1 引言

电机作为现代工业生产中用量最大的电力拖动设备，在实际运行过程中，往往会在许多因素的影响下产生各种各样的电机故障，不仅会使电机本身受损，还会造成停产、废品等严重损失，从而导致恶劣的社会影响以及巨大的经济损失.传统的电机保护中要求高的采用电机保护器，要求低的直接利用空气开关的保护方式，虽然这些保护方式对电机故障起到了一定的保护作用，但是电机保护器因其成本高且无法实现预警等功能而受到限制，而空气开关只起到断路的功能，严重影响到生产设备的正常运行.

电机发生不同类型的故障前，一般会表现出一些劣化征兆，比如电磁[1-2]、声学[3-4]、机械及绝缘系统等.如果可以监测到可表现电机故障状态的运行参数并能及时地发出预警，能够避免因为不必要停机等状况而造成严重的经济损失.

为了满足上述要求，本文通过对电机故障前兆以及不正常运行状态时表现出的特征进行归类分析，确定了电机故障的诊断[5-7]特征参量，提出了智能电机的新概念，建立了一种成本低、能自动预警的智能化电机故障诊断及预警系统.本系统通过对电机运行过程中状态参数的采集和处理，能在故障发生前期判别出电机将要发生的故障并自动产生预警信号，同时对电机运行状态参数进行大量的存储，便于深入分析电机故障产生的原因.本系统还融入了互联网的理念，实现电机运行数据的网络化，为电机提供了一种准确性高且实用性强的智能化故障诊断及预警系统.

电机转子的运行需要承受极大的压力，在这种压力的长时间作用下极易导致断条[8]、端环开焊、绕组击穿、不平衡等转子故障[9-10]，其中转子断条和转子不平衡是转子最常见故障.电机工作在转子断条的状态下，电机的径向振动幅值比正常状态时幅值要大，且转子回路出现故障时，将会在与电源频率相差二倍频的位置上出现旁频带.电机工作在转子不平衡状态下，电机径向振动频谱图的基频处振动幅值比正常状态时要大，并且故障状态下径向振动的幅值比轴向振动的幅值要大一些.

电机定子故障[11-12]通常可以系统地划分为3类故障，分别为定子绕组故障、定子铁芯故障和绝缘故障.定子绕组故障主要为匝间短路故障，该故障往往伴随着局部温度升高、电机三相电不平衡、电磁原因导致电机振动等现象；定子铁芯故障主要是铁芯短路故障，它是铁芯在电磁感应作用下产生相应的电流，并在该电流作用下产生一定的热量，进而使其局部温度过高绝缘材料甚至铁芯损坏；定子发生绝缘故障时，故障位置的活动性放电量就会增加，其周围的温度也会发生相应的变化.

电机气隙偏心故障可以分为静态偏心和动态偏心.这两种偏心都能引起电磁振动，静态气隙偏心的电磁振动频率是电源频率的2倍，而动态气隙偏心的振动频率容易出现在转速频率或磁场同步转速频率上.此外，电机发生气隙偏心故障时，定子绕组中会感生出电流，电流波形将产生相应边频带，它也是进行气隙故障诊断的理论基础.

轴承是电机的关键部件，其性能和寿命与电机所处的运行状态紧密相关.轴承故障[13-15]的原因主要有轴系不平衡、轴承偏心、径向轴承损伤、支承松动等.电机发生轴承故障的主要特征是振动信号的变化，无论是外套、内套、滚珠还是保护架，都会产生明显不同的振动信号.此外，轴承的振动也会引起电机磁通的变化，从而引起定子电流的变化，所以也可利用电流信号检测电机轴承故障.

电机的电压波动主要分为过电压和欠电压两种.过电压会引起电机的电流增大、温度升高，甚至破坏绕组绝缘，造成绕组短路等故障，不利于电机的长期使用；而欠电压会导致电机的电流上升、温升升高，严重时会造成堵转，使电机的电流急剧增大而烧毁电机.所以测量电机电压幅值或局部温度变化，可以检测到电机的电压故障.

通过上述分析可知，电机不同的故障表现出来的特征是不一样的，对应的表征参数也有所差别，对其进行总结如表 1所示.

