异步电机匝间短路故障诊断方法综述报告
作者与发表信息 本文作者为张官祥、程建、李利华、杨廷勇、李见辉（均来自中国长江电力股份有限公司白鹤滩电厂）以及汪洋（来自北京中元瑞讯科技有限公司）。该综述论文发表于《湘潭大学学报（自然科学版）》（Journal of Xiangtan University (Natural Science Edition)）2025年4月出版的第47卷第2期。
论文主题与背景 本文是一篇关于异步电机（Asynchronous Motor）定子绕组匝间短路（Interturn Short Circuit）故障诊断方法的系统性综述论文。异步电机作为工业、农业及自动化生产领域的核心动力设备，其用电量占电网总负荷的60%以上。由于常在恶劣环境下长时间高负载运行，电机定子绕组极易发生故障，其中匝间短路故障在所有电机故障中占比高达30%。该故障在中后期发展迅猛，若不能及时有效诊断，将导致电机性能下降、过热甚至烧毁，引发严重事故和巨大经济损失。然而，近年来缺乏对该故障进行全面综合性阐述的文献。因此，本文旨在弥补这一空白，从数学原理、物理特征和电气特征三个层面，系统梳理、分类并评述现有的异步电机匝间短路故障诊断方法，并展望未来发展趋势。
论文主要观点阐述
观点一：异步电机匝间短路故障诊断方法可系统性地分为三大类：基于解析模型的方法、基于信号检测的方法和基于知识的方法。 本文的核心框架是将纷繁复杂的诊断技术归纳为三大体系。这种分类方式基于方法的核心原理：基于解析模型的方法侧重于通过建立电机的数学模型（如电压方程、磁链方程）来模拟故障状态，分析故障特征；基于信号检测的方法则直接通过传感器采集电机运行时的物理信号（如电流、振动、磁场），并利用信号处理技术提取故障特征；基于知识的方法通常指利用人工智能、机器学习等算法，从历史数据或专家经验中学习故障模式并进行诊断。论文明确指出，前两类方法是当前技术发展的重点，并进行了详细阐述，而基于知识的方法作为新兴趋势在结论部分被提及。这种清晰的分类为研究人员和工程技术人员理解整个技术领域提供了逻辑脉络。
观点二：基于解析模型的诊断方法具有模型精度与计算效率的平衡优势，但对模型准确性和先验知识依赖度高，易受工况与环境干扰。 本部分详细论述了基于解析模型方法下的三个子类：状态估计法、参数估计法和等价空间法。 1. 状态估计法：其原理是利用状态观测器（如扩展卡尔曼滤波器EKF、滑模观测器SMO）估计系统状态，将观测信号与实际检测信号比较产生残差，通过分析残差进行故障诊断与评估。论文引用多篇文献（如文献[8]-[13]）展示了该方法在永磁同步电机、高速列车牵引电机等场景的应用，能够实现状态实时监测和较高精度的诊断。然而，该方法高度依赖于观测器的鲁棒性，在系统存在高频振动或其他强干扰时性能可能下降，且模型复杂，对计算资源要求高。 2. 参数估计法：其原理是利用故障发生前后电机参数（如定子绕组电阻、电感）的变化进行诊断。通过建立精确的瞬态模型或采用参数辨识技术（如线性参数变化LPV鲁棒滤波），比较参数正常值与故障值。文献[15]-[19]表明，该方法能实现高准确性诊断和故障定位。但其劣势在于对环境敏感，需要高质量的数据采集系统，且参数变化可能滞后于故障发生，导致诊断延迟。 3. 等价空间法：其原理是通过比较电机数学模型的输入输出与实际系统数据的相似性（等价性）来进行诊断。论文以文献[21][22]为例，说明如何通过建立匝间短路故障下的不对称电机模型，利用多模型匹配等方法寻找与实际数据最匹配的故障模型。该方法计算效率高，但通过降维简化可能丢失部分信息，故障定位能力有限，且同样依赖模型准确性。 综合而言，论文指出基于解析模型的方法在保留与有限元模型类似准确性的同时，避免了后者极高的计算复杂度，为故障诊断提供了一种相对准确且实用的途径。但其共同缺点是严重依赖精确的数学模型和先验知识，且易受实际运行工况和外部环境变化的影响，因此更适用于工况平稳的小型电机。
