为定子绕组故障严重程度，定义为故障匝数与相绕组匝数之比。Rs为绕组等效内阻，Rf为故障绕组的外加电阻，用于防止匝间短路下大电流进一步损坏绕组，Ln（n=a, b, c）为绕组等效电感。摘要 定子绕组匝间短路是无刷直流电机定子绕组的常见故障，其状态评估具有重要意义。故障发展的各时期，绕组短路的区域与匝数随之改变，使得电磁空间分布特性差异显著，依据固定布局的单一信号难以实现故障的精准定位与评估。该文通过解析匝间短路下等效电磁模型和电磁空间分布规律，提出一种基于多路漏磁信号阵列的匝间短路故障诊断方法。首先，建立了电机绕组电磁等效模型解析漏磁信号与绕组状态的关联关系；其次，利用多物理场模型明确漏磁传感器阵列最优空间布局；最后，依据多路漏磁信号阵列建立反向传播神经网络模型实现故障智能诊断。仿真模型与试验平台的结果表明，该方法能有效识别匝间短路的区域与匝数，且反向传播神经网络模型的诊断精确性高。由于方法仅采集电机外部漏磁信号，作为非侵入测试技术易于落地应用，具有极大的应用前景。
关键词：无刷直流电机 匝间短路 多路漏磁信号阵列 故障诊断 反向传播神经网络
近年来，新能源汽车成为乘用车的主流发展方向。电机作为核心动力设备，直接决定了汽车的动力性能。相较于传统轴承传动方式，轮边电机不仅具备优良的动力特性，还能够释放汽车底盘空间。为此，轮边电机成为电动汽车的热门发展方向。无刷直流电机（Brushless Direct Current Motor, BLDCM）因其结构简单、速度范围宽、响应速度快等优点，成为轮边电机的理想选择[1-2]。由于恶劣的工作环境、复杂的运行工况，无刷直流电机的故障难以避免，常见的故障类型包括定子故障、转子故障和轴承故障[3-8]。但是多数故障与定子绕组紧密相关，定子绕组故障源于局部放电导致的线匝绝缘老化，由于老化的累积效应进一步降低绝缘性能，严重时导致瞬时击穿，从而引起绕组匝间短路[9-10]。由此造成的无刷直流电机故障会带来巨大的经济损失，及时准确检测电机绕组匝间短路具有重要意义[11-12]。
目前，国内外学者据此开展了状态评估的研究。由于关联信息的选择是状态评估的前提条件，现有研究针对电机各类物理量进行关联信息的挖掘，获得了大量的研究成果[13-21]。匝间短路会引起绕组局部温度升高，因此电机温度变化可为故障诊断提供参考[13-14]。但是早期故障下短路电流数值较小，温度上升速率极为缓慢，因此该方法识别早期故障较为困难。匝间短路引起电机各相负载不平衡，因此电压、电流和振动的相关特性被应用于故障诊 断[15-21]。文献[16]提出了一种特征模态电流，通过对三相电流进行线性混合，建立数理统计指标（平均值、方差和能量）与电机状态的关联关系。文献[17-18]通过分析定子及转子的负载电流，建立谐波特性与绕组状态的关联关系。同时负载电流的不平衡会影响振动特性，为此分析定子与转子电流的谐波特征，解析空间电磁特性演变规律，建立故障下振动变化特性，从而评估电机状态[19-20]。但是非均衡负载与高电阻接触故障也会使得定子电流产生类似谐波，而且也会影响电机振动特性，因此可能会误诊断。文献[21]提出了一种基于零序电压分量分析的匝间短路诊断方法，该方法能够有效识别故障类型与评估故障程度。但是零序电压是一种侵入式测试技术，其测量技术需要连接定子绕组的中性点，这降低了测试便捷性。
由于漏磁是电机的内部信号，电机机械结构出现任意变化时，电磁空间分布会发生相应变化，即漏磁信号与电机结构状态紧密相关，对不同时期的各类故障均具有较高的灵敏性[22-26]。相比于其他物理信息，漏磁信号的多空间维度信息可用于进一步诊断[27-29]。同时漏磁检测是一种低成本的非侵入式测试技术，有助于该方法的推广应用。为此现有学者基于漏磁信号进一步开展研究，解析了不同故障下漏磁信号的演变规律。文献[30]使用磁通量传感器采集电机漏磁通信号，针对其时-频分量使用智能算法实现电机故障的识别。在此基础上，联合人工智能技术进一步提升故障诊断的准确性[31-33]。
