异步电动机故障诊断技术的研究

电气自动化专业毕业设计论文

中 国 矿 业 大 学

本科生毕业设计

姓 名： 学 号：

学 院： 应用技术学院

专 业： 电气工程及其自动化06-1班

设计题目： 异步电动机故障诊断技术的研究 专 题： 指导教师： 韩 丽 职 称： 副教授

2010年 6 月 徐州

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中国矿业大学毕业设计任务书

学院 应用技术学院 专业年级学生姓名

任务下达日期：2010 年 1 月 15 日

毕业设计日期：2010 年 3 月 6 日至 2010 年 6 月 5 日

毕业设计题目：异步电动机故障诊断技术的研究

毕业设计专题题目：

毕业设计主要内容和要求：

（1）掌握异步电动机的工作原理和常见故障 （2）掌握MATLAB7.0软件的使用；

（3）利用MATLAB7.0编写相关故障诊断程序；

（4）完成与毕业设计内容有关的英文翻译（近三年的文献），不少于汉字；

（5）完成毕业设计论文

院长签字： 指导教师签字：

3000

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中国矿业大学毕业设计指导教师评阅书

指导教师评语（①基础理论及基本技能的掌握；②独立解决实际问题的能力；③研究内

容的理论依据和技术方法；④取得的主要成果及创新点；⑤工作态度及工作量；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）：

成 绩： 指导教师签字： 年 月

日

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评阅教师评语（①选题的意义；②基础理论及基本技能的掌握；③综合运用所学知识解

决实际问题的能力；④工作量的大小；⑤取得的主要成果及创新点；⑥写作的规范程度；⑦总体评价及建议成绩；⑧存在问题；⑨是否同意答辩等）：

成 绩： 评阅教师签字： 年 月

日

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评阅教师评语（①选题的意义；②基础理论及基本技能的掌握；③综合运用所学知识解

决实际问题的能力；④工作量的大小；⑤取得的主要成果及创新点；⑥写作的规范程度；⑦总体评价及建议成绩；⑧存在问题；⑨是否同意答辩等）：

成 绩： 评阅教师签字： 年 月

日

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中国矿业大学毕业设计答辩及综合成绩

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摘 要

随着我国经济发展的不断提高，电气化的应用越来越广，异步电动机因其经济、安全、高效、低耗被广泛的应用于工业生产的各个领域。电动机一旦发生故障不仅仅会损坏电机本身的正常运转，还会影响整个工业生产环节，从而造成巨大的经济损失，电机故障甚至会威胁到人身安全。因此，电机的正常工作显得格外重要，如何对电机加强保护，提高维修水平是一个十分重要的问题，这就对电机故障诊断提出了要求。

本文首先对异步电动机的结构、基本工作原理、常见的电机故障进行了相关介绍，并介绍了电动机转子断条、故障偏心的特征机理。其次介绍了频谱分析法的基础理论，根据不同类型的电机运行信号得到电流与振动频谱图形，以此来诊断电机的故障。

本文还对人工神经网络的基本原理进行了研究。利用MATLAB软件，建立基于BP网络的故障诊断结构，根据故障样本数据对网络进行训练，从而实现了对电机的诊断。

关键词：异步电动机故障诊断；MATLAB；频谱分析；BP神经网络

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Along with our country economy development of continuous improvement, electrification

is used more and more widely, asynchronous motor has been widely used in industrial production in various fields because of its economy, safety, high efficiency, low consumption. Motor damage only once fault occurred in the normal operation of motor itself, but also affects the industrial production links, resulting in huge economic losses, electrical breakdown and even threaten the personal safety . Therefore, the normal work of the motor, how important is to strengthen the protection motor to improve maintenance level is a very important problem, it is proposed to electrical fault diagnosis.

Firstly, the structure of asynchronous motor, the basic working principle, the common fault of the motor is introduced, and introduces the related motor rotor eccentricity, characteristics of the mechanism fault. Secondly introduces spectrum analysis, which is according to the basic theory of different types of electric current and vibration signal get run, in order to diagnose spectrum graphics motor faults.

This paper also introduced the basic principle of artificial neural networks. based on MATLAB software, build the BP neural network fault diagnosis of fault sample data structure, according to the training of network, thus achieved the diagnosis of motor.

Keywords：Induction Motor Fault Diagnosis; MATLAB; Spectrum analysis; BP neural network

ABSTRACT

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目 录

1 绪 论 ................................................... 1

1.1课题研究的意义 ...............................................1 1.2电动机故障诊断技术的国内外发展状况 ...........................2

1.2.1发展概况 ...............................................2 1.2.2发展方向 ...............................................3 1.3电动机故障诊断的主要方法 .....................................4

1.3.1基于人工神经网络故障诊断 ...............................4 1.3.2基于专家系统故障诊断 ...................................5 1.3.3基于小波变换故障诊断 ...................................5 1.3.4基于信息融合技术故障诊断 ...............................6 1.4本论文主要研究的内容 .........................................7 2 异步电动机的基本原理及常见故障分析 ............................ 8

2.1异步电动机的结构及基本原理 ...................................8

2.1.1异步电动机的结构 .......................................8 2.1.2异步电动机基本原理 .....................................9 2.2异步电动机常见故障及分析 ....................................10

