陳松濤 王之民



摘 要:以船用電機常見的電氣故障為診斷目標,設(shè)計了智能馬達控制器的電壓、電流采集電路。利用智能馬達控制器對電機的電壓、電流進行實時測量,同時利用諧波導納法計算不同電壓、電流下的轉(zhuǎn)速,建立電流、電壓、轉(zhuǎn)速與故障類型關(guān)系的故障知識庫;在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了電機常見電氣故障的診斷算法,通過算法提取電流、電壓、轉(zhuǎn)速的故障特征值與故障知識庫的對比,判斷故障類型。
本文在智能馬達控制模塊硬件設(shè)計的基礎(chǔ)上,建立了電機電氣參數(shù)與故障類型的關(guān)系,完成了故障診斷算法的設(shè)計,初步達到了對電機電氣參數(shù)監(jiān)測與診斷的目的,形成了一套電機電氣故障監(jiān)測與診斷系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞:船用電機;智能馬達控制器;電氣故障;故障診斷
中圖分類號:U665.261
文獻標識碼:A
1 前言
船用電機是船舶電力系統(tǒng)的重要組成部分,其安全平穩(wěn)運行是船舶電力系統(tǒng)的安全保障。由于電機結(jié)構(gòu)的復雜性及其惡劣的工作環(huán)境,電機故障時有發(fā)生。一旦電機出現(xiàn)故障,不僅產(chǎn)生設(shè)備維修費用,而且非計劃停機也會產(chǎn)生經(jīng)濟損失,并且船舶的運行安全會受到影響[1]。因此,對船舶電機運行進行故障監(jiān)測與診斷,及時發(fā)現(xiàn)并消除故障,對設(shè)備進行維修計劃及船舶運行安全有著重要的意義。
電機故障分為機械故障和電氣故障。由于船舶共振和船體的復雜性等原因,通過振動傳感器提取出電機的故障信號比較困難,而通過智能馬達控制器能夠監(jiān)測電機的電壓、電流和溫度等參數(shù),既能保證電機的正常運行,也可以及時發(fā)現(xiàn)電機故障。但是,電流、電壓的故障分析也存在許多不足,不能全面反映電機的電氣故障,也不能實時反饋電機的運行狀態(tài)[2]。本文針對以上問題,在開發(fā)設(shè)計智能馬達控制器的電壓、電流采集電路和利用諧波導納原理推算對應(yīng)電機轉(zhuǎn)速的基礎(chǔ)上,進一步設(shè)計了一種電機智能故障診斷算法,對電機的電氣參數(shù)實現(xiàn)在線監(jiān)測與故障診斷。
2 故障監(jiān)測與診斷系統(tǒng)的框架設(shè)計
2.1 智能馬達控制器的組成及其功能關(guān)系
通過智能馬達控制器不僅能對電機啟動/停止進行控制,保護電機不受過壓、過流的損害;而且還可以通過實時在線采集電機的電氣參數(shù),并通過單片機傳輸?shù)缴霞壨ㄐ拍K,便于數(shù)據(jù)處理和故障分析。
智能馬達控制器系統(tǒng)框架及功能,如圖1所示:單片機控制器經(jīng)輸入輸出單元連接至電機,經(jīng)輸入輸出單元控制電機啟停;DSP控制器輸入端連接有能夠采集電機參數(shù)的采集單元,采集單元設(shè)置于電機上;DSP控制器輸出端連接有根據(jù)設(shè)定的保護參數(shù)停機保護的電機保護單元,DSP控制器同時經(jīng)通訊單元連接至單片機控制器,單片機控制器還連接有實時顯示電機各種運行狀態(tài)參數(shù)信息,并能夠進行報警參數(shù)初始設(shè)定與修改的顯示單元和電源單元。
2.2 電機狀態(tài)監(jiān)測與診斷系統(tǒng)框架
電機的故障分為電氣故障和機械故障,因此電機狀態(tài)原始數(shù)據(jù)采集一般采用電流采樣、電壓采樣兩種方式進行[3]。電機狀態(tài)監(jiān)測和診斷的系統(tǒng)框架,如圖2所示:智能馬達控制器可以采集電壓、電流信號,并通過其內(nèi)部的嵌入式系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和處理;智能馬達控制器內(nèi)部DSP控制器利用采集單元采集到的數(shù)據(jù),使用FFT等多種算法計算出電機的實時電壓、電流值,利用諧波導納法提取電機的轉(zhuǎn)速頻率,計算電機轉(zhuǎn)速;并將電機運行狀態(tài)的電壓、電流等相關(guān)信息傳輸?shù)街悄荞R達控制器的顯示單元進行實時顯示;為了便于電機的故障診斷,使用通訊單元將電流電壓數(shù)值傳輸給上位機進行分析。
