當前社會工業(yè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人們的日常生活都對動力源提出了新的要求，在化石能源日漸枯竭的今天，交流電機已成為zui主要的動力輸出設(shè)備，數(shù)量與應(yīng)用范圍越來越廣。為了適應(yīng)生產(chǎn)的需要，交流電機的容量不斷增大，所組成的系統(tǒng)規(guī)模越來越大，構(gòu)成越來越復(fù)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(tǒng)中重要的動力輸出源，交流電機一旦出現(xiàn)故障，便導(dǎo)致整個系統(tǒng)無法工作，引起系統(tǒng)癱瘓，其經(jīng)濟損失不可估量。因此近些年來電機故障診斷技術(shù)引起專家和技術(shù)人員的高度重視。針對故障診斷社會上已經(jīng)開發(fā)出科技含量較高的診斷設(shè)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(zhuǎn)換成機械動能，系統(tǒng)較為復(fù)雜，包括電路系統(tǒng)、磁路系統(tǒng)、絕緣系統(tǒng)、機械系統(tǒng)、通風散熱系統(tǒng)等。任何一個子系統(tǒng)工作狀況不好或其間銜接出現(xiàn)問題，便會使整個系統(tǒng)工作紊亂即電機出現(xiàn)故障。所以電機故障的成因復(fù)雜，涉及的專業(yè)技術(shù)領(lǐng)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(yè)知識主要有電機理論、電磁測量、信號處理、計算機技術(shù)、熱力學(xué)、絕緣技術(shù)、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(chǎn)生原因即故障原因的多元性。一個故障也可能表現(xiàn)出多種征兆，如籠型異步電機當鼠籠斷裂或端環(huán)開裂時表現(xiàn)為機體振動加劇，電流不穩(wěn)定，定子電流增加（1~2 s） fl 電流分量、起動緩慢、電機轉(zhuǎn)差率增加、轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)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(fā)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，zui終可能造成電機無法修復(fù)。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(chǎn)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(huán)境等有關(guān)，在不同的外在因素影響下，電機表現(xiàn)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(gòu)造、電磁學(xué)相關(guān)理論和運行狀況分析的具體操作技術(shù)，電機故障機理分析*。

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(chǎn)生的征兆的分析篩選十分重要，現(xiàn)實中交流電機的故障會產(chǎn)生各種不同的征兆，有的征兆特征量較易監(jiān)測到，有的很難監(jiān)測。

在生產(chǎn)實踐中一線維修養(yǎng)護人員往往具有豐富的實踐經(jīng)驗，因此要在熟悉診斷理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合維護人員的具體操作經(jīng)驗，分析總結(jié)各種故障與征兆的關(guān)系，這是故障機理研究的重要內(nèi)容。但是我們對診斷技術(shù)探討的不能止步，要在實踐經(jīng)驗的基礎(chǔ)上加強理論分析，通過建立數(shù)學(xué)仿真模型，進行準確的定性分析，要利用現(xiàn)代先進的計算機技術(shù)進行仿真實驗分析，從而更加科學(xué)地尋找故障產(chǎn)生的根本原因，用計算機分析出可供具體監(jiān)測的特征量。故障狀態(tài)是一種非正常的電機運行狀態(tài)，以往的普通分析方法已經(jīng)不再適用，因此實際工作的問題產(chǎn)生了對理論研究需求。例如，三相異步電動機定、轉(zhuǎn)子繞組故障是大中型異步電動機常見故障，故障診斷的*步是建立故障狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型，異步電機常用的分析方法是以相繞組為基礎(chǔ)，以多相繞組的總體效應(yīng)分析電機，如等效電路法。若交流電機發(fā)生故障，定子或轉(zhuǎn)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(yīng)用"電流回路法"進行分析，即從定、轉(zhuǎn)子單個線圈出發(fā)列出矩陣方程，定轉(zhuǎn)子繞組局部短路或開路只需要改變相應(yīng)電阻矩陣和電感矩陣的參數(shù)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(zhuǎn)速、輸入功率等參量的變化規(guī)律，并提煉出與故障關(guān)系密切的幾個物理量為關(guān)鍵特征量。交流電機故障狀態(tài)電磁分析比較復(fù)雜，有的故障成因和故障發(fā)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(jiān)測和特征量CPF 的提取從機理分析的結(jié)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(guān)關(guān)系，根據(jù)具體故障，選擇與該故障相關(guān)性較強的有特征參量為該設(shè)電機在線監(jiān)測的監(jiān)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(chǔ)。