在不同故障发展时期，绕组短路的区域与匝数相应改变，使得电机电磁空间分布特性差异显著，依靠固定布局的单一信号难以实现故障的精准定位与评估。相比而言，多路漏磁提供多维特征信息，具有良好的互补性和可靠性。为此，本文提出了一种基于多路漏磁信号阵列的无刷直流电机匝间短路故障诊断方法。首先，建立了电机绕组电磁等效模型解析漏磁信号与绕组状态的关联关系。然后，理论解析了漏磁信号传感器阵列的空间布局方法，建立了适用于电机匝间短路诊断的反向传播神经网络模型。最后，联合仿真模型与试验平台验证了该方法的有效性。
为了更好地分析无刷直流电机定子绕组在匝间短路下的电磁演变特性，本小节建立了电磁解析模型用于进一步分析。图1所示为无刷直流电机A相匝间短路故障下的电路模型，将A相定子绕组分为健康部分与故障部分。为定子绕组故障严重程度，定义为故障匝数与相绕组匝数之比。Rs为绕组等效内阻，Rf为故障绕组的外加电阻，用于防止匝间短路下大电流进一步损坏绕组，Ln（n=a, b, c）为绕组等效电感。
图1 无刷直流电机匝间短路下电路模型
Fig.1 Motor model with an inter-turn short circuit fault
无刷直流电机的匝间短路故障状态通过电压矩阵方程表示为
（1）
式中，ua、ub和uc分别为A、B和C相电压；ia、ib和ic分别为A、B和C相电流；U0为相电压的零序分量；L和M分别为各相绕组等效自感和互感；ea、eb、ec分别为A、B、C相绕组的反电动势；if为故障绕组的短路电流；ef为短路电流形成的反电动势。
（2）
式中，Uf为绕组的故障线匝两端电压，其数值等于故障绕组外加电阻Rf乘故障绕组的短路电流if。同理，Uf也可以表示为绕组等效内阻、等效电感的两端电动势与反电动势的组合。电压降是由等效电感所引起的。
忽略瞬时电压时，短路电流if近似表示为
（3）
其中
可知，短路电流if和相电流ia均与反电动势ea有关，即上述参数可用于诊断匝间短路故障。同时漏磁信号与上述特征参数紧密相关，漏磁信号演变规律也可提供特征信息用于诊断，为此建立等效磁路模型分析电机定子绕组空间漏磁演变特性。
图2a所示为无刷直流电机空间结构及空间磁通路径。该电机为外转子结构，转子铁心在外侧，内部为定子绕组。如若电机定子绕组发生匝间短路故障，定子电流突变导致空间磁通变化，发散到电机外部漏磁通fst的振幅将发生变化。为了定量解析漏磁通的变化规律，建立了如图2b所示的等效磁路模型。Fa为匝间短路故障下漏磁源，fs为通过转子铁心磁通量，fg为气隙磁通量，fmr为主磁通，fo为永磁体的漏磁通，fm为磁体对磁体的漏通量，fr为磁体到转子的漏磁通fo≈fr+fm，Rst、Rr、Rg、Rs、Rm、Rmm、Rmr分别为漏磁通、转子心、气隙、定子心、磁体、磁体到磁体泄漏路径和磁体到转子泄漏的磁阻。漏磁通源于定子绕组，其路径包括气隙和转子铁心，因此，漏磁通量取决于Fa和永磁体磁通量。假设fg是已知且恒定的，由于匝间短路的原因，fst随着Fa发生变化。综合上述分析可知，差异化绕组状态下，Fa改变会使得漏磁信号相应改变。因此，磁通传感器采集漏磁可作为定子绕组状态评估依据。
图2 BLDCM结构和磁路等效模型
Fig.2 BLDCM structure diagram and magnetic circuit equivalent model
由于漏磁通为空间三维矢量，其由各维分量叠加而成，而不同维度的漏磁通变化规律不完全一致，即空间各处漏磁通强度差异显著，故障下演变规律也呈现不同。同时，考虑铁心和电机外壳的厚度，转子外侧的漏磁分量是十分有限的，为此本文特别研究最优的漏磁传感器阵列布局，搭配高灵敏传感器，获取电机绕组状态信息。
