異步電機(jī)因其結(jié)構(gòu)簡單、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，對異步電機(jī)軸承故障診斷普遍采用振動信號分析方法。但是這種檢測方法需要在電機(jī)上安裝振動傳感器，不僅增加了投資及維護(hù)工作量，而且在很多場合下安裝振動傳感器設(shè)備頗為不便。

電機(jī)電流信號特征分析（Motor Current Signature Analysis, MCSA）方法獲取信號方便，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)測系統(tǒng)。因此，基于電機(jī)定子電流信號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，然后對定子電流信號做FFT頻譜分析以達(dá)到對故障特征識別的目的。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)電流信號的包絡(luò)線，使用小波包分解將包絡(luò)線信號自適應(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經(jīng)Hilbert變換提取包絡(luò)信號之后，通過統(tǒng)計(jì)分析獲得包絡(luò)信號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，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，該方法通過辨識電動機(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（Hilbert Modulus Current Space Vector, HMCSV）和希爾伯特相角空間矢量信號（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）對電機(jī)故障分類。

然而，使用小波包分解對包絡(luò)線信號進(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；對包絡(luò)線信號進(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，可以克服供電電網(wǎng)頻率波動造成的影響，而且直接對求取的平方包絡(luò)線信號做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，在此基礎(chǔ)上，提取解析信號的平方包絡(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率的檢測從傳統(tǒng)的邊頻帶成分轉(zhuǎn)換為對軸承外圈故障特征頻率的直接檢測，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，并求取解析信號的平方包絡(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測故障特征頻率從傳統(tǒng)的邊頻帶成分轉(zhuǎn)換為直接對軸承外圈故障特征頻率進(jìn)行檢測，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。