郭丽娜，张桂香

（郑州铁路职业技术学院电气工程学院，河南 郑州 454000）

感应电机（induction motor，IM）由于成本低、性能优良被广泛应用于各类工业场景中[1]。尽管IM可靠性较高，但随着使用年限的增加，其仍会出现多种故障[2]。因为定子绕组绝缘劣化可导致定子故障[3]，若得不到有效规避，则可能导致更为严重的后果，故必须开发IM的主动监控算法，以在早期检测IM绕组不平衡，以提高系统可靠性。

IM的状态监测方案种类较多[4-5]，但这些方法大部分需要改变系统布局，同时成本也将增加。故无需额外装置而仅分析电流信号的诊断方法应用前景最广[6]。这涉及两方面内容：1）故障特征提取；2）故障自动诊断。基于电流分析的IM定子故障特征提取，目前有频谱分析法[7]、Hilbert变换[8]、经验模态分解[9]、谐波平面检测法[10]和对称分量分析法[11]等。关于故障自动诊断任务，目前最新的研究集中在人工智能技术方面[12-13]。但人工智能为黑箱数据处理结构，计算负担高，难以在工程实际中应用。

因此，本文引入统计学中广义似然比检验（generalized likelihood ratio test，GLRT）到IM定子故障检测中，设计了一种新型的故障诊断方法。文献[11]中的研究表明，在三相平衡电压下，负序和零序电流的相角和幅值可被视为稳定状态下IM定子故障的可靠指征。此外，对于闭环控制IM驱动系统，电机电流会受到控制回路的影响，这可能会影响到故障诊断。实际上，电流，转速和磁通闭环控制带宽均可能会对故障信号产生影响。对此引入GLRT算法，可突出受故障影响的IM电流对称分量，并能够可靠指示定子故障，实现准确的故障诊断。……