牽引電機(jī)故障診斷方法分析

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摘要：論文對(duì)牽引電機(jī)的構(gòu)成、工作原理、常見故障及故障檢測(cè)機(jī)理進(jìn)行了分析，并對(duì)目前存在的牽引電機(jī)故障分析和診斷方法進(jìn)行了論述。

關(guān)鍵詞：牽引電機(jī)；故障分析；故障診斷方法

引言

牽引電機(jī)是驅(qū)動(dòng)裝置的關(guān)鍵部件之一，其正常運(yùn)行對(duì)車輛的行車安全和運(yùn)輸效率至關(guān)重要。在車輛運(yùn)行時(shí)，牽引電機(jī)的工作條件惡劣，需經(jīng)受灰塵、雨雪的侵襲，環(huán)境溫度變化劇烈，負(fù)載變化頻繁，動(dòng)力作用大，承受來(lái)自輪軌的沖擊和振動(dòng)。這使得牽引電機(jī)易發(fā)生損壞，需要經(jīng)常進(jìn)行診斷。本文通過(guò)對(duì)牽引電機(jī)的構(gòu)成、工作原理、常見故障及故障檢測(cè)機(jī)理進(jìn)行了分析，并對(duì)目前存在的牽引電機(jī)故障分析和診斷方法進(jìn)行了論述。

1牽引電機(jī)故障機(jī)理

CRH380A型動(dòng)車組采用我國(guó)YQ365型牽引電機(jī)。該電機(jī)的主要參數(shù)如表1所示。牽引電機(jī)安裝在動(dòng)車轉(zhuǎn)向架輪上，主要由轉(zhuǎn)子、定子、軸承、速度傳感器、溫度傳感器等組成。該牽引電機(jī)采用三相鼠籠式結(jié)構(gòu)，剛性懸掛在轉(zhuǎn)向架上。牽引電機(jī)定子主要包括定子繞組、鐵芯兩部分。電機(jī)轉(zhuǎn)子采用銅條鼠籠結(jié)構(gòu)，主要由端環(huán)、導(dǎo)條、轉(zhuǎn)軸、和鐵芯壓圈等部件組成，如圖1、圖2所示。

1.1異步牽引電機(jī)工作原理

牽引電機(jī)工作時(shí)，當(dāng)繞組接入三相電源時(shí)，定子繞組將產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)的正弦分布磁動(dòng)勢(shì)，作用在氣隙上產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)切割轉(zhuǎn)子導(dǎo)體產(chǎn)生感應(yīng)電勢(shì)，在轉(zhuǎn)子導(dǎo)體中將有電流通過(guò)。轉(zhuǎn)子電流和定子磁場(chǎng)在轉(zhuǎn)子上產(chǎn)生機(jī)械轉(zhuǎn)矩。旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)與轉(zhuǎn)子導(dǎo)體中的電流相互作用，產(chǎn)生電磁力，在電磁力的作用下形成電磁轉(zhuǎn)距，拖動(dòng)轉(zhuǎn)子順著旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)方向旋轉(zhuǎn)。只有同步轉(zhuǎn)速n1大于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速n時(shí)，即n<n1時(shí)，轉(zhuǎn)子回路才產(chǎn)生感應(yīng)電流，定義轉(zhuǎn)差率為：s=（n1-n）/n。1.2牽引電機(jī)常見故障動(dòng)車組牽引電機(jī)的常見故障有定子故障、轉(zhuǎn)子故障、軸承故障和氣隙偏心故障等，定子故障表現(xiàn)為局部過(guò)熱或絕緣失效，主要是由定子匝間短路造成的；轉(zhuǎn)子可能出現(xiàn)的故障有轉(zhuǎn)子斷條或端環(huán)斷裂，這些故障會(huì)使?fàn)恳姍C(jī)在運(yùn)行過(guò)程中發(fā)熱，造成導(dǎo)條和端環(huán)損壞；軸承由保持架、滾動(dòng)體、外圈和內(nèi)圈組成，其故障也出現(xiàn)在這些部位，另外還可能出現(xiàn)局部損傷、磨損等。牽引電機(jī)氣隙偏心故障分為鐵芯呈橢圓形或定轉(zhuǎn)子不同軸心造成的靜態(tài)偏心和由轉(zhuǎn)軸彎曲、軸徑橢圓、高轉(zhuǎn)速時(shí)的機(jī)械共振造成的動(dòng)態(tài)偏心故障。

