（1）摘要 针对永磁同步电机匝间短路故障与局部退磁故障难以区分的问题，该文提出一种基于电机同相与异相电流幅值波动特征的故障分类诊断方法。在分析定子绕组匝间短路故障与转子局部退磁故障对电流幅值影响机理的基础上，分别提取转子旋转一周内同相电流幅值波动特征和异相电流幅值之间的波动特征，建立了故障分类诊断指示器。仿真与实验结果表明，该指示器可有效识别定子绕组匝间短路故障与转子局部退磁故障。该文提出的方法可直接嵌入永磁同步电机控制软件，不需要增加额外的传感设备，具有较好的实用价值。
关键词：永磁同步电机 匝间短路故障 局部退磁故障 故障分类诊断
永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）以其效率高、控制精度高、结构紧凑等优点被广泛应用于电动汽车、航空航天和高铁等运输工具中[1-3]。永磁同步电机通常由定子与转子两个部分组成[4]。在复杂的工况环境中，随着使用时间的增长，永磁同步电机难免会出现定子故障与转子故障[5]。定子故障主要包括定子绕组匝间短路故障与定子绕组相间短路故障，其中，定子绕组匝间短路故障最为常见，约占永磁同步电机总故障的30%左右[6]。与传统的感应电机相比，永磁同步电机不存在转子的电励磁故障，因此，其转子故障主要表现为永磁体不可逆退磁故障，包括均匀退磁与局部退磁，其中，局部退磁会对电机的输出性能产生无法补偿的劣变[7]。
局部退磁是指永磁同步电机内部部分永磁材料的磁场强度降低，通常由物理损伤、高温运行、老化或逆磁场引起[8]。局部退磁会造成磁导率曲线偏移，永磁体磁链矢量减小[9]。由于永磁同步电机的电磁转矩正比于电流矢量和永磁磁链矢量的叉乘积，为了使退磁故障中的永磁同步电机保持相同转矩，故障电机的相电流必须高于正常电机的相电流[10]。较高的相电流会增加铜损耗和电机温度，引起更严重的不可逆退磁[11]。定子绕组匝间短路故障通常是由于机械应力、潮湿等原因导致漆包线绝缘性能下降而引起的[12]。发生匝间短路故障的电机定子绕组中会产生极大的短路环流，使电机异常升温[13]。因此，当三相永磁同步电机发生定子绕组匝间短路故障或永磁体局部退磁故障时，都会造成电机相电流突然升高，形成三相电流不对称现象，电机内部局部过热，出现不平衡磁拉力，降低了电机的输出转矩，严重影响了电机的性能和效率[14-15]。
根据已报道的永磁同步电机定子绕组匝间短路故障与局部退磁故障诊断方法，可以分为离线和在线两大类[16]。其中，基于知识的方法属于典型的离线诊断方法之一[17]，但离线诊断方法不适用于连续工作的电机。因此，永磁同步电机大多数采用在线故障诊断方法[18-24]，根据故障诊断过程中所测量的变量不同，又可分为两种类型：一类是基于电机电压信号分析（Motor Voltage Singnal Analysis, MVSA）的故障诊断方法[18-20]；另一类是基于电机电流信号分析（Motor Current Singnal Analgsis, MCSA）的故障诊断方法[21-24]。
MVSA一直被认为是一种快速的故障检测方法。文献[18]提出了永磁同步电机局部退磁故障的零序电压诊断方法。该方法通过辨识参考电压与实测零序电压之间的差值，实现对故障的快速检测和定位。文献[19-20]分别运用零序电压分量与负序电压分量检测定子绕组匝间短路故障。
但是，由于MVSA故障诊断方法硬件开销较大，专家学者致力于硬件开销较小的MCSA故障诊断方法研究。文献[21]利用定子电流幅值差之和作为电机匝间短路故障指示器；文献[22]利用电机电流谐波分量来检测永磁同步电机局部退磁故障；文献[23]通过电流的离散小波变换来检测永磁同步电机退磁故障；文献[6]通过带通滤波器和方均根检测器提取PWM纹波电流来诊断永磁同步电机匝间短路故障。
然而，无论是MVSA法还是MCSA法都是针对单一故障进行诊断的，没有考虑匝间短路与局部退磁对故障特征量影响的耦合问题，容易造成故障误诊断。因此，文献[24]通过匝间短路与局部退磁两种故障分别对Ld与Lq产生的影响，提出了一种基于id与iq矢量和的相位变化区分以上两种故障的方法。但是，由于在表贴式永磁同步电机中保持Ld=Lq，该方法仅适用于内嵌式永磁同步电机。
