核心提示：　　隨著經(jīng)濟(jì)建設(shè)的發(fā)展和電氣化程度的提高，電機(jī)設(shè)備已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)電機(jī)設(shè)備潛在的和現(xiàn)有的故障是保證生產(chǎn)安全運(yùn)行的重要措施。因此，研究不同場(chǎng)合、不同運(yùn)行狀態(tài)下電機(jī)設(shè)備故障

　　隨著經(jīng)濟(jì)建設(shè)的發(fā)展和電氣化程度的提高，電機(jī)設(shè)備已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)電機(jī)設(shè)備潛在的和現(xiàn)有的故障是保證生產(chǎn)安全運(yùn)行的重要措施。因此，研究不同場(chǎng)合、不同運(yùn)行狀態(tài)下電機(jī)設(shè)備故障診斷理論和技術(shù)是設(shè)備可靠運(yùn)行的保證。電機(jī)設(shè)備是組成供、用電系統(tǒng)的基本元件，在運(yùn)行中受到電、熱機(jī)械、周圍環(huán)境等各種因素的作用使其性能逐漸劣化，最終導(dǎo)致故障；一旦發(fā)生故障，即使是停止工作的時(shí)間極短，也會(huì)造成很大的損失一般這些故障的發(fā)生總是以各種征兆表現(xiàn)出來(lái)，并且故障類型也多種多樣：既有緩變故障和突變故障，又有電氣故障和機(jī)械故障；既有線性系統(tǒng)故障，又有非線性系統(tǒng)故障，其關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，這給電機(jī)設(shè)備故障的有效、快速診斷帶來(lái)一定的困難本文以綜述的形式系統(tǒng)的闡述了電機(jī)設(shè)備故障診斷的基本原理與國(guó)內(nèi)外現(xiàn)代故障診斷方法，并對(duì)各種診斷方法進(jìn)行分析，指出了電機(jī)設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)2電機(jī)設(shè)備故障診斷原理電機(jī)設(shè)備的運(yùn)行受很多因素影響，如電網(wǎng)電壓、負(fù)載性質(zhì)、安裝環(huán)境、產(chǎn)品質(zhì)量等，惡劣的環(huán)境和超技術(shù)范圍的運(yùn)行是導(dǎo)致故障產(chǎn)生的主要原因電機(jī)設(shè)備的工作原理都是基于電磁理論，其主要由電路（繞組）和磁路（鐵心）兩大部分組成，變壓器為靜止設(shè)備，而電機(jī)是旋轉(zhuǎn)設(shè)備，它們的故障形成過(guò)程和表現(xiàn)形式在許多方面都有相同之處：設(shè)備的繞組過(guò)熱，絕緣老化，鐵心變形及電機(jī)轉(zhuǎn)子偏心等通常這些征兆是逐漸惡化并失去原有的性能有效及時(shí)地通過(guò)各種檢測(cè)技術(shù)和信號(hào)分析理論分離不正常狀態(tài)信息，并診斷出故障隱患是實(shí)現(xiàn)可靠運(yùn)行，減少維修率，提高生產(chǎn)效率的重要措施目前電機(jī)設(shè)備故障診斷的基本原理有1）電流分析法通過(guò)頻譜等信號(hào)分析方法對(duì)負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測(cè)從而診斷出電機(jī)設(shè)備故障的原因和程度；2）絕緣診斷法利用各種電氣試驗(yàn)裝置和診斷技術(shù)對(duì)電機(jī)設(shè)備的絕緣結(jié)構(gòu)工作性能是否存在缺陷做出判斷，并對(duì)絕緣壽命做出預(yù)測(cè)；3）溫度檢測(cè)方法采用各種溫度測(cè)量方法對(duì)電機(jī)設(shè)備各個(gè)部位的溫升進(jìn)行監(jiān)測(cè)，電機(jī)的溫升與各種故障現(xiàn)象相關(guān)；4）振動(dòng)與噪聲診斷法通過(guò)對(duì)電機(jī)設(shè)備振動(dòng)與噪聲的檢測(cè)，并對(duì)獲取的信號(hào)進(jìn)行處理，診斷出電機(jī)產(chǎn)生故障的原因和部位，尤其是對(duì)機(jī)械上的損壞診斷特別有效3電機(jī)設(shè)備的現(xiàn)代故障診斷方法3.1基于信號(hào)變換的診斷方法電機(jī)設(shè)備的許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測(cè)的電氣信號(hào)及振動(dòng)信號(hào)之中，如果借助于某種變換對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行解調(diào)處理，就能方便地獲得故障特征信息，以確定電機(jī)設(shè)備所發(fā)生的故障類型常用的信號(hào)變換方法有希爾伯特變換和小波變換>9.