为了完成电机定子绕组的智能诊断，本文联合反向传播神经网络与多路漏磁信号阵列提出了一种全新的故障诊断方法，智能算法流程如图3所示。
图3 智能算法流程
Fig.3 The flowchart of the proposed algorithm
1）步骤1：差异化定子绕组状态模拟
为了精确模拟不同的匝间短路状态，依据图3所示的无刷直流电机绕组结构进行故障设置，参考故障组别将电机状态分为四大类：健康状态（H）、A相故障状态（A）、B相故障状态（B）和C相故障状态（C），分别标记为1、2、3和4。
电机绕组结构二维图如图4所示，电机定子分为三相，每相有9个槽，总计27个槽，同时每个槽独立绕制13圈线匝，总计351匝。通过连接相邻插槽的导线模拟绕组匝间短路的故障。电机每相绕组可以设置四种不同的故障程度，分别为1/9、2/9、3/9和4/9。其中，短路程度为n/9是9个槽中有n个被短路。同一相绕组内部模拟3个不同的故障位置，各个位置彼此间隔120°，如图4所示。三相绕组共计包含有9个故障位置。为了能够获取足够数据信息用于进一步的智能诊断，相同状态的试验数据重复试验多次。
图4 电机绕组结构二维图
Fig.4 Two-dimensional diagram of the motor winding structure
2）步骤2：多路漏磁传感器阵列构造
由于电机外壳的不同位置漏磁信号强度差异显著，寻找空间最优位置采集漏磁信号，有助于获取特征信息用于进一步诊断电机绕组状态。同时单一传感器采集的特征信息极为有限，为此需要在电机外壳上设置传感器阵列汇集不同维度的漏磁信号，电机漏磁传感器阵列组合如图5所示。为了精确解析电机空间漏磁信号分布特性，采用Maxwell有限元分析软件建立精细化模型，选取电机空间漏磁信号强度最高位置。
图5 电机漏磁传感器阵列组合
Fig.5 Combination of motor leakage magnetic field sensor arrays
3）步骤3：漏磁信号特征矩阵构造
基于霍尔传感器阵列在空间3个位置同步采集漏磁信号，进一步构造时域特征矩阵为
（4）
以矩阵A为例，时域特征矩阵构造方法为
（5）
式中，ai,j为A相绕组发生程度为i的匝间短路故障时，第j个传感器采集的漏磁信号。如果ai,j的长度为N，则矩阵A1的特征维数为12N×1。
对于时域特征矩阵A1进行傅里叶变换，转换后频域信号为
（6）
以A相绕组发生=1/9的故障程度为例，构造的时域特征矩阵为
（7）
式中，x1为A相绕组故障程度=1/9时，传感器阵列采集的时域信号经过傅里叶变换获得的频域信号。
（8）
其中
式中，M为信号长度；A1,1(k)为1号传感器的漏磁时域信号；a1,1(n)为1号传感器的漏磁频域信号。
4）步骤4：匝间短路智能诊断模型建立
为了实现匝间短路故障的自动识别，需要联合智能诊断算法对漏磁阵列信号分析，进一步开展特征提取及智能分类。为此选用反向传播神经网络，这是一种依据输入和输出信号间误差实现智能多层反馈的纠错算法。输入层和输出层之间的隐含层数量为6的整数倍。依据误差的大小循环调整每个单元的权重和阈值，直到预测输出达到预期目标，即可得到最优分类模型，其拓扑结构如图6所示。
图6 反向传播神经网络拓扑
Fig.6 The backpropagation neural network topology
当电机a相发生匝间短路故障时，频域特征为a=A(i)，i=1, 2,…, 12N用作反向传播神经网络输入，隐藏层表示为
（9）
其中
（10）
式中，J为隐藏层节点数量；wij和cj分别为反向传播神经网络的权重和偏差；f为网络激励函数。
网络的输出层表示为
（11）