为此，本文提出了一种定子绕组匝间短路故障与局部退磁故障分类诊断的方法，既适用于内嵌式永磁同步电机，又适用于表贴式永磁同步电机。该方法在分析两种故障对相电流幅值影响机理的基础上，分别提取转子旋转一周内同相电流幅值波动特征和异相电流幅值之间的波动特征，建立了故障分类诊断指示器。经仿真与实验分析，本文所提出的故障分类诊断方法是行之有效的。
当a相定子绕组发生匝间短路故障后，星形联结的永磁同步电机的等效电路模型如图1所示。在a相中，if是发生短路故障时流过故障线圈的电流，is是流过短路导线的电流，rf是匝间短路故障的接触电阻，Rah是未出现短路故障线圈的电阻，Lah是未出现短路故障线圈的电感，eah是未出现短路故障线圈的反电动势，Raf是被短路线圈的电阻，Laf是被短路线圈的电感，eaf是被短路线圈的反电动势。在b相与c相中，Rb和Rc分别是b、c相绕组的电阻，Lb和Lc分别是b、c相绕组的电感，eb和ec分别是b、c相绕组的反电动势。ia、ib与ic分别是a、b、c三相绕组的相电流。设故障相绕组的线圈数为Nc，单个线圈的匝数为N1，受匝间短路故障影响的匝数为n，则短路匝与故障相绕组的总匝数之比可表示为
（1）
图1 a相匝间短路故障等效电路模型
Fig.1 Equivalent circuit model of interturn short circuit fault in phase a
在正常状态的三相永磁同步电机中，三相定子的电阻和电感保持一致。因此，正常状态的三相永磁同步电机定子电阻和电感可分别表示为
（2）
式中，RS为正常状态下单相绕组定子电阻；LS为正常状态下单相绕组定子电感。
在星形联结的永磁同步电机中，由图1可得定子绕组的电压方程为
（3）
当匝间短路故障发生时，a相定子绕组电流ia被分成了两个不同的分量。一个分量是流过导致故障发生的接触电阻的短路电流is；另一个分量是流过a相定子绕组短路匝的故障电流if。因此，ia可表示为
（4）
当流过永磁同步电机定子绕组的正弦电流工作频率为ω/(2π)时，由式（3）和式（4）可得
（5）
式中，
、
、
、
、
、
、
、
和
分别是uao、ubo、uco、ia、ib、ic、ea、eb和ec的相量形式。
由式（5）可知，如果匝间短路故障发生在a相，短路匝数比μ会影响a相电流Ia，但对其他两相电流影响较小。这就会造成Ia与Ib、Ic电流波形峰值的不平衡，即短路故障会造成相与相之间电流峰值的波动。
当转子上某块永磁体发生退磁故障时，必然会影响定子绕组上的反电动势。由于a、b、c三相互相对称，这里以a相为例，分析当一块永磁体发生退磁故障时对定子绕组反电动势的影响。如图2所示，a相共有三个线圈，分别是A1、A2和A3，线圈A1由1号定子槽进线，从2号定子槽出线。线圈A2由6号定子槽进线，从5号定子槽出线。线圈A3由9号定子槽进线，从10号定子槽出线。当退磁永磁体在t1时刻以ω的速度经过A1线圈时，分别在1号定子槽和2号定子槽内产生相应的反电动势，该反电动势必然小于正常永磁体的反电动势。当退磁永磁体在t2和t3时刻经过A2线圈和A3线圈时，同样影响相应的反电动势。
图2 发生退磁故障的永磁体影响a相绕组反电动势示意图
Fig.2 Diagram of influence of demagnetized permanent magnet on back EMF in phase a
设定子槽内线圈上产生磁链为正弦函数，则定子槽内线圈反电动势可表示为
（6）
式中，fe为定子电流频率；Emi为反电动势振幅。
设第i个永磁体的退磁程度为KDi，0≤KDi≤ 100%。如果出现局部退磁问题，则振幅Emi不会都相等，若正常永磁体产生反电动势振幅为Em0，故障永磁体的退磁程度为KDi，则振幅Emi可表示为
（7）
为了便于分析，对永磁体产生的反电动势振幅进行归一化处理，以正常永磁体产生的反电动势振幅为1，经归一化处理后在局部退磁情况下各永磁体产生的反电动势振幅范围为|Emi|≤1。
两个定子槽内线圈反电动势相差一个槽距角θ，对定子总槽数为z，极对数为p的永磁同步电机来说，槽距角θ为
（8）
由图2可知，线圈A1的反电动势是1号定子槽与2号定子槽的反电动势之差，线圈A2的反电动势是6号定子槽与5号定子槽的反电动势之差，线圈A3的反电动势是9号定子槽与10号定子槽的反电动势之差。
