本发明属于电机故障检测领域，更具体的，涉及一种脱轴调相火电机组动态偏心故障检测方法。
背景技术：
1、近年来，超高压直流输电项目在一些亚洲国家迅速兴起。超高压直流输电系统需要足够的无功功率来维持稳定的电力传输，尤其是在动态变化较大的条件下。为确保特高压直流系统的安全运行，建议将大型同步电容器作为主要的动态无功补偿设备。脱轴调相火电机组是一种特殊的无机械负载同步电机，可连续空载运行。它需要在电力系统故障条件下长时间运行，特别是在交流母线电压发生快速变化时补偿动态无功功率。这些强影响条件对低电压互感器的安全运行构成重大风险。
2、根据脱轴调相火电机组的运行条件，转子的动态偏心故障是主要故障之一。目前主要的检测方法是将调相机停机运转，将转子带转后判断是否发生动态偏心，需要停机运行且耗费大量的人力进行故障排查，不利于电力系统的稳定性。对于较轻的故障，采用在线故障诊断的办法，可以时调相机在不停运的情况下进行故障检测，减少了故障检测所需要的时间，可在检测出故障后立刻准备更换所需材料，提高了维修效率。
3、同时，由于传统的基于瞬时无功理论的谐波检测算法需要进行二次坐标变换，无法用于单相谐波的检测，目前主流方案是采用快速傅里叶变换进行谐波检测，或使用神经网络等算法进行谐波检测，这些方法的计算量都较大，计算起来不够快速。
技术实现思路
1、针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种脱轴调相火电机组动态偏心故障检测方法，旨在不停机运行的情况下对脱轴调相火电机组动态偏心故障进行检测。
2、为实现上述目的，本发明的技术方案包括以下步骤：
3、(1)建立脱轴调相火电机组转子动态偏心故障模型；
4、(2)将脱轴调相火电机组运作在空载状态下，检测脱轴调相火电机组定子绕组电流；
5、(3)对定子绕组电流进行谐波检测，判断其是否发生动态偏心故障。
6、所述构建脱轴调相火电机组动态偏心故障模型，脱轴调相火电机组动态偏心故障模型是为了得到定子绕组电流的谐波关系，为了得到定子绕组电流具有偶次谐波特性，才能在后面的谐波检测中将偶次谐波作为辨识的标志量。
7、本发明步骤(1)中所述的脱轴调相火电机组转子动态偏心故障模型为：
8、转子偏离度定义为：
9、
10、其中，e为偏心度；δd为转子水平偏移距离；g为正常气隙长度；
11、gd(αm,t)为因转子水平偏移后电机气隙的长度表达式，αm为调相机的机械角，t为时间，ω为电机旋转角速度；
12、气隙磁导率表示如下：λd表示由动态偏心故障引起的磁导率分量；
13、
14、定子绕组两个并联支路中的反电势可表示为
15、
16、其中q,nc,kwl,τ和lef是与定子绕组和脱轴调相火电机组本体相关的参数；f1是合成磁动势；
17、当脱轴调相火电机组工作在正常情况下，ra1＝ra2，la1＝la2，ia1＝ia2，两支路的电压差为
18、
19、理论上，正常机器的定子绕组分支中不存在环流。动态偏心故障发生后，反电势及其电压差会变为：
20、
21、因此，由于两支路的反电势不一样，会使得支路中出现环流，此时，由于反电势不一致，产生的电压差为
22、u′da12(αm,t)＝-2qnckw1τleffλdcos(2ωt-2αm)。
23、由此时电压的表达形式可以看出，动态偏心故障会在定子绕组的并联支路之间产生大量偶次环流，而正常运行的脱轴调相火电机组中，定子绕组的电流中并不会出现偶次谐波分量。因此在故障检测过程中，可以通过检测定子支路的环流，并进行谐波分析。如果含有较高的偶次谐波分量，则可以判断发生了动态偏心故障。
24、本发明步骤(2)将脱轴调相火电机组运作在空载状态下，检测脱轴调相火电机组定子绕组电流为：
25、将脱轴调相火电机组不接负载运行，此时脱轴调相火电机组为空载情况运行；采用电流互感器或其他电流传感器检测脱轴调相火电机组定子绕组电流，通过示波器或其他可存储设备记录此时两条支路的电流波形或电压波形。
26、定子绕组电流波形可以作为数据表储存在计算机存储设备中，后续的dft谐波检测是将对应这个电流波形的表输入进dft分析的程序，然后得到这个定子绕组电流波形的谐波的幅值大小，如果偶数倍谐波的幅值很大，可以认为发生了偏心故障。
27、本发明步骤(3)中对定子绕组电流的谐波检测采用滑窗迭代dft(discretefourier transform，离散傅里叶变换)检测法：
28、对于周期信号i(t)，令其周期为t1，经过滤波器，将高于采样频率的信号过滤，防止对检测过程产生误差；滤波后频率带宽为基波角频率ω1到nω1，采样周期为τ，得到n，τ和t1之间的关系为
29、
30、i(t)的dft表达式为：
31、
32、其中ak和bk的表达式如下：
33、
34、
35、式中n＝0,1,2,...,(n-1)。
36、谐波检测的数据为i(t)的dft表达式，谐波检测是为了获得n＝1，2，……的i(t)的数值。
37、本发明计算公式中，由于要涉及一个采样周期内的所有数据点同时参与计算，需要较大的计算量，不利于谐波电流的快速检测。因此为了减小计算量，提高系统的响应速度，对ak和bk的表达式进行优化：
38、
39、
40、上式中ncur表示最新的采样点；
41、改进后的ak和bk让最新采样的数据参与计算，较老的数据则被淘汰，可以大大加快数据的更新速度，使计算量大幅度减小。
42、本发明步骤(3)由上述公式，得到基波分量为：
43、
44、
45、
46、为了获得基波电流的大小，需要在一个采样周期内计算出a1和b1的大小，当采样频率过高，采样周期较小时，计算量同样较大，故可将ak和bk的计算结果简化如下：
47、
48、
49、依照此算法，可将原来对ak和bk的计算简化为一个一个减法和加法的计算，采样的新数据可以在循环的链表中替代掉最旧的那个数据，因此当初始化完成后，每个采样周期内只需一次减法和一次加法就可以完成计算，大大提高了计算效率，提升了实时性。
50、本发明利用脱轴调相火电机组动态偏心故障模型构建电路模型，通过滑窗迭代dft方法对定子绕组电流进行谐波检测，能够取得以下有益效果：
51、(1)本发明不用对调相机进行停机运行处理，可以利用定子绕组电流的谐波特性来判断调相机是否发生动态偏心故障，便于操作和判断，也能够提高故障检测的效率。
52、(2)滑窗迭代dft谐波检测法能够在不断更新的数据流中实时执行，因为它处理数据的小窗而不需要等待整个数据集的可用性。便于故障信号的实时判断。
53、(3)在大型数据集上，传统的谐波检测方法可能需要大量计算资源来执行离散傅立叶变换。滑窗迭代dft方法通常可以更有效地使用计算资源。
54、(4)滑窗迭代dft方法根据信号的特性来选择窗口的大小和位置。
55、这可以提高谐波检测的准确性。