由表 1可以看出，虽然电机故障类别不同表现出来的故障特征也是不同的，但主要的表征参数可以用电压、电流、转速、振动和温度这5个参量来体现.同时，尽管不同故障的表征参数相同，但故障点、故障程度等不同使得参数幅值存在一定的差别.因此，可以基于对电机运行电压、电流、转速、振动和温度的分析处理来进行电机故障诊断及预警的系统设计.

通过上述对电机故障时表现出来的特征进行分析可知，电压、电流、转速、振动和温度是电机故障前兆及不正常运行状态的最主要表征参数.因此，本系统设计思想是基于上述特征对电机三相电压、电流、转速、振动和温度的采集与分析，推测出电机将要发生何种故障，并在故障发生前发出报警信号；同时将采集到的数据进行存储和网络上传，便于对电机运行过程参数进行大数据的分析和处理.

不同电机所处运行环境是不同的，相同环境下发生故障的类型是不一样的，相同故障类型的表征参数也不是唯一的，使得用户对电机的故障处理方法是各异的.为了满足不同用户对电机运行状况的了解需求，需要构建一个全面、实用且智能化的电机故障诊断及预警系统，使其既可以根据单一的故障前兆表征参数进行诊断及预警，也可以将不同表征参数进行耦合分析来完成电机故障的检测.

根据上述分析，将智能电机故障诊断分析及预警系统设计分为4大模块，分别为集中控制模块、振动模块、温度模块和环境温湿度模块.另外，集中控制模块还通过有线或无线的方式完成与控制中心服务器之间的信息传输.它们之间的关系如图 1所示.

整个系统的各模块均有明确地分工：振动模块负责完成电机运行时振动的测量；温度模块负责完成电机运行时温度的测量；环境温湿度模块负责完成电机运行时周围环境温湿度的测量；集中控制模块作为主控模块，除了负责完成对电机运行三相电和转速的测量外，还兼顾完成本模块与其它3个模块以及控制中心服务器的通讯和数据传输功能.系统在集中控制模块的统筹下，既能够独立完成对电机相应参数的测量，也能够相互之间合作完成电机运行参数的测量.

集中控制模块由主控芯片STM32F417、flash存储器、实时时钟/日历芯片、液晶显示器、CAN接口电路、RS-485接口电路、RS-232接口电路、无线传输电路、电源电路以及蜂鸣器等组成，如图 2所示.

主控芯片STM32F417内部有数字信号处理(DSP)指令集，使其不仅能够完成对电机运行参数的测量功能，而且能够完成对测量数据的分析和处理；flash存储器应用于存放大量采集到的电机运行数据；液晶显示器来显示电机运行所处的状态及参数；各接口电路和无线传输电路完成与其它模块及控制中心服务器的数据信息传输；电源电路负责为该模块提供稳定的电能；蜂鸣器在主控芯片控制下发出报警信号.相应的电路图如图 3所示.

与该模块相连的传感器实现对电机的三相电压、三相电流和转速的采集.三相电压传感器选用的是一个变比为1:1的电流型互感器ZMPT101B，三相电流传感器选用的是一个变比为2 000:1的电流型互感器ZMPT101D，它们都具有体积小、精度高、一致性好等优点；转速传感器选用的霍尔传感器芯片DRV5023，它具有可靠性高，电压范围宽和灵敏度选择范围大等优点.电机运行单相交流电压、电流信号和转速信号采集电路如图 4所示.

该模块具有主芯片STM32F417、所有工业接口和无线传输功能，同时为了满足只对电机振动参数进行测量的需求，还增设了flash存储器和液晶显示装置，用于独立存放电机振动数据和显示运行状态及参数.为了满足多个表征参数耦合测量的需求，该模块在集中控制模块控制下，还可以通过工业接口或无线方式将振动数据传给集中控制模块.

由于检测的是电机运行中产生的电磁和机械振动，相应的检测带宽比较窄，基于香农采样定理可知在选取振动检测传感器时对其带宽要求并不高.因此电机振动的测量由三轴加速度传感器LIS3DSH完成，采集电路如图 5所示.该传感器可以测量电力设备三个坐标轴方向的加速度分量，最大测量范围为-16 g~16 g，工作温度范围为-40 ℃~85 ℃，能够承受10 kg的冲击，这使其能够在环境比较恶劣的环境下完成测量工作；并且其功耗超低和功能高的特点，使其可以在振动测量方面得到较好的应用.

