（电力电子与电力传动专业论文）六相永磁同步电机驱动系统故障诊断与容错研究.pdf

堕j ! 兰些查羔塑主堡苎 垒! 壁坐! a b s t r a c t n i sp a p e rh a sm o s t l ys t u d i e dt h es i x - p h a s ep e r m a n e n tm a g n e t i s ms y n c h r o n o u s m o t o ra n dw eh a v es t u d i e dh o wt od e t e c tt h ee l e c t r i ca n da n a l y s ef a u l t s i nm o t o r i n t e r i o ra n dd r i v ec i r c u i t s w a v e l e tt r a n s f o r mw a sa d o p t e dt os t u d ya n ds i m u l a t ei n m a t l a b s i m u l i n k s e c o n d l y , s t u d yh a sb e e n d o n ef o rt a m - t u r ns h o r tc i r c u i tf a u l t s o f m o t o r t h ep r o v i d e ds i x - p h a s ep e r m a n e n tm a g n e t i s ms y n c h r o n o u sm o t o ru s e do n e p h a s ed r i v eo n ep h a s et od e s i g n c o n s e q u e n t l y , i tw i l le n s u r et h ei n s u l a t i o na m o n g p h a s e sa n dr e d u c et h ep r o b a b i l i t yo ff a u l t sc o m i n gi n t ob e i n g t h er e d u n d a n c e i d e aw a sa d o p t e dt oi m p r o v et h er e l i a b i l i t yo fd r i v es y s t e m t od r i v ep o w e r c o n v e r t o r ，i tw i l ln o ta f f e c tt h es t a r t - u pa n dn u m i n go fm o t o rw h e nt h ef a u l t so fa o rm a n yb r i d g e sc o m ef o r t h j u s to w i n gt ot h er e l i a b l ec h a r a c t e r i s t i co fs t r u c t u r e ， s oi tv c a su s e dt ot h eu n i v e r s ea n ds u b m a r i n ep u s h i n gs y s t e m sa n de l e c t r o m o t i o n m i x i n gf u e ls y s t e ma n de l e c t r i cp o w e rt r a c t i o nf i l e d s a n di na v i a t i o na n ds p a c e f i e l d s t ot a k ei n t oa c c o u n tt h ef u n d a m e n t a l i t yo ft h ef a u l ts i g n a ld e t e c t e d ，a n dt h e p r e d o m i n a n c eo fw a v e l e ti nt i m e f r e q u e n c yf i e l dt oa n a l y s ea n dd e a lw i t ht h e t r a n s i e n ta n du n b a l a n c e ds i g n a l sa n dd i s t i l ls i g n a lf a u l tc h a r a c t e r i s t i c t h ep a p e rw i l l c o n c e n t r a t ei nt h ed e t e c t i n gm e t h o d n l ce m p h a s e si sh o wt ou s ew a v e l e ta n a l y s i s t om o t o re l e c t r i cf a u l td i a g n o s e a n dd i s c u s s e st h ec h a r a c t e r i s t i co fa l lk i n d so f w a v e l e tf u n c t i o n sa n dt h ec o n f o r m a