一种绕线式无刷双馈电机静态偏心故障的检测方法

本发明涉及电机故障检测，具体涉及一种绕线式无刷双馈电机静态偏心故障的检测方法。

背景技术：

1、绕线式无刷双馈电机具有功率因数可调、多功能以及安全可靠等特点，而且采用特殊设计的转子绕组结构还可以提高绕组的利用率以及降低谐波含量的优势，有利于推动该类电机的实用化进程。但是，受到电机制造装配误差以及轴承磨损等因素的影响，转子偏心故障极易发生，而且偏心故障轻则导致气隙磁场畸变、电机性能指标下降。假如不及时进行故障检测，轴承两端的不平衡磁拉力会进一步加大，气隙进一步减小，导致定转子“扫膛”等恶性后果，威胁现代化工业正常生产以及人员的生命健康安全，因此在偏心早期实现对故障的预警至关重要。

2、综合调研现有文献，发现现有的电机偏心故障检测技术，大致调研内容如下：

3、1)区别于传统的感应电机，无刷双馈电机存在特殊的定转子绕组结构以及复杂的气隙磁场，而且偏心故障会进一步导致气隙磁场畸变，使得故障诊断的难度加大。如论文基于齿部磁场分析的大型潜水电机气隙偏心故障研究中，其采用非侵入式检测方法如定子电流法、振动信号分析法等，会受到绕线式无刷双馈电机固有谐波含量大缺点的影响。此时，通过频谱中特征频率点的幅值大小来确定偏心故障严重程度，则会出现幅值波动的情况，对诊断结果的准确性产生一定影响。

4、2)传统侵入式的测试线圈法，常对单个测试线圈采集的感应电压进行频谱分析，而静态偏心只改变空间谐波极对数，而不改变空间谐波频率，因此该方法更适用于动态偏心的故障诊断。而且，如专利cn 104965175a改进了传统的测试方法，在电机气隙布置了4个探测线圈，通过比较各个探测线圈的电压来判断偏心故障及其严重程度，但需要在电机制造早期对电机结构进行改造，增加了制造成本以及不利于一些气隙较小的电机实际应用，而且更不适用于一些已经制好的电机之中，不利于于批量化检测。

5、综上所述，国内外研究学者对于绕线式无刷双馈电机偏心故障的研究文献相对较少。此外，利用现有技术很难方便易行、准确无误地实现该类电机偏心故障的在线检测和早期故障预警。

技术实现思路

1、本发明提出的一种绕线式无刷双馈电机静态偏心故障的检测方法，可至少解决上述技术问题之一。

2、为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

3、一种绕线式无刷双馈电机静态偏心故障的检测方法，包括以下步骤，

4、(1)建立有限元模型：建立不同偏心率下绕线式无刷双馈电机的有限元仿真模型；所述不同偏心率的设定采用等间隔取数原则，为保证不同间隔下测试效果明显，设置静态偏心率分别为α％，2α％，3α％，4α％......等大范围区间；其中α可以根据实际需求取值；

5、(2)获取原始数据集：用高精度的电流采集装置对不同偏心率的定子电流信号分别进行采集，获得不同偏心率下的各原始电流数据集；所述定子电流信号为电机功率绕组的电流信号；所述绕组电流信号受到谐波以及毛刺干扰较少；

6、(3)电流信号分解及频谱分析：对原始电流数据集分别进行快速傅里叶分解，通过频谱分析判断该据集是否出现故障特征频率信号；所述故障特征频率信号为:

7、

8、式中：fph为功率绕组电流特征频率；fch为控制绕组电流特征频率；fp为功率绕组电流基波频率；fc为控制绕组电流基波频率；sp为功率绕组转差率；sc为控制绕组转差率；mr为转子绕组相数；

9、(4)改进emd算法分解：通过改进emd算法分别对不同偏心率下原始电流数据集进行分解，并提取有效本征模态函数imf；

10、所述有效本征模态函数yi与原始电流信号x应满足：

11、

12、式中:rxy为相关度函数；x为采集的原始电流信号；yi为第i个imf分量，i＝0,1,2,3······；ex为原始电流信号的均值；eyi为第i个本征模态函数的均值；dx为原始电流信号的方差；dyi为第i个本征模态函数的方差。

