异步电机转子故障诊断综述

摘要：笼型异步电机的故障主要包括定子铁芯故障、绕组绝缘故障、转子故障等，其中以转子故障最容易发生。异步电机转子断条故障检测与诊断可从信号检测、信号处理、诊断方法三方面入手，本文对当前异步电机转子故障的诊断方法进行总结，简单指出各种方法的不足之处及发展方向。

关键词：异步电机 转子故障 诊断方法

1.异步电机转子故障诊断的主要方法

本文从异步电机转子故障检测与诊断所涉及的信号检测、信号处理、诊断方法三方面入手，选取三方面中具有代表性的三种方法着重介绍，并对当前异步电机转子故障诊断的研究成果进行总结与分析。[1]

1.1　信号检测方法

1.2　信号处理方法

1.3　故障分类方法

1.3.1　神经网络法。人工神经元的信息处理分三个部分，首先完成输入信号与神经元联接强度内运算，然后再将其结果通过激活函数（如Sigmond函数），再经过阀值函数判决，如果输出值大于阀值，则该神经元被激活否则处于抑制状态。神经元按一定模式连接成网络型，神经元之间的连接权值的大小反应信号传递的强弱。

1.3.2　专家系统。专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

2.各种故障诊断方法的缺陷

（1）电流分析法。但此方法对发现电动机初期两根以内导条断裂故障的灵敏度较低，就是说无法在故障的早期尽早地发现断条的产生，尚有待于进一步改进检测仪系统精度和频率分辨率。

（2）失电残压法。这种方法克服了其它监测方法在电源不平衡及电机磁饱和等影响下的不准确性，但该方法必须在断电条件下进行，无法实现在线诊断和早期诊断，这使得该方法的运用受到一定的限制。

（3）自适应滤波法。当特征值离散较大时，自适应过程收敛速度较慢。人们研究将自适应算法推广到递归型结构，但由于递归型结构自适应算法的非线性，自适应过程收敛性质的严格分析尚待探讨，实际应用尚受到一定限制。

（4）希尔伯特变换法。当噪声强度、电机类型及运行状况未知时，S不同，表现的故障频率也不同，转子故障与否不易判断。

（5）神经网络法。该方法尽管在一定程度上具有新颖的特点，但是都还只是实验室探索。原因主要是训练集的获取和对系统性能评估缺乏相应的确定的工具，缺乏实时性。

（6）专家系统。由于知识获取非常困难，以至于系统难以实现；而且传统的专家系统只能解决事先存储好的根据专家经验总结出来的故障现象与处理方法相对应的故障诊断问题，当遇到新故障时，它就无能为力。

3.结语

本文对异步电机主要故障以及转子故障检测的主要方法做了介绍，并简单分析了各个方法存在的缺陷。异步电机转子故障检测与诊断系统结构由三部分构成，分别是信号检测、信号处理以及故障诊断。由于电机运行状态与运行环境的差异，导致异步电机转子发生故障时其故障特征具有多样性和复杂性的特点[1]，若只采用一种信号处理方法或检测方法很难达到理想效果。在实际应用中应针对不同环境采用不同检测手段或采用多种方法综合分析的方法进行处理。

参考文献：

[1]陈卫文，方瑞明.　异步电动机转子故障诊断方法[J].　防爆电机，2006，6（41）.

[2]马玲笼型异步电机转子断条故障诊断[J].　东北电力技术，2009，7.

[3]谌国振，张春喜，时献江.　基于虚拟数字示波器的异步机故障诊断系统[J].　科技信息.　2004，10：240-240

[4]刘振兴，尹项根，张哲，基于Hilbert棋量频谱分析的异步电动机转子故障在线监测与诊断方法[J].中国电机工程学报，2003，23　（7）.

[5]杨俊，吴建.基于支持向量机的异步电机故障诊断系[J].机电工程，2008，25（1）：72-74.