t i o no fw a v e l e tf u n c t i o n s ，a n dt h ep r i n c i p l et o c h o o s ei np r a c t i c ea n dt h ep r o b l e mt oe l i m i n a t en o i s e ，t oi m p r o v et h ec h a r a c t e r i s t i c o f f a u l td e t e c t i n gf u r t h e r l ya n dd e t e c tr e l i a b l ya n de f f e c t u a l l y ，w eh a v ed o n em u c h t h i sp a p e rt a k e sd b la n dd b 5w a v e l e tf u n c t i o nt od i a g n o s et h ef a u l to fp h a s e w i n d i n ga n dp h a s e g r o u n di np m s ma n dt od i s t i l lc u r r e n ts i g n a lf a u l tc h a r a c t e r i s t i c a n dt oe l i m i n a t en o i s e s i m u l a t i o nh a sp r o v e dt h a tt h ew a v e l e ta n a l y s ec a nr e a l i z e t h ef a u l tc h a r a c t e r i s t i co fi n s t a n t a n e o u ss i g n a lt od i s t i l la n da n a l y s e a n dt h es a m e t i m e ，s i m u l a t i o nh a sb e e nt a k e na n ds t u d i e da b o u tt h eo p e n - c i r c u i ta n ds h o r t - c i r c u i t f a u l t si nd r i v es y s t e m k e yw o r d s ：s i x p h a s ep m s m ，f a u l td i a g n o s ea n d t o l e r a t ec o n t r o l ，d r i v es y s t e m w a v e l e tt r a n s f o r i l l 西北下业大学硕士论文 第一章绪论 第一章绪论 1 1 电机故障诊断的重要性 随着经济建设的发展和电气化程度的提高，电机已被广泛应用于工业生产的 各个领域，及时准确的发现电机驱动系统中潜在的和现有的故障是保证生产安全 运行的重要措施。因此，研究不同的场合、不同运行状态下电机驱动系统的故障 诊断理论和技术是电机驱动系统可靠运行的保证。电机驱动系统在运行中受到电、 热、机械、周围环境等各种因素的作用使其性能逐渐劣化，最终将会导致故障； 一旦发生故障，即使是停止工作的时问极短，也会造成很大的损失带来严重的后 果。一般情况下，不同豹故障总是以各种征兆表现出来，并且故障类型也多种多 样，既有换变故障和突变故障，又有电气故障和机械故障，既有线性系统故障又 有非线性系统故障，其关系错综复杂，这给电机驱动系统故障进行有效、快速诊 断带来了麻烦。 航天、航空、核工业等部门对现代化设备的安全性和可靠性的要求很高， 机器设备的故障必须在事先发觉，并采取预防，否则一旦发生事故，将会导致 人员的伤亡和严重的环境污染和公害。有很多例子可以说明产生灾难性事故的 严重后果。美国三里岛核电站1 9 7 9 年3 月2 9 日由于系统误判段和误操作，使 反应堆堆心严重损坏，放射性物质溢出，造成几十亿美元的经济损失：1 9 8 6 年 1 月美国挑战者号航天飞机因火箭密封系统故障造成了失事悲剧。美国电力研 究学会对电机故障的研究表明，电机故障的5 3 与机械部份有关，其余来源于 电气故障( 这一统计不包括新电机和修理后电机本身的缺陷) 。 众所周知，电动机是能量转换与动能传递的直接执行者，起着设备心脏的 作用，无论是在工业发达的今天还是将来，其作用将会显得越来越重要，于是 对于电机的使用、维护、故障诊断、修复的重要性被许多专家学者提出和重视。 近年来，设备故障诊断技术发展及所带来的间接效益使得人们越来越重视故障 诊断技术，电机故障诊断技术促进了维修方式的变革，延长了设备的服役寿命。 电动机的运行事故是当前我国发展电力工业方面存在的重要问题之一，给我国 的圈民经济的发展带来了巨大的损失。鉴于电机的重要地位和作用，除应采取 西- i l l ；业大学硕士论文 第一章绪论 各种积极地维护措施消除或减少故障隐患外，在故障初期便能可靠的监测到故 障的类型和成因是最为理想的：其次，在突发性严重的故障发生时，必须能准 确、及时地切除故障。为了能在由早期故障征兆时采取积极主动地调整措施， 防止故障进一步恶化，大型电机一般应配备故障在线监测、监视和职能故障诊 断系统。