CN104965175A - 一种发电机气隙静态偏心故障方位及故障程度的检测方法 - Google Patents

一种发电机气隙静态偏心故障方位及故障程度的检测方法 Download PDF

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本发明公开了一种发电机气隙静态偏心故障方位的检测方法,包括下述步骤:1)通过霍尔电压传感器采集定子圆周四个垂直分布测点上感应线圈的电压信号,并将其输出至采集仪;2)比较四个电压信号,确定静偏心故障方位和故障程度。本发明公开的技术方案能够简单、快捷、可靠地测定发电机内部气隙静偏心故障,弥补以转子振动特性为主的传统诊断技术的不足,便于发电机的维护和维修。

Description

一种发电机气隙静态偏心故障方位及故障程度的检测方法
技术领域
本发明涉及一种测定发电机内部气隙静态偏心故障方位及故障程度的方法,属检测技术领域。
背景技术
大多数发电机都不同程度地存在定转子气隙偏心的现象,当偏心程度超过一定限度时即认为发电机存在气隙偏心故障,此类故障会导致发电机轴承工作状态恶化,同时加剧定转子振动,造成定子铁心变形、绕组磨损和绝缘破坏。
气隙偏心可分为静偏心、动偏心以及动静混合偏心等三种,其中,气隙的静态偏心是指发电机定子中心与转子的旋转中心不重合,但转子中心与旋转中心重合,相当于导轴承中心从定子中心向某个方向偏移,使转子在此方向相对于定子偏心,定转子气隙发生变化,如图1所示,相对静偏心值以表示。
目前对于气隙偏心的研究集中在根据发电机定转子机械振动特征、定子并联支路环流电气特征,将发电机的气隙偏心故障从转子短路故障以及气隙偏心和转子短路复合故障中区分出来。但对于气隙静偏心故障,由于其故障的发生位置以及偏心的程度大小无法从其定转子的振动特征、并联支路环流等电气特征中简单求出,给发电机的维护和维修带来很大困难。
综上所述,如何测定发电机气隙静偏心故障的发生方位以及故障的程度,依旧是本领域亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明公开了一种发电机气隙静偏心故障方位和故障程度的检测方法,该方法简便易行,能够快捷、可靠地测定发电机内部气隙静偏心故障方位及故障程度,为发电机静偏心故障的排除提供数据支持。
具体地说,本发明是通过如下技术方案实现的:
一种发电机气隙静态偏心故障方位的检测方法,包括下述步骤:1)通过霍尔电压传感器采集定子圆周四个垂直分布测点上感应线圈的电压信号,并将其输出至采集仪;2)比较四个测点电压信号,确定静偏心故障方位和故障程度。
为了保证电压信号采集准确,在步骤1)中,将采集到的电压信号通过运算放大器将输出电压稳定在采集仪的采集量程内。
在本发明公开的方法中,依靠测点的电压信号来判断静偏心故障方位,具体的判断方法为:
(1)四个测点电压相等且等于正常情况下电压,则发电机运行正常;
(2)四个测点任意两个相对测点电压相等且等于正常情况下所测电压,另外两个测点电压分别为最大值和最小值,则为90°气隙静偏心故障,故障的最小气隙位于最大电压值的测点处;
