根本上講，小波分析將有望代替?zhèn)鹘y(tǒng)的Fourier分析技術(shù)。另外，近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的分形幾何技術(shù)，為信號(hào)處理提供了嶄新的手段。模糊技術(shù)的應(yīng)用豐富了信號(hào)處理的內(nèi)容。由于特征因子提取的重要性，信號(hào)處理中每一種新技術(shù)在設(shè)備診斷中的應(yīng)用，都是對(duì)診斷技術(shù)的一次重大推動(dòng)。
③診斷方法研究。目前，診斷技術(shù)根據(jù)不同的信號(hào)類型，分為振聲診斷、溫度診斷、油液分析、光譜分析等。受技術(shù)的限制，在診斷技術(shù)初期，人的因素占****主導(dǎo)地位，儀器處理后的信號(hào)基本上靠人去分析。如對(duì)振動(dòng)譜結(jié)構(gòu)的分析，對(duì)油液中顆粒大小和形狀的分析，只有有經(jīng)驗(yàn)的專家和技術(shù)人員才能將它和某類故障聯(lián)系起來(lái)。
近年來(lái)，隨著人工智能(AI)的發(fā)展，診斷自動(dòng)化，智能化的要求逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，也是現(xiàn)在研究的重點(diǎn)，其中專家系統(tǒng)的研究起步最早，目前在診斷中已有成功的利用。文獻(xiàn)[14]介紹的基于知識(shí)的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)，普通人就可通過(guò)人機(jī)對(duì)話，較為準(zhǔn)確地診斷出汽輪發(fā)電機(jī)組常見(jiàn)的14種故障。模糊理論由于具有處理不確定信息的能力，因此通常和專家系統(tǒng)結(jié)合，作為前處理和后處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在診斷中的應(yīng)用起步較晚，但由于它強(qiáng)大的并行計(jì)算能力和自學(xué)習(xí)功能及聯(lián)想能力，很適合作故障分類和模式識(shí)別，因此在診斷中很受歡迎。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于數(shù)值的推理。它擅長(zhǎng)大規(guī)模的數(shù)值計(jì)算，具有學(xué)習(xí)能力，但不具有解釋能力。專家系統(tǒng)是基于符號(hào)的推理系統(tǒng)，它存在知識(shí)獲取困難的特點(diǎn)，但具備解釋功能，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)可以優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，二者的結(jié)合發(fā)展必然具有良好的前景。
�、苄畔⑷诤戏椒ㄑ芯俊Ｐ畔⑷诤霞夹g(shù)早已有之，目前在軍事領(lǐng)域的c3I系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用，但在設(shè)備診斷中的應(yīng)用還是近年來(lái)的事情.
診斷問(wèn)題中信息融合的起因大概有三個(gè)：一是多傳感器形成了不同通道的信號(hào)，二是同一信號(hào)形成了不同的特征信息，三是不同的診斷途徑得出了有偏差的診斷結(jié)論。目前，進(jìn)行信息融合的方法主要有Bayes推理、K alman濾波和D—s推理等。其中前兩種方法需要先驗(yàn)信息，而后者通常并不需要，但它以更大的計(jì)算量為代價(jià)。近年來(lái)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息融合顯示了較大的優(yōu)勢(shì)，本文擬在這方面進(jìn)行一些研究。
各種理論在診斷技術(shù)流程中的應(yīng)用可用圖l動(dòng)態(tài)地表示。己經(jīng)看出，設(shè)備診斷技術(shù)是一門(mén)交叉性很強(qiáng)的學(xué)科，不少領(lǐng)域的技術(shù)都可在其中得以應(yīng)用，加強(qiáng)這些方面的理論研究具有重要的意義。
2 電機(jī)故障診斷技術(shù)
電機(jī)診斷是設(shè)備診斷技術(shù)的一個(gè)部分。但是由于電機(jī)的工作原理和結(jié)構(gòu)上的種種特點(diǎn)，其診斷方法和采用的檢測(cè)技術(shù)和其它設(shè)備的診斷有所不同。根據(jù)電機(jī)的工作原理，在它內(nèi)部存在著幾個(gè)相互關(guān)聯(lián)而又不可截然分割的工作系統(tǒng)，因此，電機(jī)診斷需涉及較多技術(shù)領(lǐng)域。
電機(jī)的功能是把機(jī)械能轉(zhuǎn)化變成電能(發(fā)電機(jī))或?qū)㈦娔苻D(zhuǎn)換成機(jī)械能(電動(dòng)機(jī))，因此，除永磁電機(jī)外，其他電機(jī)都有兩套電路，通過(guò)磁場(chǎng)相互耦合，在定、轉(zhuǎn)子問(wèn)的氣隙內(nèi)實(shí)現(xiàn)能量交換．實(shí)現(xiàn)機(jī)、電能量轉(zhuǎn)換。因此，電機(jī)中大都存在相互獨(dú)立的電路和一個(gè)耦合電路的磁場(chǎng)。