通过磁极产生反电动势的采样函数对定子槽内线圈反电动势进行采样可得线圈A1、线圈A2和线圈A3三个线圈的反电动势eA1、eA2和eA3。
根据周期性矩形脉冲信号的傅里叶级数展开式可得第i块磁极产生反电动势的采样函数为
（9）
式中，τ为两块永磁体之间的时间差；p为永磁同步电机的极对数；fe为定子电流频率；i的取值范围是1～2p。
转子中2p块永磁体旋转一周在定子槽内线圈上产生的反电动势系数为
（10）
式中，j为相对第1槽平移θ角的个数。
（11）
（12）
（13）
由图2可知，a相绕组反电动势ea是线圈A1、线圈A2和线圈A3三个线圈反电动势之和，即
（14）
a相绕组电压可表示为
（15）
式中，Ra、La和ea分别为a相的电阻、电感和反电动势。
当电机以角速度为ω旋转时，式（15）中的电流可表示为
（16）
式中，、和分别是uao、ia 和ea的相量表示。
当电机转子发生局部退磁故障时，Ea会随着退磁程度的加深而变小，式（16）的分子也随之变大，导致Ia增大。但是，电机转子发生局部退磁故障时，对定子各相电流影响是一样的，即相电流Ia与其余两相同步增大。
由图2可知，在转子中的永磁体发生局部退磁故障，正常永磁体经过A1、A2和A3线圈时，不会影响其反电动势的大小，当故障永磁体经过A1、A2和A3线圈时，其反电动势变小，由式（16）可知，相应的相电流会增大。所以，在同相电流中，局部退磁故障会造成相电流幅值严重波动。
由式（5）可知，匝间短路故障相电流ia是由两部分组成，一部分是由相电压uao驱动，另一部分是由相反电动势ea驱动，当永磁同步电机运行的工况点一定时，如果发生短路比μ确定的匝间短路，则Zh和Zf是定值，相电流ia受相电压uao和相反电动势ea控制。在没有局部退磁故障的情况下，转子旋转一周，各相反电动势的峰值是完全一样的。
由式（16）可知，局部退磁故障相电流Ia也是由两部分组成，受相电压uao和相反电动势ea驱动，Ra和La是定值。但由图2可知，在转子中的永磁体发生局部退磁故障，正常永磁体经过A1、A2和A3线圈时，不会影响其反电动势的大小；当故障永磁体经过A1、A2和A3线圈时，其反电动势变小，相应的相电流会增大。当转子旋转一周时，正常永磁体不会使相电流增大，而故障永磁体会使相电流增大。因此，在同相电流中，局部退磁故障会造成相电流幅值出现不相等的现象。
根据式（5）短路故障对相电流的影响和式（16）局部退磁故障对相电流的影响分析，短路故障和局部退磁故障可以通过相电流幅值波动特征实现两类故障的有效分类诊断。其诊断方法如图3所示。在永磁同步电机控制系统中获取相电流ia、ib和ic，采集的相电流信号存在高次谐波和干扰，必须进行相电流的消噪预处理，提取出相电流基波信息。无论是电流采集放大器的偏置问题还是电机驱动的平衡问题都难免使相电流基波信息存在一些直流成分，对电流波峰与波谷的提取都会产生较大的影响，因此，必须对消噪预处理后的相电流基波信息再进行去直流处理。
图3 局部退磁与短路故障分类诊断流程
Fig.3 Flow chart of local demagnetization and short circuit fault discrimination
通过前面短路故障和局部退磁故障对相电流影响的理论分析可知，短路故障不会影响同相电流的幅值，而局部退磁故障由于严重影响相反电动势，使得同相电流的幅值出现严重的波动。由式（3）可知，当短路故障发生在a相时，短路比μ对a相电流影响最大，对其余两相电流幅值影响相对较小。短路故障会影响异相电流幅值的平衡问题。当永磁同步电机没有这两种故障时，无论是同相还是异相，电流的幅值都是一样的。据此，构建两个故障特征指示器FI1和FI2。考虑到电机生产过程中存在的固有不平衡因素，可在电机正常状态下分别测取阈值VFI1与VFI2。根据国家标准GB/T 27744—2011规定，当三相电源平衡时，正常电机的三相电流中任何一相与三相幅值的偏差应不大于三相平均值的10%[25]。因此，VFI1与VFI2可分别设置为10%与0.1。若电机在正常状态下超出此阈值，则该电机不符合国家三相永磁同步电机技术条件标准。
转子旋转一周共产生2p个电流峰值，当发生退磁故障时，各电流峰值不相等，所以利用式（17）和式（18）对2p个电流峰值进行处理。设Aaj、Abj、Acj（j=1,2,∙∙∙, 2p）分别为a、b、c三相连续的2p个电流峰值，则反映同相电流幅值波动程度的故障特征指示器FI1为