(3)四个测点任意两个相邻测点电压相等,另外两个相邻测点电压也相等但不等于前两个测点的电压,正常情况下所测电压的大小介于这两组测点电压之间,则为45°气隙静偏心故障,故障的最小气隙位于电压值较大的两个相等电压的测点中间;
(4)四个测点所测电压均不相等,则为θ角气隙静偏心故障,故障的最小气隙位于电压值最大的测点向电压值第二大测点转过一个θ角方向,0°<θ<45°。
为了准确评估故障程度,为维修提供数据支持,在上述基础上,本发明还公开了对发电机气隙静偏心故障程度的检测方法,利用故障时各测点电压与正常情况下的测电电压的比值计算相对静偏心值δs从而评估故障程度。
本发明所公开的技术方案,根据定子圆周上垂直分布的四个感应线圈的电压信号诊断发电机内部气隙静偏心故障,不仅能够将气隙静偏心故障的最小气隙所在方向,而且能够准确计算出相对静偏心的故障程度。本发明的检测方法,简单易行,可弥补以转子振动特性为主的传统诊断技术的不足,便于发电机的维护和维修。
附图说明
图1为发电机气隙静偏心故障状态坐标系示意图;
图2为本发明的感应线圈电压信号测取方法示意图;
图3是气隙中感应线圈布置方式示意图;
图4是发电机正常运行判据示意图;
图5是发电机90°气隙静偏心故障判据示意图;
图6是发电机45°气隙静偏心故障判据示意图;
图7是发电机θ角气隙静偏心故障判据示意图;
图8是发电机静偏心故障程度鉴定流程图;
图9中的a、b、c、d分别为未出现气隙静偏心故障、90°静偏心、45°静偏心、θ角静偏心的发动机状态坐标系示意图。
在所提供附图中,标号对应含义分别为1-发电机,2、3、4、5-霍尔电压传感器,6-轴承座,7-励磁机,8-上位机,9-下位机;
各公式中符号对应含义分别为U1、U2、U3、U4为各测点电压值(U0为正常情况下电压值);f(α,t)为正常运行时的气隙磁势(发电机发生的静偏心只影响磁导,不影响磁势,故偏心后磁势与正常相等);Fr为主磁势;Fs为电枢反应磁势;F1为合成磁势;ωr=2πfr为转子机械角频率;fr为转子的机械频率;g为平均气隙;Λ为气隙磁导;μ0为真空磁导率;α为定子机械角(定义以气隙最小处为起点,逆时针方向为正);ψ为发电机内功角;B为磁感应强度;l为感应线圈切割磁场的长度;v为磁场相对于感应线圈的切割速度,数值上为ωrR(R为定子内径);δs为相对静偏心值;θ为偏心角度。
具体实施方式
为了更准确、清晰地说明本发明检测方法的具体操作过程,申请人结合附图对本发明检测方法的原理、实现过程、计算方法进行了说明。如下所公开的具体实施过程仅为示意性的,并不对本发明构成特别限制。
参考图2,本发明的检测方法是在传统的发电机机组结构(轴承座6上的发电机1通过与其同轴的励磁机7从励磁机获得直流电流),在发电机1的定子铁芯垂直和水平方向上安装四个连接感应线圈的霍尔电压传感器2、3、4、5,采集的信号通过信号传输线传输至下位机9。下位机将经过滤波去噪预处理后的信号传至上位机8保存,上位机8通过比较四个测点的电压信号的大小可以判断静偏心故障发生的方向;利用推导出的故障程度计算式,将采集到的电压信号与正常情况下的电压信号代入到公式中,可以计算出静偏心故障程度。
参考图3,显示了安装四个霍尔传感器的四个测点20、30、40、50,这些测点在圆周上垂直分布.