數(shù)據(jù)經(jīng)傳輸模塊到達上位機后,利用故障診斷算法提取電壓、電流、轉(zhuǎn)速等特征值,與故障診斷知識庫進行對比分析,找出相應(yīng)的故障特征,判斷出故障的類型,并且通過上位機及時顯示故障類型及預(yù)測報警。
3 電流、電壓電路設(shè)計
智能馬達控制器的電流采集電路,是由電流采樣電路、三相電量計量芯片ADE9000集成電路構(gòu)成;電壓采集電路由濾除高頻EMI電磁噪聲的磁珠、電壓采樣電路、三相電量計量芯片ADE9000集成電路構(gòu)成;溫度測量模塊為PTlOO/PTC溫度測量模塊;單片機控制器型號為stm32f407,電源模塊為DC18V;顯示模塊為觸摸屏顯示模塊,包括單片機控制模塊stm32f407和RS485通訊模塊,可顯示電機運行電量參數(shù)和保護參數(shù)信息,最多保持最近255條記錄,可以滿足電機故障診斷模型的驗證與判斷。
3.1 電流采集電路
智能馬達控制器的電流采集電路,由電流互感器經(jīng)一級反向放大電路、一級濾波運算放大電路、一級參考電壓抬升跟隨電路連接構(gòu)成,并設(shè)有參數(shù)調(diào)節(jié)的高精度電阻,如圖3所示:電流傳感器把采集得到的電流信號傳輸給電流采集電路,通過其電流的放大和濾波采集電機的原始電流信號,然后通過單片機傳輸給上位機進行處理;此電路是通過電流互感器采集信號,其電流放大倍數(shù)恒小于1且接近于1,使輸入電流和輸出電流相同,電路具有阻抗高、輸出電阻低的特點;電流跟隨電路輸出信號通過放大電路把微弱信號放大,最終將放大信號進行抬升處理送給DSP控制器,由DSP控制器進行軟件算法編程,最終測量出電流值。
3.2 電壓采集電路
智能馬達控制器的電壓采集電路,由電壓互感器經(jīng)一級運算放大電路和信號抬升處理跟隨電路連接構(gòu)成,并設(shè)有參數(shù)調(diào)節(jié)的高精度電阻,如圖4所示:采集的電壓信號通過電壓傳感器傳給電壓采集電路,通過其電壓的放大和濾波采集電機的原始電壓信號,并通過單片機傳輸給上位機來處理。
電機的電壓通過電壓互感器采集信號,并經(jīng)過采樣跟隨電路獲得數(shù)值。其特性是電壓的放大倍數(shù)恒小于且接近于1,使得輸出電壓與輸入電壓是相同的,具有輸入阻抗高、輸出阻抗低的特點,從而起到緩沖、隔離、提高帶載能力的作用;將電壓跟隨電路輸出信號通過運算放大電路把微弱信號放大,最終將放大信號進行抬升處理然后送給DSP控制器,由DSP控制器進行軟件算法編程,最終測量出電壓值。
4 電機特征值監(jiān)測
電動機的電流、電壓、轉(zhuǎn)速可真實地反映電機運行狀態(tài),其中電機的電流、電壓容易測量,但電機的轉(zhuǎn)速不能直接測量出來。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)[4],電機轉(zhuǎn)速頻率可以用諧波導納法從電壓電流諧波導納譜中計算得出,從而得出電機轉(zhuǎn)速。
4.1 諧波導納法原理
電機中的電壓、電流是由多次諧波的多頻信號組成,可以分解為多個簡諧諧波的線性組合。任意可微的連續(xù)函數(shù)f(t),可以寫為傅里葉展開式[5]:
通過上述計算方式,就可以計算電機某個時刻M點的諧波導納幅值,從而可以構(gòu)建電壓與電流的諧波導納譜。通過實測的電壓、電流數(shù)值,引入上述計算方式,計算出電壓、電流的諧波導納譜。
4.2 電機在不同電壓、電流下的轉(zhuǎn)速計算
根據(jù)電機轉(zhuǎn)速與電壓、電流的諧波頻率關(guān)系,以電流頻譜與電壓頻譜的比值為研究信號,運用諧波導納法,在基波頻率的兩側(cè)找到對稱分布的諧波頻率,可以得出轉(zhuǎn)速頻率fr。其頻率與轉(zhuǎn)速的關(guān)系‘刀為:
