高相铭，孙志富，何民会

（1.安阳师范学院 物理与电气工程学院，安阳 455000；2.中原油田石油化工总厂，濮阳 457062）

0 引言

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由一组传感器节点通过无线方式并采用自组织的形式构成的一个传感器网络，网络中大量的传感器节点协同工作，对处在网络覆盖区内的被监测对象的相关信息实施监测、感知和采集，然后将被测信息经由无线网络传送到监控中心计算机。WSNs所具有的数据传输安全可靠、组网灵活和设备接入网络快等特点使其在工业现场的应用中崭露头角[1]。

长期以来，处于复杂工业环境下的电动机故障时有发生。尽管工业生产中的电动机都配备现场综合保护装置，但是这些装置只有在电动机相关运行参数达到或超过系统的整定参数值时才能够动作，因而并不具有预防功能。基于此，我们研究开发了基于无线传感器网络与支持向量机模型的电动机故障智能诊断和保护系统，实现了电动机的早期故障诊断和现场综合保护功能的一体化。

1 系统总体设计

通过分析电动机各类故障的特征，我们最终选择了如下方案实现系统的功能：实时采集三相定子电流，根据对称分量法将其分解为正序、负序和零序分量，将其和整定值进行比较即可判断是否有定子绕组故障；同时对定子电流信号进行小波包分析，提取不同故障时各频带能量作为故障特征向量，利用人工蜂群算法优化的支持向量机模型对电动机的转子故障进行实时诊断。

基于WSNs的电动机故障智能诊断和保护系统结构如图1所示，它主要由三部分构成：无线传感器网络、GPRS网络和上位计算机。

图1 系统总体结构图

系统中的无线传感器网络由一个网络协调器节点和大量的传感器节点组成。传感器节点又称感知节点，它一方面将采集到电机定子电流数据通过无线方式发送给协调器节点；另一方面对实时采集的定子电流信号利用三相对称分量法进行分解，并根据各电流分量的值来判断故障类型，从而使现场保护装置采取相应的保护动作。在无线传感器网络中，网络协调器节点又称Sink节点，它负责将感知节点报送的定子电流数据通过GPRS网络实时上传给监控中心的上位计算机。上位机主要实现电机的早期故障诊断和预测，它通过对电流信号进行3层小波包分解从而提取电机的故障特征向量，并将此向量输入人工蜂群算法优化后的支持向量机模型进行训练，训练完成的支持向量机模型即可用于转子故障的在线实时诊断。

由于当前的计算机都配备了高速的微处理器和大容量内存，加上丰富的软件资源，使其非常有利于进行复杂的数据计算和分析，因此一台计算机可以对整个工厂内所有电机的工作状态实施在线监测和早期故障的智能诊断。

2 无线传感器网络的硬件设计

2.1 传感器节点硬件电路设计

传感器节点是无线传感器网络的基本单元，其性能对整个网络的数据质量和整体性能产生直接影响，不仅如此，传感器节点在本系统中还充当着电动机现场综合保护模块的重要角色。它不但负责将采集到定子电流数据上报给协调器节点，而且要对定子电流和电压数据进行实时运算分析，判断定子绕组是否发生故障，实现电机的现场综合保护。我们设计的传感器节点由数据采集单元、微处理器、同步采样脉冲产生电路、无线数据传输单元以及报警显示模块等组成。传感器节点硬件结构如图2所示。

图2 传感器节点硬件结构图

2.1.1 数据采集单元设计

数据采集单元主要由电压互感器和电流互感器及相应的信号调理电路组成，负责采集电动机的电压和电流信息，并将互感器输出的交流电压或电流信号调理为A/D转换器能够输入的0～5V的单极性电压信号。调理的方法是：采用精密电阻 R1 和R2分压的方法使信号衰减为幅值不超过2.5V的交流电压信号，并由电压基准电路产生一个正2.5V的直流信号，把衰减后的交流信号与之相加，就得到了在0～5V 内变化的反映了交流信号值的单极性信号。采样信号经过分压、叠加、反相、跟随、和钳位进入采样保持器，由采样保持器将其输入16位A/D转换器AD7705进行数字化处理。

2.1.2 无线数据传输单元设计

在无线数据传输单元时，我们采用了CC2420射频模块，CC2420是TI公司生产的第一款符合IEEE 802.15.4标准的2.4GHz射频收发器。它包含了物理层(PHY)及媒体访问控制器(MAC)层，具有功耗较低、传输速率为250kbps、唤醒时间15～30ms、CSMA/CA信道状态侦测等特性。此外，CC2420芯片的工作模式是通过4线SPI总线(SI、SO、SCLK、CSn)来进行设置、而读/写缓存数据和状态寄存器也是通过SPI总线来实现；发射/接收缓存器的设置是通过控制FIFO和FIFOP管脚接口的状态来完成；CCA管脚状态决定了是否清除信道估计；SFD管脚状态决定了是控制时钟输入还是定时信息输入。这些管脚接口通过与微处理器的相应管脚相连即可实现系统射频功能的控制与管理。

