一种永磁电机退磁实时监测系统及方法

本发明涉及一种永磁电机退磁实时监测系统及方法，属于永磁电机检测。

背景技术：

1、永磁电机具有结构简单、功率密度高、效率高等优势，广泛应用于多种领域。永磁电机使用转子永磁体作为励磁源，永磁体的性能决定了电机的性能，而永磁体对温度和磁场具有敏感性。在实际应用中，当电机处于频繁带载启停、额定转速过载等工况时，绕组较大的电流一方面会导致电枢反应增强，另一方面会导致电机温度的升高。当温升和电枢反应增加到一定程度，会导致转子永磁体发生不可逆的退磁，降低永磁体的磁性能，影响电机的正常工作。因此需及时有效地检测识别永磁电机是否退磁，从而规避可能导致的故障发生。

2、相关退磁检测技术中，第一类方法是离线检测，将永磁电机停机后拆卸转子，单独进行转子永磁体表面磁性能的检测。这是因为永磁电机工作时转子处于高速旋转，电机转子上难以安装传感器。该方法能够对永磁体退磁的位置进行准确的定位。第二类方法是在线检测，通过电机的相关工作信号进行退磁的间接检测，如测量电机的相电流、反电势、电感等参数，与正常电机的参数进行比对，来确定是否发生了退磁。该方法能够在电机运行时实时的判断退磁的发生。两种方法在实际应用过程中产生了如下的明显问题：

3、1.第一类方法只能在电机停机时，拆装转子进行离线检测，操作复杂，耽误正常工作生产，针对流水线等场景尤为不利。

4、2.针对尺寸较大的电机，第一类方法的转子拆装非常困难，测量永磁体时需要使用满足永磁体尺寸要求的表面磁性能检测设备进行检测，费时费力。

5、3.第二类方法可以在电机运行时实时监测，但是只能判断退磁发生与否，无法准确判断退磁发生的位置情况。

6、4.第二类方法需要对电机内部的电路和结构进行相应的设计和调整，增设内部传感器，增加了设计和加工的成本。

7、针对以上问题，目前尚未有较好的解决方案。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供一种永磁电机退磁实时监测系统及方法，克服现有技术中离线监测需要拆装电机、费时费力，在线监测需要增设内部传感器、改装电机、无法精确识别退磁程度，区分不同退磁位置的问题。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种永磁电机退磁实时监测系统，包括依次连接的加速度传感器、处理单元、比对算法、存储模块、显示模块和网络模块，其中，

4、加速度传感器布置于电机外壳上，用以捕捉电机定子的径向振动信号，省时高效，不需要停机拆卸转子，不需要对电机进行任何结构上的改造；

5、处理单元用于接收振动信号，使用傅里叶变换将振动信号分解成时间频域信号，提取振动频率及其幅值；

6、比对算法用于将提取的振动频率和幅值与存储模块中的该电机的基准振动频率和幅值进行比对，当特定频率出现时或者特定频率的幅值发生改变时，认为发生了退磁，将对应的退磁情况输出至显示模块，用户通过网络模块远程监测电机运行状态。

7、上述永磁电机退磁实时监测系统的监测方法，步骤如下：

8、步骤s11，将加速度传感器使用粘接剂固定在永磁电机的定子外壳上，获取永磁电机在一个机械周期的时间t内的振动信号，将这些信号数据点传递至处理单元，并拟合成振动函数a＝f(t)波形；

9、步骤s12，将获取的振动时域波形通过处理单元进行傅里叶变换成频域波形，确定各频率及幅值；

10、步骤s13，收集异常电机在一个机械周期内的振动信号，处理得到故障模型；

11、步骤s14，在处理单元中，判断永磁电机的退磁程度和退磁位置，并将结果传递至显示模块与网络模块。

12、建立基准模型时，加速度传感器收集的是电机在空载运行的振动信号，电机在空载运行时，组电流极小，能够排除绕组电流磁势的干扰。主要的径向电磁力波由永磁体的谐波之间相互作用产生。电磁振动的频率和幅值与电机转子永磁体的表面磁性能分布密切相关。当电机转子永磁体发生退磁时，永磁体的磁性能产生不均匀性与不对称性，磁势会引入新的谐波阶次，导致电磁振动出现新的频率及幅值的变化。

13、显示模块能够同时显示该极槽搭配的电机正常振动频率与传感器收集到的振动频率波形，同时显示其经过处理单元傅里叶分解后的的频率和幅值结果，并给出处理单元经过比对确定的退磁种类与程度。

14、网络模块由一个网络接收或者发送数据。可以通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通信。

15、根据本发明优选的，步骤s12中，具体步骤为，处理单元将函数a＝f(t)分解为傅里叶级数：

16、

17、其中，f(t)是函数；cn是函数f(t)在频率fn＝n/t的正弦和余弦分量的系数；n可以是整数，也可以是分数；j是虚数单位；σ表示对所有整数n的求和；

18、将上述傅里叶级数展开成余弦函数的组合，展开形式如下：

19、

20、其中，a0是直流分量(常数部分)；本发明使用(x，y)的格式表示振动信息，x表示振动频率，y表示振动的幅值，提取频率和幅值信息(0,a0)、(f1,a1)、(f2,a2)、(f3,a3)、(f4,a4)、(f5,a5)……(fn,an)，an是各个不同频率fn＝n/t对应谐波的幅值，将其作为判断退磁情况的基准模型传递至存储模块。