n= 60fr
(7)
利用FFT計算出電機的電壓、電流的實部與虛部,計算出不同電壓、電流頻率之下的對應(yīng)電機轉(zhuǎn)速頻率,從而根據(jù)(7)式的轉(zhuǎn)速與頻率關(guān)系計算出電機轉(zhuǎn)速。計算電機瞬時轉(zhuǎn)速的具體步驟如下:
(1)首先,對電動機電壓、電流的瞬時值進行同步測量,對設(shè)置電流、電壓的采樣間隔為Is,采樣頻率為256 Hz;
(2)分別對電壓、電流的離散測量值進行倒序運算,初始化電壓、電流的旋轉(zhuǎn)因子后進行蝶形運算。由于每兩個頻譜之間的間距就是1 Hz,因此可得第n+1點的頻率就是n;
(3)再根據(jù)FFT的變換結(jié)果,計算并輸出不同頻率下對應(yīng)的電流、電壓諧波導納譜值,最后根據(jù)諧波導納算法計算出電機的瞬時轉(zhuǎn)速。
5 建立電機故障知識庫及故障算法驗證
5.1 電機故障分析及故障知識庫
常見的電氣故障有過壓、欠壓、過載、電機轉(zhuǎn)堵、相間短路等[8],需要找出故障信號與其電壓、電流、轉(zhuǎn)速之間的對應(yīng)關(guān)系,建立電氣故障知識庫,為故障診斷算法的診斷奠定基礎(chǔ)。
(1)電氣故障分析
對電機的故障類型進行分析發(fā)現(xiàn),電機電壓、電流的振幅和對稱性的分布及其電機轉(zhuǎn)速與電氣故障的類型之間存在著對應(yīng)關(guān)系[9]。經(jīng)過測量對比發(fā)現(xiàn):電機電流出現(xiàn)負荷過載、電機堵轉(zhuǎn)是由電流中存在著零序或負序電流分量造成的,并且幅值與相位存在著對稱性的關(guān)系,這一類故障可以列為電機的對稱性故障;而對于電機出現(xiàn)的單相接地斷相等故障,是因為電流中的負序或者零序電流分量有不對稱性關(guān)系,則通過電流中的幅值與電流分量的連續(xù)與對稱性分析判斷電機的電流故障類型。
對于電機存在的匝間短路、相間短路等故障,可以利用三相電機電流的不平衡性,對照電機各相電流對稱性的相互關(guān)系進行判斷,這樣可以避免由于電壓的不對稱性造成的誤判。
另外,電機的轉(zhuǎn)速信息變化也可以反映電機的部分故障。轉(zhuǎn)速過慢,可能是由于電機電壓過低或電機過載造成的,可以通過電壓與轉(zhuǎn)速的對應(yīng)關(guān)系,進行綜合判斷電機故障。
(2)建立故障知識庫
根據(jù)以上的電機故障分析與實際的測量數(shù)據(jù),對電機的電壓、電流、轉(zhuǎn)速的關(guān)系進行總結(jié),分析過壓、過流、過載、欠壓、電機堵轉(zhuǎn)及相間短路與電壓、電流、轉(zhuǎn)速之間的對應(yīng)關(guān)系,列出其特征值與故障類型關(guān)系,建立電機電氣故障參數(shù)知識庫,如表1所列。
通過電機電氣故障與電壓、電流的關(guān)系對比,發(fā)現(xiàn)電機故障可以通過電流、電壓及轉(zhuǎn)速的變化進行推測,因此可以利用算法進行邏輯運算,通過提取電壓和電流及轉(zhuǎn)速的特征值,并與故障知識庫進行對比,得出不同電氣參數(shù)對應(yīng)的電氣故障類型。
5.2 電機故障診斷算法
貝葉斯理論又稱概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它是將概率理論與人工智能理論結(jié)合起來,兼顧了數(shù)理推理和變量靈活變換的特點[10]。由于其具有容易理解、收斂速度快、功能強大、算法簡單的特點,故在求解多變量的關(guān)系中被廣泛應(yīng)用。它是以專家知識為主導,利用知識庫進行模型的建立與判斷,因此利用貝葉斯理論設(shè)計故障診斷算法,可以方便的測量數(shù)值并及時反饋故障信息。
故障算法的設(shè)計步驟如下:
(1)設(shè)計網(wǎng)絡(luò)層數(shù):依據(jù)最小概率準則和概率統(tǒng)計知識,設(shè)置輸入層、模式層、求和層和輸出層四層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。首先輸入一組向量Tm=(Ia,Ib,Ic,Ua,Ub,Ue,Na,Nb,Nc),并給定相應(yīng)的數(shù)學期望X1,輸出特征向量,通過與故障診斷知識庫的數(shù)值對比,進一步判斷故障類型;
