基于旋转高频电压注入的异步电动机定子匝间短路早期故障检测研究学术报告

一、 研究作者、机构及发表信息

本研究的主要作者包括 IEEE 会员 方晓春、IEEE 学生会员 高景辰、卢金鑫、张佳颖，以及来自工业界的 李华。研究团队主要来自 北京交通大学电气工程学院，通讯作者为方晓春和高景辰。合作单位包括中国中车青岛四方车辆研究所有限公司。这项研究成果以学术论文的形式发表在国际期刊 IEEE Transactions on Transportation Electrification 上，该论文于2024年8月7日在线发表，最终版本日期为2025年2月3日，卷期为第11卷第1期。

二、 学术背景与研究目标

本研究属于电气工程领域，具体聚焦于电机故障诊断与健康管理（PHM），特别是针对城市轨道交通牵引系统的核心设备——异步牵引电动机。定子匝间短路（Stator Interturn Short Circuit）是异步电动机常见且危害严重的早期故障之一。在初始阶段，其故障特征非常微弱，难以被传统方法有效捕捉。若不及时处理，可能发展为相间短路或接地短路，导致电机烧毁，严重威胁轨道车辆的运行安全。

目前，异步电动机定子匝间短路故障的诊断方法主要分为被动法和主动法两大类。被动法（如分析负序电流、谐波电流、瞬时功率等）虽然直观，但其故障特征易受电机运行工况变化、参数不对称（如电阻不平衡）等因素干扰，在城市轨道交通多变负载和速度的工况下鲁棒性不足。主动法则通过向电机注入特定频率的信号（高频电压或电流），并分析其响应来提取故障特征，具有更高的灵敏度和抗干扰潜力。其中，旋转高频电压注入法因其实现相对简单，更适合轨道交通应用场景。

然而，现有基于旋转高频电压注入的主动诊断方法面临一个关键挑战：难以区分定子匝间短路故障与定子电阻不平衡故障。因为两者都会在电机的高频电流响应中产生类似的负序分量，导致误判。此外，准确定位发生匝间短路的故障相（A、B或C相）也是一个需要解决的问题。

因此，本研究旨在解决上述挑战，其核心目标为：提出一种基于旋转高频电压信号注入的新方法，该方法不仅能实现异步电动机早期定子匝间短路故障的检测与精确定位（故障相位识别），还能有效将其与电阻不平衡故障区分开来，从而提高故障诊断的准确性和实用性。

三、 研究详细流程与方法

本研究遵循了严谨的理论建模、特征提取、算法设计到实验验证的完整科研流程，具体步骤如下：

第一步：建立故障数学模型与高频响应分析 这是研究的理论基础部分。研究首先分别建立了定子匝间短路故障和定子电阻不平衡故障的精确数学模型。 1. 匝间短路故障建模：将发生匝间短路的绕组等效为正常部分与短路环部分，基于磁链和电压方程，推导出包含故障电流项的三相静止坐标系数学模型。随后通过坐标变换，得到两相静止坐标系（α-β坐标系）下的故障模型。该模型表明，匝间短路故障在电机等效电路中可视为一个并联在励磁电感两侧的受控电流源。 2. 电阻不平衡故障建模：将某一相绕组的电阻增大（模拟接触不良等故障）建模为在三相电压方程中引入一个额外的电阻压降项。同样通过坐标变换得到两相静止坐标系模型，该故障可等效为一个与健康电机电路串联的受控电压源。 3. 高频故障模型推导：在上述故障模型基础上，研究进一步分析了在注入高频旋转电压信号（频率远高于基频）时的电机响应。由于在高频下，电机绕组的感抗远大于电阻，且励磁支路可视为开路，模型得以简化。通过推导，分别得出了在两种故障状态下，电机总的高频电流响应表达式。关键发现是：两种故障的响应电流均由健康状态下的正、负序电流分量和一个故障特有的附加电流分量组成，但这两个附加分量的性质（幅值与频率的关系）不同。