（17）
异相电流幅值之间不平衡程度[22]的故障特征指示器FI2为
（18）
本文以一台14极18槽外转子表贴式三相永磁同步电机为研究对象建立仿真模型，其中每相定子绕组111匝，由三个线圈组成，如图4所示。在转子1 000r/min转速下，负载转矩设置为12N·m，利用Ansoft软件分别对电机正常状态，a相定子绕组线圈12匝短路故障，a相单个永磁体100%退磁故障进行仿真，获取转子旋转一周的电机三相电流，如图5所示。
图4 三相永磁同步电机仿真模型
Fig.4 Simulation model of three-phase PMSM
图5 永磁同步电机三种状态下的仿真电流
Fig.5 Simulation currents of PMSM in three states
从图5中可以看到，在正常状态下，电机三相电流幅值几乎完全一致，不存在明显波动。在匝间短路故障发生后，电机三相电流出现了不平衡现象，幅值在三相之间出现了较大差异，但在同相电流内电流幅值没有出现明显波动。当局部退磁故障发生后，同相电流幅值也出现了较大波动，并且在三相电流中先后出现。
根据图3流程，首先分别对图5中电机三种状态下的三相电流提取同相特征值，由式（17）可得图5a中FI1=0.1%，图5b中FI1=0.4%，图5c中FI1=40.2%。通过与阈值VFI1做比较可以有效判断图5c发生了局部退磁故障。然后，再分别对电机剩余两种状态下的三相电流提取异相特征值，由式（18）可得图5a中FI2=0.004，图5b中FI2=0.23，通过与阈值VFI2作比较可以有效判断图5b发生了匝间短路故障。最后，可以得出图5a无故障。
为了进一步验证故障指示器的灵敏度，仿真在电机相同工况下降低了匝间短路与永磁体退磁的故障程度，分别将a相短路匝数与单磁极退磁程度设置为6匝与30%。仿真结果如图6a与图6b所示。
图6 永磁同步电机轻度故障下的仿真电流
Fig.6 Simulation currents of PMSM with slight faults
由式（17）可得图6a中FI1=0.3%，图6b中FI1=17.4%。通过与阈值VFI1作比较可以有效判断图6b发生了局部退磁故障。再由式（18）可得图6a中FI2=0.19，通过与阈值VFI2做比较可以有效判断图6a发生了匝间短路故障。由此可见，故障指示器具有较好的灵敏度。
本次实验以一台14极18槽外转子表贴式三相永磁同步电机为研究对象，与图4仿真模型完全一致，具体参数见表1。在如图7所示的实验平台中，将电机a相绕组中的部分线圈短路模拟匝间短路故障，使用弱磁体替换其中的一块正常磁极来模拟局部退磁故障。实验首先在恒定转速500r/min，恒定转矩2.5N·m条件下进行，5次实验采集转子旋转一周的三相电流分别对应电机正常状态，a相6匝短路故障，a相12匝短路故障，单磁极30%退磁故障与单磁极100%退磁故障, 实验结果如图8、图9a、图9b、图10a与图10b所示。为了更好地观察与提取同相与异相电流的波动特征值，又分别使用了低通滤波器进行滤波，滤波结果显示于对应电流波形图的正下方。
图7 电机故障实验平台与退磁磁极
Fig.7 Experimental platform of PMSM with faults
表1 实验永磁同步电机参数
Tab.1 Parameters of experimental PMSM
参数数值 额定功率/kW1.5 额定转速/(r/min)1 000 额定转矩/(N∙m)极对数147 每相绕组匝数111
图8 实验电机正常状态下的三相电流
Fig.8 Three phase currents of PMSM in normal state
根据图3流程，首先分别对5次实验中电机的三相电流提取同相特征值，由式（17）可得五次实验中FI1的值分别为3.2%、4.1%、4.3%、27.2%和49.3%。通过与阈值VFI1做比较可以判断出第四与第五次实验发生了局部退磁故障，且第五次故障更严重。然后，再分别对前三次实验的电机三相电流提取异相特征值，由式（18）可得前三次实验中FI2分别为0.03、0.23、0.29，通过与阈值VFI2做比较可以判断出第二与第三次实验发生了匝间短路故障，且第三次故障更严重。最后，可以得出第一次实验没有故障发生。