2.1.3 微处理器选择

传感器节点中的微处理器是实现电动机现场综合保护和现场数据通信的核心，因此我们选用了AVR系列的Atmega128L微处理器。它有128kB的系统可编程Flash ROM、4kB的E2PROM、以及4kB的片内SRAM，同时还可以通过I/O进行外部存储器扩展；采用先进的RISC结构，大部分指令都可以在一个时钟周期内完成；它的通信接口非常丰富，包括了1个SPI接口、1个两线串行接口TWI和2个通用RS232接口。Atmega128L自身具有掉电检测功能，通过软件设定，能够实现在电源电压过低时，系统自动将关键数据保存到微处理器的E2PROM内，保证了数据的安全性。

2.2 Sink节点硬件设计

Sink节点接收感知节点通过Zigbee协议发送的电机电流数据，经过处理后通过GPRS网络和TCP/IP上传给监控中心的上位计算机。Sink节点实现了Zigbee和GPRS两种协议的直接转换，是整个无线传感器网络的路由器和网关。Sink节点主要包括CC2420射频模块、Atmega128L、DS3231实时时钟芯片、Q2406A等模块组成。

微处理器是整个网络协调器的中心，处理器性能的好坏决定了整个节点的性能。因此我们也采用了ATmega128L做为网络协调器的微处理器单元。网络协调器的射频收发模块负责与传感器节点进行通信，接收传感器节点上传的三相电流数据。同传感器节点一样，网络协调器节点也采用了CC2420射频模块。GPRS模块采用法国Wavecom公司Q2406A通信模块，实现数据的远程传输功能。

3 系统软件设计

基于WSNs的电动机故障智能诊断和保护系统的软件设计包括上位机软件和下位机软件的开发设计。下位机软件主要实现无线传感器节点的数据采集及发送、电动机现场综合保护、网络协调器节点与GPRS模块之间的数据通讯等功能。上位机软件主要对电动机内部是否存在转子故障进行实时诊断。

3.1 下位机软件设计

由于传感器节点和网络协调器节点均是以Atmega128L和CC2420为核心的系统，因此我们采用了ICC AVR结合Z-Stack 协议栈进行开发。通过适当配置或定义Z-Stack实现无线传感器网络的ZigBee网络协议层，而网络的物理层(PHY)和媒体访问控制层(MAC)则通过CC2420来实现。这样，我们只需通过控制CC2420即可以实现支持ZigBee协议的无线通信，从而而构建自己的ZigBee无线传感器网络系统。传感器节点的软件程序流程如图3所示。

图3 传感器节点程序流程图

3.2 上位机软件设计

上位机软件采用了交互式的C语言开发平台LabWindows/CVI进行开发，主要实现了如下功能：对电机的运行状态进行实时监测；定期对电动机内部是否存在转子断条故障、定子绕组匝间短路故障、气隙偏心故障等进行实时诊断，诊断周期可以自主设定；如果诊断发现故障存在，立即通过声光报警信号通知运行人员，如果运行人员不在现场，系统在报警持续1分钟后强制切断故障电机电源；系统中的支持向量机故障诊断模型具有在线自学习功能，也可通过软件界面中的“支持向量机模型训练”菜单手动训练模型；支持历史数据查询和通信设置。

软件中的电机故障特征提取功能和支持向量机故障诊断模型主要通过LabWindows/CVI调用MATLAB软件来实现。

4 结束语

基于WSNs的电动机故障智能诊断和保护系统实现了一种全新的电机保护模式，它是集现场综合保护和早期故障智能诊断为一体的无线网络化远程分布式系统。从系统的实际运行结果可以看出：基于无线传感器网络的数据传输方案保证了故障诊断所用数据的实时性、可靠性和完整性；采用基于小波包分析的方法提取的电动机故障特征明显；采用支持向量机结合人工蜂群算法建立的故障诊断模型具有良好的性能。该系统具有无线化、网络化和智能化的特点，能够实时监测电机运行状态参数、准确诊断电机的故障类型并实施有效的综合保护，大大降低了电动机的故障停机率和由此带来的经济损失。

[1]孙利民, 梁江涛, 魏然.基于GPRS与ZigBee的远程分散多点监控系统[J].郑州大学学报(工学版), 2012, 33(1):24～27.

[2]肖蕙蕙, 熊隽迪, 李川等.基于定子电流监测方法的电机故障诊断[J].电机与控制应用, 2008, 35(1): 54～57.

[3]张征平, 杨楚明, 任震.电动机转子故障在线监测误判率高的原因及其改进方法[J].电力自动化设备, 2003,23(6): 21～24.

[4]高相铭, 杨世凤, 胡瑜.ZigBee技术在城市管网监测系统中的应用[J].电气传动, 2012, 42(1): 49～52.