2.2.1异步电动机常遇故障分析 ................................10 2.2.2异步电动机机械故障分析 ................................11 2.2.3异步电动机电气故障分析 ................................12 2.3本章小结 ....................................................13 3 基于频谱分析法的电动机故障诊断 .............................. 14

3.1频谱法诊断电动机故障 ........................................14

3.1.1频谱法原理 ............................................14 3.1.2傅里叶变换原理 ........................................15 3.2频谱分析诊断电机故障机理 ....................................16

3.2.1转子断条诊断原理 ......................................16 3.2.2气隙偏心度诊断原理 ....................................18 3.2.3振动频谱故障诊断原理 ..................................18 3.3频谱在MATLAB中的实现 .......................................20

3.3.1 MATLAB简介 ...........................................20 3.3.2仿真实例1 .............................................21 3.3.3仿真实例2 .............................................24 3.4本章小结 ....................................................28 4 基于BP人工神经网络的电动机故障诊断 .......................... 29

4.1人工神经网络的结构和特性 ....................................29

4.1.1人工神经元结构模型 ....................................29 4.1.2神经网络的特性 ........................................29 4.2 BP神经网络 .................................................30

4.2.1BP网络结构 ............................................30 4.2.2误差反向传播BP算法 ...................................31 4.2.3 BP网络学习规则 .......................................33 4.3 BP网络在MATLAB中的实现 ....................................34

4.3.1故障诊断仿真实例1 .....................................34

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4.3.2故障诊断仿真实例2 .....................................38 4.4本章小结 ....................................................41 5 总 结 ..................................................... 42 参考文献 .................................................... 43 翻译部分 .................................................... 45

英文原文 .......................................................45 中文译文 .......................................................54 致 谢 ...................................................... 63

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1 绪 论

1.1课题研究的意义

随着现代科学技术的进步、生产系统的发展和设备制造水平的提高，电机作为世界上使用最普遍的、数量最多的供电设备和动力机械，几乎占领了所有领域。其中异步电动机是各种电动机中应用最广、需要量最大的一种电机。90%左右的电气原动力均为异步电动机，其中小型异步电动机占70%以上。在电网的总负荷中，异步电动机用电量占60%以上。它是当今生产活动和日常生活中最主要的原动力和驱动装置。显而易见，电机的正常工作对保证生产制造过程中的安全、高效、敏捷、优质及低耗运行意义非常重大。电机的故障或停止运行，不仅会损坏电机本身，而且会影响整个系统的正常工作，甚至会危及人身安全，造成巨大的经济损失，所以如果能在故障初期就能诊断出类型和成因是最理想的解决方法。异步电动机作为生产机械广泛应用的动力源，经常会由于种种原因出现故障。因此，使用恰当的诊断方法，快速、准确地诊断出电动机故障类型及部位，对减少电动机的维修时间，提高工作效率非常重要[3] [6]。

故障诊断自从70年代以来，不断地发展，80年代以后，在工业生产中得到了广泛的应用，发挥着越来越重要的作用，使设备维修从被动型转为主动型，从完全靠人的主观判断经验到以客观的数据为诊断依据。故障诊断就是要确定哪些参数能代表故障的特征，并且把它从其他无用的噪声中分解出来，进而分析和判断故障的性质、部位、原因及程度，给出合理的方案，改善设备状况，减少故障的发生。故障诊断的思想来源于医学，正如人的疾病一样，设备由于设计、安装、使用等自然和人为的因素，会出现某种程度的“疾患”。从理论上讲，并不存在无任何故障的机构，关键是这种故障对是设备的运行性能和我们所期望达到的预期标准是否构成威胁，因此，故障是指设备不能按照预期的指标工作的一种状态，也可以说是设备未达到其应该达到的功能。为了保证设备的无故障正常运行，不对正常的生产生活造成损害和危害需要采取故障诊断的相应措施进行维护维修[6]。 电机故障诊断技术是对电动机运行过程进行实时的故障检测与诊断，即通过各种检测技术，测定出能反映故障隐患和趋向的参数，从中得到预警信号，使电机在故障初期能捕获到故障信息，从而实现容错控制并对故障进行预警和采取相应的故障控制措施。这是电机最为理想的诊断和保护措施。通过对电机常见故障的诊断和分析，可以及早发现故障和预防故障的进一步恶化，减少突发事故造成的停产损失，防止对人员和设备安全的威胁，并为实现状态检修创造条件;还可为设计制造者提供经验，积累数据，有助于电机性能及可靠性的改进;同时对电机故障定位、决策及维修都是极其重要的。电机是现代工业生产和日常生活最主要的原动力和驱动装置。电机一旦发生故障，会造成不同程度的经济损失和社会影响。因此研究不同场合、不同运行状态下电机故障诊断理论和相关技术具有很高的实用价值。故障诊断的目的就是要依据设备振动、噪声、温度、压力等参数的变化来判断和识别设备的工作状态。对故障进行早期预报、识别保证设备安全、稳定、长周期、满负荷优质运行，提高经济性和安全性[2]。

