[发明专利]一种用于识别电机中的故障的方法

说明书

技术领域

本发明涉及用于识别电机中的故障的方法和系统。

背景技术

像任何科技设备那样，电机可能遇到机械或电子性质的各种故障。由于电机具有转子形式的移动元件，最通常的故障情况大多会导致机器的振动。已知的是，不同的故障情况导致不同类型的振动。因此，通过了解某些故障情况导致了哪种类型的振动，可以通过监测机器的振动特性来检测故障。

振动监测传统地用于检测电机中的机械故障。该监测方法例如在检测轴承故障时是成功的。然而，目前仍不能通过振动监测的方法满意地检测电子故障，即使已经对于此研究方向进行了尝试。例如，来自Finley,W.R.et al.1999(D1)的会议论文“An analytical approach to solving motor vibration problems”公开了表格（表I），其具有用于识别感应电机中的机械和电子故障的指标。主要故障指标是振动的频率及其边带。其需要大量的经验解释来在D1的帮助下确定振动的根本来源，并且不能满意地区分不同的故障情况。

发明内容

本发明的一个目标是提供能够改进地识别电机中的故障的方法。

本发明的进一步目标是提供能够改进地识别电机中的故障的监测系统。

这些目标通过根据所附权利要求1的方法和根据所附权利要求12的设备来实现。

本发明基于特定频率的振动的模态振型是许多故障情况的重要指标。在现有技术中，特定振动的模态振型还没有被考虑作为故障指标。例如，利用D1的图15中公开的测量设置，甚至不能确定不同振动频率的模态振型。

根据本发明的第一方面，提供一种用于识别具有转子和定子的电机中的故障的方法。该方法包括以下步骤：在定子的第一径向上进行第一振动测量；在定子的第二径向上进行第二振动测量；基于第一振动测量和第二振动测量中至少之一来确定第一振动频率；基于第一振动测量和第二振动测量来确定第一振动频率的振动的模态振型；以及使用第一振动频率和模态振型的组合来识别电机的故障情况。

通过使用第一振动频率和模态振型的组合作为故障指标，实现了对故障情况的更可靠的识别。

根据本发明的一个实施例，该方法包括以下步骤：在定子的至少三个不同径向上，诸如在定子的至少四个、至少六个或至少八个不同径向上进行多次振动测量；基于多次振动测量中至少之一来确定第一振动频率；以及基于多次振动测量来确定第一振动频率的振动的模态振型。在定子的不同径向上进行越多的测量，可以检测的模态数越高，检测的可靠性越好。

根据本发明的一个实施例，当在第一振动频率处的振幅超过预定阈值时，识别故障情况。确定振幅的阈值是合理的，这是因为非常小的振幅的振动对机器没有害处，并且由此可以避免错误的故障情况振动。

根据本发明的一个实施例，该方法包括以下步骤：利用机器的第一负载和第二负载进行振动测量；在第一振动频率处利用第一负载和第二负载来确定振幅的差异；以及使用第一振动频率、模态振型和振幅的差异的组合来识别电机的故障情况。通过使用振幅的差异作为另外的故障指标，能够进行进一步的故障情况之间的区分，并且实现故障情况的更可靠的识别。

根据本发明的一个实施例，故障情况是以下中之一：断裂的转子条、动态偏心、静态偏心、匝间短路、线圈间短路。本方法特别适用于识别所列出的故障情况，因为可以找到振动特性和故障情况之间的清楚关联。

根据本发明的一个实施例，该方法包括以下步骤：基于第一振动频率f和模态振型m满足以下条件中之一来确定转子条断裂：f=n·f_r或f=n·f_r±2·s·f_s和m=n，其中n=(1,3,5,…)，f_r=电机的旋转频率，s=转子转差率，以及f_s=电源频率。已经发现所述条件是针对断裂转子条的可靠故障指标。

根据本发明的一个实施例，该方法包括以下步骤：基于第一振动频率f和模态振型m满足以下条件中之一来确定转子动态偏心：f=2·f_r和m=2；f=2·f_s-f_r和m=2·p–1；f=2·f_s+f_r和m=2·p+1，其中，f_r=电机的旋转频率，f_s=电源频率，以及p=定子极对数。已经发现所述条件是针对转子动态偏心的可靠故障指标。