交流電機故障分析判斷與維護
當前社會工業、農業生產和人們的日常生活都對動力源提出了新的要求，在全球化石能源日漸枯竭的今天，交流電機已成為最主要的動力輸出設備，數量與應用范圍越來越廣。為了適應生產的需要，交流電機的容量不斷增大，所組成的系統規模越來越大，構成越來越復雜，所以降低其故障率提高可靠性的要求也越來越高。作為系統中重要的動力輸出源，交流電機一旦出現故障，便導致整個系統無法工作，引起系統癱瘓，其經濟損失不可估量。因此近些年來電機故障診斷技術引起專家和技術人員的高度重視。針對故障診斷社會上已經開發出科技含量較高的診斷設備。
1、電機故障診斷的特點
交流電機動力輸出原理是把電能轉換成機械動能，系統較為復雜，包括電路系統、磁路系統、絕緣系統、機械系統、通風散熱系統等。任何一個子系統工作狀況不好或其間銜接出現問題，便會使整個系統工作紊亂即電機出現故障。所以電機故障的成因復雜，涉及的專業技術領域較廣，診斷難度較大，對電機維修人員也提出了較高的要求。一般來說，電機故障診斷涉及到的專業知識主要有電機理論、電磁測量、信號處理、計算機技術、熱力學、絕緣技術、人工智能等。
電機故障的特征往往不明顯，具有隱含性，故障征兆也具有多個產生原因即故障原因的多元性。一個故障也可能表現出多種征兆，如籠型異步電機當鼠籠斷裂或端環開裂時表現為機體振動加劇，電流不穩定，定子電流增加（1~2s）fl電流分量、起動緩慢、電機轉差率增加、轉速轉矩波動等故障征兆，這些征兆之間有時獨立存在，有時同時存在。電機鼠籠斷條發生后，如果不及時停機檢查維修電，讓電機在故障下運行，將會造成更多的籠條斷裂，故障會加劇，最終可能造成電機無法修復。有時不同故障起因也可能會反映出同一個故障征兆，這時就要逐一排查能夠產生該征兆的各種原因。另外，電機故障還與其負載情況、運行工作環境等有關，在不同的外在因素影響下，電機表現出的故障征兆是不同的，這又增加了對電機故障的診斷難度。所以必須要熟悉電機的構造、電磁學相關理論和運行狀況分析的具體操作技術，電機故障機理分析首當其沖。
2、交流電機故障機理分析
交流電機的故障機理分析中，對故障的所產生的征兆的分析篩選十分重要，現實中交流電機的故障會產生各種不同的征兆，有的征兆特征量較易監測到，有的很難監測。
在生產實踐中一線維修養護人員往往具有豐富的實踐經驗，因此要在熟悉診斷理論的基礎上，結合維護人員的具體操作經驗，分析總結各種故障與征兆的關系，這是故障機理研究的重要內容。但是我們對診斷技術探討的不能止步，要在實踐經驗的基礎上加強理論分析，通過建立數學仿真模型，進行準確的定性分析，要利用現代先進的計算機技術進行仿真實驗分析，從而更加科學地尋找故障產生的根本原因，用計算機分析出可供具體監測的特征量。故障狀態是一種非正常的電機運行狀態，以往的普通分析方法已經不再適用，因此實際工作的問題產生了對理論研究需求。例如，三相異步電動機定、轉子繞組故障是大中型異步電動機常見故障，故障診斷的第一步是建立故障狀態的數學模型，異步電機常用的分析方法是以相繞組為基礎，以多相繞組的總體效應分析電機，如等效電路法。若交流電機發生故障，定子或轉子繞組三相嚴重不對稱，氣隙磁場有較強的空間諧波，電流中有較強的時間諧波，因此不宜采取上述方法，而應用"電流回路法"進行分析，即從定、轉子單個線圈出發列出矩陣方程，定轉子繞組局部短路或開路只需要改變相應電阻矩陣和電感矩陣的參數來表示，由此進行仿真計算，得到負載情況、起動情況，故障后定子電流、轉速、輸入功率等參量的變化規律，并提煉出與故障關系密切的幾個物理量為關鍵特征量。交流電機故障狀態電磁分析比較復雜，有的故障成因和故障發展各階段的征兆至今仍不十分清楚，因此無法確切掌握和提取這些故障的特征量。