图9 匝间短路故障实验三相电流
Fig.9 Three phase currents of PMSM with interturn short circuit fault
图10 局部退磁故障实验三相电流
Fig.10 Three phase currents of PMSM with local demagnetization fault
为了验证故障指示器的鲁棒性与灵敏性，进一步分别针对以上实验中故障程度较低的单磁极30%退磁故障与a相6匝短路故障进行变工况实验。故障电机先在相同转矩2.5N∙m条件下，改变转速为 1 000r/min，实验结果如图11a与图11b所示。然后在相同转速500r/min条件下，提高转矩至5N∙m，实验结果如图11c与11d所示。由式（17）可得图11a中FI1=36.5%，图11b中FI1=3.4%，图11c中FI1=42.6%，图11d中FI1=1.9%。通过与阈值VFI1做比较可以有效判断图11a与图11c发生了局部退磁故障。由式（18）可得图11b中FI2=0.25，图11d中FI2=0.24，通过与阈值VFI2作比较可以有效判断图11b与图11d发生了匝间短路故障。由此可见，故障指示器具有较好的鲁棒性与灵敏性。
图11 不同转速与转矩下的故障电机三相电流
Fig.11 Three phase current of fault motor under different speed and torque
为了测试在电机侧电源不平衡的工况下，故障指示器在电机正常运行时是否会发生误判，对正常工作在转速500r/min与转矩2.5N∙m下的电机改变a相输入电压进行实验。考虑到一般电机电源模块的电压波动范围为5%，实验三按照-5%的变化对a相输入电压进行调整，实验结果如图12所示。根据式（17）与式（18）分别计算出FI1=7.5%与FI2=0.04，低于对应阈值VFI1与VFI2。由此可见，电机侧电源在正常范围内的电压调整不会影响故障指示器的正确诊断。
图12 a相输入电压调整后的正常电机三相电流
Fig.12 Normal motor three-phase current after adjustment of phase a input voltage
通过在不同转速与不同转矩工况下分别对电机正常状态、6匝短路故障与单磁极30%退磁故障进行实验，获得了转速与转矩变化对故障指示器FI1与FI2的影响，如图13a和图13b所示。由此可见，符合国家标准GB/T 27744—2011生产的三相永磁同步电机均可按照本文中的故障指示器进行有效分类。
图13 转速与转矩变化对故障指示器FI1与FI2的影响
Fig.13 Influence of speed and torque variation on FI1 and FI2
本文在分析匝间短路故障与局部退磁故障对永磁同步电机三相电流影响的基础上，首次提出了基于同相与异相电流波动特征的永磁同步电机匝间短路与局部退磁故障分类诊断方法，仿真和实验结果验证了提出的故障诊断方法的有效性。本文主要贡献有以下几点：
1）本文通过匝间短路故障与局部退磁故障引起电流幅值波动的机理分析，为两种故障分类诊断方法提供了理论依据，并构建有效的故障分类诊断指示器。
2）本方法有效突破了传统的电流信号分类诊断法对永磁同步电机转子结构要求的限制，不受电机电感等参数的影响，同时适用于表贴式与内嵌式永磁同步电机。
3）本文的算法可直接嵌入PMSM系统控制软件中，电机控制系统反馈的三相电流值可以通过该算法软件与阈值进行实时比较实现在线诊断，无需新增额外的设备与装置，具有较好的实际应用价值。
参考文献
[1] Niu Feng, Chen Xi, Huang Shaopo, et al. Model predictive current control with adaptive-adjusting timescales for PMSMs[J]. China Electrotechnical Society Transactions on Electrical Machines and Systems, 2021, 5(2): 108-117.