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1.2电动机故障诊断技术的国内外发展状况

1.2.1发展概况

电机故障诊断技术是近50年来发展起来的一门新型学科。国外对电机故障

诊断技术的研究始于20世纪60年代。由于电机的工作原理和结构上的种种特点，其诊断方法和采用的检测技术和其它设备的诊断有所不同。尽管各个国家都很重视，但是直到70一80年代，随着传感器、计算机、光纤等高新技术的发展与应用，电机在线诊断技术才真正得到迅速发展。

1961年，美国在开始执行阿波罗计划以后，出现了一系列由设备故障酿成的悲剧，因而，1967年4月，在美宇航局的创导下，由美国海军研究室主持召开了美国机构故障预防小组成立大会。1971年MFPG由美国国家标准局领导，并开设四个分组及故障机理研究组、检测诊断和预测技术组、可靠性设计组、材料耐久性评价组。除MFPG外，美国机械工程师学会，JohnsMitchel公司，SRIRE公司等都进行了相关方面的研究，并取得了一定的成果。欧洲方面，英国的机器保健中心于60年代末70年代初最先开始研究故障诊断技术。另外，挪威的船舶诊断技术、丹麦的声发射监测系统、瑞典SPM公司的轴承监测技术等都比较先进[6]。

日本钢铁、化工、交通、电力等产业部门在设备诊断技术的开发和应用方面发展很快，他们重视这项技术的发展方向，积极引进最新技术，开发和研制诊断仪器，提高自己的设备诊断技术。在日本工程师协会内成立了设备诊断技术委员会，其成员有铁路、电力、水利、能源、钢铁等部门企业，协调和组织这项技术的交流和推广。日本的机械维修协会、计测自动控制协会、电器和机械协会相继成立了诊断技术研究机构。高等学校中的东京大学、东京工业大学、京都大学、早稻田大学均开展了诊断技术的基础性研究工作。日本一些大型和自动化设备制造厂家和使用单位，都以提高设备的可靠性为目的，研究和开发实用性诊断技术，如三菱重工、川崎重工、日立制作所、东芝电器、新日铁等企业在诊断技术应用方面都取得了进展[9]。

我国的故障诊断技术研究开始于70年代末，在初级阶段，主要是引进进口的诊断设备，并在应用生产的同时开始学习美国、日本、欧洲国家的先进技术。经过二十多年的奋斗，我国的一些高等院校及科研机构在故障诊断的理论研究上取得了很大的进步并研制出可以满足生产的监测诊断设备，开发出专用诊断软件，大大地缩小了与发达国家的差距，在某些方面达到了国际先进水平。到目前为止，对异步电机的故障检测方面的研究大部分仍采用对电机定子电流的检测，通过各种方法对信号进行分析，提取故障特征频率，并根据特征频率下幅值的变化，判断电机故障的类型[6]。

故障诊断技术发展至今已经历了三个阶段：第一阶段由于机器设备比较简单,故障诊断主要依靠专家或维修人员的感觉器官、个人经验及简单仪表就能胜任故障的诊断与排除工作；传感器技术、动态测试技术及信号分析技术的发展使得诊断技术进入了第二个阶段,并且在维修工程和可靠性工程中得到了广泛的应用；8 0年代初期,由于机器设备日趋复杂化、智能化及光机电一体化,传统的诊断技术已经不能适应了,随着计算机技术、人工智能技术特别是专家系统的发展,诊断技术进入第三个发展阶段——智能化阶段。智能故障诊断是在对故障信号进行检测和处理的基础上,结合领域专家知识和人工智能技术进行诊断推理,具有对给定环境下的诊断对象进行状态识别和状态预测的能力。它适用于模拟人的

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思维过程,解决需要进行逻辑推理的复杂诊断问题,可以根据诊断过程的需要搜索和利用领域专家的知识及经验来达到诊断目的。智能故障诊断技术包括模糊技术、灰色理论、模式识别、故障树分析、诊断专家系统等。前几种技术只是在某种程度上运用了逻辑推理知识,部分解决了诊断过程中诸如信息模糊、不完全、故障分类和定位等问题,而诊断专家系统则可以以自身为平台,综合其他诊断技术,形成混合智能故障诊断系统。狭义的智能诊断技术一般就指专家系统[9]。 1.2.2发展方向

实现故障诊断：一方面取决于故障信息源，获得真实的、足够的、相对准确的故障信息或故障征兆是判明故障原因的前提；另一方面还决定于所采用的诊断方法，即使获得了大量的、可信的故障信息或监测数据，但如果只是依靠诸如“以参数超限报警和阈值判断为主”之类的方法，同样也难以实现准确有效的故障诊断。由于设备故障在形式、发展和发生的过程中，会受到多种不确定因素的影响，所以，同一故障的外在表现形式常常显现多样性，不同故障的表现形式却具有相似性、模糊性。因此，进行故障诊断，一方面要尽可能多地采集反映设备故障状态的信息量；另一方面，根据数量较为有限的状态信息，采用先进的分析、诊断方法和技术，准确判断和区分故障是实现故障诊断的一个关键。