(2)編寫一組數(shù)值的程序:輸入一組數(shù)值,并進行加權(quán)處理,輸入高斯函數(shù)得到模式層、求和層,進而輸出結(jié)果,對所在的網(wǎng)絡(luò)層進行樣本訓練,直至達到穩(wěn)定的輸出結(jié)果;
(3)在輸出節(jié)點上設(shè)置一個門限值H,其值為0-1,H值的大小表示發(fā)生此類故障的概率。一般情況下,用戶可以根據(jù)系統(tǒng)要求自行設(shè)定。當輸出值大于門限值時存在此類故障,反之不存在故障。
5.3 診斷模型樣本訓練
對建立起來的故障算法模型進行樣本訓練,并對各層間的連接權(quán)值進行優(yōu)化,使得診斷模型達到穩(wěn)定的輸出結(jié)果。
為此,選取各類故障各50個樣本值進行模型訓練,填入樣本值,直到模型達到穩(wěn)定的輸出值。得出的結(jié)果如表2所示。
本模型以常見的6種電氣故障類型為研究對象,依次輸入50組向量L=(Ia,Ib,Ic,Ua,Ub,Ue,Na,Nb,Nc)進行樣本訓練。當輸出矩陣的值為0時,表示沒有此故障當輸出矩陣值為1時,表示有此故障當模型達到穩(wěn)定時,即可利用此模型進行電氣故障判斷。
6 總結(jié)
通過在啟動器中裝配智能型馬達控制器,實現(xiàn)對電動機的數(shù)據(jù)采集、控制及故障診斷,大大提高了船員的工作效率,實現(xiàn)對設(shè)備的精細化管理。
智能化的數(shù)據(jù)采集及檢測,能夠?qū)崿F(xiàn)船用電網(wǎng)頻率突變條件下的穩(wěn)定檢測;建立電機故障類型知識庫,提取關(guān)鍵參數(shù)特征值,通過相似度匹配算法,可以快速地判斷出電機故障類型,減少故障停機發(fā)生。
本系統(tǒng)在天津港智能港作拖輪項目上應(yīng)用,驗證了電機故障診斷系統(tǒng)的準確性與穩(wěn)定性,有效提高了機艙管理人員對設(shè)備的管理能力,保障船舶安全運營。
參考文獻
[1]沈艷霞.電機故障診斷的人工智能方法綜述[J].微特電機,2004.
[2]王仲生.智能故障診斷與容錯控制[M].杭州:浙江工業(yè)大學m版社,2005.
[3]林波,程衍.傳感器信息融合在電機絕緣故障診斷中的應(yīng)用[J].北京,機械工程與自動化,2007.4(2)106-108.
[4]霍志紅.網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)故障診斷與容錯控制[M].北京:中國水利水電出版社,2009.
[5]張金玉,張煒.設(shè)備智能故障診斷與預(yù)測[M].北京:國防工業(yè)出版社,2013.
[6] Pergami P, Seemalaclinne N, Martone P.A PC-Basecl Motorcontrol Taskfor Evaluation andSerial Monitoring of Upper Extremity Motor Furw.tion[J].NeuroinformatiCs. 2012. 10(3):323-328.
[7] Wang Y,Ij Q,Chang M, et al. Research on fault diagnos is expert systemhasecl on the neuralnetwork ancl the fault h'ee technology[J].PMediaErWneering,2012,31: 1206-1210.
[8]田慕琴,陳惠英.異步電動機多故障診斷信息的融合[J].科技咨詢導報,2007( 27):21-22.
[9]杜占峰,左岐等.電流故障分析在異步電動機故障診斷中的應(yīng)用[J].電機信息,2010( 30):44-45.
[10]王呂長,李福祺.電力設(shè)備的在線監(jiān)測與故障診斷[M].北京:清華大學出版社,2006.