[2] 徐奇伟, 孙静, 杨云, 等. 用于混合动力车的复合结构永磁电机电磁优化设计[J]. 电工技术学报, 2020, 35(1): 126-135.
Xu Qiwei, Sun Jing, Yang Yun, et al. Electromagnetic optimization design of compound-structure permanent-magnet motor for hybrid electric vehicle[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(1): 126-135.
[3] Yu Yang, Cong Leyao, Tian Xia, et al. A stator current vector orientation based multi-objective integrative suppressions of flexible load vibration and torque ripple for PMSM considering electrical loss[J]. China Electrotechnical Society Transactions on Electrical Machines and Systems, 2020, 4(3): 161-171.
[4] 戴思锐, 张炳义, 厉伟, 等. 一种定子连体双转子同步并行直驱永磁电机[J]. 电工技术学报, 2020, 35(10): 2107-2118.
Dai Sirui, Zhang Bingyi, Li Wei, et al. A parallel direct-driven permanent magnet synchronous motor with stator connected dual-rotors synchronous[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(10): 2107-2118.
[5] Huang Wentao, Hua Wei, Fan Qigao. Performance analysis and comparison of two fault-tolerant model predictive control methods for five-phase PMSM drives[J]. CES Transactions on Electrical Machines and Systems, 2021, 5(4): 311-320.
[6] Zhang Yecheng, Liu Guohai, Zhao Wenxiang, et al. On-line diagnosis of slight interturn short-circuit fault for a low-speed permanent magnet synchronous motor[J]. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 2021, 7(1): 104-113.
[7] 张丹, 赵吉文, 董菲, 等. 基于概率神经网络算法的永磁同步直线电机局部退磁故障诊断研究[J]. 中国电机工程学报, 2019, 39(1): 296-306.
Zhang Dan, Zhao Jiwen, Dong Fei, et al. Partial demagnetization fault diagnosis research of permanent magnet synchronous motors based on the PNN algorithm[J]. Proceedings of the CSEE, 2019, 39(1): 296-306.
[8] 李红梅, 陈涛. 基于分形维数的 PMSM 局部退磁故障诊断[J]. 电工技术学报, 2017, 32(7): 1-10.
Li Hongmei, Chen Tao. The local demagnetization fault diagnosis of PMSM based on fractal dimension[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2017, 32(7): 1-10.
[9] Kim K, Lim S, Koo D, et al. The shape optimization of permanent magnet for permanent magnet synchronous motor considering partial demagnetization[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2006, 42 (10): 3485-3487.
[10] Ruoho S, Kolehmainen J, Ikaheimo J, et al. Interdependence of demagnetization, loading, and temperature rise in a permanent-magnet synchronous motor[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2010, 46(3): 949-953.
[11] 李红梅, 陈涛. 电动汽车PMSM退磁故障诊断及故障模式识别[J]. 电工技术学报, 2017, 32(5): 1-8.
Li Hongmei, Chen Tao. Demagnetization fault diagnosis and fault mode recognition of PMSM for EV[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2017, 32(5): 1-8.
[12] 陈勇, 梁洪, 王成栋, 等. 基于改进小波包变换和信号融合的永磁同步电机匝间短路故障检测[J]. 电工技术学报, 2020, 35(1): 228-234.
Chen Yong, Liang Hong, Wang Chengdong, et al. Detection of stator inter-turn short-circuit fault in PMSM based on improved wavelet packet transform and signal fusion[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(1): 228-234.
[13] Afrandideh S, Milasi M, Haghjoo F, et al. Turn to turn fault detection, discrimination, and faulty region identification in the stator and rotor windings of synchronous machines based on the rotational magnetic field distortion[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2020, 35(1): 292-301.