第二步：故障特征提取与诊断指标定义 基于第一步推导出的高频电流响应表达式，研究设计了特征提取流程。 1. 特征提取流程：首先，将测量得到的高频电流信号通过坐标变换，转换到与注入电压同频率旋转的同步坐标系（d-q坐标系）中。在此坐标系下，健康状态下的正负序交流分量被转换为直流分量，而故障引入的附加电流分量则表现为特定频率的交流量（主要为2倍频分量）和一个直流分量。通过低通滤波器（LPF）即可提取出这个关键的直流分量，记为 *i_αβh,fdc*（对于匝间短路）和 *i_αβh,rdc*（对于电阻不平衡）。 2. 故障检测与相位定位：提取出的直流分量幅值（I_f 或 *I_r*）可用于判断故障是否发生（与设定阈值比较）。更重要的是，该直流分量的相位角（θ_z 或 *θ_r*）包含了故障相位信息。通过理论计算和几何分析，研究明确了：对于匝间短路，计算得到的角度（*θ_s - θ_z*）会落在特定区间（A相：0°-90°；B相：240°-330°；C相：120°-210°），从而实现故障精确定位。对于电阻不平衡，其相位角（*θ_r*）直接对应故障相（0°为A相，120°为C相，240°为B相）。 3. 故障类型判别指标：为了区分匝间短路和电阻不平衡，本研究提出了一个创新性的判别指标（Discrimination Index, DI）。具体方法是：在检测到故障后，立即改变注入信号的频率（例如，从 ω_h1 切换到 *ω_h2*，且 ω_h1 < *ω_h2*），进行第二次信号注入。分别计算两次注入下提取的故障直流分量幅值 *I_f*（或 *I_r*），并求其比值 *DI = I(ω_h2) / I(ω_h1)*。理论分析表明，对于匝间短路故障，DI 的理论值小于1（因为故障电流幅值与频率成反比）；而对于电阻不平衡故障，DI 的理论值大于1（因为故障电流幅值与频率成正比）。设定一个理论平均值作为阈值 *D_th*，通过比较实际计算的 DI 值与 *D_th*，即可准确判别故障类型。

第三步：实验平台搭建与验证 为验证所提方法的有效性，研究团队搭建了一个完整的故障诊断实验平台。 1. 实验对象与设备：实验平台核心为一台2.2 kW的异步电动机（作为被测对象）和一台配套电机（提供负载）。通过控制器和逆变器向被测电机注入幅值为6V、频率为200Hz和300Hz的三相对称高频电压信号。通过外部测量电路采集三相电流数据。实验电机定子绕组经过特殊改造，可以模拟A、B、C相不同匝数（如5匝、10匝）的匝间短路故障，以及不同阻值（如0.6Ω， 0.8Ω）的电阻不平衡故障。 2. 实验设计与流程： * 模型验证实验：首先，在Simulink中建立了与实验平台参数一致的仿真模型，对比了仿真与实验得到的高频故障电流响应波形，结果高度一致，验证了理论建模的准确性。 * 匝间短路故障定位实验：在稳态工况（如300 r/min， 6 N·m）下，分别设置A、B、C三相发生不同严重程度（5匝、10匝短路）的匝间短路故障。注入200Hz高频电压，提取故障直流分量并计算其相位。实验结果（图14-16）显示，计算出的角度（*θ_s - θ_z*）完全落入理论预测的对应相位区间，成功实现了故障相位的精确定位。 * 多工况鲁棒性验证实验：为了模拟城市轨道列车的实际运行状态，在A相匝间短路故障下，测试了所提方法在不同转速（100， 200， 300 r/min）、不同负载转矩（2， 4， 6 N·m）的稳态工况，以及转速阶跃（150→300 r/min）、转矩阶跃（2→6 N·m）的动态工况下的表现。实验结果（图17-20）表明，在不同稳态和动态条件下，计算出的故障相位角（*θ_s - θ_z*）平均值变化很小，波动范围有限，证明了该方法具有良好的工况鲁棒性。 * 故障类型区分实验：在相同负载工况（300 r/min， 4 N·m）下，分别设置电阻不平衡故障（0.6Ω， 0.8Ω）和匝间短路故障（5匝， 10匝，短路电阻0.2Ω）。首先注入200Hz信号，检测到故障后，立即切换注入300Hz信号。计算两种频率下提取的故障直流分量幅值，并得到*DI*值。实验结果（图21-24）显示：对于电阻不平衡故障，计算出的*DI*值（1.978， 1.915）均大于设定的阈值*D_th*（1.875）；对于匝间短路故障，计算出的*DI*值（1.091， 1.332）均小于*D_th*。这清晰地区分了两类故障。 * 区分方法的鲁棒性验证：进一步在不同转速和负载下测试故障类型区分指标*DI*。结果表明（图25-26），虽然工况变化对*DI*值有一定影响，但其相对于阈值*D_th*的大小关系保持不变（电阻不平衡故障的*DI*始终大于*D_th*，匝间短路故障的*DI*始终小于*D_th*），再次验证了所提区分方法的有效性。