该模块设计除了将传感器换为温度传感器之外，其他组成与振动模块设计相同，能够实现的基本功能也相同.该模块应用测量范围为-25 ℃~150 ℃、精度为±1.5 ℃、小体积的数字型温度传感器LM92实现定子铁心温度的测量. LM92为接触式温度测量芯片，由主控制电路为其供电，该芯片紧贴在定子铁心处，并利用屏蔽信号线通过ⅡC接口将温度数据传送给控制器.

环境温湿度的测量只是对电机运行外部环境的一个检测，对微控制器的性能要求相对较低，通过对成本和性能的综合考虑，选用一款基于8051内核的增强型8位微控制器芯片STC12LE5A60S2作为主芯片.该芯片内部集成MAX810专用复位电路，2路PWM，8路高速10位A/D转换以及针对电机的超强抗干扰等性能，完全满足对电机运行环境的测量要求.

选用环境温湿度传感器HTS221完成电机运行环境温度、湿度的测量，采集电路如图 7所示，其工作温度范围为-40 ℃~120 ℃，相对湿度范围为0~100%.该传感器是电容式数字温湿度传感器，具有封装小、功耗低的优点.

上述装置为电机故障诊断及预警系统建立了硬件平台，为了实现其测量的智能化，还需要对其信号处理的算法进行研究和分析.

电流信号和振动信号是在电机的故障诊断中应用最多、范围最广的特征信号，在现有的根据电流或振动信号来实现电机故障诊断的方法中，使用较多的是小波包分析来配合神经网络这种方法[16-17].

小波包分析[18]是多分辨分析的推广和延伸，能够对信号进行更加精细的分析和重构.它不仅继承了小波变换所具有的良好的时频局部化的优点，而且弥补了多分辨分析中没有细分的高频部分得到细致的分解，从而具有更好的时频特性.神经网络具有经训练后能存储有关过程和从定量的历史故障信息中学习的能力，具有滤出噪声及在有噪声情况下得出正确结论的能力，同时神经网络也具有分辨原因及故障类型的能力，有利于故障特征的提取.具体的电流信号或振动信号的故障特征提取算法流程图如图 8所示.

测量电机温度变化主要是通过比较同一点不同时刻温度变化或同一时刻不同点温度差来实现的，常用算法有横向比较法、纵向比较法和温升分析法，其中的纵向比较法最适用于电机定子铁心处温度的变化检测.

纵向比较法是用检测到的温度数据与该处上次检测数据对比，若检测到的运行电机温度较上次温度有较大变化，则表明电机在该处可能有故障存在，故障的严重程度主要由该处温度变化的大小来决定.具体的检测流程如图 9所示.

简单的电压检测并不能确切反映出电机的故障，通常将电压信号转换到转速信号、振动信号，进而对转速信号、振动信号进行研究，或者将采集到的电压信号辅助电流信号来研究电机运行状态.

采用电机电压与电流信号结合的方法是利用与基波电流同源的电压，将电机定子的基波电流滤除，剩下便于观测故障的谐波电流信号；采用谐波导纳法是将电流频谱与电压频谱的比值作为研究对象，找到基波频率两侧对称分布的谐波频率，从而得到转速频率并将其转换到对电机转速的测量上；采用电压谐波转换对振荡谐波转矩的研究是因为电压谐波在气隙中产生一系列时间和空间谐波磁势[19]，从而会相应地产生附加的谐波转矩.

转速信号来检测电机故障类型时，大多采用包络解调的方法，解调方法有两种：希尔伯特变换和广义检波滤波.希尔伯特变换在求解析信号时的运算量是广义检波算法的两倍，广义检波算法中的平方解调方法又比广义检波滤波算法中的高通绝对值分析和检波滤波产生的混频比少，因此选取平方解调法对数据进行包络解调.

平方解调算法如下：

(1) 对采集点数为W的数据取平方：

式中y(k)为采集点k对应的数据.

(2) 对上述结果进行低通滤波：

b(i)为设计滤波器的参数，M为滤波器的阶次.

(3) 进行加窗函数处理：

wN(k)为汉宁窗函数.汉宁窗函数能有效地消去高频的干扰和减小能量泄露.

(4) 快速傅里叶变换(FFT)处理：

其中，N为傅里叶变换的点数.