目前，故障诊断技术的发展，已经越来越呈现出一种与当代前沿科学相融合的发展趋势。例如，故障诊断与以人工神经网络、专家系统和遗传算法等为代表的人工智能技术的结合，故障诊断与小波分析、模糊数学、分形几何等前沿数学的结合，以及故障诊断与信息融合技术的结合等[1]。

随着诊断技术的发展，诊断系统也在不断更新。目前故障诊断系统的发展方向主要趋于以下几点：

(1)便携型：图1-1为美国ENTEK公司的MM故障诊断系统的结构框图，与以前的诊断系统相比，它在结构上己经简化，硬件只采用了传感器和频谱分析仪，其他功能基本上都用软件来实现，大大减小了系统的体积，携带比较方便。但同时我们也可以看到，它采用了频谱分析仪对数据进行频谱分析，这在一定程度上对现场测试是很不方便的。

图1-1 ENTEK公司的MM故障诊断系统的结构框图

(2)智能型：诊断技术发展到今天已经进入到智能阶段，而诊断系统是与诊断技术的发展相辅相成的，所以对于今天的诊断系统智能化是它的一大特点。所谓诊断系统的智能化就是它可以有效的获取、传递、处理、再生和利用诊断信息，从而具有对给定环境下的诊断对象进行成功状态识别和状态预测的能力，它是由人、模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备、物理器件以及支持这些硬件的软件所组成的系统，该系统以对诊断对象进行状态识别与状态预测为目的。在MM系统中，软件根据频谱分析结果对电动机的转子和偏心故障进行诊断，为用户提供详细的诊断报告，同时还完成对频谱分析仪的设置和自动控制。可见，该系统在某种意义上讲，可以称为智能型的产品，但若将人工神经网络系统应用于其中，必将为开发智能化的诊断系统锦上添花。

(3)经济型：一种产品若想占领较大的市场，被更多的人接受，除了它的功能强大之

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外，还必须保证价格低廉。这就要求系统开发的成本要降低到能够被大多数人接受的程度，因此诊断系统经济性将是未来发展的一个重要趋势[3]。

1.3电动机故障诊断的主要方法

在故障诊断技术的发展过程中，除了基于传统的预防性试验和在线检测等诊断方法的不断改进、发展和完善，同时还不断地借鉴、吸取和应用数学、人工智能、信息技术等领域的新理论和新方法，如模糊数学、人工神经网络、专家系统、小波分析、信息融合技术等。目前对异步电动机故障诊断采用的方法有很多，主要方法介绍如下： 1.3.1基于人工神经网络故障诊断

人工神经网络是大量神经元广泛互连而成的复杂网络系统,它诞生于1943年。ANN是人类大脑神经细胞结构和功能的模仿,具有与人脑类似的记忆、学习、联想等能力。在ANN中,信息处理是通过神经元之间的相互作用来实现的,知识与信息的存储表现为分布式网络元件之间的关联,网络的学习和识别取决于各神经元连接权值的动态演化过程。人工神经网络ANN具有学习能力、自适应能力、非线性逼近能力等优点。故障诊断的任务从映射角度看就是从征兆到故障类型的映射。用ANN技术处理故障诊断问题，不仅能进行复杂故障诊断模式的识别，还能进行故障严重性评估和故障预测，由于ANN能自动获取诊断知识，使诊断系统具有自适应能力。近年来，将ANN应用于电机设备故障诊断已成为当前电机设备故障诊断的热点。

探求人脑神经系统的生物结构和机制，原本是神经网络理论研究的初衷，结果人工神经网络却在非生物领域引起了极大的关注，并获得了日益广泛的应用。现今，人工神经网络的发展方向主要有：继续探求人脑神经系统的生物结构和机制；用微电子或光学器件形成特殊功能网络，这主要是新一代计算机制造领域所关注的问题；将神经网络理论作为一种解决某些问题的手段和方法，这类问题在利用传统方法时或者无法解决，或者在具体处理技术上尚存困难。

人工神经网络是对生物神经系统的简单描述，它能反映人脑功能的若干特征。它只是对生物神经系统的简单模拟而不是逼真的描写。在ANN中，人工神经元是基本的计算单元，它模拟了人脑中神经元的基本特征，一般是多输入、单输出的非线性单元，信息分散地存储在连接线的权重上。人工神经网络系统是一种自适应非线性动态系统。

在基于神经网络的专家系统中,如图1-2所示,系统的全部或者部分功能部件由神经网络实现,此时知识通过神经网络学习算法获得,知识库变成一个连接机制网络。

图1-2 基于神经网络的专家系统结构图

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神经网络从结构上主要可分为两类,一类是前馈网络,另一类是反馈网络。解剖学的研究证明,神经节点间的连接大部分属于前馈连接。从现在的研究来看,前馈网络是一种研究比较完善的网络,达到了实用化的程度。人工神经网络在故障诊断中主要应用于特征提取和模式分类,其诊断系统包括三层：输入层，即接收的各种故障信息及现象；中间层，是把输入层得到的故障信息,经内部的学习和处理,转化为针对性的解决方法；输出层，是针对输入的故障形式,经过调整加权系数后,得到的处理故障方法。BP网络是其中最常用的一种[1] [4]。