四、 主要研究结果

本研究通过理论推导和系统实验，取得了一系列明确且相互支撑的结果： 1. 理论模型准确性得到验证：仿真与实验获得的高频故障电流响应波形高度吻合（图13），证实了所建立的匝间短路和电阻不平衡故障高频数学模型的正确性，为后续特征提取和算法设计奠定了可靠基础。 2. 实现了匝间短路故障的精确相位定位：在不同短路严重程度（5匝、10匝）和不同故障相（A， B， C）条件下，基于提取的故障直流分量相位信息，均能准确地将故障定位到对应的相。例如，A相故障时，计算角度落在0°-90°区间；B相故障时，落在240°-330°区间（图14-16）。这一结果直接验证了第三步中故障定位理论的正确性。 3. 证明了所提方法具有优异的工况鲁棒性：在广泛的稳态和动态工况变化测试中，故障相位角的计算结果保持稳定，波动范围小（图17-20）。这一结果至关重要，它表明该方法能够适应城市轨道交通牵引电机实际运行中转速和负载频繁变化的环境，克服了传统被动方法对工况敏感的缺点。 4. 成功实现了匝间短路与电阻不平衡故障的区分：通过引入双频率注入和判别指标*DI*，实验数据明确显示了两类故障*DI*值的显著差异（图21-24）。所有测试案例中，根据*DI*值与阈值*D_th*的比较，都能做出正确判断。这一结果是本研究的核心贡献，解决了现有方法中两类故障易混淆的难题。 5. 验证了故障区分方法的鲁棒性：在不同运行工况下，尽管*DI*的具体数值有所波动，但其与阈值的大小关系始终保持不变（图25-26）。这意味着所提出的区分策略在实际应用中是可靠的，不受电机运行点变化的显著影响。

这些结果层层递进：准确的模型是特征提取的前提；提取出的相位特征成功实现了故障定位；而基于幅频特性差异设计的*DI*指标，则是在准确定位基础上，进一步实现了故障类型的精细区分。所有实验结果共同支撑了本研究方法的有效性和实用性。

五、 研究结论与价值

本研究成功提出并验证了一种基于旋转高频电压注入的异步电动机定子早期故障综合诊断方法。主要结论如下： 1. 该方法能够在不依赖电机先验知识（如健康状态参数）的情况下，有效检测定子早期故障（包括匝间短路和电阻不平衡）。 2. 通过分析高频电流响应中的直流分量相位，可以精确定位发生匝间短路或电阻不平衡的故障相。 3. 通过比较两次不同频率注入下提取的故障分量幅值比（即判别指标*DI*），可以可靠地区分匝间短路故障和电阻不平衡故障。 4. 所提出的诊断与区分方法对电机的运行转速和负载转矩变化具有强鲁棒性，适用于城市轨道交通等工况复杂的应用场景。

本研究的科学价值在于：深入剖析并量化比较了匝间短路与电阻不平衡故障在高频激励下的响应机理差异，创造性地提出了利用故障电流幅值随频率变化特性不同来进行区分的思想，并形式化为可操作的判别指标*DI*。这为电机故障诊断领域提供了一种新的、更精细的分析视角和解决方案。

其应用价值显著：该方法为城市轨道交通牵引电机、以及其他高可靠性要求场合的异步电动机，提供了一种在线、早期、精准的定子故障诊断工具。能够及时识别危险的匝间短路隐患，并避免将其与相对温和的电阻不平衡故障混淆，从而有助于实施预测性维护，防止灾难性故障发生，保障运营安全，降低维护成本。

六、 研究亮点

本研究的亮点主要体现在以下几个方面： 1. 问题导向的创新性：直面现有旋转高频电压注入法无法区分匝间短路与电阻不平衡这一实际工程难题，提出了具有明确物理意义的解决方案。 2. 方法的新颖性：提出了双频率信号注入与判别指标（DI） 相结合的策略。这不是简单的信号处理技巧，而是基于两种故障物理本质差异（一个故障分量与频率成反比，一个与频率成正比）的理论创新。 3. 诊断功能的完备性：在同一框架下，集成了故障检测、相位定位和类型区分三大功能，形成了一个相对完整的早期故障诊断方案。 4. 强烈的工程实用性：整个方法基于电机驱动器中常见的信号注入和电流测量技术，无需额外的硬件传感器（如零序电压测量电路），也不依赖于复杂的电机参数或精确的数学模型，易于在现有的电机控制系统中集成实现。 5. 充分的鲁棒性验证：不仅进行了稳态测试，还特别考察了转速和负载动态变化过程对诊断结果的影响，验证了方法在实际复杂工况下的适用性，增强了结论的说服力。

七、 其他有价值内容

论文在引言部分对现有的定子匝间短路诊断方法（包括被动法和主动法）进行了较为全面的综述，指出了各类方法的优缺点，为本研究的立项提供了充分的学术背景支撑。此外，研究团队来自高校（北京交通大学）与产业界（中车四方所），体现了产学研结合的特点，有助于确保研究成果既具有理论前沿性，又紧扣工程实际需求。论文中提供的详细数学模型推导、实验平台参数（表I）以及丰富的实验结果图表，为其他研究者复现和进一步研究提供了宝贵资料。