参考图4-7,显示了本发明的检测方法判断过程:采集到的电压信号,可能分别为如下几种情况:
①U1=U2=U3=U4=U0
②U1>U2=U3>U4;U4>U2=U3>U1;U2>U1=U4>U3;U3>U1=U4>U2
③U1=U2>U3=U4;U4=U2>U3=U1;U2=U1>U4=U3;U3=U1>U4=U2
④U1>U2>U3>U4;U1>U3>U2>U4;U2>U1>U4>U3;U2>U4>U1>U3;U3>U1>U4>U2;U3>U4>U1>U2;U4>U2>U3>U1;U4>U3>U2>U1
在上述中,各测点电压平均值以及正常运行时四个感应线圈的平均电压U0由下式计算:
U i = Σ p = 1 m U p i 2 / m U 0 = Σ i = 1 4 U i / 4 - - - ( 1 )
其中,Ui为第i个测点的电压均方根值(有效值),m为采样次数,U0为四个测点总的电压平均值。
为了提高检索所得电压数据的准确性,测点电压数据样本的获取方法为:在发电机组装机调试完毕后且各项指标均趋于正常状态时,采用霍尔电压传感器测取定子圆周四个垂直分布测点上感应线圈的电压信号数据各十组,将采集到的电压信号通过运算放大器输入至采集仪,求解每十组电压数据有效值的平均值,然后将四个测点的电压有效值的平均值相互比较,根据它们之间的大小关系判断静偏心故障的最小气隙所在方向,并利用故障时各测点电压与正常情况下的测点电压的比值计算出相对静偏心值δs
上述几种情况分别代表了如下四种状态:
(1)四个测点电压相等且等于正常情况下所测电压,则发电机运行正常;
(2)四个测点任意两个相对测点电压相等且等于正常情况下所测电压,另外两个测点电压分别为最大值和最小值,则为90°气隙静偏心故障,故障的最小气隙位于最大电压值的测点处;
(3)四个测点任意两个相邻测点电压相等,另外两个相邻测点电压也相等但不等于前两个测点的电压,正常情况下所测电压的大小介于这两组测点电压之间,则为45°气隙静偏心故障,故障的最小气隙位于电压值较大的两个相等电压的测点中间;
(4)四个测点所测电压均不相等,则为θ角气隙静偏心故障,故障的最小气隙位于电压值最大的测点向电压值第二大测点转过一个θ角方向(0°<θ<45°)。
基于所测量得到的正常情况下电压值U0与存在静偏心情况下的电压值Ux,利用测点电压的比值来计算相对静偏心值δs
具体的计算过程为:首先利用动生电动势计算式U0=Blv、磁感应强度计算式B=f(α,t)Λ(α)以及气隙磁导计算式Λ=μ0/g(α),推导出正常情况下电压U0的恒等式U0g=f(α,t)lvμ0。再利用动生电动势计算式计算偏心故障下的测点电压,此时变化的仅为气隙长度g(α)将正常情况下电压U0的恒等式U0g=f(α,t)lvμ0以及关于定子机械角α变化的气隙长度计算式g(α)=g[1-δsCOSα]代入后,可以得到利用偏心前后电压比值求解相对静偏心值δs的等式。最后代入各测点所对应的定子机械角α,就可以求出相对静偏心值δs
将上述计算过程应用于本发明所检测得到的四种静偏心情况,分别详细说明如下:
首先计算所测发电机在正常运行时的气隙磁势:
f ( α , t ) = F r c o s ( ω r t - α ) + F s c o s ( ω r t - α - ψ - π 2 ) = F 1 cos ( ω r t - α - β ) - - - ( 2 )
其中,Fr为主磁势,Fs为电枢反应磁势,F1为合成磁势,ωr=2πfr为转子机械角频率,fr为转子的机械频率,α为定子机械角度,ψ为发电机内功角,并有:
F 1 = F s 2 cos 2 ψ + ( F r - F s sin ψ ) 2 β = a r c t g F s c o s ψ F r - F s s i n ψ - - - ( 3 )
考虑气隙静偏心,选择如图1所示的坐标系,以定转子最小气隙处为原点,则对应的气隙径向长度和单位面积磁导为:
g ( α ) = g [ 1 - δ s c o s α ] Λ ( α ) = μ 0 g ( α ) - - - ( 4 )
其中:g为平均气隙,δs为相对静偏心值,Λ为单位面积气隙磁导,μ0为真空磁导率。
正常情况下(图9-a),各测点电压U1=U2=U3=U4=U0,则有:
U 0 = B l v B = f ( α , t ) Λ ( α ) Λ ( α ) = μ 0 g ( α ) g ( α ) = g [ 1 - δ s c o s α ] = g - - - ( 5 )
由式(5)的四个子式可联立得到下式:
U0g=f(α,t)lvμ0                 (6)
90°静偏心情况下(图9-b),以测点电压U1>U2=U3>U4为例,各测点对应的定子机械角分别为α1=0°,α2=270°,α3=90°,α4=180°,各测点的电压公式如下:
在式(7)第1个子式和第4个子式的基础上,可得到对应静偏心故障程度δs计算公式如下:
δ s 1 = 1 - U 0 U 1 δ s 2 = U 0 U 4 - 1 δ s = δ s 1 + δ s 2 2 = 1 - U 0 U 1 + U 0 U 4 - 1 2 = U 0 ( U 1 - U 4 ) 2 U 1 U 4 - - - ( 8 )
45°静偏心情况下(图9-c),以测点电压U1=U2>U3=U4为例,各测点对应的定子机械角分别为α1=45°,α2=315°,α3=135°,α4=225°,各测点的电压公式如下:
在式(9)的基础上,对应的静偏心故障的故障程度δs由下式计算:
δ s 1 = 2 ( 1 - U 0 U 1 ) δ s 2 = 2 ( 1 - U 0 U 2 ) δ s 3 = 2 ( U 0 U 3 - 1 ) δ s 4 = 2 ( U 0 U 4 - 1 ) δ s = δ s 1 + δ s 2 + δ s 3 + δ s 4 4 - - - ( 10 )
θ角静偏心情况下(图9-d),以测点电压U1>U2>U3>U4为例,各测点对应的定子机械角分别为α1=θ,α2=3π/2+θ,α3=π/2+θ,α4=π+θ,各个测点对应的电压如下:
将式(11)第1、第4子式中的一个与第2、第3子式中的一个进行两两组合相除,约去δs,可得到四个对应的θ计算公式,将这四个公式得到的θ值进行相加后求均值,得到θ的最终表达式如下:
θ = θ 1 + θ 2 + θ 3 + θ 4 4 θ 1 = a r c t a n 1 - U 0 / U 2 1 - U 0 / U 1 θ 2 = arc t a n U 0 / U 3 - 1 1 - U 0 / U 1 θ 3 = a r c t a n 1 - U 0 / U 2 U 0 / U 4 - 1 θ 4 = arc t a n U 0 / U 3 - 1 U 0 / U 4 - 1 - - - ( 12 )
式(11)的每一个子式都能对应求取出一个δs值,总共可得到四个δs值,对其取平均,得到对应的静偏心故障的故障程度δs由下式计算:
δ s = δ s 1 + δ s 2 + δ s 3 + δ s 4 4 δ s 1 = 1 - U 0 / U 1 c o s ( a r c t a n 1 - U 0 / U 2 1 - U 0 / U 1 ) δ s 2 = 1 - U 0 / U 2 s i n ( a r c t a n U 0 / U 3 - 1 1 - U 0 / U 1 ) δ s 3 = U 0 / U 3 - 1 s i n ( a r c t a n 1 - U 0 / U 2 U 0 / U 4 - 1 ) δ s 4 = U 0 / U 4 - 1 c o s ( arctan U 0 / U 3 - 1 U 0 / U 4 - 1 ) - - - ( 13 )

Claims (8)

1.一种发电机气隙静态偏心故障方位和故障程度的检测方法,其特征在于包括下述步骤:1)通过霍尔电压传感器采集定子圆周四个垂直分布测点上感应线圈的电压信号,并将其输出至采集仪;2)比较四个测点电压信号,确定静偏心故障方位。
2.根据权利要求1的检测方法,其特征在于在步骤1)中,将采集到的电压信号通过运算放大器将输出电压稳定在采集仪的采集量程内。
3.根据权利要求1的检测方法,其特征在于在步骤2)中,静偏心故障方位的判断条件为(1)四个测点电压相等且等于正常情况下电压,则发电机运行正常;(2)四个测点任意两个相对测点电压相等且等于正常情况下所测电压,另外两个测点电压分别为最大值和最小值,则为90°气隙静偏心故障,故障的最小气隙位于最大电压值的测点处;(3)四个测点任意两个相邻测点电压相等,另外两个相邻测点电压也相等但不等于前两个测点的电压,正常情况下所测电压的大小介于这两组测点电压之间,则为45°气隙静偏心故障,故障的最小气隙位于电压值较大的两个相等电压的测点中间;(4)四个测点所测电压均不相等,则为θ角气隙静偏心故障,故障的最小气隙位于电压值最大的测点向电压值第二大测点转过一个θ角方向,0°<θ<45°。
4.根据权利要求3的检测方法,其特征在于定义正常运行时四个感应线圈的平均电压为U0,故障状态下四个测点的电压从高到低依次为U1>U2>U3>U4,则θ角采用下式进行计算
θ = θ 1 + θ 2 + θ 3 + θ 4 4 θ 1 = a r c t a n 1 - U 0 / U 2 1 - U 0 / U 1 θ 2 = arctan U 0 / U 3 - 1 1 - U 0 / U 1 θ 3 = a r c t a n 1 - U 0 / U 2 U 0 / U 4 - 1 θ 4 = arctan U 0 / U 3 - 1 U 0 / U 4 - 1
