一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法与流程

本发明涉及电机轴承故障诊断技术领域，具体涉及一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法。

背景技术：

直流无刷电机采用电子换向替代了传统有刷直流电机的机械换向，因而减少了由于机械接触产生的火花、磨损、噪声等问题。因此无刷直流电机具有结构简单，低噪声，高转速，高可靠性及长工作寿命等优点而被广泛应用于工业和民用领域。直流无刷电机采用六步换向驱动，为了实现正确的六步换向时序，需要感知转子的转角相位信息。转角信息可以通过霍尔元件获得或者从电机不通电的一相的反电动势来估算，后者也称为无传感器驱动技术。六步换向只需要精确感知60度电气相角及其倍数，并不需要感知0至360度之内的其它相位角度。

因为采用六步电子换向替代了机械换向，因而无刷直流电机机械结构简单。特别是对于无传感器驱动的电机，只有定子，转子，电机外壳，轴承几个部件。轴承是无刷电机中唯一有机械接触的部件，即电机旋转时轴承滚子在轴承内圈和外圈之间滚动。因此轴承故障是无刷直流电机的主要故障之一。对于恒速旋转的轴承故障诊断，已经有大量成熟的技术可以应用。但是如果电机在变转速工况下运行，轴承故障诊断将变得相对困难。阶次跟踪技术通过对时域信号进行角域重采样，能够有效地实现变转速工况下的轴承故障诊断。

但是阶次跟踪技术需要0至360度之内的精确瞬时相位，而集成的无刷电机控制系统无论是采用霍尔元件还是无传感器驱动技术都不能提供所需的相位信息。因而无刷电机轴承在变工况情况下的诊断具有一定的技术难点。虽然轴承的相位也可以通过对振动或者声音信号的分析来提取，但这些提取方法通常需要复杂的时频分析技术，同时容易受到噪声干扰，不能很好地应用于实际工业现场中，所以现有技术存在局限性。如何改进方法，提高变转速工况下的无刷电机轴承故障诊断精度和效率，仍需要进一步探讨。

技术实现要素：

为了解决现有技术中存在的问题，本发明目的在于提供一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法。

本发明采用的技术方案为：一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法，该方法包括四个实施步骤：

步骤(1)、使用双通道数据采集系统同步采集直流无刷电机的相电流信号和轴承振动信号，电流信号表示为C[n],n＝0,1,…,L-1，振动信号表示为：V[n],n＝0,1,…,L-1，其中L＝T×f_s为数据长度，T和f_s分别为采样时间长度和采样频率。

步骤(2)、采用零相位滤波器对电流信号进行滤波，首先采用一个无限冲激响应滤波器对C[n]进行滤波并得到一个临时滤波信号FC₁[n]，如下式所示：

式中a_j,b_g,N,M为取决于滤波器类型，阶次，带宽等因素的滤波器参数。随后对FC₁[n]进行反转得到FC₂[n]，如下式所示：

FC₂[n]＝FC₁[L-n+1],n＝0,1,...,L-1

接着采用上述相同滤波器对FC₂[n]进行滤波得到FC₃[n]，如下式所示：

再次对FC₃[n]进行反转即可得到零相位的滤波信号FC[n]，如下式所示：

FC[n]＝FC₃[L-n+1],n＝0,1,...,L-1

通过以上一次正向滤波，一次反向滤波，得到的零相位滤波信号的相位畸变被尽可能地降低。随后采用希尔伯特变换计算滤波信号FC[n]的相位。首先计算FC[n]的离散傅里叶变换得到X[k]：

随后构造一个单边离散时间解析信号变换Z[m]，如下式所示：

计算Z[m]的反傅里叶变换即可得到FC[n]的复离散时间解析信号z[n]，如下式所示：

式中Re(z[n])和Im(z[n])分别为z[n]的实部和虚部。随后，z[n]的相位arg[n]可有下式得到：

arg[n]＝atan2(Im(z[n]),Re(z[n])),n＝1,2,...,L-1

式中atan2为双参数形式的反正切函数。由于arg[n]的范围为-π到π，对arg[n]做解卷绕运算得到连续的电流相位曲线angle[n]，如下式所示：

式中，K₁,K₂,…,K_p分别为第1，第2，…，第p个相位跳变点。

步骤(3)、由于电流相位曲线angle[n]在n＝0和n＝L-1附近存在明显的端点误差，进一步地对电流信号，振动信号，电流相位信号进行截断和对齐以减小端点误差，同时将电流相位信号转变为电机转子机械角度信号，如下式所示：

C_T[n]＝C[n+0.1L],n＝0,1,...,0.8L-1

V_T[n]＝V[n+0.1L],n＝0,1,...,0.8L-1

式中n_p为直流无刷电机的极数，C_T[n],angle_T[n],V_T[n]分别为截断和对齐后的电流信号，电机转子机械角度信号，轴承振动信号。

步骤(4)、使用电机转子机械角度信号angle_T[n]对轴承振动信号V_T[n]进行重采样，对重采样信号根据共振带位置进行带通滤波，随后对滤波信号采用希尔伯特变换计算获得包络阶次谱，根据故障特征阶次判断轴承故障类型。

本发明的优点和积极效果为：

(1)本发明方法采用零相位滤波器对无刷直流电机相电流信号进行滤波，能够最大程度地减小相位畸变，此外，在采用希尔伯特变换计算相位并解卷绕后，对信号进行截断和对齐，减小了端点误差，最终提高了电机转子机械角度的估计精度。

(2)本发明方法通过分析无刷直流电机的相电流来获取精确的电机转子机械转角信息，而电流可以通过非接触的基于霍尔效应的传感器来测量，因而无需改动原来的电机系统，也无需加装额外的编码器。

