煤矿主通风机电机转子断条故障诊断方法研究

赵 强 庞 静 王文婷 高 敏 魏 楠

(1.枣庄矿业集团公司蒋庄煤矿，山东省滕州市，277519；2. 枣庄矿业集团公司科技处，山东省薛城市，277000；3. 山东煤矿安全技术培训中心，山东省枣庄市，277000；4. 枣庄市第二十中学，山东省枣庄市，277000；5. 枣庄矿业集团公司中兴建安工程有限公司，山东省枣庄市，277000)

★ 煤炭科技·机电与信息化★

煤矿主通风机电机转子断条故障诊断方法研究

赵 强1庞 静2王文婷3高 敏4魏 楠5

(1.枣庄矿业集团公司蒋庄煤矿，山东省滕州市，277519；2. 枣庄矿业集团公司科技处，山东省薛城市，277000；3. 山东煤矿安全技术培训中心，山东省枣庄市，277000；4. 枣庄市第二十中学，山东省枣庄市，277000；5. 枣庄矿业集团公司中兴建安工程有限公司，山东省枣庄市，277000)

为了提高煤矿主通风机电机转子断条故障诊断的准确性，提出了一种基于Hilbert变换和小波包的故障检测方法。通过对定子电流信号进行基波和故障特征分量滤波，然后进行Hilbert变换，利用原信号和变换后的共轭信号构成Hilbert模量，再经过两次Hilbert变换，将直流分量滤除。通过小波包频带能量分解技术，将Hilbert模量信号分解到不同频带，使故障特征更加明显。使用所研究方法对现场实测数据进行分析表明，此方法能够很好地突出故障特征，实现转子断条故障检测。

电机 转子断条 Hilbert变换 小波包 故障诊断

对旋风机因其噪声较低且效率较高而在煤矿广泛应用，其电机是对旋风机的重要组成部分，安装于对旋风机内部。煤矿工作环境较差，因此电机正常工作时要承受大电流、高电压与强烈震动，且由于制作与安装工艺的限制，电机转子不可避免地存在一些固有缺陷，因此电机容易发生转子断条与端环开裂等故障，很难通过人为检查方式发现先期故障。

为此学者们提出了许多改进的断条故障检测方法。有些学者利用微粒群算法直接对时域电流信号进行处理，将基波分量滤除，突显了故障特征；有些学者分别采用瞬时功率方法和双PQ方法将基波分量转换成直流量，提高了故障检测的准确性，但这两种方法需要采样多相电流和电压信号，采集量大且硬件和软件开销都较大；还有些学者利用旋转不变技术来消除基波能量泄漏的问题，从而提高了故障检测的精度。但上述各种方法都是直接根据频谱或图形进行故障状态的识别，这对专业人员是可行的，但对于非专业人员是相当困难的。

为了提高对旋风机电机转子断条故障诊断的准确性，本文提出了一种结合Hilbert变换和小波包技术消除基波分量的影响，进一步突显故障特征的电机转子断条故障检测方法。

1 Hilbert变换与小波包

1.1 Hilbert变换

Hilbert变换是数字信号处理中一种理想的移相方法。给定信号x(t)，其Hilbert变换定义为：

(1)

式中：x(t)——给定信号；

t——时间；

τ——积分变量；

*——卷积运算。

(2)

式中：H(jω)——频率响应函数；

j——单位虚数。

(3)

式中：z(t)——x(t)的解析信号。

该解析信号的幅值相位表达式为：

z(t)=A(t)ejφ(t)

(4)

1.2 小波包技术

小波分析法源于傅立叶分析法的加强分析法，弥补了傅立叶分析法缺乏局部分析的不足，对于工程应用中的突变信号有很好的观测效果。

与傅立叶变换一样，小波变换将一个信号分解成各种频率分量的加权和，而此时的权值仅包括某一特定的小波而不是复指数项。

(5)

式中：ω——角频率。

那么ψ(t)就可以被称为一个基本小波或者小波母函数。

小波母函数的主要特点是在时域具有紧支性或近似紧支性；在频域中其直流分量为零，ψ(ω)|ω=0=0，将ψ(t)经过平移伸缩变换，得到：

(6)

式中：a——尺度因子；

b——平移因子；

小波包变换是对信号的尺度空间vj与小波空间ωj同时进行分解，分解方式更为精细。小波包变换公式为：

(7)