通过对各种有电量或非电量的连续监测、分析有早期故障征兆是的电 流、电压、局部放电、振动、温度等信号，并通过智能诊断系统进行综合判别， 就能在故障初期捕获到故障信息，为实现合理的状态检修创造条件，这是电机 最为理想的监测和保护措施。 现代工业的发展使得生产中采用的电机数量和种类也不断增加，从最初的 结构比较简单的直流电机到后来的交流电机，从三相结构扩展到多相，现在国 内外已经有1 5 相电机的生产和应用；尤其是最着我国稀土资源的大量开拓和 应用，稀土永磁材料构成的稀土永磁同步电机也已经被广泛的应用于工业生 产、国防等各个领域。最近几年，六相永磁同步电机也被越来越多的使用在航 天、航空等军工业方面，其自身具有的优良性能是不言而喻的，然而其所处的 工作状态，直接影响了生产的可靠运行情况，一旦发生故障，不仅损坏电机本 身，而且会影响整个生产系统，甚至会危及人身安全，造成巨大的经济损失和 恶劣的社会影响。 六相永磁同步电动机在航天航空等领域的应用，使得我国军工业得到了很 快的发展，也对国防安全性的保障起到了不可限量的作用，因而对其常见故障 进行分析及诊断，可以有效的降低故障率，减少突发事故造成的损失，降低维 修成本，消除对人员和设备的安全威胁，为实现状态检修创造条件，并可为设 计和制造者提供反馈信息，以改进电机性能。另外，随着生产实践和科学实验 对精确性和准确性的要求不断提高，对其安全性、可靠性的要求也越来越高。 随着控制精度的提高，应用规模的增大，故障隐患增多，故而故障的早期检测 要求日益紧迫，常见的故障能够尽早发现、预防进一步恶化，对故障的准确定 位、正确决策和及时维修是十分重要的。但早期故障发生时对比较微弱信号的 获取及智能诊断的准确度，尤其是信号处理手段和特征提取方法还存在很多问 题，大多只能通过定期停机检修来消除故障隐患。故障突发时刻暂态信号奇异 性r f 】包含大量信息，具有区别于正常稳态信号的明显的特征，充分利用这些信 西北工业人学硕士论文第一章绪论 息有利于故障的及时检测。小波变换的出现，给信号处理带来了革命性的变 化，它们的时频局部化特征充分满足了暂态故障信号分析的要求，从而保证了 驱动系统的安全、经济以及可靠性运行，具有一定的现实意义。 i 2 电机故障诊断研究的现状及存在问题 i 2 i 电机故障诊断的研究现状 国外对电动机驱动系统故障诊断技术的研究开始于6 0 年代。虽然各国都 很重视，但是随着传感器、计算机等高技术的应用于发展，一直到7 0 一8 0 年代， 设备的再现故障诊断技术才得到真正的突飞猛进的发展。日本、加拿大等国家 相继研制了变压器、发电机的局部放电、泄漏电流等在线检测系统，其中少数 已发展成为产品。分析和处理故障信号方法的正确性是能否完成故障诊断和检 测的前提和基础，一般情况下主要是通过分解故障信号内的各种频率成分并完 整、全面的表现出动态波形中所包含的信息，进而反映出故障的类型以及严重 程度等。更为重要的是：世界各国的许多大学也在不断加强故障诊断这一领域 的研究力度，并作为论文来进行大量的研究，仅从每年国际上许多优秀的刊物 上发表的文章和许多重要的学术文献上来看，该领域的研究就独树一帜，显示 出了其重要性和必要性。 我国对电机设备故障诊断技术的重要性也早认识，6 0 年代就提出不少带电 实验方法，但由于操作复杂，测量结果分散性大而未得到推广。直到8 0 年代 开始出现电机设备故障诊断在线诊断技术的研究，才得到了迅速的发展。除解 析模型法外，基于信号处理和专家知识的故障诊断技术占很大成分，其中相关 函数高阶统计量、频谱分析等。然而这些分析方法局限于电机设备稳态运行的 故障诊断，信号处理方法中的热点小波技术，具有良好的时频域局部化特征， 能准确地抓住瞬变信号的特征，因此在动态信号的分析上有着明显的优势。另 外专家系统的神经网络具有自学习和能拟合任意连续非线性的函数的能力，以 及并行处理的能力，使他在处理非线性问题和在线估计方面有很强的优势。国 内一些专家学者多年来一直都在探索方便、快捷、准确的电动机故障诊断的方 两北： 业大学硕士论文 第一章绪论 法，尤其是2 0 世纪9 0 年代以来的这一段时间，各种新的分析方法的出现以及 微电子技术的迅速发展，该领域的诊断和容错技术也取得了很大的进展。 1 2 2 存在的问题 虽然电动机驱动系统的故障诊断和容错技术得到了很大的、迅速的发展， 各种控制方法以及诊断方法也被大量的研究并应用于实际中，但是仍然存在以 下几个问题需要解决。 ( 1 ) 目前我们所用的检测方法和策略绝大部分属于在线检测，在线检测 方法大多数都应用于实际的系统中一般还不很成熟。这主要是因为现场环境受 外界因素影响比较大，比如，电磁干扰、温度变化等，使得待检测信号受到一 定的干扰。 ( 2 ) 许多智能检测方法己得到了很广泛的应用，但都具有一定的局限性， 比如，专家系统、神经网络等方法，需要大量的专家经验，有的还需要长时间 的实际积累。这些方法只能诊断出一定的故障现象，而且并不能把所有的故障 特征、发生故障时的现象一一包括进去。更重要的是现在电机的类型众多，每 一种方法只能针对于一种电机，而且是针对于一种电机的某一种或某几种故障 情况，无法将所有的故障情况包括在内。 ( 3 ) 一部分故障的检测和试验都是破坏性的，这样直接影响着试验人员 的经济利益；而且故障的发生安全性也得保障，所以能否把这些损失降到最小 是一个很重要的因素。 ( 4 ) 各种仿真软件的不完善性。 故障诊断的仿真软件很多，但是都不是很完善。比如软件m a t l a b ，其中 的电机种类很少，而且电要的考虑因素。机的相数也受到一定的限制，各种用 于诊断的元器件模块也非常有限，这就需要在一些理论基础上自己重新搭建电 机模型，确定调速方法，进而构造故障模型，从而使得模型多样化，增加了麻 烦和复杂度。 西北下业大学硕士论文 第一章绪论 1 3 本文的主要研究内容和工作 随着三相交流电机的变频调速技术不断得到广泛的应用，三相电机在系统 可靠性方面仍然有些不足，一旦一相出现故障，将会导致系统崩溃，而多相电 机则有其独特的优点，当其中一相或者多相退出运行或缺相运行时，系统无需 停机，仍然可以稳定运行，这一点是三相电机所不能及的。所以对可靠性要求 很高的设备，可以采用多相系统来降低不正常非对称运行的影响。为了解决以 上问题，本文主要采用了结构上具有容错性能的六相永磁同步电动机。 本文主要对六相永磁同步电动机驱动系统容易发生的常见故障进行了必 要的介绍与研究，众所周知，六相永磁同步电动机驱动系统主要应用于航天、 航空、核工业等部门对现代化设备的安全性和可靠性的要求很高的一些领域， 这些领域对电机的可靠性、精确运行要求很高，否则一旦发生事故，将会导致 人员的伤亡和严重的环境污染和公害。而本文采用的六相永磁同步电动机驱动 系统在结构设计上利用相冗余的概念，改善了调速系统的可靠性；避免了故障 的多发性。其驱动系统当一个或几个桥臂出现开路故障时，将不会影响电机的 启动和运行，正是由于其具有结构上的可靠性运行的特点，故应用在宇宙推进 系统、潜水艇推进系统、电动混合燃料汽车推动系统、电力机车牵引等领域。 另一方面使得多相p m s m 调速技术的研究闩益成为交流调速领域的研究热点。 在文献【9 【2 2 】【2 3 】【2 4 】中提出了一种双星型结构的六相电动机，而在本文中 的六相永磁同步电动机结构上为控制上采用一相控制一相的思想，大大减少了 相与相之间的故障。一般情况下，六相永磁同步电动机驱动系统常常会出现以 下几种故障：电动机本体匝间短路、一相或多相开路故障、一相或多相短路、 逆变器中开关管短路、开路的故障。这些故障的发生对驱动系统的正常运行有 很大的影响，从而显出故障诊断和检测技术的重要，本文正是考虑到这些方面 的故障情况，运用小波分析这种新型的时频分析工具在处理暂态非平稳信号方 面的优势，重点研究了小波分析方法如何应用于六相永磁同步电动机电气故障 信号检测这一问题，讨论了一些小波函数的基本特性，小波函数的构造，实际 应用中小波函数的选取原则，为进一步改善故障检测性能和最终实现故障诊 断，作了一些必要的工作。 西：l h _ l 业大学硕士论文 第一章绪论 1 4 文章的整体结构安排 第一章主要介绍了电机故障诊断的重要性、国内外故障诊断的现况以及目 前电机故障诊断中存在的问题； 第二章主要介绍乐目前电机故障诊断中所采用的一些智能控制方法，并对 故障诊断技术的发展以及电机故障诊断技术作了必要的说明。 第三章主要对本文进行故障诊断的小波分析方法所涉及的理论以及相关 知识进行了介绍。 第四章主要对六相永磁同步电动机的结构、数学模型的建立、控制思想、 以及驱动电路进行了完整的设计和建模，尤其对逆变器也进行了大篇幅的介绍 与构建： 第五章主要是结合仿真知识，采用小波分析的方法对六相永磁同步电动机 驱动系统常见的故障进行了必要的诊断，利用m a t l a b 6 5 仿真软件，在 s i m u l i n k 环境下对六相永磁同步电动机驱动系统正常运行以及开路、短路情 况下的故障情况进行了建模和仿真，通过仿真所得处的电流故障数据进行了小 波分析，提取故障特征，进而判断故障的类型； 第六章是总结内容以及对未来故障诊断的展望。 垄些些盔堂亟鲨塞第二章电机故障诊断中各种智能控制方法 第二章电机故障诊断中各种智能控制方法 2 1 综述 故障诊断与容错技术的出现、兴起与迅速发展，是实际应用需求与多学科 理论发展两个方面交替作用的结果 1 】。从实际应用方面看，随着现代自动化技 术水平的不断提高，各类工程系统的复杂性大大增加，系统的可靠性与安全性 已成为保障经济效益和社会效益的一个关键因素，得到了广泛高度的重视；从 学科理论的发展方面而言，故障诊断与容错技术具有很强的学科交叉性，现代 控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策论、人工智能等学科领域 近2 0 年的序迅速发展，为解决复杂的故障诊断与容错控制问题提供了有力的 理论基础。 动态系统的故障诊断与容错控制技术迄今已经得到了迅速的发展，并在航 天、航空、核反应堆、船舶等一系列工程技术领域得到了成功的应用，取得了 显著的经济和社会效益。一些新的理论与方法，如：主元分析法、遗传算法、 小波变换、神经网络、模糊系统、定性推理、模式识别、自适应理论、非线性 理论等都已经得到了成功的应用。 由于故障诊断的准确及时对保证生产安全平稳，避免人员、财产的巨大损 失具有重要意义【1 2 】。故障诊断技术作为- - 1 7 交叉性学科，从6 0 年代起至今， 已在传统的方法上得到飞速发展，新的理论及现代故障诊断方法不断出现：小 波变换、专家系统、模糊系统、神经网络等都在故障诊断领域得到了成功应用。 