一种基于CCWEEMDAN的断条故障特征提取方法

工控自动化   作者:夏立,李朋(长安大学电子与控制工程学院,西安 710064) 时间:2021-11-25来源:电子产品世界

编者按:为了克服经验模态分解(EMD)中的模态混叠问题,提出了一种改进EMD的完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)的信号提取方法。在断条故障诊断中,首先添加高斯白噪声处理,提取出本征模态函数,通过调制解调得到信号包络,最后使用傅里叶变换得到包络谱。实验结果表明,该方法能够有效提取出断条故障特征频率。


0   引言

异步电动机以其结构简单、制造成本低等优点被广泛应用。断条故障是异步电机最常见的故障之一,约占10%,电机的频繁启动、集肤效应等因素都会引起转子导条断裂,如果不及时发现故障,会导致其他导条应力增加发生断裂,机器损坏进而导致大规模损失[1]。因此,对异步电机进行早期的运行状态检测是十分必要的。傅里叶变换的电机电流特征分析(MCSA)是最广泛使用的方法,将时域中很难观测到的信息在频域中有很好的体现,但不适用于分析非平稳和非线性信号。文献[2-3]使EMD 的时频域分析方法,可以将定子电流信号进行有效分解。但是在分解时,会出现模态混叠问题。

因此,在EMD 基础上,提出了基于完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)算法[4]的断条故障诊断方法,以下简称C 算法。C 算法能够有效克服EMD 算法中的模态混叠问题,将噪声信号更好地分离出来,得到更好的模式分量。它分两步发生,第1 步是通过添加高斯白噪声的方式对多分量信号进行分解,将信号分解为各含有不同信号频率的本征模态函数(IMF)。第2 步,这些分解得到的模式分量信号调制解调,从而提取出故障特征频率。

1   基本理论

1.1 断条故障机理

感应电机正常运行时,转子转速为n ,转差率是s ,定子电流只含有频率为f1 的基波分量,定子旋转磁场的速度为n1 ,转子电流频率为sf1 ,转子旋转磁场相对于转子的速度为image.png ,转子旋转磁场相对于定子旋转磁场是静止的,电机中只存在正向旋转磁场。如果出现断条故障,则转子电路不对称,转子电流的对称性被破坏,产生不对称的转子磁场,可分为正向和反向旋转磁场。正向旋转磁场和原定子磁场保持同步,它们的相互作用产生与普通感应电机相同的电磁转矩。但反向旋转磁场的旋转方向与转子相反。它相对于转子的速度是,相对于定子的速度是n3 = n − sn1 = (1− 2s)n1。并且在定子绕组中感应出电动势和电流,频率为(1-2s) f1[5]。这种电流与基本气隙磁通相互作用产生2sf1 的谐波,这种现象会在给定的频率上产生一系列额外的电流分量:

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frb为边带频率, k =1, 2,3... , s 为异步电机转差率。

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ns 为同步转速, n 为转子转速。

当时,边频带分量(1± 2s) f1 是最明显的边频成分,是用来识别断条故障的重要依据。

1.2 完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解原理

EMD 算法可以适用于非平稳信号,在分解中会出现模态混叠问题。集总经验模态分解(EEMD)[4]在EMD 基础上给原信号添加高斯白噪声可以有效抑制模态混叠,但会存在伪模态问题。为了克服EEMD 中的问题,互补集总经验模态分解(CEEMD)[4]在原信号添加互补高斯白噪声,但会出现基频模态偏差问题。因此提出了C 算法,通过在每阶模态分解中添加互补的经小波变换分解重构的噪声,可以有效地解决上述问题。在C 算法中,定义Wj(●)算子为信号进行小波变换重构后第j个细节信号,M()算子为经过EMD 分解后的一阶模态的残差。

1)通过小波变换对噪声信号image.png处理然后重构第一个细节信号,得到W1(j))。

此时,x(j)= x +β0W1(w(j)) ( j = 1, 2,3...I / 2),x( j+I /2) = x −β0W I 1(w( j) ) ( j = 1, 2,3... / 2),其中I为待构建信号数量。对上述信号再进行EMD 分解后可以得到I 个残差。平均后第一阶数残差:

image.png

2)计算第一个模态分量image.png=x−r1

3)对上述残差增加噪声信号β1W2(w( j)),得image.png, 经过EMD 分解后获得第二阶残差:

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5)同上述原理,当k = 3, 4,5... ,可1637808676768829.png得到第k 阶残差:

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6)第k 阶模态分量image.png

7)返回步骤5,计算下一个模态分量。

上述C 算法步骤,如流程图1 所示:

为了验证此算法的分解效果,构造一个仿真信号1637809026580388.pngimage.png, 其中a1 = 0.05 a2 = 0.02 ,f1 = 100 , f2 = 50 , f3 = 3,0≤t≤2。其中image.png二次谐波分量,image.png为基频分量的调制信号。仿真信号及其组成部分如图2 所示,利用C 分解和EMD 分解如图3和4 所示。

