李鸿宇
中国石油化工股份有限公司金陵分公司 江苏 南京 210000
摘要：感应电动机是生活和工业生产过程中常用的一种驱动设备，点击在不同的环境中工作其使用寿命也不尽相同，一般工作环境较为恶劣时，电机出现故障的概率就会越高。当电机内部出现故障之后如果继续带负载运行，那么可能会造成点击定子线圈烧坏的危险，带来更大的损失。因此，当点击内部出现非正常工作状态时，就应该及时停止电机工作，并且针对故障进行维护处理。电机故障有很多种，而转子断条便是电机常见的故障之一，根据相关的统计，转子断条故障约占电机故障的10%左右。所以，针对转子断条故障进行检测对于其正常工作和运行，降低故障损失有着重要的作用。本文针对转子断条故障进行了分析，同时提出了利用RMO技术对该故障进行检测的方法。
关键词：RMO，电动机，转子断条故障
引言：转子断条故障是异步电动机工作过程中常见的故障之一，当该故障发生时，电动机仍然能够转动，但是其转动效果与正常状态下有着较大的差别，并且在满载工作的过程中出现这种故障而没有及时停止电机的工作，则会造成定子线圈电流过大，严重的会烧毁电机，带来巨大的经济损失。随着现代科技的不断发展，已经有多种方法针对电机的故障进行在线检测，确保电机能够工作在正常状态下。但是，转子断条故障的检测方法至今较少，使用最多的便是快速傅里叶变换的方法，这种方法利用电流的频谱对其运行状态进行分析，以此诊断电机的运行状态。但是该方法在进行在线检测的过程中，容易受到外界条件和电机工作状态的影响，其检测效果不够稳定。为了能够更好的进行电机的故障检测，本文引入了RMO方法，实现对定子线圈电流频谱的分离，确保电机断条故障检测的准确性。
一、感应电机转子断条故障的运行特点
当电机出现断条故障之后，无论是自身运转还是内部参数都会出现明显的变化，而在进行检测的过程中，往往是通过内部参数的变化进行判断的。其中内部参数的变化能够定性的反应电机的运行状态，所以在进行故障检测过程中往往会通过内部参数的变化进行判断。
1、定子电流的变化
当转子断条故障发生之后，在定子中会出现一个边频分量，其大小为（1-2s）f，其中s为转差率，f为定子电流的基频分量，也就是供电频率。利用这一原理，一般会通过分析定子电流频率的方式进行断条检测。最常见的方法时利用快速傅里叶变换对电流进行分解，在频域观察是否产生边频分量。但是当电机载荷较小时，转差率较低，此时基频分量与变频分量较为接近，甚至会被基频分量淹没。
2、气隙磁场的变化
电机运行过程中，由于电流在线圈中运动，会产生气隙磁场，该磁场可以分解为正序分量和负序分量，当出现断条故障时，磁场的正序分量不会发生变化，和电机定子磁场作用形成一个恒定的转矩。但是负序磁场却会发生变化，该磁场会和定子磁场形成一个谐波转矩。根据该原理，可以对磁场变化进行检测，但是在实际情况中，受到检测设备精度的限制，采集数据会出现一定的波动，使得该方法的实用性降低。
3、失电定子残余电压的变化
电机正常工作时，当发生断电的情况，定子失电压，电流会迅速变为0，但是转子此时仍然在工作，转子的旋转磁场会在定子中产生感应电压。当发生断条故障之后，转子电流会在失电残余电压中产生谐波分量。根据这种现象，一般会采用检测谐波分量的方法来判断断条故障。但是，在电机断电之后，转子电流也会迅速衰减，检测过程极为短暂。
通过上述的分析可以发现，针对定子电流变化的检测能够满足在线监测的要求，但是受限于快速傅里叶变换的方法，其监测效果不够理想。所以本文利用RMO算法监测电流变化，以此实现对断条故障的在线检测。
二、RMO算法的原理
径向运动算法是一种基于群体的随机优化算法，其中代表优化问题目标解的粒子根据各自的移动速度从某一中心点向四周发射，同时利用目标函数计算各自在该位置时的适应度值，并通过比较找出最佳适应度值以及最佳位置。进而，根据本代粒子的最佳位置和全局最优解，按照一定规则确定下一代粒子的发射中心位置。以此类推，直至找到全局最优位置为止。其实施步骤主要有以下几步：
1、种群初始化。在该过程中建立一个随机矩阵，矩阵中的每个元素代表粒子所在的位置，之后计算每一个例子的适应度值，将最佳适应度粒子所处的位置定为粒子的初始发射中心，并且将该位置作为全局最优位置。
2、产生新粒子。利用上一代产生的粒子确定的最优位置，产生一个随机的速度，使得矩阵中第j维的粒子都从最优位置出发，沿着坐标原点与最优位置的直线运动。
3、计算适应度值。将优化问题的目标函数作为评价函数重新计算各粒子的适应度值，并且确定这一代粒子中的全局最优位置，并生成新的全局最优点。
4、继续返回到第二步中进行迭代计算，直到达到规定的迭代次数为止。
三、RMO算法在感应电机转子断条故障检测中的应用
利用RMO算法进行故障诊断，实际上时对电流波形参数进行估计分析。当感应电机产生了断条故障之后，其中的一相定子电流可以用电流的基波参数与两个边频参数进行表示。其中参数主要包括基频和边频的幅值大小、频率大小和相角大小。在该过程中，可以得到基波频率、相位角和幅值的大小。也就是说利用RMO算法能够估计处基波的基本情况。当幅值、频率和大小已知之后，也就能够得到基波的波形，这样就能够在整个波形中将基波成分去除，剩下的便是用来判断断条故障的边频信号。顺序利用这种估计方法，还能够将边频信号中的两种信号进行区分，能够更加直观的发现断条故障引起的电流边频特征。
因此，基于RMO 的感应电动机转子断条
故障检测方法流程如下：
1）利用RMO估计定子电流的基波参数，并将其从定子电流中滤除，得到不含基波成分的残余电流信号；
2）然后利用RMO估计残余信号中幅值较大的边频分量参数，并将其滤除，从而得到残余信号；
3）再次利用RMO估计残余信号中剩余边频分量的参数，将其滤除，得到残余信号。
4）根据前3 步检测得到的基波f以及(1±2s)f1分量的参数大小判断电机状态。
结束语
RMO方法能够过滤掉定子线圈电流频谱中的干扰成分，只对边频分量的特点进行分析，避免了快速傅里叶变换过程中因为基波和噪声带来的干扰，使得检测效果更加准确。通过该方法的应用，能够实现对电机转子断条故障更加准确的在线检测，提高了故障检测的准确性，在电机出现故障时能够快速准确的进行识别，为电机的安全、稳定运行提供了重要的保障。
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