1.3.2基于专家系统故障诊断

专家系统简称ES，是一种拥有大量专门知识的计算机程序系统，它不同于“数据结构

+算法”的传统程序，而是包含着知识和推理的智能程序。专家系统具有以下基本特征或特点：有人类专家水平的专门知识；具有符号处理能力；具有问题求解能力；具有一定的复杂度和难度；具有解释功能；具有获得知识的能力。专家系统与20世纪60年代中期首先出现在美国，是目前人工智能领域研究中最为活跃的一个分支，已广泛应用于医学、地质、数学、工程、故障诊断等各方面。

通常，一个专家系统的主要功能结构由五部分组成：知识库、推理机、综合数据库、解释接口和知识获取模块。如图1-3所示：

图1-3专家系统的一般功能结构

运用专家系统进行设备故障诊断，可以集中相关技术领域人类专家的智慧，充分发挥人类专家在诊断中根据感觉、知识、经验所进行的推理判断的能力，并可适用于各种场合的故障诊断，而且不受现场操作者技术水平的制约和其他人为因素的影响。据资料介绍，专家系统在电力系统的应用分布中，约35.5%的专家系统是用于故障诊断、警报处理和事故评估的。可见，运用专家系统进行故障诊断，具有广阔的应用前景和明显优势[1]。 1.3.3基于小波变换故障诊断

1910年，Haar提出了最早的小波规范正交基；1981年，Morlet首次提出了小波分析的概念；1988年，Mallat给出了正交小波的构造方法，将此前已出现的所有正交小波基构造方法予以统一，并提出了小波变换的快速算法，即Mallat塔式算法，其地位相当于

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经典傅里叶变换FT中的快速傅里叶变换FFT。进入20世纪90年代后，小波变换及其应用开始成为众多领域的研究热点。

小波变换来源于傅里叶变换。经典的FT定义了“频率”的概念，将一个相当任意的函数f t 表示为不同频率的谐波函数的线性叠加，是一种全频域分析。例如，对于时变信号

f t ，通过傅里叶变换，将其转换为频域中的频率与各自对应幅值之间的关系。用FT来分

析平稳和缓变信号，效果很好。而在许多工程实践中，信号的局部或突变特征是关注的重点，这时，FT就表现的明显不足：缺乏对信号局部特征的描述能力，即缺乏空间时间局部性，换言之，变换F 在任何有限频段上的信息不足以确定任意小范围的函数f t 。1946年Gabor提出了加窗FT，也叫短时FT，简称SFT。其基本思想是：把信号划分成许多小的时间间隔，用FT分析每一个时间间隔，以便确定该时间间隔里存在的频率。这对弥补FT的不足起到了一定作用。

Fgf p,q

12

f t t q e

ipt

dt

SFT是一种时频分析方法，在时域具有一定的分析信号时域局部特征的能力。由于SFT中所加窗口函数g t 的形状和大小，始终保持不变，所以SFT依然是一种单一分辨率的分析方法。

由于小波变换具有多分辨率和时频局部化的优良特性，目前关于小波分析及其工程应用的研究，几乎遍及各个领域，在设备故障诊断领域，对小波应用的研究，也正在不断深入。从应用小波进行故障诊断的具体实现方法看，可分为的情况有：采用WT或小波包分解对检测信号进行消噪、滤波、压缩、重构等处理；用WT提取特定频率信号或提取故障特征；直接根据WT的结果进行故障诊断。

采用复值小波进行电机故障信号分解，不仅能获得分解信号的幅值，而且能同时获得分解信号的相位。因而对电机起动电流进行分解，就可获得不同伸缩尺度下的分解信号幅值与时间的变化关系曲线。

应用连续复值Morlet小波，对电机起动电流进行分解，可以有效提取信号中的频率逐渐变化的信号成分，进而能准确诊断电机转子断条故障。不仅如此，这种方法从根本上消除了负载变化、甚至电源谐波带来的不利影响；而且只要出现断条就能检测到，因为起动时电流相对较大，断条特征频率成分会得到充分凸显，同时小波分解信号对此能反映的非常精细，因而具有非常高的灵敏性[1]。 1.3.4基于信息融合技术故障诊断

1959年，Kolmogolov提出了一条关于信息集成的定理：对于一个系统，将多个单维信息集合成多维信息，其信息量必然会比任何一个单维信息及其简单加和的信息量大。Richardson从理论上证明了原系统的性能并不会因增加传感器而降低。这实际上是信息融合技术的早期理论基础。虽然从20世纪70年代开始，融合一词就不断地被众多军事和非军事领域所引用，但在工程实践中应用数据集成与信息融合技术却还是近十年来的事。 目前，设备故障信息融合诊断方法，已经成为工况监测与故障诊断研究中的热点，为人们解决故障状态辨识中的瓶颈即虚报、误报、漏报等带来了新的希望。

能够运用信息融合技术实现设备故障诊断的主要原因在于：信息融合的思想实质与故障诊断具有许多一致性。从信息源的角度看，设备状态监测与故障诊断是一个多源信息处

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理问题。由于故障的多样性和复杂性，故障征兆的外在表现形式，也就是通过传感器等多种手段和途径获得的信息，不仅具有多样性，而且含有相当的不确定性；同类型的故障其征兆可能是多样的，不同类型的故障可能表现出征兆的相似性。因此故障诊断的一项重要工作就是，对来自多途径的、直接和间接反映设备状态的各类信息进行综合分析，以提取出故障特征信息并进行诊断。这就需要采用相关的信息处理方法。而这恰恰是信息融合技术的一个基本内容。因而，合理应用信息融合方法进行设备故障诊断，就成为一种必然。