由于电机设备故障诊断征兆与故障特性件复杂的非线性关系特性，使故障诊断 及识别较为复杂，仅仅靠一种理论、一种方法是无法实现在复杂环境下准确、 及时地进行电机设备的故障诊断。因此集成型智能故障诊断系统必将是电机设 备故障诊断技术的新趋势。另外，无论是什么诊断方法，真实信号的获取是成 功实现故障诊断的前提，多传感器数据融合理论必将在故障诊断中起着非常重 要的作用。 早期的故障检测和诊断方法始终未能取得理想、实用的效果，主要原因在 于故障初期，各种信号是间断和不明显的，且已被噪声淹没，频带宽并有瞬时、 些! ：e 些盔堂堡主堡墨 箜兰童皇垫垫堕堡塑生查壁塑自l 焦剑直鎏 奇异等特征，加之故障特征分散、模糊以及交叉重叠等，给信号处理带来很大 的难度，而相应的信号处理和分析手段有不足，这是问题的关键所在，文献【4 中采用自适应模糊技术对m o s f e t 管子开路的故障进行诊断，主要通过测试 电机d c l i n k 的电流信号，通过小波传函来完成。选择电机d c 1 i n k 的电流信 号作为特征信号来识别故障的。在两个开关连续动作的状态下，( 故障情况) 电流并不流进电机，训练数据的设置是以六个输入、一个输出变量。输出为： 在正常情况下，为0 ，或者是一个整数。 现代故障诊断技术可分为基于解析模型法、基于信号处理法、基于知识法。 基于解析模型法发展最早，此方法需要建立被诊断对象较为准确地数学模型， 它又可分为参数估计法、状态估计法和等价空间法等。基于信号处理的方法回 避了抽取对象数学模型的难点，直接利用信号模型，适用于线性、非线性系统。 其中的热点是基于小波分析技术的故障诊断方法。基于知识的方法也不需要定 量的数学模型，它引入了诊断对象的许多信息，可以充分利用专家诊断知识等， 是一种很有前途的方法。基于知识的方法大致可分为神经网络法、模糊逻辑法、 定性模型法等。 各种诊断方法都有其优缺点，并不是智能程度越高和理论越先进越好，目 前，根据故障的特点和本质去改进现有的故障诊断方法，探索更加有效的诊断 方法，成为故障诊断技术发展的关键。在电机异常或故障时，各种信号中往往 含有大量时变、短时冲击、突发性质的成分，这使得在电机故障检测中广泛应 用的基于稳态信号的传统分析方法，如f o u r i e r 分析、最小二乘估计、k a l m a n 滤波等可能产生较大误差。再者，故障突发时刻暂态奇异性信号中包含了丰富 的信息，具有区别于正常稳态信号的明显、突出的特征，传统方法未能很好的 利用。为此，寻找一种有效的时频分析工具进行电机故障信号的监测，必然会 给整个故障检测带来新的革命。小波分析工f 好满足了暂态故障信号的监测要 求，可为最终实现有效的电机故障诊断检测与诊断系统提供技术准备。 2 。2 容错控制理论的介绍 容错控制发展至今只有2 0 年左右的历史，是一个新兴的交叉领域。促使 西北t 业大学硕士论文 第二章电机故障诊断中各种智能控制方法 该领域迅速发展的一个重要的动力来源于航天航空领域。美国空军从7 0 年代 起就不断的投入巨资支持容错控制的发展，力求开发出具有高度容错能力的战 斗机，甚至在多个翼面受损时，也能够保持战斗机的生存力。容错控制思想最 早可以追朔到1 9 7 1 年，以n i e d e r l i n s k i 提出完整性控制的新概念为标志，s i l j a k 于1 9 8 0 年发表的关于可靠镇定的文章是最早开始专门研究容错控制的文章之 。然而，直到1 9 9 3 年，国际上才出现了由现任i f a c 技术过程的故障诊断与 安全性专业委员会主席。我国在容错控制理论上的研究基本上与国外同步。 1 9 8 7 年，叶银忠就发表了容错控制的论文，并且与次年发表了这方面的第一篇 综述性文章。1 9 9 4 年，葛建华等出版了我国第本容错控制的学术专著。 容错控制理论应用十分广泛，在航天、航空、核电站、工业机器人及化工 等领域的控制系统设计中均得到了应用和发展【1 】。容错控制作为- r 新兴的交 叉学科，其学科意义就是要尽量保证动态系统在发生故障时仍能稳定运行，并 具有可以接受的性能指标，因此，容错控制为提高复杂动态系统的可靠性开辟 了一条颏的途径。由于任何系统都不可避免地会发生故障，故容错控制也可以 看成是保证系统安全运行的最后一道防线，故障检测与诊断、容错控制与鲁棒 控制、自适应控制、智能控制等有密切的联系。 2 3 故障诊断中各种智能控制方法的介绍与比较 2 3 1 基于神经丽络的智能故障诊断技术 神经网络是近年来发展迅速，广泛地应用于各个领域，包括航天，自动控 制，金融，电子，制造业等各个行业，已经有成功的先例，并展示了广阔的应 用前景。基于神经网络的故障诊断不需要建立精确的数学模型，可以处理非线 性问题，具有；宁计算机处理的能力，不需要诊断和推理规则，它通过一组样 本的输入与输出之间的映射关系进行按照设定的准则可以学习。近年来运用神 经网络与故障诊断的研究很多。 神经网络代表了一种新的方法体系，它以分布的方式存储信息，利用网络 的拓扑结构和权值分布实现非线性的映射，并利用全局并行处理实现从输入空 9 两北t 业大学硕+ 论文 第二章电机故障诊断中各种智能控制方法 间到输出空间的非线性信息变换。对于特定问题适当建立的神经网络故障诊断 系统，可以从输入数据( 代表故障) 直接推出输出数据( 代表故障原因) ，从 而实现故障检测和诊断。 