摘要：研究不同場合、不同運行狀態下電機故障診斷理論和技術是提高生產設備可靠運行的保證。介紹了電機故障診斷信號拾取處理和診斷方法；指出發展方向。
關鍵詞：中小型電機；故障診斷；研究現狀；發展趨勢O 引 言近年來，傳感器技術及信號處理技術的發展，如濾波技術、譜分析技術、人工智能技術等，以及其它技術在診斷中的應用，使設備診斷技術逐漸完善，神經網絡理論、小波分析理論、分形理論等****成果在診斷中的應用就是明顯例證。
我國診斷技術的發展始于80年代初期，在一些特定設備的診斷研究方面很有特色，形成了一批自己的監測診斷產品。如西安交通大學的“大型旋轉機械計算機狀態監測與故障診斷系統”，哈爾濱工業大學的“機組振動微機監測和故障診斷系統”，東北大學的“軋鋼機狀態監測系統”和“風機工作狀態監測系統”。綜觀我國設備診斷技術現狀，其應用集中在化工、電力、冶金等行業，科研則主要集中在高校進行。西安交通大學、華中理工大學、清華大學、上海交通大學、東北大學、哈爾濱工業大學、東南大學等都成立了頗具實力的診斷工程中心。這對我國的診斷技術的發展必將起到巨大的推動作用。
1設備診斷技術理論研究從開展設備診斷的流程來看，設備診斷分為信號拾取、信號處理、故障診斷三個階段。圍繞著這一問題，設備診斷技術在下述方面展開了理論研究。
①信號拾取技術研究。信號拾取技術包括信號的拾取和放大，其中對傳感器的研究是重點一設備診斷中的傳感器按功能分為振動傳感器、聲級計、聲發射傳感器、溫度傳感器。以前，對傳感器的研究偏重于硬件方面，即要求它具有動態特性好，靈敏度高，穩定性和抗干擾能力強。但是，隨著監測系統的龐大化和復雜化，傳感器的類型和數目都急劇增多。例如對大型發電機組的監測，測點有254個。相應的傳感器也要254個…。
②信號分析和處理方法研究。它是設備診斷技術的核心，也是理論研究的熱點之一。它實際上就是診斷技術中的特征因子(敏感因子)提取技術。傳感器拾取的信號，稱為原始信號，一部分可直接利用，如溫度、位移等，但大部分不可直接利用，如振動，雖然經過放大，由于含有噪 聲，一般從單個波形上反映不了問題，必須利用信號分析與處理技術，把信號轉化在不同的域內進行分析，才能得到更能敏感反映機器狀態的特征因子。近年來出現的數字濾波技術、自適應技術、小波分析技術等大大豐富了信號處理技術的內容。以頻譜分析的系列技術為例，如FFT分析、倒譜分析、短時F0urier分析、wigner分布等在傳統的工程中占有非常重要的地位。Fourier變換和倒譜分析對平穩信號的分析非常有效。為了對工程中廣泛存在的非平穩信號進行分析，引入了短時Fourier變換和wigner分布，但二者對非平穩信號的分析能力不很理想。近年來出現的小波分析技術為此提供了強有力的工具。它不僅適合分析平穩信號，而且適合分析非平穩信號。從根本上講，小波分析將有望代替傳統的Fourier分析技術。另外，近年來發展起來的分形幾何技術，為信號處理提供了嶄新的手段。模糊技術的應用豐富了信號處理的內容。由于特征因子提取的重要性，信號處理中每一種新技術在設備診斷中的應用，都是對診斷技術的一次重大推動。
③診斷方法研究。目前，診斷技術根據不同的信號類型，分為振聲診斷、溫度診斷、油液分析、光譜分析等。受技術的限制，在診斷技術初期，人的因素占****主導地位，儀器處理后的信號基本上靠人去分析。如對振動譜結構的分析，對油液中顆粒大小和形狀的分析，只有有經驗的專家和技術人員才能將它和某類故障聯系起來。
近年來，隨著人工智能(AI)的發展，診斷自動化，智能化的要求逐漸變為現實，也是現在研究的重點，其中專家系統的研究起步最早，目前在診斷中已有成功的利用。文獻[14]介紹的基于知識的汽輪發電機組故障診斷專家系統，普通人就可通過人機對話，較為準確地診斷出汽輪發電機組常見的14種故障。模糊理論由于具有處理不確定信息的能力，因此通常和專家系統結合，作為前處理和后處理。神經網絡技術在診斷中的應用起步較晚，但由于它強大的并行計算能力和自學習功能及聯想能力，很適合作故障分類和模式識別，因此在診斷中很受歡迎。神經網絡是基于數值的推理。它擅長大規模的數值計算，具有學習能力，但不具有解釋能力。專家系統是基于符號的推理系統，它存在知識獲取困難的特點，但具備解釋功能，因此神經網絡和專家系統可以優勢互補，二者的結合發展必然具有良好的前景。
④信息融合方法研究。信息融合技術早已有之，目前在軍事領域的c3I系統中有著廣泛的應用，但在設備診斷中的應用還是近年來的事情.