1.3牽引電機(jī)故障檢測(cè)機(jī)理

牽引電機(jī)不同部件發(fā)生故障的機(jī)理是不同的。以軸承故障為例，軸承是動(dòng)車組牽引電機(jī)的重要部位之一，動(dòng)車在實(shí)際運(yùn)行的過(guò)程中，軸承更容易受到損害，而且故障率很高，產(chǎn)生的故障也難以診斷。當(dāng)電機(jī)軸承發(fā)生故障時(shí)，軸承會(huì)出現(xiàn)輕微裂紋甚至斷裂的情況。而當(dāng)軸承高速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，故障部位會(huì)在載荷的作用下與正常部位不斷地進(jìn)行碰撞，碰撞產(chǎn)生的沖擊力會(huì)導(dǎo)致軸承座和其它零件的振動(dòng)，形成一系列減幅振蕩，這些減幅振蕩會(huì)產(chǎn)生不同的頻率。在進(jìn)行故障檢測(cè)時(shí)，可以通過(guò)提取電機(jī)的故障特征頻率，對(duì)其進(jìn)行分析和診斷，進(jìn)而判斷出電機(jī)的相應(yīng)故障。

1.4牽引電機(jī)故障分析及診斷方法

1.4.1牽引電機(jī)故障特征的提取方法故障診斷的流程主要包括信號(hào)檢測(cè)、故障基本特征提取、故障特征識(shí)別和故障診斷決策四個(gè)階段，其中故障特征的提取和特征識(shí)別分析階段尤為關(guān)鍵，必須采用合適的方法進(jìn)行信號(hào)處理和分析。動(dòng)車組牽引電機(jī)的故障特征提取與識(shí)別就是應(yīng)用各類信號(hào)處理和分析技術(shù)對(duì)牽引電機(jī)各裝置的監(jiān)測(cè)信號(hào)進(jìn)行分析，進(jìn)而提取出對(duì)特定故障敏感的特征信息。現(xiàn)有的用于牽引電機(jī)故障信號(hào)采集檢測(cè)的技術(shù)主要有在線放電檢測(cè)法；振動(dòng)檢測(cè)法；磁通檢測(cè)法；絕緣檢測(cè)法；溫度檢測(cè)法；定子電流檢測(cè)法。這些方法采集所得的信號(hào)往往包含很多噪聲，難以準(zhǔn)確提取故障特征信號(hào)。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，逐漸發(fā)展形成了許多信號(hào)處理的方式。傳統(tǒng)的信號(hào)處理方式包括傅里葉分析、包絡(luò)分析、相關(guān)分析和頻譜分析等，其中最典型的是利用傅里葉變換對(duì)穩(wěn)態(tài)信號(hào)進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)信號(hào)的時(shí)頻分析達(dá)到分離噪聲，得到有效信號(hào)的目的。但動(dòng)車組采集現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜，干擾較多，得到的信號(hào)具有很大的隨機(jī)性，往往包含許多突變信號(hào)，這大大影響了故障特征的提取。因此，對(duì)于從牽引電機(jī)采集所得到的非平穩(wěn)信號(hào)，研究人員開始采用希爾伯特-黃變換、小波分析等進(jìn)行處理。小波分析方法具有很好的時(shí)頻局部化特性，能夠?qū)π盘?hào)高頻處時(shí)間細(xì)分，低頻處頻率細(xì)分，即可以對(duì)信號(hào)的細(xì)節(jié)進(jìn)行有效的識(shí)別，相比傅里葉變換具有很大的優(yōu)勢(shì)。但小波分析也存在頻域分區(qū)不合理，對(duì)信號(hào)細(xì)節(jié)分析不夠完善、合理等的缺點(diǎn)。在動(dòng)車組故障特征提取時(shí)，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析也是一種常用的方法，該方法基于信號(hào)的局部時(shí)間尺度，把信號(hào)合理分解為多個(gè)不同的模態(tài)函數(shù)，而每個(gè)模態(tài)函數(shù)代表了故障信號(hào)的不同細(xì)節(jié)特征，這些函數(shù)可以對(duì)信號(hào)細(xì)節(jié)特征進(jìn)行很好的表征。但若有突變信號(hào)，該方法容易出現(xiàn)模態(tài)混疊的現(xiàn)象，影響故障特征提取的準(zhǔn)確性。牽引電機(jī)的故障特征提取結(jié)果會(huì)直接影響到后續(xù)的故障診斷，現(xiàn)有的提取方法雖然都具有一定的局限性，但在噪聲處理和特征提取方面還是可以得到較為理想的結(jié)果。