通过应用信息融合技术，扩大了故障信息的时空覆盖范围，增加了置信度，减少了不确定性；还有可能提取出一般方法无法发掘的深层次的故障特征信息，从而有助于对设备故障作出更为准确和及时的诊断。正是因为应用信息融合技术进行故障诊断，能够综合分析和更为全面地利用有限的诊断信息，并且具有发掘新的故障特征的“潜能”和优势[1]。

1.4本论文主要研究的内容

本论文研究的对象是在生产系统中应用广泛的异步电动机，主要研究的内容是诊断其故障的方法。主要工作内容安排如下：

1. 概述课题研究的意义及国内外研究的状况，联系本论文列举故障诊断常见的方法，并阐述异步电动机的原理构造，分析常见的电机故障有哪些。

2. 具体介绍频谱法诊断电动机故障。叙述频谱法原理与其在故障诊断中的应用，傅里叶变换的原理，MATLAB简介。借助MATLAB对电流与振动信号分析得出频谱图，再根据故障诊断机理判断电动机故障。

3. 具体介绍BP神经网络理论与其在故障诊断中的应用。对BP神经网络学习算法和网络设计分析，建立一种合适的用于电机故障诊断的网络结构和网络训练参数,并通过仿真实例进行证实。

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2 异步电动机的基本原理及常见故障分析

电动机是把电能转换成机械能的设备。在机械、冶金、石油、煤炭、化学、航空、交通、农业以及其他各种工业中，电动机被广泛地应用着。随着工业自动化程度不断提高，需要采用各种各样的控制电机作为自动化系统的元件，人造卫星的自动控制系统中，电机也是不可缺少的。此外在国防、文教、医疗及日常生活中(现代化的家电工业中)电动机也愈来愈广泛地应用起来[13]。

2.1异步电动机的结构及基本原理

2.1.1异步电动机的结构

电动机一般主要由两部分组成：固定部分称为定子，旋转部分称为转子。另外还有端

盖、风扇、罩壳、机座、接线盒等。

1.定子部分（静止部分）

定子的作用是用来产生磁场和作电动机的机械支撑。电动机的定子由定子铁芯、定子绕组和机座三部分组成。定子绕组镶嵌在定子铁芯中，通过电流时产生感应电动势，实现电能量转换。机座的作用主要是固定和支撑定子铁芯。电动机运行时，因内部损耗而发生的热量通过铁芯传给机座，再由机座表面散发到周围空气中。为了增加散热面积，一般电动机在机座外表面设计为散热片状。三项异步电动机定子各部分具体介绍如下： （1）定子铁芯

作用：电机磁路的一部分，并在其上放置定子绕组。

构造：定子铁芯一般由0.35-0.5毫米厚表面具有绝缘层的硅钢片冲制、叠压 而成，在铁芯的内圆冲有均匀分布的槽，用以嵌放定子绕组。

定子铁芯槽型的种类有：半闭口型槽，电动机的效率和功率因素较高，但绕组嵌线和绝缘都比较困难。一般用于小型低压电机中；半开口型槽，可嵌放成型绕组，一般用于大型、中型低压电机中。所谓成型绕组即绕组可事先经过绝缘处理后再放入槽内；开口型槽，用以嵌放成型绕组，绝缘方法方便，主要用在高压电机中。 （2）定子绕组

作用：是电动机的电路部分，通入三相交流电，产生旋转磁场。

构造：由三个在空间互隔120°电角度、对称排列的结构完全相同绕组连接而成，这些绕组的各个线圈按一定规律分别嵌放在定子各槽内。

定子绕组的主要绝缘项目有：对地绝缘，定子绕组整体与定子铁芯间的绝缘；相间绝缘，各相定子绕组间的绝缘；匝间绝缘，每相定子绕组各线匝间的绝缘（保证绕组的各导电部分与铁芯间的可靠绝缘以及绕组本身间的可靠绝缘）。

电动机接线盒内的接线：电动机接线盒内都有一块接线板，三相绕组的六个线头排成上下两排，并规定上排三个接线桩自左至右排列的编号为1（U1）、2（V1）、3（W1），下排三个接线桩自左至右排列的编号为6（W2）、4（U2）、5（V2），将三相绕组接成星形接法或三角形接法。凡制造和维修时均应按这个序号排列。

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（3）机座

作用：固定定子铁芯与前后端盖以支撑转子，并起防护和散热等作用。

构造：机座通常为铸铁件，大型异步电动机机座一般用钢板焊成，微型电动机的机座采用铸铝件。封闭式电机的机座外面有散热筋以增加散热面积，防护式电机的机座两端端盖开有通风孔，使电动机内外的空气可直接对流，以利于散热。