13、(5)构建改进的随机森林诊断模型：采集不同偏心率下的有效本征模态函数imf构成特征数据集，随机抽取特征数据集中70％数据为训练集，30％数据为测试集；通过训练集训练基于海洋捕食者算法改进的随机森林，形成故障诊断系统；

14、(6)测试随机森林诊断模型：将特征数据集中剩余的30％测试集数据导入改进的随机森林故障诊断系统，评估相应的静态偏心率。

15、其中，所述步骤(3)中具体包括以下步骤：

16、(3a)电机定子功率绕组接电网，定子控制绕组接变频器后连入电网，此时定子三相对称绕组所产生的合成磁势f(θ，t)为：

17、f(θ，t)＝fpcos[wpt-(1±6kp)ppθ-θp]+fccos[wct+(1±6kc)pcθ-θc] (2)

18、式中，fp、fc分别为定子功率绕组和控制绕组基波磁势，wp、wc分别为功率绕组和控制绕组的角频率，pp、pc分别为功率绕组和控制绕组的极对数；且pp≠pc，θp、θc分别为初始位置角。

19、(3b)电机发生偏心故障时，气隙长度发生变化，则气隙磁导表示为：

20、

21、式中，μ0为真空磁导率，δ0为健康状态气隙长度，εs为静态偏心率。由于绕线式无刷双馈电机定子功率绕组和控制绕组极对数不一致，基波磁场不会直接耦合，因此分别研究功率绕组和控制绕组基波磁势的影响，后将两者耦合在一起。

22、(3c)静态偏心故障下，功率绕组基波磁场影响下的气隙磁密：

23、b(θ，t)＝fpc0cos(wpt-ppθ)+fpc1cos[wpt-(pp±1)θ]/2 (4)

24、又该类电机功率绕组、控制绕组转差率可以表示为：

25、

26、式中fp、fc分别为功率绕组和控制绕组的基频。

27、(3d)转子磁势与(3)式相乘，所得结果表示为：

28、

29、式中，frp为功率绕组基波磁场与转子绕组耦合后的转子磁势幅值，mr为转子绕组相数，φm为相应的初始位置角。

30、(3f)同理，也可得控制绕组基波磁场与转子绕组耦合后转子磁势，由于篇幅限制不再赘述。而且当满足气隙磁场的极对数和绕组的极对数相关时，才会在绕组中感应出明显的特征频率信号。综上所述，区别与传统交流电机，绕线式无刷双馈电机需要综合考虑功率绕组基波磁势和控制绕组基波磁势分别与转子绕组耦合后对功率绕组电流频谱的影响，因此，可以归纳健康状态以及静态偏心故障的特征频率信号。

31、健康状态下：

32、

33、由于静态偏心只改变空间磁场的极对数，而不改变特征频率，该类电机可以综合考虑控制绕组基波磁势与转子绕组耦合后对功率绕组频谱的影响。

34、静态偏心故障下：

35、

36、由此，可以根据式8判断定子电流频谱中是否出现所述的特征频率点，由上述特征频率点可以直接用于判断绕线式无刷双馈电机的静态偏心故障是否存在。

37、其中，所述步骤(4)中具体包括以下步骤：

38、(4a)确定各个原始数据集首个极值大(小)点以及末尾极值大(小)点的位置与数值；

39、(4b)若该数据集构成的曲线中第一个为极大(小)值，则通过比较首个时间点和首个极小(大)值，若该时间点处的值较大(小)，则将首个极大(小)值后两个极大(小)值点以及该点后的两个极小(大)值点逐次向左延伸；否则，则将该时间点后的两个极大(小)值与一个极小(大)值点左移；

40、(4c)该数据集末尾极大(小)值向右延伸规律和上述规律一致；目的为将上、下包络线进行延伸从而接触每一个信号点，使得两端数据发散效应对emd分解准确性的影响变小；

