微型直流電動機電樞電流提取新方法

黃傳金，宋海軍，陳鐵軍，李觀文

(1.中州大學，河南鄭州450044;2.鄭州大學，河南鄭州450001;3.96520部隊，河南洛陽471000)

0 引 言

由于直流電動機換向和反電動勢脈動原因，直流電動機電樞電流的電氣參數包含有轉速信息，而轉矩和轉速的增量成正比。基于此，利用電樞電流的電氣參數間接求取直流電動機的機械特性成為可能［1－5］。

由于直流電動機換向是個復雜的過程，很難做到直線換向，存在延遲換向和超前換向的現象，文獻［1］采用LC諧振選頻電路獲取換向脈沖信號以及將其用于抑制火花干擾脈沖，但轉速范圍較大時，LC很難及時跟蹤選頻。文獻［2－3］采用電流互感器取樣，利用LabVIEW軟件的FFT變換獲取穩態時的頻率，由于是求取穩態特性，不需要轉速等于零的電氣信息，所以沒用濾波電路，但該方法不能獲取直流電動機的起動特性。考慮直流電動機起動時的信號是非線性、非平穩信號，文獻［4］采用小波濾波器濾除噪聲分量，但由于采用了離散小波變換，很容易丟失高頻信息［5］。為此，文獻［5］提出小波包變換的浮動閥值去噪算法，做到既去除了噪聲，又減少信號高頻信息的損失，但其本質上也是小波理論。隨著對小波理論的深入研究，發現有以下缺點:(1)受Heisenberg測不準原理的制約［6］;(2)小波基函數選取比較困難，沒有成熟的理論;(3)一旦小波分解層數確定，其頻率分辨率也就恒定，缺乏自適應性。

針對小波理論在分析非線性、非平穩信號方面的不足，2005年Smith在前人研究的基礎上提出一種新的自適應的信號分析方法－局部均值分解(以下簡稱LMD)［7］。LMD已成功用于腦電信號分析和機械故障診斷等領域［8－10］，但在電機測試領域的研究工作還未見報道，本文將其用于微型直流電動機測試信號的去噪處理。

1 局部均值分解原理［8－9］

LMD可將非線性、非平穩信號分解為若干具有一定物理意義的PF(product function)分量之和，該PF分量由純調頻函數與包絡函數相乘得到。對任一信號 x(t)，相應的分解步驟如下［8－10］:

(1)設ni為信號x(t)的局部極值點，mi為任意兩個相鄰的局部極值點的平均值，則有:

將式(1)中所有相鄰的局部均值點mi和mi+1用折線連接起來，然后用滑動平均法對其進行平滑處理，得到局部均值函數m11(t)。

(2)包絡估計值ai:

和求取局部均值函數m11(t)的方法類似，將ai和ai+1連接起來并用滑動平均法進行平滑處理，便可得到包絡估計函數a11(t)。

(3)用x(t)減去局部均值函數m11(t)可得到信號h11(t)，即:

(4)調頻函數s11(t)可由h11(t)除以包絡估計函數得到，即:

將調頻函數s11(t)作為原始信號重復以上過程，可得到s11(t)的包絡估計函數a12(t)。假如a12(t)不為1，表明s11(t)不是純調頻函數，則將上述迭代過程重復n次，至 s1n(t)為純調頻函數時結束，即s1n(t)的包絡估計函數a1(n+1)(t)=1，故有:

迭代終止的條件:

(5)包絡信號a1(t)由所有包絡估計函數的積組成，即:

(6)原始信號x(t)的第一個PF分量由純調頻函數s1n(t)與包絡函數a1(t)相乘得到:

(7)原始信號x(t)減去PF1(t)分量，便得到u1(t)，將u1(t)作為新的信號重復上述過程循環k次，至uk(t)為單調函數時為止。

從上述過程可知，原信號x(t)可以由uk(t)和所有PF分量重構，即:

2 微型直流電動機測試電流信號采集系統

常用的電流信號采樣有電阻采樣法、電流互感器采樣法和霍爾電流傳感器采樣法。由于電阻采樣法改變了電樞阻值，而且整個電路的抗干擾能力下降，故不宜采用;電流互感器法的通頻帶較窄，轉換精度較低，而微型直流電動機的電樞換向電流信號很小，也不易采用;霍爾電流傳感器具有良好的電磁隔離效果，而且轉換精度高、通頻帶寬和溫漂小等特點，本文選用LEM公司的LSTR25N型霍爾電流傳感器，該型號基于磁平衡原理設計，具備差分輸出功能，次邊和原邊線圈匝數比為2 000，線性度為0.1%，取樣電阻為50 Ω，帶寬為DC－200 kHz。其他實驗設備還包括阿爾泰公司的ARTUSB2850數據采集卡、實驗電源和微型永磁直流電動機ZYTD－50SRZ－R，具體組成如圖1所示。