式中，K为输出节点的数量；gjr和dr分别为权重和偏移量。Hj、
通过训练循环迭代更新，有
（12）
其中
（13）
式中，
为学习率；er为输入和输出之间的误差；T1[r]为预设目标值，表示维度为12N×4特征矩阵对应预测输出。
（14）
类似地，不同故障程度下预测输出为
（15）
由于每相绕组有9个槽，且每间隔120°设置一个故障点，为此获得的漏磁矩阵为
（16）
对于A相绕组，Px,y表示故障程度为x时第y个传感器的漏磁信号。对于A相故障，总共模拟了三种故障程度，故障点位置的输出为
（17）
计算RMS误差以测量实验结果的准确性，有
（18）
式中，Ti为预期输出；Oi为预测输出；S为样本数。
为了验证本文提出的匝间短路故障诊断方法，建立多物理场仿真模型及搭建电机试验平台，基于多源数据完成漏磁传感器最优阵列的布局诊断方法有效性及诊断准确率的研究。
为了构造多路漏磁传感器最优阵列，基于电机实际尺寸建立有限元Maxwell-3D精细化仿真模型如图7a所示，BLDCM详细参数见表1。电机漏磁通分为径向漏磁fr和轴向漏磁fa，通过比较两个方向上的泄漏通量的大小，可以发现径向泄漏通量的幅度更大，如图7b所示。为此建立二维模型，分析BLDCM径向切面上最优传感器阵列布局方法。通过图7中的结果可知，电机外壳在3点、9点、12点方向的漏磁信号强度最显著。
图7 多物理场仿真结果
Fig.7 Multi-physics field simulation results
表1 无刷直流电机参数
Tab.1 Parameters of BLDCM
参 数数 值 额定功率/W300 额定电压/V48 极对数15 额定转速/(r/min)2 100 额定电流/A8 定子外径/mm99 转子外径/mm110 每相总匝数117
为了验证仿真结果的正确性，建立如图8所示的BLDCM试验平台。该平台由两个相同的无刷直流电机（两台电机通过联轴器连接为一个整体，一台电机作为测试样机，另一台电机作为负载，负载电机的三相电流输出通过整流器转换为直流电，然后以恒定电阻模式连接到电子负载，消耗多余的电能）、一个四通道数据采集卡、一个电机控制器、一个AC-DC整流器、一个电子负载和3个霍尔传感器组成。霍尔传感器参数见表2，传感器阵列布局如图9所示。依据仿真结果在电机试验平台12个方向选取7个方向（1点、3点、4点、7点、9点、10点和12点方向），逐一分析各个方向的漏磁信号演变规律，解析相同故障下漏磁波形的故障变化率。
图8 无刷直流电机试验平台
Fig.8 Testing rig of BLDCM
表2 霍尔传感器参数
Tab.2 Hall sensor parameters
参 数数 值 供电电压/V5 工作电流/mA≤5 反应频率/kHz23 静态电压/V2.5 灵敏度/(mV/mT)8.3 检测范围/mT±200 质量/g3 尺寸/(mm×mm×mm)48×12×20
不同空间位置下漏磁信号数值比对见表3，不同空间位置下漏磁信号时域测试如图10所示。表3和图10的结果表明：3点、9点、12点方向的漏磁信号有效值最大，故障灵敏性最高，即相同故障下有效值变化最为显著。因此，这些方向的漏磁信号可以提供较多的诊断信息用于评估电机状态。
图9 漏磁传感阵列布局
Fig.9 Layout of a leaky magnetic sensing array
表3 不同空间位置下漏磁信号数值比对
Tab.3 Numerical comparison of magnetic flux leakage signals at different spatial positions