1.4.2牽引電機(jī)故障診斷方法針對(duì)動(dòng)車組牽引電機(jī)的組成和結(jié)構(gòu)，現(xiàn)有的故障診斷方法有支持向量機(jī)、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息融合等方法。專家系統(tǒng)是應(yīng)用最為廣泛的一種故障診斷方法，整個(gè)系統(tǒng)由知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)接口等組成，但這種方法存在獲取知識(shí)較難、學(xué)習(xí)能力弱、容錯(cuò)能力差等缺點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用于電機(jī)故障診斷時(shí)效果并不理想。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)能力、并行計(jì)算能力和一定的聯(lián)想能力。將提取得到的牽引電機(jī)故障特征數(shù)據(jù)導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，通過(guò)訓(xùn)練可以診斷出某些故障所具有的敏感特征。但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要想得到好的訓(xùn)練結(jié)果，需要應(yīng)用大容量的訓(xùn)練樣本，泛化能力不強(qiáng)，學(xué)習(xí)效率不夠穩(wěn)定，而且該學(xué)習(xí)算法的收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)化現(xiàn)象，造成電機(jī)故障診斷結(jié)果不明確。支持向量機(jī)的主要思想在于通過(guò)學(xué)習(xí)得到一個(gè)最優(yōu)的超平面作為決策曲面，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類的目的，支持向量就是指能夠支持把兩類數(shù)據(jù)分開的超平面上的向量點(diǎn)。相比于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)在處理電機(jī)故障信號(hào)時(shí)，抗噪聲能力強(qiáng)，所需要的訓(xùn)練樣本較少，訓(xùn)練時(shí)間較短，而且能夠有效地避免局部最優(yōu)化現(xiàn)象。但該算法程序中的不敏感損失參數(shù)、核函數(shù)參數(shù)和規(guī)則化參數(shù)等的選擇對(duì)診斷效果有著很大的影響。另外，現(xiàn)有的動(dòng)車組列車往往配有狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)，但該系統(tǒng)的應(yīng)用仍然具有一定的局限性，時(shí)常發(fā)生故障誤報(bào)的情況，而且該系統(tǒng)所提供的故障信息和解決方案往往具有一定的片面性，維護(hù)人員需要重新綜合分析故障信息。顯然，雖然現(xiàn)有的診斷方法有很多，但這些方法在應(yīng)用于牽引電機(jī)故障診斷時(shí)，都具有一定的局限性，難以得到較好的診斷結(jié)果，有時(shí)需要結(jié)合其他算法（如粒子群算法等）進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化后，才能得到相對(duì)準(zhǔn)確的故障診斷結(jié)果。牽引電機(jī)的故障提取和診斷技術(shù)仍舊需要進(jìn)一步的研究。

2結(jié)語(yǔ)

動(dòng)車組牽引電機(jī)因其重要性以及工作環(huán)境的惡劣，需要經(jīng)常進(jìn)行故障診斷?，F(xiàn)有的故障特征分析和診斷方法都存在一定的局限性，難以得到好的識(shí)別效果，需要通過(guò)進(jìn)一步研究，綜合不同種算法的特性，利用算法融合，進(jìn)一步得到較好的故障診斷結(jié)果。

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作者：程海鵬 吳連軍 宋山 劉佳朋 單位：中車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司