永磁同步电机早期匝间短路故障检测研究学术报告

本研究由湖南大学机械与运载工程学院的魏东、刘侃、丁荣军、胡伟，以及车辆传动国家重点实验室（中国北方车辆研究所）的陈泳丹共同完成。研究论文《基于多重同步压缩变换的永磁同步电机初期匝间短路故障检测》发表于《电工技术学报》2022年9月第37卷第18期。

学术背景 本研究的科学领域属于电机驱动系统故障诊断与健康管理。永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Machine， PMSM）因其高效率、高功率密度等优点被广泛应用，而定子绕组匝间短路（Inter-Turn Short Circuit， ITSC）是其中最常见且危害性大的电气故障之一。该故障通常始于相邻线圈间绝缘的轻微退化，若不能早期发现，短路电流产生的热量会加速绝缘失效，最终导致更严重的短路、甚至引发接地短路或相间短路，造成重大损失。

当前ITSC故障诊断的主流研究大多聚焦于辨识已发生明显短路后的短路匝数，且通常在仿真和实验中假设匝间剩余绝缘电阻接近于零（即近乎完全短路）。在这种条件下，即使短路匝数很少，也会产生远大于相电流的短路电流，故障特征明显，易于检测。然而，在实际故障初期，绝缘只是部分退化，剩余绝缘电阻较大，故障特征（如电流畸变）极其微弱，难以被现有方法有效捕捉。因此，如何在故障最早期、绝缘电阻开始退化但尚未完全失效的阶段实现有效检测与趋势追踪，是本领域一个重要的挑战，也是本研究的主要出发点。此外，现有基于信号处理的方法在提取微弱时变故障特征时，常面临时频分辨率不足或交叉项干扰等问题。

本研究旨在解决上述问题，具体目标包括：1）分析匝间剩余绝缘电阻对定子电流谐波特性的影响，寻找对初期故障更敏感的特征谐波；2）提出一种能够在稳态和瞬态（变转速）工况下，有效提取微弱时变故障特征并解耦转速影响的高精度算法；3）构建一个能够定量追踪剩余绝缘电阻从初期到晚期的连续退化过程的故障指示器。

详细研究流程 本研究包含理论建模与仿真分析、故障检测方法提出、实验平台搭建与验证，以及方法对比四个主要环节，流程严谨。

第一环节：故障建模与特征分析。 研究首先建立了ITSC故障的数学模型，从理论上推导了故障会破坏三相平衡，引入零序电压分量，从而在定子电流中激励出3次及其奇数倍谐波。然而，理论模型难以精确考虑磁饱和等非线性因素。因此，研究团队进一步利用Ansys Maxwell和Twinbuilder软件，建立了包含外电路的PMSM ITSC故障2D有限元联合仿真模型。仿真对象为一台24槽4极、额定功率2.2kW的分布式绕组三相PMSM。通过该模型，系统分析了不同短路匝数比例（μ）和不同剩余绝缘电阻（R_f）对定子电流频谱的影响。

关键仿真实验：在固定转速（如600r/min）和固定短路匝数下，逐步改变剩余绝缘电阻R_f（模拟从大到小的绝缘退化过程），观察定子电流各次谐波幅值的变化。同时，对比了将R_f设为零（完全短路）与设为较大值（初期故障）时，短路电流和相电流波形的差异。