故障特征量（Characteristic parameters of thefault 以下簡稱CPF），特別是早期CPF 強度較弱，相反的干擾監(jiān)測的其他信號較強，常用的傳統(tǒng)監(jiān)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(zhuǎn)換的分辨率與轉(zhuǎn)換速度等，而且過去的數(shù)據(jù)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(yīng)用。小波分析是近年來迅速發(fā)展起來的新興技術(shù)，它是Fourier 分析的創(chuàng)新和發(fā)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(shù)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(tài)反?，F(xiàn)象，并展示其成分，這在旋轉(zhuǎn)電機的狀態(tài)監(jiān)測及早期故障診斷中具有重要意義。

在故障診斷系統(tǒng)中，提取數(shù)據(jù)的可靠性，傳感器的靈敏和準確程度*，其次是信號的傳輸方式和數(shù)據(jù)預(yù)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(yīng)在數(shù)字化處理后再進行傳輸和分析處理。

4、交流電機故障狀態(tài)識別和判斷

電機故障狀態(tài)分析是將通過上述措施獲得的特征參數(shù)與規(guī)定的允許參數(shù)或判別參數(shù)進行比較，以確定系統(tǒng)所處的狀態(tài)是否存在故障，故障性質(zhì)、部位和今后的發(fā)展趨勢等。診斷決策（控制） 是根據(jù)對電機狀態(tài)的分析與判斷，決定應(yīng)采取的對應(yīng)措施，進行相應(yīng)的調(diào)整控制。由于交流電機故障的復(fù)雜性以及故障原因與其征兆之間的關(guān)系并非全是一一對應(yīng)的簡單"對號"；上述的狀態(tài)分析與判斷決策過程，值得研究，就像是醫(yī)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(jīng)驗、理論和現(xiàn)代的數(shù)學(xué)工具。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于采用大規(guī)模并行處理方式，具有高度的自適應(yīng)性、很強的學(xué)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(tǒng)診斷方法，故障樹診斷方法等）相比具有較大的*性，其應(yīng)用正不斷擴大。

鼠籠異步電動機轉(zhuǎn)子斷條和轉(zhuǎn)子端部開裂故障診斷，目前國內(nèi)外一般是根據(jù)異步電機運行時，如果發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條和轉(zhuǎn)子端部開裂等故障，就會在定子電流中感應(yīng)出頻率為（1~2 s） fl 的附加分量，其大小與轉(zhuǎn)子不對稱的程度有關(guān)。但是由于異步電機穩(wěn)態(tài)運行時轉(zhuǎn)差率S 一般很小，故（1~2 s） fl 的附加分量的頻率與基頻fl 很接近，且（1~2 s） 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(shù)據(jù)采集的方法辨析出該分量，獲其大小比較困難。實踐表明，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于異步電機轉(zhuǎn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，同時組成網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習、工作規(guī)則。經(jīng)仿真計算可知，三相鼠籠異步電機轉(zhuǎn)子斷裂或端環(huán)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(xiàn)含有頻率為（l~2 s） fl 的電流分量，而且還會出現(xiàn)轉(zhuǎn)速有所下降，定子電流，輸入功率有所增加，轉(zhuǎn)子未斷相導(dǎo)條電流增大等相關(guān)變化。