希爾伯特變換的具體定義可參見(jiàn)，采用希爾伯特變換實(shí)現(xiàn)電機(jī)軸承和感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷。小波變換既是時(shí)間尺度分析，又是時(shí)間-頻率分析，它具有多分辨率的特點(diǎn)，且在時(shí)頻兩域具有表征信號(hào)局部特征的能力，利用小波變換的奇異點(diǎn)（如過(guò)零點(diǎn)、極值點(diǎn)）在多尺度下的綜合表現(xiàn)來(lái)檢測(cè)信號(hào)的局部突變點(diǎn)，從而進(jìn)行故障診斷。通過(guò)對(duì)定子電流預(yù)處理，并進(jìn)行二次小波變換，有效的提取電機(jī)定子繞組故障特征，并明顯區(qū)分由于外部負(fù)載突變和外部電流不對(duì)稱而引起的定子電流變化診斷結(jié)果幾乎不受負(fù)載影響，實(shí)現(xiàn)了有效可靠地進(jìn)行電機(jī)故障在線診斷。利用小波變換的故障診斷法對(duì)同步電機(jī)單相短路故障做出了準(zhǔn)確的診斷采用小波變換實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)牽引部電機(jī)軸承的故障診斷采用小波變換實(shí)現(xiàn)變壓器的在線故障診斷。基于信號(hào)變換的故障診斷方法在電機(jī)設(shè)備故障診斷的實(shí)際應(yīng)用中取得了很多成果；尤其是小波變換，很適合于探測(cè)正常信號(hào)分析中夾帶的瞬態(tài)反常現(xiàn)象并展示其成分，在電機(jī)設(shè)備機(jī)械故障診斷中占有重要的地位。但基于信號(hào)變換的診斷方法缺乏學(xué)習(xí)功能3.2基于專家系統(tǒng)的診斷方法基于專家系統(tǒng)的診斷方法是根據(jù)被診斷系統(tǒng)的專家以往經(jīng)驗(yàn)，將其歸納成規(guī)則，并運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)規(guī)則通過(guò)規(guī)則推理來(lái)進(jìn)行故障診斷。采用了這種方法建立了調(diào)相機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)，設(shè)定調(diào)相機(jī)故障原因集轉(zhuǎn)子不平衡，油膜振蕩，轉(zhuǎn)軸不對(duì)中，轉(zhuǎn)軸裂紋，倍頻共振，分頻共振，定子電壓過(guò)高，定子電流過(guò)大，溫度過(guò)高丨，故障征兆信號(hào)采用噪聲信號(hào)，通過(guò)對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，提取特征頻譜，當(dāng)發(fā)生某一故障時(shí)，必然在頻譜圖上有所反映但這種對(duì)應(yīng)關(guān)系從書(shū)本和現(xiàn)場(chǎng)很難找到，為此通過(guò)調(diào)相機(jī)故障診斷專家的以往“經(jīng)驗(yàn)”和進(jìn)行故障診斷。該系統(tǒng)還采用自學(xué)習(xí)的控制策略，完善知識(shí)庫(kù)，增加系統(tǒng)的自診斷能力，從而大大提高診斷快速性和準(zhǔn)確性基于專家系統(tǒng)的診斷方法具有診斷過(guò)程簡(jiǎn)單快速等優(yōu)點(diǎn)，但也存在著局限性，基于專家系統(tǒng)的方法屬于反演推理，因而不是一種確保唯一性的推理方法，該方法存在著獲取知識(shí)的瓶頸對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)所觀測(cè)到的癥狀與所對(duì)應(yīng)故障之間聯(lián)系是相當(dāng)復(fù)雜的，專家經(jīng)驗(yàn)歸納成規(guī)則往往不是唯一的并且有相當(dāng)難度因此該方法不適合于復(fù)雜電機(jī)設(shè)備或新的及未有經(jīng)驗(yàn)的電機(jī)設(shè)備的故障診斷另外，基于規(guī)則的方法對(duì)于診斷結(jié)論除了重復(fù)被采用的規(guī)則外無(wú)法做出進(jìn)一步解釋，通常只能診斷單個(gè)故障，難以診斷多重故隱3.3基于模糊理論的診斷方法在故障診斷領(lǐng)域，模糊屬性常常出現(xiàn)，如對(duì)征兆的描述：溫度“偏高”，振動(dòng)“厲害”等都具有模糊特性；故障與征兆的關(guān)系往往也是模糊的。模糊理論是處理這類問(wèn)題的最好的工具模糊故障診斷有兩種方法，一種是先建立征兆與故障類型之間的因果關(guān)系矩陣R，再建立故障與征兆的模糊關(guān)系方程，即F=這時(shí)F為模糊故障矢量；S為模糊征兆矢量：“。”為模糊合成算子，這是基于模糊關(guān)系及合成算法的診斷方法。