2.转子部分（旋转部分）

电动机的转子由转子铁芯、转子绕组和转轴组成。转子铁芯也是作为电动机磁路的一部分。转子绕组的作用是感应电动势，通过电流而产生电磁转矩。转轴是支撑转子的重量，传递转矩，输出机械功率的主要部件。三项异步电动机转子各部分具体介绍如下：

（1）转子铁芯

作用：作为电机磁路的一部分以及在铁芯槽内放置转子绕组。

构造：所有材料与定子一样，由0.5毫米厚的硅钢片冲制、叠压而成，硅钢片外圆冲有均匀分布的孔，用来安置转子绕组。通常用定子铁芯冲落后的硅钢片内圆来冲制转子铁芯。一般小型异步电动机的转子铁芯直接压装在转轴上，大、中型异步电动机的转子铁芯则借助于转子支架压在转轴上。

（2）转子绕组

作用：切割定子旋转磁场产生感应电动势及电流，并形成电磁转矩而使电动机旋转。 构造：鼠笼式转子，转子绕组由插入转子槽中的多根导条和两个环行的端环组成。若去掉转子铁芯，整个绕组的外形像一个鼠笼，故称笼型绕组。小型笼型电动机采用铸铝转子绕组，对于100KW以上的电动机采用铜条和铜端环焊接而成；绕线式转子，绕线转子绕组与定子绕组相似，也是一个对称的三相绕组，一般接成星形，三个出线头接到转轴的三个集流环上，再通过电刷与外电路联接。

3.其它部件

端盖起支撑作用，轴承连接转动部分与不动部分，轴承端盖保护轴承，风扇是冷却电动机。

2.1.2异步电动机基本原理

电动机的工作原理是建立在电磁感应定律、全电流定律、电路定律和电磁力定律等基础上的。当磁极沿顺时针方向旋转，磁极的磁力线切割转子导条，导条中就感应出电动势。电动势的方向由右手定则来确定。因为运动是相对的，假如磁极不动，转子导条沿逆时针方向旋转，则导条中同样也能感应出电动势来。在电动势的作用下，闭合的导条中就产生电流。该电流与旋转磁极的磁场相互作用，而使转子导条受到电磁力，电磁力的方向可用左手定则确定。由电磁力进而产生电磁转矩，转子就转动起来。

三相异步电动机原理为，当电动机各相差120°电角度的三相定子绕组，通入三相对称交流电后，将产生一个旋转磁场，该旋转磁场切割转子绕组，从而在转子绕组中产生感应电流，载流的转子导体在定子旋转磁场作用下将产生电磁力，从而在电机转轴上形成电磁转矩，驱动电动机旋转，并且电机旋转方向与旋转磁场方向相同。

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2.2异步电动机常见故障及分析

2.2.1异步电动机常遇故障分析

运行电动机时可能遇见的故障有很多，列举如下：

1.电机启动后有噪音。可能的故障原因有：轴承磨损或油内有异物；电机

缺相运行；定子绕组接线错误或短路；电源电压波动或三相电压不平衡；绕组三相匝数不相等。处理办法：检查轴承、轴承颈、端盖等，排除“扫膛”障，或者锉去定、转子硅钢片突出部分；应立刻断电消除定子绕组故障；检查三电源不平衡的原因；应改正使三相绕组匝数均相等。

2.运行时电流不平衡且三相相差较大。可能的故障有：绕线时定子三相绕组匝数不相等；导线接头处接触电阻大所致电压不平衡，电网电压不平等，电源电压不平衡；测量三相绕组电阻；绕组首尾端接错；绕组存在匝间短路、线圈反接等故障。处理方法：重新绕制定子绕组；测量电源电压，设法消除不平衡；电动机三相电阻的最大差值不得超过其平均值的3%，检查绕组是否断路；检查三相绕组首尾端是否接错；消除绕组故障。 3.运行时振动超标。可能存在的故障有：轴承损坏引起振动超标；定转子气隙不均匀；转子不平衡；轴承磨损间隙过大或弯曲；端盖、风扇安装不平衡；笼型转子开焊断路、绕线转子断路故障；铁芯变形或松动；联轴器装配不正或有松动。处理办法：检查轴承的滚珠是否损坏，若损坏需要更换轴承；需要将电动机拆回，解体检查，对症进行处理；应检修调整气隙，使之均匀，重校转子平衡；重新装配或更换轴承。

4.转速低于额定转速较多。可能的故障有：电源电压过低；△接法电机误接为Y；笼型转子开焊或断裂；定子局部线圈错接、接反；修复电机绕组时增加匝数过多；电机过载。处理办法：测量电源电压，设法改善；纠正接法；检查开焊和断点并修复；查出误接处，予以改正；恢复正确匝数，减载。

5.运行时发热或温度升高。可能导致故障的原因有：电动机过载或频繁起动；电源电压过高，使铁芯发热或电源电压过低负载电流增加；绕组接法有错，误将Y接成Δ或某项接反；定子绕组匝间相间短路或接地，使电流增大铜损增加；定子转子相擦；定子绕组一项短路引起三相不平衡而使电机绕组过热；环境温度高电动机表面污垢多；通风道堵塞；轴承配合不良或过紧；定子绕组采用火烧拆线法，使铁芯硅钢片绝缘损坏，铁损增加引起发热。处理办法：找出过载的原因，并恢复额定运行状态；降低电源电压；提高电源电压或换粗供电导线；对铜条转子可焊补或更换，铸铝转子只能更换转子；可检查轴承是否有松动，定子转子是否装配不良；清洗电动机，改善环境温度，采用降温措施；应消除阻塞物，更换风扇；减载，按规定次数控制起动；应重装调整或更换轴承，并按规定加润滑脂（容积的1/3-2/3）；应在重绕时调整估算铁心磁密值，计算重绕参数，给予适当补偿以减少铁损。