圖1 直流電動機電樞電流信號采集系統

圖1 中，直流電動機的空載電流為0.18 A，空載轉速為2 000 r/min;UN=12 V，PN=15 W，IN=1.25 A;其極對數為1，換向片數為12。ARTUSB2850數據采集卡采樣頻率可達500 kHz，內置的模擬輸入轉換芯片為16位的AD7665ASTZ，模擬輸出轉換芯片為12位的 AD5725，測量精度為0.01%，ARTUSB采集的信號保存格式為.usb，經阿爾泰提供的二次轉換軟件將.usb轉換為.txt格式以便進一步處理分析。數據處理軟件使用Matlab2011a。采集的起動電流信號如圖2所示(采樣頻率為20 kHz)，LSTR25N二次側的電壓波形如圖3所示。

由圖2局部放大圖和圖3對比可知，本文的實驗較好地采集了電樞電流信號;由圖2和圖3還可看出，采集的信號在起動瞬間和穩態運行都有較多的噪聲干擾成分，通過求取信號的頻率以便得到轉速信息，但還要濾除干擾。

3 基于LMD的電樞電流提取新方法

3.1 電樞電流含有噪聲的原因

直流電動機換向是個復雜的電磁、化學和機械過程。一般認為電樞的反電動勢(換向電勢)等于電抗電勢(線圈自感電勢和互感電勢)時直流電動機是直線換向，反電動勢大于電抗電動勢時延遲換向，反電動勢小于電抗電動勢時超前換向。電機在實際運行中，電抗電勢的瞬時值很難計算，其值還與電刷和換向片的接觸電阻有關，因此直流電動機在換向時存在延遲換向和超前換向，而延遲換向和超前換向會帶來高頻毛刺噪聲;換向器表面的氧化亞銅薄膜對電機的良好換向也有重大作用，如果電刷壓力過大，氧化亞銅薄膜受到破壞，也容易引起噪聲信號;另外，轉子和電刷裝置等方面的缺陷都可能導致電刷與換向器接觸不良或發生振動而產生火花，引起了高頻噪聲信號。在采集過程中霍爾傳感器的溫漂、直流電源的擾動及數據采集卡的零點漂移也會引起噪聲信號。

3.2 LMD在電機測試信號濾波中的應用

原始信號經LMD自適應地分解得到的PF分量按頻率從大到小的順序排列，而且其幅值成分也反映了信號能量的大小。結合直流電動機電樞電流噪聲信號頻率最大能量最小、換向電流頻率次之能量較大和直流成分頻率最低能量最大的特點，選擇不同的PF分量，即可得到去噪后的電樞電流、換向電流和直流分量。將圖2中的電樞電流用LMD分解得到的PF分量，如圖4所示。

從圖4中可以看出，PF1和PF2分量的幅值小、頻率高，是噪聲分量;將PF3至uk(t)相加可得到濾除高頻噪聲后的電樞電流波形如圖5所示;圖6為小波閥值消噪后的電流波形;從圖4中還可直觀看出，PF3至PF5分量具有幅值稍大、頻率較高的特點，可認為是換向電流，對PF3至PF5的分量求和即可提取換向的高頻電流，如圖7所示;從PF6分量開始頻率變小逐漸成直流分量，為了直觀觀察LMD的濾波效果，將PF6至uk(t)的信號相加得到的電樞電流直流成分，如圖8所示。

對比圖5和圖6及其局部放大圖可知，在起動瞬間和穩態運行時電樞電流經LMD消噪后的波形都比采用小波消噪后的波形平滑，由此驗證了本文所提濾波方法的正確性。對比圖1和圖7以及圖2和圖8可以發現，采用LMD的方法不僅能濾除高頻噪聲信號，還可以有效地提取電樞電流的直流成分及其換向電流。從圖5和圖7局部放大圖可知，換向電流頻率約為375 Hz，根據永磁直流電動機ZYTD的極對數和換向片數，將換向電流的頻率代入文獻［4］中的公式求得轉速為1 875 r/min，實驗中本文采用閃光測速儀DM6234P+測得穩態轉速為1 876 r/min，這也間接說明了本文所提的直流電樞電流提取方法的正確性。

另外，電機換向時的電流大小受反向電動勢的影響，主極極靴下的氣隙磁場的密度大，相應的反向電動勢也大，所以換向電流的幅值較大;主極極靴外的氣隙磁場的密度小，相應的反向電動勢也小，對應的換向電流的幅值較小。由本文實驗波形中的局部放大圖可知，高頻換向電流的幅值不相等，而是有規律的變化;在本文提取的換向電流信號中發現有超前換向和延遲換向的現象(如圖9、圖10所示)。這些實驗現象也間接驗證了本文所提方法的正確性。

4 結 語

本文提出了一種直流電動機電樞電流提取新方法，和采用小波變換的方法相比，LMD方法濾波后的電流波形更平滑，其濾波效果明顯優于小波閥值濾波的方法，而且LMD方法還可獲取高頻換向電流和電樞電流的直流成分。更重要的是，LMD方法具有很強的自適應性，具備良好的推廣前景，為直流電動機電樞電流的提取提供了一種新的途徑。

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