另一種方法先建立故障與征兆的模糊規(guī)則庫(kù)，再進(jìn)行模糊邏輯推理的診斷過(guò)程，這是一種基于知識(shí)處理的診斷方法采用了方法一實(shí)現(xiàn)了對(duì)鼠籠式感應(yīng)電機(jī)軸承的故障診斷；采用方法二建立了電機(jī)定子電流與定子繞組故障的模糊規(guī)則庫(kù)，通過(guò)模糊推理實(shí)現(xiàn)了對(duì)定子繞組故障的在線診斷模糊語(yǔ)言變量接近自然語(yǔ)言，知識(shí)的表示可讀性強(qiáng)，模糊推理邏輯嚴(yán)密，類似人類思維過(guò)程，易于解釋但是，模糊診斷知識(shí)獲取困難，尤其是故障與征兆的模糊關(guān)系較難確定，且系統(tǒng)的診斷能力依賴模糊知識(shí)庫(kù)，學(xué)習(xí)能力差，容易發(fā)生漏診和誤診。另外，由于模糊語(yǔ)言變量是用模糊數(shù)（即隸屬度）表示的，如何實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言變量與模糊數(shù)之間的轉(zhuǎn)化，是實(shí)現(xiàn)上的一個(gè)難點(diǎn)盡管如此，將模糊理論引入故障診斷領(lǐng)域已是一種符合事物本質(zhì)的必然趨勢(shì)。

　　3.4基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是由大量簡(jiǎn)單處理單元廣泛連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，具有學(xué)習(xí)能力，自適應(yīng)能力，非線性逼近能力等。故障診斷的任務(wù)從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術(shù)處理故障診斷問(wèn)題，不僅能進(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識(shí)別，還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評(píng)估和故使系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中不斷獲取新知識(shí)，修改規(guī)則：障預(yù)測(cè)由于lANgN能自動(dòng)獲取診斷知識(shí)Ml系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力。

　　將ANN應(yīng)用于電機(jī)設(shè)備故障診斷是當(dāng)前電機(jī)設(shè)備故障診斷的熱點(diǎn)之一。采用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)電機(jī)設(shè)備進(jìn)行故障診斷其基本思想均采用傳感器獲取表征電機(jī)設(shè)備故障的特征信號(hào)，以轉(zhuǎn)子電流做為特征信號(hào)，以電機(jī)設(shè)備電氣故障診斷為主，以電機(jī)設(shè)備噪聲做為特征信號(hào)，以電機(jī)設(shè)備機(jī)械故障診斷為主；然后對(duì)獲取的特征信號(hào)做FFT變換，頻率內(nèi)特征頻段上特征量的大小和比例關(guān)系可以反映出相應(yīng)的故障類型因此利用特征信號(hào)頻譜中的若干個(gè)譜峰能量值做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本，以相應(yīng)的故障類型做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出樣本，對(duì)網(wǎng)絡(luò)采用BI算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲取輸入樣本（特征信號(hào)）與輸出樣本（故障類型）間的映射關(guān)系。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶和分布處理功能對(duì)電機(jī)設(shè)備故障進(jìn)行診斷BP網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性逼近能力，能進(jìn)行故障模式識(shí)別，還能進(jìn)行故障嚴(yán)重程度評(píng)估和預(yù)測(cè)，因此應(yīng)用較廣。但是，由于BP算法在迭代時(shí)采用梯度下降法，存在收斂慢、振蕩和局部極小等問(wèn)題另外，BP算法用于故障診斷的一個(gè)突出問(wèn)題還在于對(duì)異常故障的處理能力低以及不具備增量學(xué)習(xí)功能能這主要是由于BP算法在數(shù)學(xué)本質(zhì)上是內(nèi)插值法，其解題能力對(duì)樣本依賴性極大；當(dāng)一個(gè)與樣本差異較大的新的故障類型發(fā)生時(shí)，往往會(huì)將其歸于一個(gè)已知的故障類型或判為正常狀態(tài)，產(chǎn)生誤診或漏診，影響了診斷的可靠度因此當(dāng)前中利用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電機(jī)設(shè)備故障診斷都采用各種不同的BP改進(jìn)算法3.5基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機(jī)設(shè)備系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復(fù)雜電機(jī)設(shè)備的故障診斷要求，因此上述各種診斷技術(shù)集成起來(lái)形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機(jī)設(shè)備故障診斷研究的熱點(diǎn)。