← 返回
通过时频技术检测闭环逆变器供电感应电机中的断条故障
Broken Rotor Bar Detection in Closed Loop Inverter Fed Induction Motors Through Time-Frequency Techniques
| 作者 | Lorenzo Mantione · Tomas Garcia-Calva · Vanesa Fernandez-Cavero · Lucia Frosini · Daniel Moriñigo-Sotelo |
| 期刊 | IEEE Transactions on Industry Applications |
| 出版日期 | 2024年10月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能系统 工商业光伏 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 感应电机 PID速度控制 断条故障检测 定子电流频谱 时频分析技术 |
语言:
中文摘要
在牵引、汽车及一些工业过程中,感应电动机的运行是通过速度设定的。这就形成了一个位于逆变器已有电流控制器外部的附加控制回路。虽然后者(电流控制回路)对感应电动机故障检测的影响已经得到研究,但闭环速度控制的影响尚未得到充分探究。本文介绍了PID速度控制对转子断条故障检测影响的研究结果。研究表明,PID控制器为校正速度而持续采取的校正动作会导致定子电流频谱中基波附近的噪声水平增加和频谱泄漏,从而妨碍故障检测。研究得出结论,有必要采用具有出色频谱分辨率的时频分析技术,如龙变换或最小范数技术。
English Abstract
In traction, automotive, and some industrial processes, the operation of the induction motor is set using speed. This creates an additional control loop that is external to the current controller that inverters already possess. While the impact of the latter control loop on fault detection in induction motors has already been studied, the influence of closed-loop speed control has not been explored enough. This paper presents the findings on the impact of PID speed control on the broken rotor bar fault detection. The study reveals that the constant corrective actions of the PID controller to correct the speed cause an increase in the noise level and spectral leakage around the first harmonic in the stator current spectrum that prevents fault detection. It is concluded that it is necessary to use time-frequency analysis techniques with excellent spectral resolution, such as the Dragon Transform or the Min-Norm technique.
S
SunView 深度解读
从阳光电源的业务视角来看,这项关于闭环逆变器驱动感应电机转子断条故障检测的研究具有重要的技术参考价值。虽然我司核心业务聚焦于光伏逆变器和储能系统,但在新能源电动汽车驱动系统、氢能压缩机驱动以及光伏制造装备等领域,感应电机的闭环控制应用场景日益增多。
该研究揭示了一个关键技术挑战:PID速度闭环控制会显著影响传统故障检测方法的有效性。控制器的持续校正动作在定子电流频谱的基波附近引入了噪声和频谱泄漏,这对我司在开发高可靠性驱动系统时的故障诊断策略设计具有警示意义。特别是在储能系统的PCS(功率调节系统)和电动汽车驱动控制器中,电机健康状态的实时监测直接关系到系统可靠性和运维成本。
论文提出的Dragon变换和Min-Norm等高分辨率时频分析技术为我们提供了新的解决思路。这些先进算法可以整合到我司逆变器的DSP或FPGA控制平台中,实现在线故障诊断功能。考虑到我司在逆变器控制算法和数字信号处理方面的技术积累,这类算法的工程化实现具有较好的可行性。
技术挑战主要在于计算复杂度与实时性的平衡,以及算法在不同工况下的鲁棒性验证。机遇在于,通过将先进故障诊断技术集成到产品中,可以提升我司在工业驱动、新能源汽车动力系统等新兴市场的竞争力,并为客户提供更具附加值的预测性维护服务,这与我司向综合能源解决方案提供商转型的战略高度契合。