診斷問題中信息融合的起因大概有三個：一是多傳感器形成了不同通道的信號，二是同一信號形成了不同的特征信息，三是不同的診斷途徑得出了有偏差的診斷結論。目前，進行信息融合的方法主要有Bayes推理、K alman濾波和D—s推理等。其中前兩種方法需要先驗信息，而后者通常并不需要，但它以更大的計算量為代價。近年來，利用神經網絡進行信息融合顯示了較大的優勢，本文擬在這方面進行一些研究。
各種理論在診斷技術流程中的應用可用圖l動態地表示。己經看出，設備診斷技術是一門交叉性很強的學科，不少領域的技術都可在其中得以應用，加強這些方面的理論研究具有重要的意義。
2 電機故障診斷技術
電機診斷是設備診斷技術的一個部分。但是由于電機的工作原理和結構上的種種特點，其診斷方法和采用的檢測技術和其它設備的診斷有所不同。根據電機的工作原理，在它內部存在著幾個相互關聯而又不可截然分割的工作系統，因此，電機診斷需涉及較多技術領域。
電機的功能是把機械能轉化變成電能(發電機)或將電能轉換成機械能(電動機)，因此，除永磁電機外，其他電機都有兩套電路，通過磁場相互耦合，在定、轉子問的氣隙內實現能量交換．實現機、電能量轉換。因此，電機中大都存在相互獨立的電路和一個耦合電路的磁場。
電機繞組是實現能量轉換的核心部件，繞組內導體之間，繞組對地之間均有不同的電壓。電機內不同的電壓是由不同的絕緣材料組成的絕緣結構來隔離的。電機內不同絕緣結構構成了一個整體，這就是電機的絕緣系統。
電機在進行能量交換的過程中，往往會產生電損耗、機械損耗和介質損耗。這些損耗最終都變成熱能散逸出來，并由冷卻介質帶走，這就是電機的發熱和冷卻。電機的冷卻是通過軸上風扇、強制鼓風或密封的冷卻系統來實現的。電機內的通風溝、風扇、擋風罩以及鼓風機、冷卻器、過濾器等構成了電機的通風系統。
綜上所述，電機內部至少包括如下幾個獨立的、又相互關聯的工作系統：(1)電路系統；(2)磁路系統；(3)絕緣系統；(4)機械系統；(5)通風散熱系統。
電機運行中出現的故障，將會涉及這些獨立的工作系統，因而電機的診斷比一般機械設備診斷涉及的技術領域更廣，包括電機學、熱力學和傳熱學、高電壓技術、材料工程、機械診斷學、電子測量學、信息工程技術、計算機技術等多個知識領域。由于電機存在幾個相互關聯的工作系統，故障起因和故障征兆往往表現出多元性，這為電動機故障診斷增加了難度。對電機進行診斷時，必須熟悉診斷對象。
3結語
國外對電機設備故障診斷技術的研究始于60年代。雖然各國都很重視，但直到70～80年代，隨著傳感器、計算機、光纖等高新技術的發展與應用，設備在線診斷技術才真正得到迅速發展。加拿大、日本、前蘇聯等國陸續研制了變壓器、發電機的局部放電、泄漏電流等在線監測系統，其中少數己發展成為正式產品。
我國對電機設備故障診斷技術的重要性也早己認識，60年代就提出過不少帶電試驗的方法，但由于操作復雜，測量結果分散性大而未得到推廣，直到80年代開始出現電機設備故障在線診斷技術的研究，在近10多年來得到迅猛發展。除解析模型法外，基于信號處理和專家知識的故障診斷技術占很大成分，其中有相關函數高階統計量、頻譜分析等。然而這些分析方法局限于電機設備穩態運行的故障診斷，對于起動、加速、制動等動態運行條件下實時診斷出電機設備的故障己越來越引起重視。信號處理方法中的熱點小波技術，具有良好的時頻局部化特征，能準確抓住瞬變信號的特征，因此在動態信號的分析上有著明顯的優勢。另外，專家知識方法的神經網絡具有自學習和能擬合任意連續非線性函數的能力，以及并行處理的能力，使它在處理非線性問題和在線估計方面有很強的優勢。
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