电气信号分析(ESA)技术在核电厂电动机故障诊断中的应用
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摘要：ESA技术通过采集电动机的电压和电流参数，对采集的数据进行分析来判断电动机的运行状况，并进行故障诊断，以此来确定检修方案，从而减少了不必要的检修，提高检修效率，节约成本。
关键词：电动机；ESA技术；电气信号分析技术；故障诊断；频谱分析 文献标识码：A
中图分类号：TP278 文章编号：1009-2374（2015）23-0051-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.23.027
1 概述
根据国内核电站运行状况，主要通过对运行设备进行周期性的检修再根据实际情况进行适当的纠正性维修，使得设备的运行条件得以保持和改善。检修主要分两种情况：一种是每个换料周期对需要检修的设备进行检查维护工作；另一种是3～6个换料周期对需要检修设备进行解体大修。这样周期性的检修一定程度上避免了缺陷设备的带病运行，但是对于有些初始运行状态良好的设备，经过带有一定盲目性的检修后，反而破坏了原有的良好状态，造成大量人力、物力的浪费。根据有关资料记载，对设备进行有效的监测和诊断，可使设备维修费减少25%～50%，设备事故率减少75%，经济效益十分显著。
2.1 ESA技术原理介绍
ESA的概念是，在电机正常工作情况下，应用数据采集器，采集电机的电流和电压信号，分析软件对采集的信号进行信号调理并分析调理的信号，从而识别各种故障。电机三相电压和电流信号的采集可以直接从一次回路或通过CT在电机控制的二次回路获得，可在控制中心测试，直接用电流钳或电压钳采集，通过采集的电流和电压信号对电动机的整体运行情况进行分析。
对于理想的电机，理论上电机的电流信号是一个纯50Hz的正弦波，在分析频谱上只有一个峰值存在，当电机发生故障时，如转子条断裂或有高阻连接等，谐波磁通在定子线圈上产生感应电流，这些感应电流叠加到50Hz的正弦波上，从频谱图上看会导致在50Hz峰值附近的极通过边带波峰的幅值增加。通过解调技术，边带可从电源峰值中分离出来，而且清晰可见，不受其他频率的干扰。幅值波峰越高问题越严重。采集的电流和电压信号，利用快速傅立叶变换，采用计算机分析软件，可得到各种信号频率的分布。以下是电气信号分析技术的基本规则：（1）峰值出现在电流谱而非电压谱，表示电机机械故障；（2）峰值同时出现在电流谱和电压谱，表示电机电气故障；（3）供电频率（线频）的准差率、边频，表示转子状态；（4）对于轴承故障，峰值仅出现在电流谱，且存在线频的非整数倍与转频非整数倍的频率。下表1为不同故障对应的特征频率关系。
2.2 ESA技术优势
传统电动机监测手段主要是通过单独测量电机的温度、振动、电流、电压值，听电机的运行声音，现在还出现用超声波检测仪器来测量电机的在线运行状态并进行判断，这些测量手段主要是针对电动机某个点进行判断，方法单一，对技术人员要求比较高，数据分析繁琐，且每次测量需要携带比较多的设备。而ESA监测技术，很大程度上避免了以上的缺点，表2为传统监测技术和ESA技术对比表。
通过对比可知，ESA技术实现了众多设备的大多功能，而从现场检测技术来说，ESA在线检测的功能已经能满足设备检测需求。
3 ESA技术在电动机故障特征识别中的应用
3.1 电机总体运行情况
电机在运行过程当中，往往会有各种干扰而导致电机运行条件变差，如电源电压不平衡、三相电流不平衡、电流和电压谐波分量比例过大等，而电流不平衡和谐波分量情况往往反映了电机本身存在的问题，如匝间短路等问题。而通过检测这些数据可以判断电机的整体运行状态是否健康。
3.2 转子故障诊断分析
在冷却效果较差时，起动电流产生的热应力和机械应力较大，当在重载和频繁启动情况下，笼条与端环焊接处是经常发生开焊和断裂的部位。正常情况下，在电动机运行电流特征中，电动机极通过频率PPF（滑差×极数）表现为工频的边带，在FL±PPF处可看到峰值。工频峰值和极通过频率边带峰值的幅值差是转子条健康的状态指标。相关研究表明这个差大于60dB指示。图1显示是频率为50Hz电动机转子有频谱状况，变频边带峰值大于60db，运行状态良好。通过监测转子的频谱变化来判断转子运行状态。
3.3 轴承诊断
对于轴承故障，因轴承支撑转子，轴承故障将引起气隙长度的变化，如对滚动轴承来说，气隙在半径方向发生变化，其结果可看作沿两个方向运行的旋转偏心。轴承故障可通过定子电流特征频率反映出来，电流特征频率与电源频率和振动频率有关，振动频率特征又与轴承结构有关，可通过相关参数计算出来，从而找到振动和电流频谱之间的关系。轴承故障主要由于负载过重、不良、加工装配质量不佳、轴电流、异物进入等原因，引起轴承磨损、腐蚀、碎裂、锈蚀等现象。轴承出现故障后将会引起电动机异常振动。
每种轴承运行中都会使得电流产生一组独特的特征频率，当轴承内部有缺陷时，特征频率会发生畸变，可以通过好的轴承运行频率的对比来识别轴承问题，并可对轴承劣化趋势进行分析。在电流频谱中这些故障频率峰值的存在指示轴承故障，劣化的程度根据这些峰值的幅值大小进行评估。如图2，以下是监测到某电机轴承（内圈、外圈、保持架）的运行频率，可定期通过监运行频率的变化来判断轴承的运行状态。
4 ESA技术在核电厂的运用前景
4.1 加强电动机及系统运行的可靠性
ESA技术致力于分析电动机运行状态，对电动机运行状况进行一个整体的评价，并通过建立电动机运行状态数据库，形成电动机的运行趋势分析图，而据此判断故障电动机还能运行多久、是否马上需要进行检修、需要提前准备哪些备件，最大化地保证了系统运行的可靠性，减少了一些盲目性检修带来的设备损坏的风险。
4.2 节约人工及电动机检修成本
通过ESA技术分析结果，判断电动机的运行状态，对一些运行状态良好的电机，可以取消相应的检修活动，延长检修周期。运用ESA技术可以在正常班组人员的配置上进行定期监测即可，无需额外增加人员需求。另外，每次对电机进行检修都要消耗一定耗材，如密封圈、油、轴承、清洗剂、电气擦拭纸等，而这些费用的支出基本和人工费用支出相当。
5 结语
ESA技术是一种相对综合的诊断技术，它通过在线采集的电流、电压信号，诊断出电动机在定子、转子及机械方面等存在的问题。该方法使用简单，对技术人员无特殊要求，且无需更多的人力物力投入，就可以得到明显的效果。此技术在美国、德国等发达国家的使用已经相当普及，如果能在核电厂有效的推广和使用，定能更好地维护设备，提高设备和系统运行的稳定性和可靠性，还能减少一定的财力投入。
参考文献
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[2] 刘勇.舰用异步电动机故障诊断中定子电流频谱的应用研究[J].中国科技信息，2008，（18）.
[3] 杨文志.基于频谱分析技术大型异步电动机的故障诊断[J].内蒙古科技与经济，2009，（10）.
作者简介：王仲恒（1986-），男，浙江三门人，三门核电有限公司工程师，研究方向：电气设备状态检修的运用。