王 臻， 李 承， 王 蕾

(华中科技大学 电气与电子工程学院，湖北 武汉 430074)

0 引 言

三相交流异步电动机是应用最广泛的电气设备之一，其用电量占整个电力系统总用电量的60%以上。对电机进行必要的早期监测，提前发现故障征兆，及时采取有效措施，对降低事故的发生率和严重程度具有重要意义。故障早期信号微弱、运行环境变化、负载波动都会增大信号检测的困难。因此，采取有效实用的方法及时识别电机故障是必要的。目前,基于定子信号检测的电机故障诊断是应用最广泛的方法，具体包括快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)、频域分析[1]、Park矢量法[2，3]、小波变换[4]、基于人工智能[5]的电机故障诊断方法。

根据频谱特点的变化辨识电机故障是较早研究信号处理的方法。当电机发生断条故障时，在电机定子绕组的电流频谱中产生(1±2ks)f1的故障特征量，故以此故障特征频率作为异步电机转子断条的诊断依据。因为转差率在额定运行时通常很小，故障频率(1±2ks)f1很容易被基波频率f1淹没，所以直接对采集的定子电流直接做快速傅里叶变换效果不好，易产生误差和误断。利用连续细化的傅里叶变换分析方法，可获得采样原信号中某一主频率分量的精确分析表达式，即精确的幅值、频率、初相位等信息，从而避免故障频率易被淹没的问题[6]。

另一种改进方法，是对采集的定子电流信号进行计算处理，使故障频率(1±2ks)f1转化并放大为更易检测和分离的其他特征故障频率[7-9]。文献[10]通过采集的定子电压和电流乘积得到的单相瞬时功率，提取出转子断条故障时瞬时功率故障频率2ksf1、(2±2ks)f1，以故障频率2ksf1为断条故障特征频率可有效诊断转子断条故障。……