(3)利用本发明方法获得的电机转子机械角度对同步采集的时域轴承振动信号进行重采样，将时域信号转化为角域信号，再计算角域轴承振动信号的包络阶次谱，可以获得轴承故障阶次信息，实现变转速工况下的无刷电机轴承故障诊断。

附图说明

图1为本发明方法实现流程图；

图2为无刷直流电机在变转速工况下的相电流信号；

图3为相电流的幅值谱；

图4为使用本发明方法滤波后得到的滤波电流信号；

图5为使用本发明方法计算得到的电机转子机械角度信号；

图6为未截断和对齐之前的计算角度和真实角度的误差及平均角度误差；

图7为使用本发明方法截断和对齐后的计算角度和真实角度的误差及平均角度误差；

图8为变转速工况下的轴承外圈故障振动信号及包络谱；

图9为与图8对应的电机相电流信号及频谱；

图10为使用本发明方法处理变转速工况下的轴承外圈故障信号后得到的阶次信号及包络阶次谱；

图11为变转速工况下的轴承内圈故障振动信号及包络谱；

图12为与图11对应的电机相电流信号及频谱；

图13为使用本发明方法处理变转速工况下的轴承内圈故障信号后得到的阶次信号及包络阶次谱。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施方式进一步说明本发明。

实施例一：

首先验证本发明方法用于提取电机旋转相位信息的有效性。附图2为无刷直流电机在变转速工况下的相电流信号，由于电机转速的变化，该电流信号具有明显的幅值和频率调制特征，同时可见电机变速驱动的脉宽调制特征，且噪声干扰较为明显。附图3为该电流信号的幅值谱，从频谱中可见20Hz到50Hz之间的频率分量能量较高。根据附图1中的实现流程图的步骤2，采用带宽为18Hz到52Hz的二阶巴特沃斯零相位带通滤波器对电流信号进行滤波，结果如附图4所示。经过滤波之后，原来复杂的电流信号变成了近似正弦信号，但仍保留了幅值和频率调制特征。随后采用希尔伯特变换计算滤波信号的相位，并根据电机的极数将电流相位转化为电机转子机械角度，结果如附图5所示。图中显示的是曲线而非直线，说明电机在变转速工况下运行。为了验证提取的电机瞬时转角的准确性，在电机的轴端安装200脉冲每转的光电编码器，将从编码器测得的瞬时转角作为参考信号，计算本发明方法提取的瞬时转角信号和参考信号的瞬时角度误差，平均误差及均方根误差，如附图6所示。在0.1秒至0.9秒之内，角度误差在平均误差线上下波动，但在0至0.1秒的区间内，有一个明显的角度跳变，类似地，在0.9秒至1秒之内也有一个角度跳变。这两个角度跳变是端点误差，从而导致均方根误差达到了18.56°，端点误差会影响后续的轴承信号重采样和故障诊断精度。为了降低端点误差影响，采用附图1中实现流程图中的步骤3对信号进行截断和对齐，结果如附图7所示。从图中可见，端点误差被很好的消除，均方根误差也减小到了1.89°。该误差值已经接近光电编码器的分辨率1.8°，此结果说明本发明方法提取的电机转角具有较高的精度，从而保证了后续的轴承信号重采样和故障诊断精度要求。

实施例二：

以上实施例验证了本发明方法估计电机瞬时转角的有效性，本实施例进一步验证本发明方法在无刷直流电机轴承故障诊断应用的有效性。待检测轴承安装在无刷直流电机的驱动端，轴承故障采用线切割加工，其宽度和深度分别为0.18mm和2mm，轴承型号和故障特征阶次如下表所示：

表1.待检测轴承参数

首先对外圈故障轴承进行检测，变转速轴承信号及其包络幅值谱如附图8所示，从频谱图中可见丰富的频率分量，但由于噪声干扰和转速变化，无法识别出轴承的故障特征频率，因而也无法确定轴承的故障类型。数据采集系统同步采集的电流信号及其幅值谱如附图9所示。根据附图1中的实现流程图中的步骤2，采用20Hz至40Hz带宽的二阶巴特沃斯带通滤波器对电流信号进行滤波，对滤波信号进行相位提取并转换为电机转子机械角度，随后进行信号截断和对齐，并用最终得到的电机转子机械角度曲线对时域的轴承外圈故障信号进行角域重采样并计算包络阶次谱，结果如附图10所示。从包络阶次谱中可以清晰辨认轴承的外圈故障特征阶次FCO_O及其倍频，从而能够判断电机轴承存在外圈故障。对比附图8和附图10中的频谱可知，本发明方法从电机电流中提取电机旋转角度信息，从而通过重采样实现时域轴承故障信号到角域信号的转变，最终很好地实现了电机轴承的故障诊断，也验证了本发明方法的有效性。

实施例三：

类似地，对内圈故障轴承进行分析，其结果如附图11至附图13所示。其中根据附图10中的电流频谱分布，采用的零相位滤波器为带宽30Hz到55Hz的二阶巴特沃斯带通滤波器。从附图11中轴承的包络谱中无法准确辨认出轴承的故障频率。经过本发明方法处理之后，从附图13的重采样信号的包络阶次谱中可清晰地发现轴承内圈故障特征阶次FCO_I及其倍频，因而确认了轴承存在内圈故障。以上三个实施例验证了本发明方法对于变转速工况下的无刷直流电机转角提取和电机轴承故障诊断的有效性。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

尽管为说明目的公开了本发明的实施例和附图，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于本发明实施例和附图所公开的内容。