電機(jī)繞組是實(shí)現(xiàn)能量轉(zhuǎn)換的核心部件，繞組內(nèi)導(dǎo)體之間，繞組對(duì)地之間均有不同的電壓。電機(jī)內(nèi)不同的電壓是由不同的絕緣材料組成的絕緣結(jié)構(gòu)來(lái)隔離的。電機(jī)內(nèi)不同絕緣結(jié)構(gòu)構(gòu)成了一個(gè)整體，這就是電機(jī)的絕緣系統(tǒng)。
電機(jī)在進(jìn)行能量交換的過(guò)程中，往往會(huì)產(chǎn)生電損耗、機(jī)械損耗和介質(zhì)損耗。這些損耗最終都變成熱能散逸出來(lái)，并由冷卻介質(zhì)帶走，這就是電機(jī)的發(fā)熱和冷卻。電機(jī)的冷卻是通過(guò)軸上風(fēng)扇、強(qiáng)制鼓風(fēng)或密封的冷卻系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。電機(jī)內(nèi)的通風(fēng)溝、風(fēng)扇、擋風(fēng)罩以及鼓風(fēng)機(jī)、冷卻器、過(guò)濾器等構(gòu)成了電機(jī)的通風(fēng)系統(tǒng)。
綜上所述，電機(jī)內(nèi)部至少包括如下幾個(gè)獨(dú)立的、又相互關(guān)聯(lián)的工作系統(tǒng)：(1)電路系統(tǒng)；(2)磁路系統(tǒng)；(3)絕緣系統(tǒng)；(4)機(jī)械系統(tǒng)；(5)通風(fēng)散熱系統(tǒng)。
電機(jī)運(yùn)行中出現(xiàn)的故障，將會(huì)涉及這些獨(dú)立的工作系統(tǒng)，因而電機(jī)的診斷比一般機(jī)械設(shè)備診斷涉及的技術(shù)領(lǐng)域更廣，包括電機(jī)學(xué)、熱力學(xué)和傳熱學(xué)、高電壓技術(shù)、材料工程、機(jī)械診斷學(xué)、電子測(cè)量學(xué)、信息工程技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等多個(gè)知識(shí)領(lǐng)域。由于電機(jī)存在幾個(gè)相互關(guān)聯(lián)的工作系統(tǒng)，故障起因和故障征兆往往表現(xiàn)出多元性，這為電動(dòng)機(jī)故障診斷增加了難度。對(duì)電機(jī)進(jìn)行診斷時(shí)，必須熟悉診斷對(duì)象。
3結(jié)語(yǔ)
國(guó)外對(duì)電機(jī)設(shè)備故障診斷技術(shù)的研究始于60年代。雖然各國(guó)都很重視，但直到70～80年代，隨著傳感器、計(jì)算機(jī)、光纖等高新技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，設(shè)備在線診斷技術(shù)才真正得到迅速發(fā)展。加拿大、日本、前蘇聯(lián)等國(guó)陸續(xù)研制了變壓器、發(fā)電機(jī)的局部放電、泄漏電流等在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其中少數(shù)己發(fā)展成為正式產(chǎn)品。
我國(guó)對(duì)電機(jī)設(shè)備故障診斷技術(shù)的重要性也早己認(rèn)識(shí)，60年代就提出過(guò)不少帶電試驗(yàn)的方法，但由于操作復(fù)雜，測(cè)量結(jié)果分散性大而未得到推廣，直到80年代開(kāi)始出現(xiàn)電機(jī)設(shè)備故障在線診斷技術(shù)的研究，在近10多年來(lái)得到迅猛發(fā)展。除解析模型法外，基于信號(hào)處理和專家知識(shí)的故障診斷技術(shù)占很大成分，其中有相關(guān)函數(shù)高階統(tǒng)計(jì)量、頻譜分析等。然而這些分析方法局限于電機(jī)設(shè)備穩(wěn)態(tài)運(yùn)行的故障診斷，對(duì)于起動(dòng)、加速、制動(dòng)等動(dòng)態(tài)運(yùn)行條件下實(shí)時(shí)診斷出電機(jī)設(shè)備的故障己越來(lái)越引起重視。信號(hào)處理方法中的熱點(diǎn)小波技術(shù)，具有良好的時(shí)頻局部化特征，能準(zhǔn)確抓住瞬變信號(hào)的特征，因此在動(dòng)態(tài)信號(hào)的分析上有著明顯的優(yōu)勢(shì)。另外，專家知識(shí)方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和能擬合任意連續(xù)非線性函數(shù)的能力，以及并行處理的能力，使它在處理非線性問(wèn)題和在線估計(jì)方面有很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。
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