目前，非线性系统的故障诊断与容错的方法的研究，是目前研究的热点和 难点。神经网络以分布的形势存储信息，通过神经元之间的拓扑结构和权值分 布逼近非线性系统，并能做到并行运算，具有一定的泛化和容错能力。近年来 神经网络在故障诊断及容错控制中应用得到了广泛的关注。其中b p 神经网络 应用最为广泛。在设计神经网络进行故障诊断时，根据解决问题的特点和系统 特征，选择合适的网络类型，是十分重要的，但并不是所有的问题都适合采用 b p 神经网络。 另外，神经网络具有超高维性、强非线性等动力学特征，使其具有原则上 容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、技艺、自适应、自学习、秉性和处理复杂 模式等功能，带来了提供更佳诊断性能的潜在可能性。具体的应用方式有以下 几种： ( 1 ) 神经网络诊断系统。对特定的问题适当建立的神经网络故障诊断系 统，可以从其输入数据( 代表故障症状) 直接推出输出数据( 代表故障 原因) ，实现故障检测与诊断。 ( 2 ) 采用神经网络产生残差。用神经网络拟合系统的正常特性，利用系 统的输入重构某些特定的参数，并与系统的实际值进行比较，得到残差， 从而检测故障。 ( 3 ) 采用神经网络评价残差。利用神经网络对残差进行聚类分析，直接 得导系统的故障情况。 ( 4 ) 采用神经网络进一步诊断。利用神经网络诊断系统执行器的饱和故 障，其基本思想是直接用神经网络来拟合系统性能参数与执行器饱和故障 之间的非线性关系，神经网络的输出即对应了某个执行器故障情况。 ( 5 ) 采用神经网络做自适应误差补偿。 ( 6 ) 采用模糊神经网络进行故障诊断。 堕j ! = ! ：些盔堂亟圭垫塞 第二章电机故障诊断中各种智能控制方法 2 3 2 基于模糊逻辑的诊断方法 模糊逻辑的引入主要是为了克服由于过程本身的不确定性、不精确性以及 噪声等所带来的困难，因而在处理复杂系统的大时滞、时变及非线性方面，显 示出它的优越性。目前主要有三种基本的诊断思路： ( 1 ) 基于模糊关系及合成算法的诊断，先建立征兆与故障类型之问的关 系矩阵，再建立故障与征兆的模糊关系方程，最后进行模糊诊断； ( 2 ) 基于模糊知识处理技术的诊断，先建立故障与征兆的模糊规则库 再进行模糊逻辑推理的诊断过程； ( 3 ) 基于模糊聚类算法的诊断，先对原始采样数据进行模糊c 均值聚类 处理，再通过模糊传递闭包法和绝对值指数法得到模糊c 均值法的初始迭 代矩阵，最后用划分系数来评价聚类的结果是否最佳。具体应用方式有： 残差的模糊逻辑评价。残差评价是一个从定量知识到定量表达的逻辑决 策，相当于对残差进行聚类分析，他首先需要将残差用模糊集合来表述， 然后用模糊规则来推理，最后通过反模糊化来得到诊断结果。采用模 糊逻辑自适应调节阀值。残差的阀值受建模不确定性、扰动及噪声的影响， 阀值过小则会引起误报，过大则会漏报，所以最好能根据工作条件，用模 糊规则描述自适应阀值。基于模糊小波分析技术进行故障诊断。用模 糊化小波变换分析宽带故障特性，采用模糊数据的局部时频分析来进行故 障检测和分离。基于模糊逻辑进行专家系统规则库的设计与更新。 2 3 3 基于信号处理的诊断方法 这类方法不需要对象的准确模型，因此适用性强。主要有以下几种： 1 利用k u l l b a c k 信息准则检测故障 它主要是用基于g o o d w i n 的随机嵌入方法把未建模动态特性当作软界估 计，利用遗传算法和梯度算法辨识参数。然后再k u l l b a c k 信息准则中引入一个 些j ! 些丕堂堡主堡壅 笪三童皇垫垫堕堡堑主墨壁塑! ! 量型直鎏 新指标评价未建模动态特性，合理设计，选择合适的决策方案实现故障诊断， 这对于非线性系统也是可行的，它可以把部分非线性归到未建模动态特性中 去。 2 基于小波变换的故障诊断 这是一种新的信号处理方法，是一种时间一尺度分析方法，具有多分辨率 的特点，利用连续小波变换可以检测信号的奇异性。因为噪声的小波变换的模 极大值随着尺度的增大迅速衰减，而信号的小波变换在突变点的模值机大值随 着尺度的增大而增大。所以可以利用连续小波变换区分信号突变和噪声。同样， 离散小波变换可以检测随机信号频率结构的变换。 小波网络是一种连续的非线性映射，相当于用小波函数作为节点激活函数 的神经网络，其物理意义近似于小波的反变换，其中的参数可以通过学习的方 法得到，所以他结合了小波分析与神经网络的特点。 总之，小波变换不需要系统的数学模型，对噪声的抑制能力强，有较高的 灵敏度，运算量不大，是很有前途的一种诊断方法。 2 3 4 故障诊断技术的发展趋势 多种知识表示方法的结合。在一个实际的诊断系统中，往往需要多种方式 的组合才能表达清楚诊断知识，这就存在着多种表达方式之间的信息传递、转 换、知识组织的维护与理解等问题，这些问题都曾影响着对诊断对象的描述与 表达。 主要有以下几种： ( 1 ) 经验知识于原理知识的紧密结合。 ( 2 ) 专家系统与神经网络的结合。 ( 3 ) 虚拟现实技术将得到重视和应用。 ( 4 ) 数据库技术与人工智能技术相互渗透。 依靠单一智能技术的故障诊断都各有各自的优缺点，难以满足复杂系统诊 断的全部要求，因此，将多种不同的智能技术结合起来的混合诊断系统是智能 故障诊断雄发展的一个趋势。