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对比3、4 图可知,无论是EMD 还是C 算法都可将原始信号分解成从高频到低频的各个分量。可以看出,EMD 分解的信号具有严重的模态混叠问题,含有多个不同频率分量,信号分解效果较差。C 算法通过添加高斯白噪声有效解决了模态混叠问题,图3 中IMF1 为噪声信号,IMF2 为二次谐波信号,IMF3 为基频分量调制信号,可以发现,C 算法能比较准确地分解出原始信号。由此可见,应用C 算法对于提取信号具有可行性。

2   基于C算法的断条故障特征提取方法

对收集到的定子电流信号先经过C 算法分解,将原始信号分解为从高频到低频的各个本征模态函数,进而对分解信号希尔伯特调制解调,在此基础上进行FFT分析,得到包络谱,精确的提取出故障频率特征,流程如图5 所示。

1)对收集的电机定子电流信号使用C 分解,将电流信号分解成各个含有不同频率特征的IMF。

2)利用希尔伯特变换滤波特性进行调制解调,得到解析信号和包络信号。

3)使用FFT 将信号转化到频域中,得到信号包络谱,提取故障特征频率。

4)观察包络谱中的特征频率并与理想边带频率2sf1 进行对比,判别故障频率。如若不是则从1)开始。

1637809806836387.png

3   异步电机断条故障实验验证

为了验证上述方法的有效性,以异步电机断条为研究对象,该数据来自巴西São Paulo(USP)大学SãoCarlos 工程学院过程与系统智能自动化实验室和电机智能控制实验室。

感应电机各参数为:0.75 kW,220 V-3.02 A/380 V-1.75 A,4 极,60 Hz,额定转速1 800 r/min,额定转矩4.1 N·m。

选取实验负载为2.5 N·m(负载率62.5%)时,不同电机状况运行下数据。

健康电机定子电流C 分解如图6 所示:

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因此对IMF2 进行调制解调和FFT 得到包络谱如图7 所示。

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电机一根断条定子电流C 分解如图8 所示:

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对IMF2 进行包络解调和FFT 后得到包络谱如图9所示:

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由图6 和图8 可以发现,经过C 分解后,有两个模式分量。IMF1 为原始信号中的噪声与添加的噪声信号,IMF2 为得到的所需信号,因此对IMF2 进行后续处理。图7 和图9 包络谱图显示,健康电机状态时,并不会有任何明显的故障频率出现。但由于电机在制作材料装配中存在的一些问题,依旧会有一些很小的边频成分存在,这是不可避免的。电机发生一根断条故障时,可以发现有一个明显的故障特征频率2.68 Hz 成分。对比负载转矩为2.5 N·m,转差率s = 2.3% 时,理想故障特征频率2sf1 = 2.76 Hz 可知,图9 中的2.68 Hz 就是对应的故障特征频率。由此验证了运用此方法是可以有效提取出故障特征频率。

4   结束语

以三相异步电机定子电流为研究对象,运用了C 分解的信号处理方法,通过调制解调和FFT 对断条故障进行诊断识别。方法重点在于使用C 算法将定子电流数据分解为含有不同频率成分的本征模态函数,通过调制解调得到模态函数的解析包络信号,利用傅里叶变换提取到包络谱,实现了故障诊断识别的目的。相比单纯使用频域分析FFT,可以有效提取故障特征频率,同时使用改进EMD 的C 算法处理数据能有效避免EMD 算法中存在的模态混叠,得到更好的模式分量,对于数据的处理更好,在实际在线监测异步电机断条故障诊断中具有很大的应用前景。

参考文献:

[1] GANGSAR P,TIWARI R.Signal based condition monitoring techniques for fault detection and diagnosis of induction motors:A state-of-the-art review[J].Mechanical systems and signal processing,2020,144.

[2] Valles-Novo R,Rangel-Magdaleno J,Ramirez-Cortes H.et al.Broken bar detection on squirrel cage induction

motors with MCSA and EMD[C].2014 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference(I2MTC) Proceedings,2014:993-998.

[3] YIGUANG C,HONGXIA Z,YONGHUAN S.Method of EMD and ZOOM-FFT to detect the broken bars fault in induction motor[C].2010 international conference on electrical machines and systems,2010:1387-1391.

[4] 何刘,丁建明,林建辉,等.完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解[J].振动与冲击,2017,36(4):232-242.

[5] Treml A E,Flauzino R A,Brito G C.EMD and MCSA improved via hilbert transform analysis on asynchronous machines for broken bar detection using vibration analysis[C].2019 IEEE Milan powertech,2019:1-6.

(本文来源于《电子产品世界》杂志2021年10月期)

关键词: EMD CCWEEMDAN 异步电动机 故障诊断 202110

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