异步电动机绕组匝间短路故障诊断方法研究文献综述

 2022-11-20 11:11
  1. 文献综述(或调研报告):

关于异步电动机匝间短路故障检测,多篇文献给出不同方法 。

文献[1],[2],[9]介绍了温度监控的方法,具体其分为温度传感器与温度估计技术两种监控方法,其缺点在于前者需要温度传感器,后者需要许多环境温度的有关数据。文献[1],[2],[9]同时介绍了状态监控和标签化合物的方法,其原理在于电机故障发热时,检测绝缘层分解微粒,其缺点在于需要状态检测器,而且化合物需要由应用商分析,价格过于昂贵。文献[12],[9]介绍了高频阻抗/匝间电容的方法,其原理是将一小高频HF信号注入到定子绕组,由注入的HF信号引起的设备磁通量可以由磁探针在设备附近进行测量,注入信号和所测磁通之间的相位滞后的差异将被作为所述谐振频率和绝缘劣化的匝间电容变化的指标。其缺点在于需要磁探测线圈,技术尚未完善。文献[13][9]介绍了负序电流的方法,其原理即匝间故障改变了对称性,负序电流将会改变,其缺点在于电源供应电压不平衡,电机和负载的固有不对称性,具有测量误差。文献[9][14]-[19]介绍了利用负序阻抗的方法,其原理是将序阻抗矩阵数据库作为一个电机转速的函数供健康设备在监控过程中使用,其优点在于对电源电压不平衡,电机固有不对称滑动相关影响,对测量误差免疫,其缺点在于不能适用于高电压电机。文献[20],[9]介绍了零序电压的方法,其原理是利用线-中性线电压的代数和作为判断匝间故障的指标,其缺点在于需要易于获得中性线的数据。文献[21][9]介绍了轴向漏磁的方法,其原理在于匝间故障也会造成设备不对称,因此监控轴向漏磁通也可用于检测匝间故障,其缺点在于对电机驱动的负载有很强的依赖性,必须安装检测轴向漏磁通的搜索线圈,优点是能找到检测转子断条和端环断裂故障。文献[22][9]介绍了振动信号分析的方法,其特征分量利用的是电激发振动信号,其缺点在于需要安装振动传感器。文献[6]介绍了三相电流相位差法,其原理是电机定子绕组发生匝间短路时,定子电流中的高次谐波明显增强,绕组的自感、互感发生变化,从而最终导致三相电流之间的相位差亦发生变化。其缺点即在实际情况下,电源电压不是严格对称的,同样会影响定子三相电流相位对称关系。由此可知,不能完全保证对定子线圈匝间短路故障进行准确诊断。文献[4]介绍了拓展park矢量模法其原理是将Park矢量模的2倍基频分量作为故障特征,选取该分量幅值与直流分量的比值作为故障特征因子,与电机负载,三相电压不平衡度一起,作为模糊神经网络的输入,以实现匝间故障诊断。其缺点在于该方法中的模糊神经网络是一种前馈神经网络(FFNN),它是一种静态映射,不具备延时功能,缺乏动态处理能力,因此,无法准确诊断电机瞬态时缓慢发展变化的匝间短路故障。文献[3]介绍了电磁转矩法,其原理通过比较不同故障状况下电磁转矩小波包分解后的能量特征向量,发现含有二倍工频分量的频带的能量特征值随故障变化最为明显,可作为诊断定子故障的判据,其缺点在于由于二倍工频分量还受电源不对称的影响,为了得到准确的诊断结果,利用小波包能量特征诊断电机定子故障的方法必须在电源对称时进行。文献[5]介绍了拓展负序电流法,其原理预先采用频谱校正与自适应滤波技术滤除定子电流1(1 plusmn; 2s)f频率分量。但三相供电电源不对称情况是波动的,因此本文重点考虑剔除三相供电电源不对称所导致的定子电流负序分量,其优点在于可以避免将转子故障误判为定子绕组匝间短路故障,其可靠性大幅提高。

参考文献:

[1] G. C. Stone, E. A. Boulter, I. Culbert, and H. Dhirani, Electrical Insulation for Rotating Machines: Design, Evaluation, Aging, Testing, and Repair. Piscataway, NJ: IEEE Press, 2004.

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[3]刘烔. 感应电机定子绕组匝间短路故障诊断方法研究[D]. 浙江大学, 2007.

[4]王旭红. 异步电机定子绕组匝间短路诊断方法研究[D]. 湖南大学, 2012.

[5]孙丽玲. 异步电动机故障检测与诊断方法研究[D]. 华北电力大学, 2007.

[6]董建园. 异步电机定子绕组故障分析及其诊断方法[J]. 中国电机工程学报, 1999, 19(3): 26-30

[7]Rangarajan, M, Tallam. A Survey of Methods for Detection of Stator-Related Faults in Induction Machines[J].IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICATIONS, 2007, 43(4): 920-933

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