21、根据本发明优选的，步骤s13中，具体步骤为：

22、收集异常电机在一个机械周期内的振动信号，并将其按照步骤步骤s11、s12处理，得到异常电机的故障模型，包括故障模型中与基准模型相同频率但是不同幅值的部分(0,b0)、(f1,b1)、(f2,b2)、(f3,b3)、(f4,b4)、(f5,b5)……(fn,bn)，基准模型中没有而在故障模型中新出现的频率及其幅值(f1′,b1′)、(f2′,b2′)、(f3′,b3′)、(f4′,b4′)、(f5′,b5′)……(fn′,bn′)。

23、根据本发明优选的，步骤s14中，具体步骤为：

24、判断退磁程度时，将基准波形的基波(f0＝0)幅值a0与故障模型的基波(f0＝0)幅值b0进行计算，退磁程度demag(％)＝b0/a0×100％，并将结果传递至显示模块与网络模块；

25、判断退磁位置时，将基准模型与故障模型相同fn下的谐波幅值an与bn进行对比，确定故障模型出现的新fn′及其幅值bn′，参考存储模块中的判断标准，将永磁电机的退磁状态输出至显示模块与网络模块。

26、根据本发明进一步优选的，步骤s14中使用的判断标准根据永磁电机电磁力波理论进行推导，判断标准包含不同极槽配合下的电机电磁振动情况，正常转子永磁体相对于磁极中心线对称，因此其磁势谐波中只会出现相对于基波的奇数倍次谐波，将转子的极对数p作为基波分析，正常转子永磁体磁势的1次谐波μ1＝p、3次谐波μ3＝3p、5次谐波μ5＝5p、n次谐波μn＝np；

27、根据永磁电机磁路等效原理，将永磁体视为恒定输出源，对于表贴式永磁电机，转子磁势表示为：

28、

29、上式中，fμ为转子磁动势幅值；f为永磁体磁势基波频率，fr为电机转动频率，v为电机转速，单位为rpm；

30、在永磁电机径向电磁力波特征中，由于定转子开槽等影响，气隙磁导除了平均值λ0外，还有一系列开槽引起的谐波分量，表示为：

31、

32、同时根据电机学原理，气隙磁密为永磁势与磁导的乘积，即：

33、b＝f×λ(θ,t)＝fr×λ(θ,t)

34、根据maxwell stress tensor方程，气隙内产生的径向电磁力波pr可以表示为：

35、

36、上式中，br为径向气隙磁密分量，bt为切向气隙磁密分量，研究表明，径向气隙磁密分量br远大于切向气隙磁密分量bt，因此，在计算时忽略切向气隙磁密分量的影响，则径向电磁力波表达式简化为：

37、

38、将上文气隙磁密b代入到电磁力波公式中，得到电机径向电磁力波表达式：

39、

40、将上式进行积化和差展开，得到永磁体磁场相互作用产生的径向力波的频率特征为(μi±μv)×fr，其中，i,v为磁势基波的倍数，在永磁体正常情况下取奇数倍，当永磁体发生退磁后会产生偶数倍与分数倍；

41、根据上述推导，电机在正常情况下，i,v＝1、3、5、7……，则μi，μv＝p、3p、5p、7p……，因此，正常电机的电磁振动频率分布，即基准模型为f0＝0、f1＝2p×fr、f2＝4p×fr、f3＝6p×fr、f4＝4p×fr……；

42、电机在退磁情况下，i,v可能会出现偶数倍2、4、6、8或者分数倍1/2、2/3等，则除原有μi，μv＝p、3p、5p、7p……外，μi，μv还会出现2p、4p、6p、1/2p、2/3p等，因此，退磁故障电机的电磁振动频率分布除了基准模型中所含的频率外，还会新增振动频率f2′＝p×fr、等，将各退磁情况下的频谱分布均存储在存储模块中，用以进行比对；

43、处理单元将正常电机和故障电机同频率的振动幅值进行比较，同时统计故障电机新增的频率及其幅值，进行退磁类型和退磁程度的判断。

44、本发明的有益效果在于：

45、1.本发明的方法简单，通过收集外壳的振动信号，经过算法分析即可达到诊断监测的目的，无需对电机进行额外的改装，不需要拆卸电机，可以在电机运行时进行监测。

46、2.本发明的整套系统可集成性高，处理单元与样本数据库、显示模块可集成在一起，搭配外接式的加速度传感器，手持操作，成本低廉。

47、3.本发明的识别算法可以对获取的时间—电磁力波形进行有限元分解，并与数据库进行比对，不需要人工进行分析，省时省力，相较传统的振动监测方法，更加精确，除判断退磁程度外，还可以判断退磁的种类。