观点三：基于信号检测的诊断方法是当前主流，其中基于定子电流的方法应用最广，而基于振动和漏磁通的方法也各有特点。 这是论文着墨最多的部分，重点介绍了基于信号检测的三大类方法。 1. 基于定子电流的诊断方法：这是目前最主流、研究最深入的非侵入式方法，因为电流信号易于获取。论文进一步将其细分为三种主流技术： * 定子电流频谱分析法（MCSA）：核心是分析电流信号中的特征谐波。匝间短路会导致定子电流中特定频率分量（如公式(1)所示，在基频附近出现边频）幅值增加。例如，文献[24]指出150Hz成分和转子槽谐波在故障时会显著增加，但论文也客观指出这些成分并非故障唯一标志，易受磁饱和、电源谐波等干扰。文献[25][27]则展示了结合快速傅里叶变换（FFT）、长短期记忆网络（LSTM）等现代信号处理与人工智能技术提升诊断准确性的趋势。 * 负序分量法：原理是匝间短路破坏了三相绕组的对称性，产生负序电流分量（计算公式如式(2)）。通过监测负序电流幅值可以诊断故障。论文引用文献[29]-[34]说明，该方法的关键在于克服电源电压不平衡、电机固有不对称等干扰。例如，文献[29]提出新的故障特征分量以提高对早期轻微故障的灵敏度；文献[30]提出基于电压电流瞬时负序分量李萨如图形分析的方法，能更鲁棒地提取故障特征并观测故障演变过程。 * 派克矢量法（Park’s Vector Approach）：健康电机三相平衡时，定子电流在d-q坐标系下的轨迹近似为圆。发生匝间短路导致三相不平衡时，该轨迹会畸变为椭圆，椭圆率与故障程度相关。文献[36]-[40]探讨了该方法的应用，并提出了改进方案，如扩展帕克矢量法以消除电压不平衡和负载变化的影响，或结合人工智能（如模糊神经网络、MobileNetV2模型）对帕克矢量轨迹进行智能识别，显著提高了诊断的自动化水平和准确性。 论文总结基于定子电流的方法优势在于能实现实时、非侵入式监测，故障特征信噪比相对较高。但其劣势在于信号易受噪声干扰、故障精确定位困难、特征提取复杂、诊断效果受运行条件影响，且可能存在识别滞后。
基于振动信号的诊断方法：匝间短路会导致电磁力不平衡，从而引发特定频率的机械振动。通过在电机外壳安装振动传感器，分析振动频谱中的特征频率（如定子径向振动特征频率、转子转频谐波）可以诊断故障。文献[41]-[46]的研究表明，该方法能提供丰富的多维故障信息，且适用范围广。例如，文献[41]分析了匝间短路对气隙磁势和电磁力的影响，建立了振动特征与故障的关联；文献[42]通过对比转子匝间短路与转子不平衡故障引起的定子振动差异（二倍频振动增减趋势不同），提出了基于定子振动信号的识别方法。然而，振动信号极易受环境噪声、机械结构及其他振动源干扰，需要复杂的信号处理（如自适应多尺度形态学梯度乘积运算[44]），且设备成本较高。
基于轴向漏磁通的诊断方法：论文简要提及此类方法，其原理是匝间短路故障会导致电机轴向漏磁场发生变化，通过检测该变化可以进行诊断。虽然文中未展开详细论述，但指出这也是基于信号检测的一个重要分支。
观点四：未来异步电机定子故障诊断的发展趋势是，基于定子电流的诊断方法仍将为主流，而基于智能算法的诊断方法作为新趋势将日趋成熟。 在论文的结论部分，作者对未来的发展方向做出了明确预测。首先，基于定子电流的诊断方法因其非侵入、易实施、成本相对较低等优点，将继续作为研究和应用的主流方向。其次，随着人工智能、机器学习和大数据技术的飞速发展，基于知识（智能算法）的诊断方法正成为新的增长点。这包括利用深度学习网络（如LSTM、卷积神经网络CNN）自动从海量的电流、振动等多源数据中提取深层故障特征，实现更早期、更精准、更自适应的故障诊断与预测。论文中多处引用的文献（如[25][27][40]）已经体现了这一融合趋势，即传统信号处理方法与智能算法相结合，共同提升诊断系统的性能。
论文的意义与价值 本综述论文具有重要的学术价值和工程指导意义。在学术上，它系统性地梳理和整合了异步电机匝间短路故障诊断领域多年来的研究成果，构建了一个清晰的技术分类体系（模型驱动、数据驱动），并详细分析了各类方法的原理、优劣、应用场景及最新进展，为后续研究者提供了全面的知识地图和深入研究的起点。在工程应用上，论文为工业现场的电机状态监测与故障诊断实践提供了宝贵的选型参考和思路指引。工程师可以根据电机的具体类型、运行环境、成本预算和技术条件，参考本文对不同方法特点的分析，选择最合适的诊断策略或技术组合。此外，论文明确指出的“基于智能算法的诊断方法将日趋成熟”这一趋势，也为行业的技术升级和智能化转型指明了方向。