[發明專利]一種轉頻譜峰與電流極差聯合推斷軸流風機故障診斷方法

有效

• 申請號: 202110450384.7
• 申請日: 2021-04-25
• 公開（公告）號: CN113189483B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 雷亞國;王文廷;邢賽博;李乃鵬;楊彬;王彪;姜鑫偉;李熹偉
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G01R31/34
• 分類號: G01R31/34;G01R31/52;G01M13/045;G01M13/04;G01M13/00;G01M1/14;G01M1/22;G01R29/16
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 賀建斌

1.一種轉頻譜峰與電流極差聯合推斷軸流風機故障診斷方法，其特征在于：首先采集軸流風機的振動信號和三相電流信號；通過分析軸流風機異常情況下振動信號和三相電流信號的特點，針對振動信號構建了無量綱轉頻譜峰值指標和無量綱倍頻譜峰值指標，之后針對三相電流信號分別構建了極小有效值指標、有效值極差值指標及小波頻譜極差值指標；基于上述指標，通過給定相應閾值，進行聯合推斷，實現軸流風機的自動故障診斷；

所述的一種轉頻譜峰與電流極差聯合推斷軸流風機故障診斷方法，包括以下步驟：

1)信號采集：

通過布置相應傳感器，采集軸流風機的三相電流信號和振動信號；

2)構建振動信號特色監測指標：

根據不同故障下振動信號的特征，針對振動信號分別構建了無量綱轉頻譜峰值指標RF_P及無量綱倍頻譜峰值指標MF_P，具體如下：

2.1)無量綱轉頻譜峰值指標RF_P：

對振動信號做傅里葉變換，得到對應頻譜，之后搜索實際轉頻左右各1Hz的頻段區間內的最大幅值m_f，并計算振動信號時域峰峰值x_pp：

x_pp＝max(x(t))-min(x(t)) (1)

其中x(t)代表振動信號；

計算頻域幅值m_f與時域峰峰值x_pp的比值，并將結果進行放大處理，得到無量綱轉頻譜峰值指標RF_P，具體如式(2)所示：

2.2)無量綱倍頻譜峰值指標MF_P：

對振動信號進行傅里葉變換，得到對應頻譜，分別搜索1倍、2倍、3倍轉頻左右各1Hz區間內的最大幅值，記為通過對不同倍頻幅值予以不同權重，得到無量綱倍頻譜峰值指標MF_P，具體如式(3)所示：

3)構建三相電流信號特色監測指標：

根據電氣故障時三相電流信號的差異，針對三相電流信號分別構建了極小有效值指標RMS_Min、有效值極差值指標RMS_D及小波頻譜極差值指標WTFP_D，具體如下：

3.1)極小有效值指標RMS_Min：

計算三相電流信號對應的有效值和

其中，I^U、I^V、I^W分別表示U、V、W相的電流信號，N表示信號的采樣點數，極小有效值指標RMS_Min通過取各相電流有效值的極小值，并對結果放大得到，具體如下式所示：

3.2)有效值極差值指標RMS_D：

求取各有效值之間的最大差值，并對結果進行放大，得到有效值極差值指標RMS_D：

3.3)小波頻譜極差值指標WTFP_D：

利用db10小波分解三相電流信號，得到四層分解結果，取分解結果的第一層和第二層細節分量，對其進行傅里葉變換，得到對應頻譜，之后計算各相第一、二層細節分量頻譜的最大值和如下式所示：

其中，i＝1,2分別代表第一、二層細節分量，和分別代表U、V、W相電流信號第i層細節分量對應的頻譜；

分別計算各相電流信號對應每層細節分量頻譜的最大值之間的最大差值，即分別在i＝1和i＝2時和之間的最大差值，并將該差值除以上述三者間最小值，最后將結果進行放大處理，并對兩層細節分量的計算結果進行求和，得到小波頻譜極差值指標WTFP_D：

4)軸流風機自動故障診斷：

通過對不同監測指標設定對應閾值THR_1、THR_2、THR_3、THR_4、THR_5，實現軸流風機的自動故障診斷，具體過程如下：

在RF_P≥THR_1的情況下，軸流風機故障類型為葉輪或葉片不平衡；

在RF_PTHR_1的情況下，首先判斷電氣故障，如果RMS_MinTHR_3，則故障類型為斷相故障；否則，如果滿足RMS_DTHR_4，此時故障類型為電壓不平衡故障；如果RMS_Min≥THR_3，RMS_D≤THR_4且WTFP_DTHR_5，此時故障類型為短路故障；若上述三種情況均不成立，則故障類型屬于機械故障，當MF_PTHR_2時，故障類型為電機轉子故障；而當MF_P≤THR_2時，故障類型為電機軸承故障。