式中：ak-2l，bk-2l——小波包分解共轭滤波器系数。

经过j层小波包分解后，信号频宽将被划分为2j个带宽相同的子频带。

小波包分解后的各个子频段频率范围并不是按照由低到高的自然顺序排列的，也就是说小波包分解存在小波混淆现象。研究表明，如果当前对第1层小波包进行分解，则对该层上的频带进行自然数编号，当分解处于奇数号频带时，需要将下一步分解得到的子频带相互交换位置，这样得到的频带其排列顺序就是由较大频率到较小频率依次排列。

此外，由于小波基函数是完备正交函数集，因此根据Parseval定理可得：

(8)

2 断条故障特征在Hilbert模量中的表现

当转子出现断条、端环开裂等故障时，会在定子电流中产生频率为fbrk的故障特征分量，其中k=1时，对应的故障特征成分幅值最大。本文只考虑k=1的情况，这样可以使电流表达式的推导较为清晰简洁，并且依然可以反应主要的断条故障特征。此时电机a相电流表达式可写为：

(9)

式中：I1、Ibp1、Ibn1——基波电流和断条故障对应的特征电流分量的幅值；

φ1、φbp1和φbn1——上述电流分量的初相位；

ω1——基波角频率。

ia(t)经Hilbert变换后，得其共轭信号为：

可推导此时的Hilbert模量为：

(11)

从式(10)和(11)可以看出，通过Hilbert变换和Hilbert模量的定义，可将原电流信号ia(t)中的基波分量转换为直流分量，主要的断条故障特征分量变成了频率为2sf1和4sf1的低频分量。

3 基于Hilbert变换和小波包的转子断条故障诊断

本文结合Hilbert变换和小波包给出新的故障诊断方法。主体思路首先对采样信号进行Hilbert变换，并计算出复信号的模消除基波对故障特征的影响；然后利用小波包技术对模信号进行分解，利用Parseval定理进一步突出和提取故障特征。而小波包能够突出和提取故障特征的原理是当发生转子断条或是端环开裂等转子故障时，在电机的定子电流中会出现频率为(1±2ks)f1的附加电流分量，这些附加电流分量可以作为相应故障的特征量，这些特征量的产生与变化同样会使电流信号相应频带能量发生一定的改变。对于小波包分解后的信号，其各个频带信号是相互独立的，同时具有能量守恒的特点，因此使用小波包对定子电流信号进行分析可以突出和提取转子断条故障的特征。

基于Hilbert变换和小波包的电机转子断条故障诊断具体步骤为：

(1)取1相定子电流信号，首先进行带通滤波滤除其他谐波，然后对该信号进行Hilbert变换。

(2)对Hilbert变换后复信号计算其模量，并用双Hilbert变换滤除直流分量。

(3)对Hilbert模量信号进行j层小波包分解，得到M=2j个正交的频带。

(4)根据Parseval定理，求取各个频带信号的能量Ei(i=1,2,…,M)。

(12)

式中：Ni——第i个子频段的数据长度。

(5)构造状态特征向量，并将其归一化。

T=[t1,t2,…,tm]

(13)

式中：T——特征向量；

t1——归一化后第一个频带的能量；

t2——归一化后第二个频带的能量；

tm——归一化后第m个频带的能量；

ti——归一化后第i个频带的能量；

Ei——第i个频带信号的能量；

Ei,min——第i个频带信号的能量最小值；

Ei,max——第i个频带信号的能量最大值。

(6)根据第1频带的能量与直流量的比值即可诊断断条故障。

4 诊断实例分析

为了验证故障诊断方法的有效性，对枣庄矿业集团公司蒋庄煤矿南风井对旋风机电机定子电流数据进行检验。

风机为燕京风机厂BDK65C-8-N0.24对旋风机，电机为山西防爆电机厂生产的YBF450S2-8鼠笼电机，额定电压力6 kV、额定功率为220 kW。在一次定时维护过程中发现，其中一台电机发生了转子断条故障，并有两根导条断裂。由于煤矿主风机配备了实时在线监测系统，因此完好电机和故障电机的定子电流信号都被保存下来了。主通风机电机的额定功率为 220 kW, 额定电压为6000 V，额定电流为28.2 A，额定转速744 r/min，转子导条为36根。

电机实时在线监测系统的采样频率为250 Hz，选取1000个数据点作为一组数据进行分析。

利用文中提出的方法，分别将完好电机与故障电机的定子电流信号进行Hilbert变换，构造Hilbert模量。这样可以将定子电流中的基频分量转换成直流量，再利用双Hilbert变换方法滤除该直流量，就可以消除基波的影响。在剔除基波分量的同时，转子断条故障特征分量(12s)f1已被转换成低频分量2sf1和4sf1。然后对Hilbert模量信号进行Symlets小波包分解，经多次试验后可以得出分解层数为4时效果最好。这样可以得到各个频率信号的归一化能量。Hilbert模量信号在各个频段能量分布情况如图1所示。