第二环节：故障检测方法设计。 基于仿真分析结果，研究提出了核心的故障检测算法流程。该方法的研究对象是电机的定子相电流信号。 1. 信号预处理与特征选择：研究通过仿真发现，对于所使用的特定PMSM样机，其反电动势和故障电流中的9次谐波幅值显著高于传统的3次谐波，因此选择9次谐波作为故障特征分量，以期获得更高的信噪比和对微弱故障更佳的敏感性。 2. 时频特征提取：为在变转速工况下精确提取时变的9次谐波频率成分，研究采用了多重同步压缩变换（Multi-Synchrosqueezing Transform， MSST） 这一先进的时频分析算法。该算法是对传统同步压缩变换的改进，通过多重迭代的瞬时频率估计和时频重排操作，能将信号能量高度压缩到真实的瞬时频率轨迹上，从而获得远超短时傅里叶变换、连续小波变换等线性方法的时频聚集性，且能有效处理多分量时变信号。 3. 故障指示器构建：这是本方法的创新步骤。首先，利用MSST得到电流信号高分辨率的时频三维矩阵（时间-频率-幅值）。然后，根据实时转速计算基波和9次谐波的时变中心频率，并设置动态频带边界，从时频矩阵中精确提取出9次谐波和基波分量对应的时频区域。接着，将这两个三维矩阵沿频率维度映射到时间-幅值平面（取每个时间点对应频带内的最大幅值），得到基波幅值A1(t)和9次谐波幅值A9(t)的时变序列。最后，为消除转速波动对谐波幅值的直接影响，定义故障指示器（Fault Indicator， FI）为FI = A9(t) / A1(t)。该FI值的大小直接反映了剩余绝缘电阻的退化程度，FI值越大，表明绝缘电阻越小，故障越严重。

第三环节：实验验证。 为验证所提方法，研究团队搭建了专门的实验平台。平台核心是一台特制的三相PMSM，其A相绕组引出多个抽头，通过多档开关和可变电阻箱，可以模拟不同短路匝数比例（8%， 12%， 16%， 20%）以及连续可调的匝间剩余绝缘电阻（从30Ω模拟初期故障，到0Ω模拟完全短路）。驱动负载为直流牵引电机，数据采集通过Speedgoat实时机系统完成，采样频率10kHz。

实验设计包含多个场景： * 稳态验证：在固定转速（300， 600， 900， 1200 r/min）下，测量正常电机和不同故障程度（不同R_f和μ）下电机的定子电流频谱，验证9次谐波与故障程度的相关性。 * 动态过程验证： * 恒转速-突加故障：电机稳定运行于900r/min，在某一时刻投入固定电阻的短路故障，观察FI的响应。 * 恒转速-渐变故障：电机稳定运行于900r/min，连续调节可变电阻箱，使R_f从30Ω平滑降至0Ω，模拟绝缘从初期到晚期连续退化过程，观察FI的跟踪能力。 * 变转速-渐变故障：在电机转速阶跃下降或连续波动的过程中，同时进行R_f从30Ω到0Ω的连续调节，测试方法在瞬态工况下解耦转速影响、准确追踪故障程度的能力。

第四环节：方法对比。 为凸显所提方法的优越性，研究将MSST方法与两种常见的故障特征提取方法——离散小波变换（Discrete Wavelet Transform， DWT）和变分模态分解（Variational Mode Decomposition， VMD）——在相同的“恒转速-渐变故障”实验数据上进行了对比。对比指标是各方法构建的故障指示器对绝缘电阻退化过程的跟踪灵敏度和稳定性。

