应用小波变换进行电机故障检测的

方法

    摘要：该文介绍了一种新的检测电机转子故障的方法。使用小波变换分析重构电机定子电
流，按照小波包分解系数，可以快速有效的判断转子故障的存在。

 

　　关键词：转子断条；小波变换；电流

 

　　

1 简介 

　　笼型异步电机故障的起因和故障征兆往往表现出多元性。有时几个故障可能具有相同的
征兆。因此，对这种内部关系复杂、影响因素众多的电气设备，必须对其结构、原理、运行特
征、工作方式、负载特征进行深入研究。由故障机理分析可知，电机处于异常运行或故障状态
时，会引起电压、电流、转矩、功率等电机参数的变化。

 

　　笼型异步电动机在运行过程中，转子受到旋转电磁力、离心力、径向电磁力、热弯曲挠度
力等交变应力的作用，加之转子制造缺陷，可能导致转子故障，此种故障发生概率较高。有
时几个故障可能具有相同的征兆。转子断条是典型的渐进性故障，因此，必须实施转子断条
故障检测。

 

　　

2 技术分析 

　　由异步电机故障电子电流分析可以得出结论：出现转子故障后，在定子电流中会叠加
（

1±2ks ）f1 频率的附加电流分量（f1 为电源频率，k =1， 2， 

…，s 为转差率），这可以

作为判断转子断条故障的判据。而定子电流信号方便采集，因此业界普遍采用基于快速傅里
叶变换的定子电流信号频谱分析方法来进行转子断条故障检测。

 

　　最初是直接对稳态定子电流信号进行

FFT 频谱分析，寻找频谱图中是否存在（1±2ks 

）

f1 频率分量，从而判断转子是否有断条故障产生。由于转子断条数量少时，（1±2ks ）f1

分量的幅值非常小（相对于

f1 分量幅值），而异步电动机运行时 s 很小，（1±2ks ）f1 与

f1 这两个频率数值差值很小，直接做 FFT 频谱分析，将使（1±2ks ）f1 分量淹没在 f1 分量
的泄漏频谱中。

 

　　小波变换是空间和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移
等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了傅里叶变换不能解决的许多重
大问题。专家认为，小波分析是时间

—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在图像识别、

计算机视觉、语音合成、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的
成果。小波变换是一种全新的信号变换分析方法，它能够提供一个随频率改变的时间一频率
窗口，是进行信号时域和频域分析和处理的理想工具。它的主要优点是通过变换能够充分突
出信号某些方面的特征，因此，小波变换在许多领域都得到了广泛的应用。因转子故障分量
（

1±2ks ）f 1 与 f 1 误差很小，所以急需要一个可以进行空间和频率的局部变换，将某段频

率放大，进行多尺度的分析工具，所以小波变换对于分析转子断条故障的定子电流信号非
常适合。

 

　　

3 转子断条故障检测 

　　分析步骤：

 

　　

1）获取某一相定子电流信号.使用电流互感器测量一相定子电流瞬时信号，并将电流

信号转换为数字信号方便计算机采集。

 

　　

2）将采集到的电流信号进行采样，将数据存取到计算机中。 

　　

3）对电流信号进行小波变换，变换过程如图 1 所示。 

　　

4）给出判断结果，即电机是否有转子断条故障。