从图1可以看出，完好电机与故障电机定子电流的Hilbert模量在高频段比较类似，但是在低频段差异很大，特别是1、2、3频段，很好地表征转子断条故障状态。这也与Hilbert模量将故障特征分量转换到低频段的情况相一致。

由于在频谱中电机转子断条故障特征的特征分量主要落在基波频率附近，故选择1、2、3频段信号的能量作为特征参量，其他频段所反映的信号与电机转子状态关系较小，在这里需忽略这些频段，以减少干扰。文中所列信号的特征向量见表2。

图1 Hilbert模量信号在各个频段能量分布情况

表2 特征向量

注：E表示信号在整个频域上的能量；E1、E2、E3表示信号在1、2、3频段的能量

5 结论

(1)通过定义Hilbert模量，将定子电流信号中的基波分量转换成直流量进行滤除，有效地消除了基波分量对故障特征量提取的影响；利用小波包技术对故障特征进行提取，进一步增强了特征向量的可分性。

(2)使用结合Hilbert变换和小波包给出新的故障诊断方法对枣庄矿业集团公司蒋庄煤矿南风井对旋风机电机断条故障状态下的定子电流信号进行处理，结果表明此方法具有良好的效果，能够准确诊断出电机转子断条故障。并且，此方法只需采集单相电流，硬件和软件开销较小，易于工程实现。

[1] NANDIS，TOLIYIAT H A．Condition monitoring and fault diagnosis of electrical machines：a review[C]//Conference Record IEEE Industry Application Society Annual Meeting，Phoenix，AZ：IEEE，1999

[2] 王攀攀，史丽萍，张勇等．采用一种混合骨干微粒群优化算法的感应电机转子断条故障诊断[J]．中国电机工程学报，2012(30)

[3] 刘振兴，尹项根，张哲．基于瞬时功率信号频谱分析的鼠笼式异步电动机转子故障在线诊断方法[J]．中国电机工程学报，2003(10)

[4] 黄进，牛发亮，杨家强．基于双PQ变换的感应电机转子故障诊断[J]．中国电机工程学报，2006(13)

[5] 许伯强，孙丽玲，李志远．基于旋转不变信号参数估计技术与模式搜索算法的异步电动机转子故障检测新方法[J]．机械工程学报，2013(13)

[6] 李建华，雷志鹏，李艳伟.综采工作面“三机”状态监测及故障诊断系统开发[J]．中国煤炭，2012(9)

(责任编辑 路 强)

Researchoffaultdiagnosismethodforthebrokenrotorbarsofmainfanmotorincoalmine

Zhao Qiang1, Pang Jing2, Wang Wenting3, Gao Min4, Wei Nan5

(1.Jiangzhuang Mine, Zaozhuang Mining Industry Group Limited Company, Tengzhou, Shandong 277519, China;2.Science and Technology Department, Zaozhuang Mining Industry Group Limited Company, Xuecheng, Shandong 277000, China;3. Shandong Coal Mine Safety Technology Training Center, Zaozhuang, Shandong 277000, China;4. Zaozhuang Twentieth Middle School, Zaozhuang, Shandong 277000, China;5. Zhongxing Jian'an Engineering Co., Ltd., Zaozhuang Mining Industry Group Limited Company, Zaozhuang, Shandong 277000, China)

In order to improve the broken bar fault detection accuracy of coal mine main fan rotor, a novel method for fault diagnosis based on Hilbert transform and wavelet packet was proposed. The base wave and fault feature component filtering were performed for stator current signal, then undertook the Hilbert transformation. After using the original signal and the transformation of conjugate signal to constitute the Hilbert modulus, undertaking two times of the Hilbert transformation, the DC component was filtered. Then the Hilbert modulus signal was decomposed into different frequency bands by wavelet packet frequency band energy decomposition technique, which can make the fault characteristics more obvious. The experimental results showed that the proposed method can effectively highlight the characteristics of fault and realize the fault detection of the broken rotor bar.

motor, broken rotor bars, Hilbert transformation, wavelet packet, fault diagnosis

赵强，庞静，王文婷等.煤矿主通风机电机转子断条故障诊断方法研究[J].中国煤炭，2017,43(8)：105-108，127. Zhao Qiang, Pang Jing, Wang Wenting, et al. Research of fault diagnosis method for the broken rotor bars of main fan motor in coal mine[J]. China Coal, 2017，43(8):105-108，127.

TM343

A

赵强(1972-)，男，山东汶上人，工学硕士，工程技术应用研究员，注册安全工程师，从事煤矿机电工程管理与技术研究工作。