41、(4d)计算各原始数据第i个本征模态函数与原始电流信号的相关性rxy；

42、(4e)分别提取相关性rxy大于0的有效本征模态函数。

43、所述步骤(5)中具体包括以下步骤包括：

44、(5a)构成特征数据集：将不同偏心率下的电流数据集经过改进emd处理后，得到有效的imf分量综合在一起，并以健康状态标号为0，依据不同的静偏率分别标号为1,2,3……构成特征信号集；所述不同偏心率下电流数据集是健康状态、α％静偏心率、2α％静偏心率......nα％静偏心率数据。

45、(5b)测试集、训练集划分：通过随机放回抽取数据的方式，以其中特征数据集中70％数据为p_train、t_train以及30％数据为p_test、t_test；所述特征数据中数据需通过归一化处理以适应新的故障诊断模型。

46、(5c)种群初始化定义：种群数量pop、最大迭代次数max_iter、改进的维度dim＝2(对叶子节点数以及决策树个数进行改进)、上边界lb以及下边界ub、fads＝0.2、p＝0.5。

47、(5d)适应度函数fobj生成：首先，将p_train、t_train以及待改进的两个参数n_layers、n_trees通过随机森林分类函数生成模型model；再次，将p_train以及model通过随机森林预测函数生成相应的测试结果；最后，根据改进目标求生成相应的适应度函数fobj。

48、(5f)mpa算法过程：首先，初始化捕食者矩阵、收敛曲线矩阵、适应度函数等；其次，开始循环迭代，探测顶级捕食者，并通过海洋记忆更新适应度函数fobj，形成精英矩阵；再次，通过三种不同条件，捕食者和猎物分别选择布朗运动或者levy运动，形成猎物矩阵；最后，通过通过海洋记忆再次更新适应度函数fobj，通过fads跳出局部最优解，完成对决策树个数、叶子节点数的参数寻优处理。

49、(5g)改进随机森诊断模型构建：提取改进后的决策树个数、叶子节点数改进随机森林算法，并通过训练集训练改进的随机森林算法形成故障诊断模型。

50、由上述技术方案可知，本发明的绕线式无刷双馈电机静态偏心故障的检测方法，是为了实现绕线式无刷双馈电机静态偏心的故障诊断，在总体构架上利用绕线式无刷双馈电机和基于海洋搜索者算法优化的随机森林故障检测模型，提出一种新型绕线式无刷双馈电机静态偏心故障的检测方法。可以实现该类电机在线监测和实时诊断的功能，具有方便易行、快速应用且批量检测的优势，同时提高了随机森林分类的准确性以及精度，适用于绕线式无刷双馈电机静偏心故障检测等工程领域。

51、由于偏心故障会使得定转子之间的气隙长度改变，进而导致气隙磁密变化，因此气隙磁场畸变会导致原本对称的磁场失衡。虽然按传统电机学理论，静态偏心故障只改变空间谐波的极对数，而不改变时间谐波频率，但是绕线式无刷双馈电机存在两套不同极对数的绕组，功率绕组电流的时间谐波频率并未变化，但是控制绕组基波磁势与转子绕组耦合后会对功率绕组电流频谱产生一定影响，当满足气隙极对数和绕组极对数相关时，则会在功率绕组电流频谱中产生特征频率谐波，因此可以作为绕线式无刷双馈电机静态偏心故障诊断理论来源依据。

52、与现有技术相比，本发明有益的效果体现在：

53、1、基于本发明提出一种绕线式无刷双馈电机静态偏心的故障检测方法，通过对该类电机进行气隙磁场分析，提出一种新型基于绕线式无刷双馈电机的静态偏心特征频率点。并且可以通过该特征频率频率点可以直观准确地实现静态偏心故障的早期预警，还避免了侵入式测试方法对电机早期的改造以及成本的增加。

54、2、基于本发明所提出的基于海洋捕食者算法优化的随机森林检测法，通过对传统随机森林中决策树个数以及叶子节点数进行寻优处理，提高了该类算法分类时的准确性以及精度。而且，解决了该类电机由于固有的谐波含量大对特征频率点幅值的波动影响，进而实现了对静态偏心故障严重程度的识别与分类。