3、交流電機的在線監測和特征量CPF的提取從機理分析的結果中可以得到，交流電機的故障與特征參量的變化具有很強的正相關關系，根據具體故障，選擇與該故障相關性較強的有特征參量為該設電機在線監測的監測參量，實時記錄下這些主要的特征參量，這是診斷分析的基礎。
故障特征量(以下簡稱CPF)，特別是早期CPF強度較弱，相反的干擾監測的其他信號較強，常用的傳統監測方法，傳感器受限因素很多，如準確性、微處理器的速度、A/D轉換的分辨率與轉換速度等，而且過去的數據處理方式存在缺陷，所以提取CPF難度較大，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如，小波變換原理的應用。小波分析是近年來迅速發展起來的新興技術，它是Fourier分析的創新和發展，它可將一個被測信號通過小波變換，表示為具有不同頻率的諧波函數的線性益加，它的特點是具有多重分辨力來刻畫信號的局部特征的能力，因而它很適用于探測正常信號中夾帶的瞬態反常現象，并展示其成分，這在旋轉電機的狀態監測及早期故障診斷中具有重要意義。
在故障診斷系統中，提取數據的可靠性，傳感器的靈敏和準確程度首當其沖，其次是信號的傳輸方式和數據預處理方式，為了使信號的傳輸不受噪聲的污染，在干擾較大的情況下，信號應在數字化處理后再進行傳輸和分析處理。
4、交流電機故障狀態識別和判斷
電機故障狀態分析是將通過上述措施獲得的特征參數與規定的允許參數或判別參數進行比較，以確定系統所處的狀態是否存在故障，故障性質、部位和今后的發展趨勢等。診斷決策（控制）是根據對電機狀態的分析與判斷，決定應采取的對應措施，進行相應的調整控制。由于交流電機故障的復雜性以及故障原因與其征兆之間的關系并非全是一一對應的簡單"對號"；上述的狀態分析與判斷決策過程，值得研究，就像是醫生診斷病人的疾病，電氣專家對電機故障的判斷同樣需要經驗、理論和現代的數學工具。人工神經網絡由于采用大規模并行處理方式，具有高度的自適應性、很強的學習能力和容錯性能以及分布式信息存儲的特點，因而與一些其他的診斷方法（如專家系統診斷方法，故障樹診斷方法等）相比具有較大的優越性，其應用正不斷擴大。
鼠籠異步電動機轉子斷條和轉子端部開裂故障診斷，目前國內外一般是根據異步電機運行時，如果發生轉子斷條和轉子端部開裂等故障，就會在定子電流中感應出頻率為（1~2s）fl的附加分量，其大小與轉子不對稱的程度有關。但是由于異步電機穩態運行時轉差率S一般很小，故（1~2s）fl的附加分量的頻率與基頻fl很接近，且（1~2s）fl的分量的幅值很小，特別是在故障較輕的情況下，要用一般數據采集的方法辨析出該分量，精確獲其大小比較困難。實踐表明，將人工神經網絡應用于異步電機轉子故障診斷，可以獲得滿意的診斷效果。首先，建立合理的人工神經網絡拓撲結構，同時組成網絡的學習、工作規則。經仿真計算可知，三相鼠籠異步電機轉子斷裂或端環開裂時，若帶有恒定負載，與正常運行電機相比不僅定子中出現含有頻率為（l~2s）fl的電流分量，而且還會出現轉速有所下降，定子電流，輸入功率有所增加，轉子未斷相導條電流增大等相關變化。