[14] 何玉灵, 张文, 张钰阳, 等. 发电机定子匝间短路对绕组电磁力的影响[J]. 电工技术学报, 2020, 35(13): 2879-2888.
He Yuling, Zhang Wen, Zhang Yuyang, et al. Effect of stator inter-turn short circuit on winding electromagnetic forces in generators[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(13): 2879-2888.
[15] 孔汉, 刘景林. 单相匝间短路对永磁电机损耗及温度分布的影响研究[J]. 微特电机, 2015, 43(7): 30-35.
Kong Han, Liu Jinglin. Influence of single phase winding inter turn short circuit on loss and temperature distribution of permanent magnet machine[J]. Small & Special Electrical Machines, 2015, 43(7): 30-35.
[16] Shin S, Choi B, Kang H. Motor health monitoring at standstill through impedance analysis[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2016, 63(7): 4422-4431.
[17] 张剑, 何怡刚. 基于轨迹灵敏度分析的永磁直驱风电场等值模型参数辨识[J]. 电工技术学报, 2020, 35(15): 3303-3313.
Zhang Jian, He Yigang. Parameters identification of equivalent model of permanent magnet synchronous generator wind farm based on analysis of trajectory sensitivity[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(15): 3303-3313.
[18] Urresty J, Riba J, Delgado M, et al. Detection of demagnetization faults in surface-mounted permanent magnet synchronous motors by means of the zero-sequence voltage component[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2012, 27(1): 42-51.
[19] Hang Jun, Zhang Jianzhong, Cheng Ming. Online interturn fault diagnosis of permanent magnet synchronous machine using zero-sequence components[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2015, 30(12): 6731-6741.
[20] Jeong H, Moon S, Kim S. An early stage interturn fault diagnosis of PMSMs by using negative-sequence components[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017, 64 (7): 5701-5708.
[21] Hang Jun, Ding Shichuan, Zhang Jianzhong, et al. Detection of interturn short-circuit fault for PMSM with simple fault indicator[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2016, 31(4): 1697-1699.
[22] Espinosa Garcia A, Rosero Javier A, Cusido Jordi, et al. Fault detection by means of Hilbert-Huang transform of the stator current in a PMSM with demagnetization[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2010, 25(2): 312-318.
[23] Ruiz J, Rosero J, Espinosa A, et al. Detection of demagnetization faults in permanent-magnet synchronous motors under nonstationary conditions[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2009, 45(7): 2961-2969.
[24] Moon S, Jeong H, Lee H, et al. Detection and classification of demagnetization and interturn short faults of IPMSMs[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017, 64(12): 9433-9441.
[25] 国家标准化管理委员会. GBT22711—2008超高效三相永磁同步电动机技术条件[S]. 北京: 中国标准出版社, 2009.
Discrimination of Interturn Short-Circuit and Local Demagnetization in Permanent Magnet Synchronous Motor Based on Current Fluctuation Characteristics
Abstract For the difficulties in the classification and diagnosis of interturn short circuit fault and local demagnetization fault of permanent magnet synchronous motor (PMSM), this paper proposes a two faults discrimination method based on the in-phase and out of phase current amplitude fluctuation characteristics of PMSM. Based on the mechanism analysis of the influence of interturn short circuit fault and local demagnetization fault on phase current amplitude, the amplitude fluctuation value in the same phase current and the amplitude fluctuation value between different phases currents are extracted in one rotation cycle. The above two amplitude fluctuation values can reflect two faults difference，and the faults discrimination indicators are established. The simulation and experimental results are consistent with the mechanism analysis, which verify the effectiveness of the proposed method. The method in this paper can be directly embedded in PMSM control software without additional sensing equipment, and has good practical value.
keywords：Permanent magnet synchronous motor, interturn short circuit fault, local demagnetization fault, fault classification and diagnosis
DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.211463
中图分类号：M351
收稿日期 2021-09-14
改稿日期 2021-09-23
张业成 男，1985年生，博士研究生，研究方向为电机故障诊断等。E-mail：1000910116@ujs.edu.cn
刘国海 男，1964年生，博士，教授，博士生导师，研究方向为交流电机控制、故障智能诊断和特种电机设计等。E-mail：ghliu@ujs.edu.cn（通信作者）
国家自然科学基金（51707083）和2021年江苏省青蓝工程资助项目。
（编辑 郭丽军）