5.一种发电机气隙静态偏心故障程度的检测方法,其特征在于在权利要求1的基础上,利用故障时各测点电压与正常情况下的测点电压的比值计算相对静偏心值δs从而评估故障程度。
6.根据权利要求5的检测方法,其特征在于在90°静偏心情况下,测点电压U1>U2=U3>U4排序,则相对静偏心值δs采用下式进行计算:
δ s = δ s 1 + δ s 2 2 δ s 1 = 1 - U 0 U 1 δ s 2 = U 0 U 4 - 1
7.根据权利要求5的检测方法,其特征在于在45°静偏心情况下,测点电压U1=U2>U3=U4排序,则相对静偏心值δs采用下式进行计算:
δ s = δ s 1 + δ s 2 + δ s 3 + δ s 4 4 δ s 1 = 2 ( 1 - U 0 U 1 ) δ s 2 = 2 ( 1 - U 0 U 2 ) δ s 3 = 2 ( U 0 U 3 - 1 ) δ s 4 = 2 ( U 0 U 4 - 1 )
8.根据权利要求5的检测方法,其特征在于θ角静偏心情况下,测点电压U1>U2>U3>U4排序,则相对静偏心值δs采用下式进行计算:
δ s = δ s 1 + δ s 2 + δ s 3 + δ s 4 4 δ s 1 = 1 - U 0 / U 1 c o s ( a r c t a n 1 - U 0 / U 2 1 - U 0 / U 1 ) δ s 2 = 1 - U 0 / U 2 s i n ( a r c t a n U 0 / U 3 - 1 1 - U 0 / U 1 ) δ s 3 = U 0 / U 3 - 1 s i n ( a r c t a n 1 - U 0 / U 2 U 0 / U 4 - 1 ) δ s 4 = U 0 / U 4 - 1 cos ( arctan U 0 / U 3 - 1 U 0 / U 4 - 1 )
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105698740A (zh) * 2016-03-30 2016-06-22 同济大学 一种永磁同步电机偏心诊断方法
CN106602797A (zh) * 2017-02-28 2017-04-26 合肥工业大学 非侵入式检测感应电动机偏心的检测装置及其检测方法
CN107402350A (zh) * 2017-08-21 2017-11-28 西安交通大学 一种三相异步电机偏心故障检测方法
CN108614212A (zh) * 2018-04-16 2018-10-02 江苏大学 一种轮毂电机偏心与退磁故障解耦诊断方法与装置
CN108614211A (zh) * 2018-03-30 2018-10-02 北京航天万鸿高科技有限公司 防止分装式永磁力矩电机定转子碰撞的通用型测试装置
CN109374300A (zh) * 2018-12-13 2019-02-22 西安理工大学 一种基于ump的碰摩转子-轴承***振动特性分析方法
CN110635635A (zh) * 2019-06-27 2019-12-31 华能澜沧江水电股份有限公司 一种基于气隙特征值降低发电机定子低频振动的方法
CN115001344A (zh) * 2022-05-27 2022-09-02 江苏科技大学 一种基于线性霍尔传感器的编码器偏心安装补偿方法
ES2927929A1 (es) * 2022-05-06 2022-11-11 Univ Madrid Politecnica Método de detección de un defecto de inductancia de un polo bobinado de un rotor de una máquina eléctrica
CN116381489A (zh) * 2023-04-20 2023-07-04 华北电力大学(保定) 一种非侵入式大容量发电机三维气隙偏心故障的检测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3743934A (en) * 1970-05-20 1973-07-03 Bbc Brown Boveri & Cie Apparatus for monitoring the air gap in rotary electrical machines using magnetic field plates or magneto diodes
CN101494410A (zh) * 2008-01-23 2009-07-29 三菱电机株式会社 单相感应电动机的气隙偏心检查装置以及气隙修正方法
CN101608911A (zh) * 2008-06-19 2009-12-23 三菱电机株式会社 气隙偏心检测装置、方法、调整方法、以及单相感应电动机