另外，随着信息技术、网络技术和通讯技术的发 耍j 旦：些盔望堡主鲨塞 箜三童皇塑垫睦鲨堑主墨登宣韭垄型查鲨 展，企业对大型机电系统的管理已经从常规的管理模式提升为基于现代高科技 的系统管理模式，极大的提高了对大型机电系统管理的有效性。事实证明：大 型机电系统故障诊断技术一方面正向着信息化、网络化和集成化的方向发展。 2 4 电机故障诊断技术 随着计算机的广泛应用和故障检测与诊断技术的同益成熟，新的检测技术 和诊断系统不断问世，为电机的故障诊断和分析提供了条件，使得电机故障检 测技术的发展具有重要的理论意义和实用价值。 电动机在电气方面最为薄弱的部分是绝缘系统，绕组绝缘老化、磨损、过 热、受潮、污染及机械和电磁应力的作用，都会导致绝缘电阻下降直至绝缘击 穿造成绕组匝间或相间短路，引起故障。对电机的常见故障进行分析及诊断， 可以有效的降低故障率，减少突发事故造成的损失，降低维修成本，消除对人 员和设备的安全威胁，为实现状态检修创造条件，并可为设计和制造者提供反 馈信息，以改进电机性能。 另外，电动机驱动系统故障信号中往往含有大量时变、短时冲击、突变 成分，从而使得在电力系统故障诊断和检测中广泛应用的适合于平稳信号处 理的传统分析方法产生很大的误差。其次，故障突发时刻暂态信号奇异性中 包含大量信息，具有区别于正常稳态信号的明显的特征，充分利用这些信息 有利于故障的及时检测。小波变换的出现，给信号处理带来了革命性的变化， 它们的时频局部化特征充分满足了暂态故障信号分析的要求，从而保证了驱 动系统的安全、经济以及可靠性运行，具有一定的实际现实意义。 由于问题的复杂性，从信号获取到分析、诊断还有大量问题需要解决。本 文正是考虑到故障信号检测的重要性，以及小波分析这种新型的时频分析工具 在处理暂态非平稳信号方面的优势，将集中精力于电机故障信号检测方法的研 究，重点研究小波分析如何应用于电机电气故障信号检测这一核心问题，讨论 了各种小波函数的特性，小波基函数的构造，小波算法的改进，实际应用中小 波函数的选择原则，以及小波包快速算法等问题，为进一步改善故障检测性能 和最终实现早期故障有效、可靠的检测进行基础性探索工作。 ! 叫e 工业大学硕士论文 第二章电机故障诊断中各种智能控制方法 本章小结 这一章节主要对各种常见的故障诊断方法作了简单的介绍，并对电机故障 诊断技术也稍微作了一定的简介，主要目的是概括目前的一些前沿故障诊断信 息，另外，随着一些先进技术和理论的发展，故障诊断的方法将会以多种多样 的形式出现，也将会越来越完善，在实际中英勇的也越来越好。 堕堑些盔堂堡堡塞第二章基于小波变换的故障诊断与分析 第三章基于小波变换的故障诊断与分析 3 1 引言 电力设备故障引起电压、电流等物理量的变化是检测故障类型及其成因的 重要依据 2 。故障的有效检测，很大程度上起决于故障突变信号的分析、处理 和特征提取技术。对于含有大量突变成分的故障暂态信息，传统的信号分析工 具f o u r i e r 变换只能适用于平稳信号分析和处理，对突变信号的处理缺乏灵活 性和有效性，很难提取故障突变信号的特征，不利于诊断故障性质、原因和严 重程度。而小波变换具有良好的时频局部性，能通过时频窗的灵活变化来突出 故障信号突变成分，有效的提取故障特征信息，及时准确的识别故障。 小波分析( w a v e l e ta n a l y s i s ) 是本世纪数学发展史上最伟大的研究成果之 一，是现代分析学的一个重要的分支。它是在傅立叶分析的基础上发展而来的 一种新的频率分析工具。 小波分析是近年发展起来的一种新型的时频分析工具，突破了傅立叶分析 在时域中没有任何分辨力的缺陷，可以对指定频带和时段内的信号成分进行分 析，实现其局部化的性能，具有比傅立叶变化更强的特征提取功能。其基本思 想是应用具有良好局部化性质的小波基函数把某一待分析的信号的局部特征 提取出来。此外，同微积分变换，小波变换和短时傅立叶变换是不同的，不仅 在于各自的窗口的变化不同，而且基函数是否具有正交性一般也不同。小波变 换有以下特点： ( 1 ) 小波变换具有多分辨率特点，随尺度的变化可以由粗到精地逐步观察 信号。 ( 2 ) 小波变换可以看成是用频率特性的带通滤波器在不同尺度下对信号 滤波，滤波器的相对带宽恒定。 ( 3 ) 适当地选择小波母函数，使其在时域上维持时间有限，频率上能量也 较集中，便可使小波变换在时频域都具有表征信号的能力。 文献 2 中提出了b 一小波( 基本基数样条小波) 的滤波技术，并将该技术 应用于电力系统信号去噪和特定频率分量的抵消，同时，还提出了一种基于b 两北工业大学硕十论文第三章基于小波变换的故障诊断与分析 一小波的鼠笼式电机转子断条故障检测方法，并通过仿真结果验证了该方法的 可行性。 3 2 傅立叶( f o u r i e r ) 变换及其局限性 3 2 1 傅立叶变换 傅立叶变换 6 0 是众多科学领域( 特别是信号处理、图像处理、量子物理 等) 里的重要的应用工具之一。从实用的观点看，通常是指( 积分) 傅立叶变 换和傅立叶级数。 定义i 函数，( f ) r ( r ) 的连续傅立叶变换定义为 f ( 国) = p f ( t ) d t ( 3 1 ) f ( o j l 的傅立叶逆变换为 邝) 2 去上删) 西 。