主要研究结果 1. 仿真分析结果：有限元仿真表明，在剩余绝缘电阻R_f较大（>1Ω）的初期故障阶段，定子电流的1、5、7、11、13次等主要谐波变化极微（<0.63dB）。而3、9次等零序相关谐波幅值则随R_f减小（故障加剧）而近似线性增加。对于所使用的样机，9次谐波幅值始终高于3次谐波。更重要的是，仿真揭示：将R_f直接设为0Ω来模拟“单匝短路”会引发巨大的短路电流和明显的电流畸变，这与实际初期故障（R_f较大，故障电流微弱）的特征不符，说明传统实验条件过于理想化，会高估诊断方法的灵敏度。 2. 稳态实验结果：实验频谱分析完全验证了仿真结论。电机发生ITSC故障后，电流中出现了明显的3、9、15次零序谐波，其中9次谐波幅值最大。在不同转速下，9次谐波幅值均与剩余绝缘电阻R_f和短路匝数比例μ呈良好的负相关关系，而3次谐波仅在较高转速下表现明显，15次谐波规律性差。这证实了选择9次谐波作为本样机故障特征量的合理性。 3. 动态过程检测结果： * 恒转速-突加故障：FI能在故障发生的瞬间（约0.6s）从接近零的基线迅速跃升，准确指示故障的发生。 * 恒转速-渐变故障：FI值随着R_f从30Ω连续降至0Ω而单调递增，清晰地描绘出绝缘电阻的完整退化轨迹，实现了对故障发展过程的连续监测。 * 变转速-渐变故障：在转速发生阶跃变化或连续波动的复杂工况下，所构建的FI曲线依然能保持平滑上升的趋势，几乎不受转速突变或波动的干扰。这证明了通过除以基波幅值进行标幺化处理，可以有效解耦转速对故障特征谐波幅值的影响。 4. 方法对比结果：在相同的渐变故障数据上，基于DWT和VMD方法构建的故障指示器虽然也能大致反映故障趋势，但其变化幅度（灵敏度）远低于MSST方法。DWT方法的FI值仅增加了11.5%，VMD方法的FI值仅增加了1.9%，而MSST方法的FI值增加了400%（从0.004升至0.02）。这表明MSST方法能更纯净、更精确地提取出故障特征分量，对微弱故障特征的灵敏度更高。此外，DWT和VMD在变转速工况下可能面临频带错位或模态混叠的问题，而MSST方法则通过高精度时频分析和动态频带跟踪克服了这些困难。

研究结论与价值 本研究成功提出并验证了一种基于定子电流9次谐波和多重同步压缩变换的永磁同步电机初期匝间短路故障检测方法。主要结论如下： 1. 对于特定电机，故障特征谐波的选择应基于其本体谐波特性，并非固定为3次谐波。本研究样机的9次谐波比3次谐波对初期微弱故障更敏感。 2. 所提出的方法能够有效提取稳态和瞬态运行工况下电流信号中的微弱时变故障特征，并通过构建的故障指示器FI，实现对匝间剩余绝缘电阻从初期退化到晚期失效的全过程连续、定量追踪。 3. 该方法对电机转速波动具有优异的鲁棒性，解决了变工况下故障特征易被淹没的难题。

本研究的科学价值在于将故障诊断的焦点从“短路匝数辨识”前移至“绝缘电阻退化过程监测”，为ITSC故障的早期预警和预测性维护提供了新的理论依据和技术途径。其应用价值显著，所提算法计算量相对可控，有望集成到电机控制器中，实现在线实时故障监测，对于提高电动汽车、轨道交通、工业驱动等领域中永磁同步电机系统的可靠性与安全性具有重要意义。

研究亮点 1. 研究视角新颖：聚焦于ITSC故障的“初期”与“过程”，强调对剩余绝缘电阻（而非仅短路匝数）的监测，更贴合工程实际中故障渐进发展的特点。 2. 特征选择针对性强：突破了惯常使用3次谐波的思路，根据具体电机谐波特性优选9次谐波作为特征量，提升了检测灵敏度。 3. 算法先进且应用巧妙：引入了高性能的时频分析工具——多重同步压缩变换，显著提升了时频分辨率。创新性地将三维时频矩阵映射为二维时域幅值序列，并构建了能解耦转速影响的故障指示器，流程设计精巧。 4. 实验设计完备：搭建了可模拟绝缘电阻连续变化的实验平台，设计了从稳态到瞬态、从突加到渐变的系列实验，全面验证了方法的有效性、动态跟踪能力和鲁棒性。 5. 对比分析充分：通过与DWT、VMD等方法的直接对比，用数据客观证明了所提方法在检测灵敏度方面的显著优势。

其他有价值内容 论文在讨论部分指出了当前工作的一个局限与未来方向：本方法可通过比较三相电流的FI值大小来判断故障相别，但如何进一步确定短路匝在定子中的具体空间位置（例如位于哪个槽、哪个线圈），仍然是当前研究的难点和未来的重要攻关方向。这将是实现故障精确定位、指导维修的关键一步。