CN102262215A (zh) * 2011-04-29 2011-11-30 华北电力大学(保定) 一种大型发电机定转子气隙偏心故障检测方法
CN103713261A (zh) * 2013-12-26 2014-04-09 合肥工业大学 一种感应电机气隙偏心故障的检测***及检测方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3743934A (en) * 1970-05-20 1973-07-03 Bbc Brown Boveri & Cie Apparatus for monitoring the air gap in rotary electrical machines using magnetic field plates or magneto diodes
CN101494410A (zh) * 2008-01-23 2009-07-29 三菱电机株式会社 单相感应电动机的气隙偏心检查装置以及气隙修正方法
CN101608911A (zh) * 2008-06-19 2009-12-23 三菱电机株式会社 气隙偏心检测装置、方法、调整方法、以及单相感应电动机
CN102262215A (zh) * 2011-04-29 2011-11-30 华北电力大学(保定) 一种大型发电机定转子气隙偏心故障检测方法
CN103713261A (zh) * 2013-12-26 2014-04-09 合肥工业大学 一种感应电机气隙偏心故障的检测***及检测方法

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105698740B (zh) * 2016-03-30 2018-06-29 同济大学 一种永磁同步电机偏心诊断方法
CN105698740A (zh) * 2016-03-30 2016-06-22 同济大学 一种永磁同步电机偏心诊断方法
CN106602797A (zh) * 2017-02-28 2017-04-26 合肥工业大学 非侵入式检测感应电动机偏心的检测装置及其检测方法
CN106602797B (zh) * 2017-02-28 2019-06-14 合肥工业大学 非侵入式检测感应电动机偏心的检测装置及其检测方法
CN107402350A (zh) * 2017-08-21 2017-11-28 西安交通大学 一种三相异步电机偏心故障检测方法
CN108614211A (zh) * 2018-03-30 2018-10-02 北京航天万鸿高科技有限公司 防止分装式永磁力矩电机定转子碰撞的通用型测试装置
CN108614212A (zh) * 2018-04-16 2018-10-02 江苏大学 一种轮毂电机偏心与退磁故障解耦诊断方法与装置
CN108614212B (zh) * 2018-04-16 2020-01-24 江苏大学 一种轮毂电机偏心与退磁故障解耦诊断方法与装置
CN109374300B (zh) * 2018-12-13 2020-09-25 西安理工大学 一种基于ump的碰摩转子-轴承***振动特性分析方法
CN109374300A (zh) * 2018-12-13 2019-02-22 西安理工大学 一种基于ump的碰摩转子-轴承***振动特性分析方法
CN110635635A (zh) * 2019-06-27 2019-12-31 华能澜沧江水电股份有限公司 一种基于气隙特征值降低发电机定子低频振动的方法
ES2927929A1 (es) * 2022-05-06 2022-11-11 Univ Madrid Politecnica Método de detección de un defecto de inductancia de un polo bobinado de un rotor de una máquina eléctrica
CN115001344A (zh) * 2022-05-27 2022-09-02 江苏科技大学 一种基于线性霍尔传感器的编码器偏心安装补偿方法
CN115001344B (zh) * 2022-05-27 2024-03-15 江苏科技大学 一种基于线性霍尔传感器的编码器偏心安装补偿方法
CN116381489A (zh) * 2023-04-20 2023-07-04 华北电力大学(保定) 一种非侵入式大容量发电机三维气隙偏心故障的检测方法
CN116381489B (zh) * 2023-04-20 2023-11-17 华北电力大学(保定) 一种非侵入式大容量发电机三维气隙偏心故障的检测方法

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