平方解调分析方法对电机、齿轮箱等方面的机械故障诊断效果良好，可有效提取出调制信号中的调制分量，得到完全的感应分量.

电机发生故障时通常会引起多个特征信号的变化，只提取其中一种参量作为特征信号可能存在一定的诊断误差，通过对多个特征参量信号进行融合的技术，可以有效提高故障诊断的准确性.

信息融合诊断技术[20-22]在不同的应用领域有着完全不同的方法，同时也有着完全不同的结构.在故障诊断领域，多传感器信息融合可分成数据级、特征级和决策级三种，根据目标系统的不同要求选择适当的方法.融合诊断技术流程图如图 10所示.

多传感器信息融合诊断系统首先用二元诊断方法把振动、温度、三相电和转速传感器输入的数据变换成统一的表达形式，用来完成数据的匹配；然后通过规则竞争原则和阈值判别相似规则将符合样本数多的保留下来，并对其应用具有自学习功能的模糊推理机融合方法进行最终的电机运行状态结果诊断.

智能电机故障诊断及预警系统总体构架搭建完成，测量数据的智能化处理算法也做了相应的介绍，为了验证该系统是否能实现其功能，选用额定电压为380 V、额定功率为2.2 kW、额定电流为5 A、额定转速为1 450 r/min的三相鼠笼式异步电动机进行现场实际测试，测试以电机在机座螺丝松动运行和正常运行时的振动特征参量展开.

测试环境如图 11所示，X、Y轴方向为加速度分量的正方向在图中已标出，Z轴方向的加速度分量的正方向垂直纸面向里，编号1位置为振动模块，编号2位置为轴连接器，其转速与电机转子转速相同，编号3、4、5、6位置为机座固定螺钉.该电机的固有频率大约是几十赫兹，本试验设定振动加速度信号的采样频率为512 Hz，采集的振动加速度信号是编号1位置处的信号.测试用的振动模块硬件连接实物图如图 12所示.

在电机空载条件下测量了7组正常运行时和7组机座螺丝松动条件下运行时的振动加速度信号，每组数据采样1 s，将测量数据统一上传至计算机，绘出机座螺丝松动条件运行和正常运行时平均振动加速度信号的X轴分量时域波形，如图 13所示.

通过Matlab编程实现对电机机座螺丝松动与正常时的振动数据进行小波包分解、对分解系数进行重构、计算各个频带信号的总能量等步骤来进行振动数据的能量特征提取.电机机座螺丝松动与正常时的振动数据的能量特征值如图 14所示.

通过能量特征值的对比可以明显看出，机座螺丝松动运行与正常运行时振动数据在不同的频带的能量值不同，且在个别频带能量值存在明显的差别.为了实现电机诊断及预警的智能化，将提取的振动数据能量特征值构造成特征向量，并对该特征向量进行归一化处理.将归一化处理后的特征向量作为BP(back propagation)神经网络的输入，对应的机座螺丝松动运行、正常运行作为输出，进行神经网络训练.当接收到新的电机数据时，将其归一化处理后的特征向量作为神经网络的输入，神经网络自动判别电机机座螺丝是否发生松动.当发生松动时，计算机将该信号传送给集中控制模块，集中控制模块接收到该信号后驱动液晶显示屏进行显示，蜂鸣器进行报警.

本文通过对电机运行过程中出现的故障进行分类分析，对故障引起的电机特征变化进行归类，确定了电机电压、电流、转速、振动和温度的变化可以反映出电机发生的故障，基于该故障特征的提取设计了一种智能化的电机故障诊断及预警系统.

智能电机故障诊断分析及预警系统包括集中控制模块、振动模块、温度模块、环境温湿度模块组成，可以完成对电机的电压、电流、转速、振动和温度等状态参数进行采集和处理，并将数据传送给控制中心服务器，由控制中心服务器通过相应的智能化算法进行处理，判别电机所处的运行状态，完成在电机发生故障前进行预警的功能.同时各模块完成对电机运行状态参数进行大量的存储和网络上传，便于进一步分析电机故障产生的原因和电机运行参数的网络化.通过对电机机座螺丝松动和正常时振动信号的应用测试，证实了该系统可以完成对电机的故障诊断及预警功能，为实现电机的智能化故障诊断及预警提供了可靠地支撑平台.