主要的集成技術(shù)有：基于規(guī)則的專家系統(tǒng)與ANN的結(jié)合，模糊邏輯與ANN的結(jié)合，混沌理論與ANN的結(jié)合，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合。專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合能充分利用專家系統(tǒng)的專家經(jīng)驗(yàn)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力。

　　計(jì)算機(jī)的推理能力以及系統(tǒng)內(nèi)部的因果關(guān)系，同時(shí)考慮大量未知情況的存在以及知識(shí)不精確度影響，結(jié)合，成功的應(yīng)用于調(diào)相機(jī)的故障診斷模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是把人類的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行數(shù)字化的模糊處理，把規(guī)則和推理轉(zhuǎn)換成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射處理和直接從數(shù)據(jù)樣本中提取經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，然后把這兩種轉(zhuǎn)換結(jié)合起來(lái)進(jìn)行智能信息處理的技術(shù)它充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)字化知識(shí)的特點(diǎn)和模糊邏輯處理結(jié)構(gòu)化知識(shí)的特點(diǎn)提出將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于無(wú)刷直流電機(jī)故障診斷，給出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法，并提出了一種閾值向量故障診斷方法，仿真結(jié)果表明該方法的有效性采用一種由混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)研究其非線性動(dòng)力學(xué)特性，混沌吸引子的軌跡及對(duì)初始條件的敏感性，實(shí)現(xiàn)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)聯(lián)想記憶，在此基礎(chǔ)上，成功地應(yīng)用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障進(jìn)行記憶和恢復(fù)。

　　4電機(jī)設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)由于電機(jī)設(shè)備故障診斷的準(zhǔn)確及時(shí)對(duì)保證生產(chǎn)安全平穩(wěn)，避免人員、財(cái)產(chǎn)的巨大損失具有重要意義故障診斷技術(shù)作為一門交叉性科學(xué)，從60年代起至今，已在傳統(tǒng)的方法上得到飛速發(fā)展，新的理論及現(xiàn)代故障診斷方法不斷出現(xiàn)：小波變換專家系統(tǒng)、模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都在故障診斷領(lǐng)域得到了成功應(yīng)甩由于電機(jī)設(shè)備故障征兆與故障特征間復(fù)雜的非線性特性，使故障診斷及識(shí)別較為復(fù)雜，僅僅靠一種理論、一種方法是無(wú)法實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下準(zhǔn)確、及時(shí)地進(jìn)行電機(jī)設(shè)備的故障診斷因此集成型智能故障診斷系統(tǒng)必將是電機(jī)設(shè)備故障診斷技術(shù)的新趨勢(shì)另外，無(wú)論是什么診斷方法，真實(shí)信號(hào)的獲取是成功實(shí)現(xiàn)故障診斷的前提，多傳感器數(shù)據(jù)融合理論必將在故障診斷中起重要的作用，已開(kāi)始了這方面的研究并取得相應(yīng)的成果