異步電機(jī)因其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、運(yùn)行可靠及堅(jiān)固耐用等優(yōu)點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、商業(yè)和工業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域。作為重要的能源轉(zhuǎn)換裝置，異步電機(jī)的健康、可靠運(yùn)行對(duì)保證生產(chǎn)連續(xù)性、降低系統(tǒng)維護(hù)成本具有重要意義。在諸多故障類型中，軸承故障是電機(jī)最易發(fā)生的故障，約占電機(jī)故障總數(shù)的40%。因此，軸承故障診斷一直是電機(jī)故障診斷領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。

異步電機(jī)軸承發(fā)生故障類型按其受損區(qū)域的大小可分為局部損傷類故障和磨損類故障。當(dāng)前，對(duì)異步電機(jī)軸承故障診斷普遍采用振動(dòng)信號(hào)分析方法。但是這種檢測(cè)方法需要在電機(jī)上安裝振動(dòng)傳感器，不僅增加了投資及維護(hù)工作量，而且在很多場(chǎng)合下安裝振動(dòng)傳感器設(shè)備頗為不便。

電機(jī)電流信號(hào)特征分析（Motor Current Signature Analysis, MCSA）方法獲取信號(hào)方便，能夠有效降低監(jiān)控成本，并易于構(gòu)成非侵入式的電機(jī)連續(xù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。因此，基于電機(jī)定子電流信號(hào)分析的軸承故障診斷方法已成為軸承故障診斷研究的熱點(diǎn)。

經(jīng)典MCSA方法是一種基于快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform, FFT）的頻域分析方法，當(dāng)異步電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，采集單相定子電流信號(hào)，然后對(duì)定子電流信號(hào)做FFT頻譜分析以達(dá)到對(duì)故障特征識(shí)別的目的。然而電機(jī)軸承故障引發(fā)定子電流的變化一般比較微弱，加之基頻頻譜泄露和偏心諧波以及供電系統(tǒng)強(qiáng)噪聲的影響，電機(jī)低負(fù)載運(yùn)行時(shí)直接通過經(jīng)典的MCSA故障診斷方法很難判定電機(jī)軸承是否發(fā)生故障。

近年來，很多學(xué)者采用多種信號(hào)分析方法進(jìn)行電機(jī)軸承故障診斷。Y. Imaouchen等[9]提出通過Hilbert變換提取電機(jī)電流信號(hào)的包絡(luò)線，使用小波包分解將包絡(luò)線信號(hào)自適應(yīng)分解為不同頻帶，并將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量當(dāng)作特征值對(duì)軸承故障作進(jìn)一步分析。Y. Amirat等[10]提出將采集到的電流信號(hào)經(jīng)Hilbert變換提取包絡(luò)信號(hào)之后，通過統(tǒng)計(jì)分析獲得包絡(luò)信號(hào)的方差作為故障特征值，進(jìn)而利用設(shè)定的閾值判斷雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)是否發(fā)生軸承故障。

J. Zarei等[11]根據(jù)軸承發(fā)生故障時(shí)的定子電流特征，求出三相電流的Park矢量模信號(hào)，并利用FFT頻譜分析提取故障特征，通過仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法可以有效診斷電機(jī)軸承早期故障。薛征宇等[12]則提出一種基于Park矢量的改進(jìn)聚類處理算法，該方法通過辨識(shí)電動(dòng)機(jī)三相定子電流中的故障信息進(jìn)行軸承故障診斷。

而S. B. Salem等[13]運(yùn)用Hilbert變換和Park變換相結(jié)合的技術(shù)提取三相定子電流的希爾伯特幅值空間矢量信號(hào)（Hilbert Modulus Current Space Vector, HMCSV）和希爾伯特相角空間矢量信號(hào)（Hilbert Space Current Space Vector, HPCSV），并進(jìn)一步使用FFT頻譜分析提取電機(jī)偏心和軸承外圈故障特征值，最后利用支持向量機(jī)（Suppore Vector Machine, SVM）對(duì)電機(jī)故障分類。

然而，使用小波包分解對(duì)包絡(luò)線信號(hào)進(jìn)行分析的軸承故障診斷方法需要較大的計(jì)算量，不利于故障的在線診斷；對(duì)包絡(luò)線信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析通過人為設(shè)定閾值來判斷軸承是否發(fā)生故障使得診斷方法的通用性差；而基于Park矢量方法的軸承故障診斷方法容易受供電電網(wǎng)頻率波動(dòng)造成三相電壓不平衡等外界因素的影響。

本文提出一種基于定子電流Hilbert解調(diào)的異步電機(jī)軸承外圈故障無速度傳感器診斷方法。該方法通過采用Hilbert解調(diào)求取平方包絡(luò)線信號(hào)，可以克服供電電網(wǎng)頻率波動(dòng)造成的影響，而且直接對(duì)求取的平方包絡(luò)線信號(hào)做FFT頻譜分析，根據(jù)平方包絡(luò)線頻譜中是否存在軸承外圈故障特征頻率就可以判斷軸承是否發(fā)生故障，使得其計(jì)算量少且通用性強(qiáng)。

主要思路是使用Hilbert變換構(gòu)造定子電流解析信號(hào)，在此基礎(chǔ)上，提取解析信號(hào)的平方包絡(luò)線并做FFT頻譜分析，同時(shí)采用齒諧波（Rotor Slot Harmonics, RSH）進(jìn)行電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)以求取軸承外圈故障特征頻率，最后根據(jù)FFT頻譜中是否存在軸承外圈故障特征頻率以判斷電機(jī)是否發(fā)生故障。

該方法能夠?qū)⒐收咸卣黝l率的檢測(cè)從傳統(tǒng)的邊頻帶成分轉(zhuǎn)換為對(duì)軸承外圈故障特征頻率的直接檢測(cè)，可以有效消除基頻頻譜泄露和供電系統(tǒng)噪聲的干擾，改善頻譜質(zhì)量，便于捕捉故障信息。

圖3 電機(jī)數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)臺(tái)和實(shí)驗(yàn)用外圈故障軸承示意圖

結(jié)論

電機(jī)軸承外圈故障會(huì)引起定子電流頻譜中產(chǎn)生相應(yīng)的諧波頻率，然而，由于基頻頻譜泄露和偏心諧波以及供電系統(tǒng)噪聲的影響，基于電機(jī)電流信號(hào)特征分析的電機(jī)故障診斷方法無法診斷低負(fù)載運(yùn)行條件下的異步電機(jī)軸承外圈故障。

本文提出一種基于定子電流Hilbert解調(diào)制分析的異步電機(jī)軸承外圈故障診斷方法。該方法首先采用Hilbert變換構(gòu)造定子電流的解析信號(hào)，并求取解析信號(hào)的平方包絡(luò)線作FFT頻譜分析，根據(jù)FFT頻譜中是否存在軸承外圈故障特征頻率以判斷異步電機(jī)軸承是否發(fā)生故障。

該方法能夠?qū)z測(cè)故障特征頻率從傳統(tǒng)的邊頻帶成分轉(zhuǎn)換為直接對(duì)軸承外圈故障特征頻率進(jìn)行檢測(cè)，能夠有效消除基頻頻譜泄露和供電系統(tǒng)噪聲干擾的影響，具有改善頻譜分析質(zhì)量、便于捕捉故障信息的優(yōu)點(diǎn)。最后通過故障電機(jī)不同負(fù)載運(yùn)行條件下的實(shí)驗(yàn)分析，驗(yàn)證了所提方法的有效性和穩(wěn)定性。