6.运行时电流平衡但数值较大。存在的原因可能是：定子绕组电源电压过高；定子和转子间气隙过大或不均匀；定子绕组匝数减少过多；转子装反，使定子铁芯未对齐，有效长度减短；鼠笼转子断条；绕线式电动机转子内部或外部断路，接触不良或碳刷与滑环接触不良；定子绕组接线错误。处理办法:检查并设法恢复额定电压；检修测量定子内圆及转子外圆直径，计算核对间隙值；检修铁心或重新计算绕组，适当增加匝数或恢复正确匝数；检查并改接为Y；检查并重新装配；可用砂纸或细锉将接头表面氧化及各接触面处理

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干净后，重新压紧即可；内部绕组可通过将低压直流电源通入某相绕组，用指南针确定是否接错，如果接错，可将故障部分连接线或过桥线加以纠正即可[5]。 2.2.2异步电动机机械故障分析

机械方面常见的故障有定、转子铁芯故障，轴承过热、损坏等故障。定子铁心故障，如铁心断路、振动等；绕组绝缘故障，如老化、磨损、过热、受潮、污染、电晕等；转子故障，如转子偏心、笼条断条、端环开裂等。其中，最容易发生的故障主要是转子气隙偏心、笼条断裂、端环开裂和绕组过热等。而过热故障会直接导致过热部位的绝缘老化加剧，最终造成匝间短路。

1.定、转子铁芯故障。定、转子都是由相互绝缘的硅钢片叠成，是电动机的磁路部分。异步电动机定、转子之间气隙很小，容易导致定、转子之间相碰。一般由于轴承严重超差及端盖内孔磨损或端盖止口与机座止口磨损变形，使机座、端盖、转子三者不同轴心引起扫膛。如发现应及时更换轴承，对端盖进行更换或刷镀处理。如果轴承过度磨损或装配不良，则会造成定、转子相擦，使铁芯表面损伤，进而造成硅钢片间断路，电动机铁损增加，使电动机温度升高。这时应用细锉等工具去除毛刺，消除硅钢片短接，清理干净后涂上绝缘漆，并加热烘干。若拆除旧绕组时用力过大，使盗槽歪斜和向外张开。此时应用尖嘴钳、木榔头等工具予以修理，使齿槽复位，并在不好复位的有缝隙的硅钢片间加入青壳纸、胶木板等硬质绝缘材料。

另外，因受潮等原因造成铁芯表面锈蚀。此时需用砂纸打磨干净，清理后涂上绝缘漆。绕组接地产生高热烧毁铁芯槽或齿部。可用钳子或刮刀等工具将熔积物剔除干净，涂上绝缘漆烘干。

2.轴承过热、损坏等故障。电动机转子转轴通过轴承支撑转动，是负荷最重的部分，又是容易磨损的部件。如果轴承工作不正常，可凭经验用听觉及温度来判断。用铜棒接触轴承盒，若听到冲击声，就表示可能有一只或几只滚珠扎碎，如果听到有咝咝声，那就表示轴承的润滑油不足，因为电动机要每运行3000-5000小时左右需换一次润滑脂。在添加润滑脂时不易太多，如果太多会使轴承旋转部分和润滑脂之间产生很大的摩擦而发热，一般轴承盒内所放润滑脂约为全容积二分之一到三分之一即可。在轴承安装时如果不正确，配合公差太紧或太松，也都会引起轴承发热。在卧式电动机中装配良好的轴承只受经向应力，如果配合过盛过大，装配后会使轴承间隙过小，有时接近于零，用手转动不灵活，这样运行中就会发热。另外轴承外表面上的锈斑可用砂纸擦除，而后放入汽油中清洗；若轴承有裂纹、内外圈碎裂或轴承过度磨损时，应更换新轴承。更换新轴承时，要选用与原来型号相同的轴承。

3.转子段条和端环开裂故障。电机起动时，转子绕组内短时间流过很大电流（通常为额定电流的5-7倍），导条不仅承受很大冲击力，而且很快升温，产生热应力，并承受较大离心应力。电机反复的起动、运行、停转，使导条和端环受到循环热应力和变形作用。由于各部分位移量不同，受力不均匀，会使导条因应力不均匀而断裂。另外，从电磁力矩来看，起动时的加速力矩、工作时的驱动力矩是由导条产生的，减速时笼条又承受制动力矩。由于负载变化和电压波动时，笼条又要受到交变负荷的作用，容易产生疲劳。当笼型转子绕组铸造质量、导条与端环的材质和焊接质量存在问题时，笼条和端环的断裂和开焊更易发生。当发生这类故障时，电机起动时间延长、滑差加大，力矩减少；同时还将出现

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