(1)電機(jī)振動(dòng) 電機(jī)運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)信號(hào)攜帶大量的運(yùn)于狀態(tài)信息.電機(jī)出現(xiàn)異?；虬l(fā)生故障都會(huì)引起電機(jī)振動(dòng)信號(hào)發(fā)生變化,如果這種變化能被準(zhǔn)確檢測(cè)掛來,則可對(duì)電機(jī)工作性能進(jìn)行評(píng)價(jià).

 

(2)電機(jī)噪聲 由電機(jī)工作時(shí)的不平衡運(yùn)動(dòng)使電機(jī)發(fā)生振動(dòng)所產(chǎn)生,它與電機(jī)振動(dòng)密切相關(guān),但在頻率分布及信號(hào)特征上與振動(dòng)信息有所不同.

 

(3)電機(jī)運(yùn)行中的過程量和過程參數(shù)電機(jī)工作時(shí)的嗯流、電壓、頻率、阻抗、輸人輸出功率、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩等過程量和過程參數(shù)可以提供電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的信息,在許多情況下,這些信息對(duì)電機(jī)狀態(tài)變化的反映往往更明顯、更可靠.

 

(4)其它信息如電機(jī)表面溫度、漏磁等.

 

上面的幾種信息是根據(jù)電機(jī)狀態(tài)信息的物理特征來劃分的,這只是對(duì)診斷中可用電機(jī)信息的一個(gè)很粗略的分類,對(duì)其中每一種診斷信息還可以進(jìn)一步細(xì)分.討這些信息再作進(jìn)一步處理之后還可形成描述信息(如振動(dòng)過大、聲音異常)、邏輯型信息(溫度高1、低))、定量型信息(振動(dòng)峰值、電流譜峰值)等類型.這些信息從不同側(cè)面、不同程度和不同層次反映了電機(jī)運(yùn)行情況的好壞,如果能充分加以利用,就可以提高電機(jī)故障診斷的精度和可靠性.

 

1.2電機(jī)故障診斷是一個(gè)信息綜合利用的過程電機(jī)故障,尤其是感應(yīng)電機(jī),不論是電氣故障還是機(jī)械故障最終引起的是電路或磁路不對(duì)稱,這種不對(duì)稱,在電機(jī)定子電流中都會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的諧波頻率成分,因此基于電流頻譜分析法的感應(yīng)電機(jī)故障的檢測(cè)與診斷一直為國內(nèi)外廣大學(xué)者所關(guān)注.表1給出了感應(yīng)電機(jī)在不同故障時(shí)在定子電流中所產(chǎn)生的諧波成分[l一5二.然而由于噪聲及電機(jī)本身制造精度的影響,很難準(zhǔn)確提取這些特征頻率.因此,在實(shí)際診斷過程中往往是對(duì)電機(jī)狀態(tài)信息進(jìn)行多層次、多角度的分析和觀察,從中提取有關(guān)電機(jī)故障特征.如在利用定子電流信號(hào)對(duì)電機(jī)軸承故障進(jìn)行診斷時(shí),由于噪聲二擾、FFT技術(shù)的局限性以及信號(hào)類型單一,提供的信息較少等原因,很難作出準(zhǔn)確評(píng)價(jià).但如果將電機(jī)的振動(dòng)加速度信號(hào)的譜信息綜合加以考慮,那么就可對(duì)電機(jī)軸承狀態(tài)進(jìn)行更準(zhǔn)確的評(píng)價(jià).文獻(xiàn)[6]提出將輪承振動(dòng)信號(hào)譜與電流信號(hào)譜綜合考慮,求其相關(guān)譜以準(zhǔn)確提取故障特征.在對(duì)轉(zhuǎn)子偏心故障診斷時(shí),女「果將電流信號(hào)譜與軸軌跡信息結(jié)合考慮,它比單純用一維振動(dòng)信息或單純利用定子電流譜分析,診斷結(jié)果更為可靠,更具有說服力.

 

表1感應(yīng)電機(jī)故障的飽流特性故障類別頻率轉(zhuǎn)子不對(duì)稱川軸承故障川轉(zhuǎn)子斷條川氣隙偏心川定子線圈短路閣

 

f一jb[k。(1一s)/p士s」f一j士機(jī)f。;幾一號(hào)弄[l士f“f0(1士Zk。s)f一f0[(R士,d)(1一s)/p士走〕f一幾仁n(1一s)/P士k〕

 

注:f0為電源頻率;p為極對(duì)數(shù);、為滑差率;n。為軸承農(nóng)珠數(shù)目;fr為轉(zhuǎn)子機(jī)械轉(zhuǎn)速(Hz);BD為軸承滾珠直徑;尸D為軸承中徑;召為滾珠軸承的接觸角;R為沂步電機(jī)轉(zhuǎn)子條數(shù);靜偏心時(shí)n己一。;動(dòng)偏心時(shí)nd=1;ko=n~l,2,3,…;k一1,3,5一如上所述,在電機(jī)故障診斷過程中,雖然利用一種信息有時(shí)可以判斷電機(jī)的故障,但在許多情況下得出的結(jié)果并不可靠.因此,在電機(jī)故障診斷中應(yīng)充分利月各種信息,而不應(yīng)僅局限于一種信息進(jìn)行故障特征的提取與識(shí)別,因?yàn)閺脑\斷學(xué)角度來看,任何一種診斷信息都是模煳的、不精確的,任何一種診斷對(duì)象,單用一方面信息來反映其狀態(tài)行為都是不完整的,只有從多方面獲得關(guān)于同一對(duì)象的多維信息,并加以融合利用,才能對(duì)電機(jī)進(jìn)行更可靠、更準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)與診斷.