2 在实际应用中，一般都是在计算机上实现信号的频谱分析及其它方面的处 理工作，对信号的要求是：在时域和频域使离散的，且都应是有限长的。下面 给出离散傅立叶变换的定义。 定义2 给定实的或复的离散时间序列厶， ，_ l ，设该序列绝对可 积，即满足i o 是尺度因子，r 反映位移，其值可正可负。符 号( x ，y ) 代表内积，它的含义是 ( 工( r ) ，y ( f ) ) = 卜( r ) y + ( o a t ( 3 - 7 ) ，：j 1 ：妒( ! 二三) 是基本小波的位移与尺度伸缩。其中，r ，口，f 均是连续变量，因此称 吖a “ 为连续的小波变换。关于小波变换的表达式有以下几点补充： 基本小波妒o ) 可能是复数信号，特别是解析信号。 尺度因子d 的作用将基本小波妒( f ) 作伸缩，口越大，p ( 三) 就越宽。对于一个连 续时间有限小波，在不同尺度下小波的持续时间随加大而增宽，幅度则与口 堕j ! ! ：些盔堂亟堡窒第二章基t - + 波变换的故障诊断与分析 成反比减小，但波的形状保持不变。 纯，( ，) 前加因子y 的目的是使不同d 值下仍，p ) 的能量保持相等。即设 、，“ l 妒( ，) 2 d t i 是基本小波的能量，则妒。，( f ) 的能量是 s = 惦妒c 舢= 揶舭= s s ， 因此，小波分析方法是一种窗口大小固定但其形状可阻改变，时间窗和频 率窗可改变的时频局部化分析方法，即在低频部分具有较高的频率分辨率和较 低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。正 是这种特性使小波变换具有对信号的自适应性。 小波变换 1 7 】是一种信号的时间尺度( 时间- 频率) 分析方法，它具有多分 辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口 大小固定不变，但其形状可以改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化 分析方法。小波变换在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率， 在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合探测正常信号 中夹带的拴台反常信号并展示其成分，所以被誉为分析信号的显微镜。 目前f 1 7 主要通过小波分析的方法处理信号的结果与理论结果的误差来判定小 波基的好坏，并由此选定小波基。根据不同的标准，小波函数具有不同的类型， 这些标准通常有： ( 1 ) 伊、妒、庐、庐的支撑长度。即当时或频率趋向无穷大时，伊、妒、庐、 庐从一个有限值收敛到0 的速度。 ( 2 ) 对称性。他在图像处理中对于处理移相是非常重要的。 ( 3 ) 妒、西( 如果存在的情况下) 的消失矩阶数。他对于压缩是非常重要的。 ( 4 ) f 则性。它对于信号或图像的重构以获得较好的平滑效果是非常有用 的。 3 3 2 小波变换与傅立叶变换的比较 小波分析是傅立叶分析思想的发展与延续，其产生以来一直就与傅立叶变 ! 到丘上业大学硕士论文第三章基于小波变换的故障诊断与分析 换密切相关，它的存在性证明了小波基的构造以及结果分析都依赖于傅立叶分 析，二者是相辅相成的。相比较主要有以下不同点： 傅立叶变换的实质是把能量有限信号，( f ) 分解到以忙倒 为正交基的空间上去； 小波变换的实质是把能量有限信号f ( t ) 分解到矽，( j = 1 , 2 ，j ) 和e ，所构成 的空间上去。 傅立叶变换所用到的基本函数只有s i n ( o j t ) ，c o s ( 耐) ，e x p ( j o j t ) ，具有唯一性： 小波分析用到的函数则具有不唯一性，同一个工程问题用不同的小波函数进行 分析时结果有很大的差异。小波函数选用的是小波分析应用到实际中的一个难 点问题，目前往往是通过经验或不断地试验来选择小波函数。 在频域中，傅立叶变换具有很好的局部化能力，特别是对于那些频率成分的叠 加和的形式，但在时域中，傅立叶变换没有局部化能力。 在小波分析中，尺度2 的值越大相当于傅立叶变换中的值越小； 在短时傅立叶变换中，变换系数s ( ，f ) 主要依靠于信号在【一j ，f + 占】片断中的 情况，时间宽度是2 j ，在小波变换中，变换系数矿，( 口，b ) 主要依靠信号在 【6 一a a c p ，b + 口妒】片断中的情况，时间宽度是2 以妒，该时间宽度是随着口的变 化而变化的，所以小波变化具有时间局部分析能力。 若用信号通过滤波器来解释，小波变换与短时傅立叶变换不同之处在于：对短 时傅立叶变换来说，带通滤波器的带宽v 与中心频率，无关；相反小波变换带 通滤波器的带宽v 则正比于中心频率，。 3 3 4 小波函数的选择标准和类型 与标准傅立叶变换相比较，小波分析中所用到的小波函数具有不唯一性。 但是小波分析工具在应用的过程中所存在的2 个最重要的问题是最有小波基 的选择，这是因为采用不同的小波基分系统一个问题会产生不同的后果，目前 主要是通过用小波分析方法处理信号的结果与理论结果的误差来判定小波基 的好坏，并由此确定小波基。 ! 蔓些王些盔堂堡主墼一 笙三章基丁小波变换的故障诊断与分析 小波基函数的选取与具体问题的关系很紧密 6 0 。一般而言主要是考虑 不