空间位置健康状态/mT故障状态/mT故障变化率(%) 1点方向0.043 50.050 917.01 3点方向0.046 50.064 438.49 4点方向0.041 50.050 120.72 7点方向0.045 60.055 221.05 9点方向0.064 70.094 846.52 10点方向0.042 60.052 924.18 12点方向0.056 80.075 633.10
依据漏磁传感器最优阵列布局，进一步开展故障诊断研究。为了模拟匝间短路故障，如图3所示使用电阻器（Rf=0.1 W）连接在电机绕组引出线之间。为了验证故障诊断方法的有效性与可行性，仿真数据与测试结果可为互相验证。差异化状态下无刷直流电机的漏磁信号仿真数据与测试结果的理论解析如下。
图10 不同空间位置下漏磁信号时域测试
Fig.10 Time-domain test plot of magnetic leakage signal at different spatial locations
2.3.1 多物理场仿真数据
电机健康状态与A相故障状态下漏磁传感器采集的时域和频域曲线如图11所示。相较于正常状态，故障状态下时域漏磁信号呈规律变化，时域幅值相对提升。同时，故障状态下频域信号的基波分量幅值显著增加。为此，漏磁信号的时域与频域信息均可作为特征信息输入反向传播神经网络用于进一步的电机状态评估。
图11 漏磁信号的时域和频域
Fig.11 Time- and frequency-domainfor magnetic diagrams of the magnetic flux leakage signals
2.3.2 稳态试验数据
为了进一步验证仿真结果的可行性，在平台测试中逐一设置各相绕组的故障，比对分析健康状态、A相故障、B相故障和C相故障下漏磁传感器阵列的信号变化规律。漏磁信号的时域和频域如图12所示。从图12可知，相较于正常状态下，故障下漏磁信号的时域波形幅值呈现出明显差异。通过傅里叶变换解析漏磁信号的频域特性，可以看出，不同频域分量包含大量特征信息，这些特征可以作为反向传播神经网络的输入信息，为故障定位及故障程度评估提供参考。
图12 漏磁信号实验的时域和频域
Fig.12 Time and frequency domains of magnetic flux leakage signal experiments
2.3.3 暂态试验数据
为了验证该方法的普适性与通用性，针对非恒定的转速与负载下电机漏磁通与定子电流演变规律展开分析。变速下磁通量如图13所示，在t=3 s下2/9匝间短路故障连接到A相，电机转速从390 r/min调整到667 r/min。漏磁通和电流信号的幅度随着电机转速的增加而有规律地增加。在此基础上分析不同负载下漏磁通与电流的变化规律。变负载下磁通量如图14所示，在t=4 s下电子负载的阻值从10 W 调整到15 W，漏磁通的幅值随着负载的增加而减小。
图13 变速下磁通量
Fig.13 Magnetic flux at variable speeds
基于仿真和试验数据构建差异化电机状态下漏磁通的数据库，共计获得3 200组样本。联合智能诊断算法与数据库开展智能诊断分析。
图14 变负载下磁通量
Fig.14 Magnetic flux under variable load
2.4.1 故障组别
针对3 200组样本选择2 400组用作训练集，800组用于测试集。故障分类如图15所示。如图15a所示，测试集样本只有一组数据偏离了原有预测值，分类准确率达到99.8%。为了验证本文提出方法的普适性，针对空载条件下的数据进行了识别诊断。由于空载电流数值较低，导致了较弱的漏磁信号，容易受到环境电磁干扰，因此图15b的空载试验的分类准确率为90%。
图15 故障分类
Fig.15 Fault classification
2.4.2 故障程度
准确识别电机的故障组别后，进一步分析故障程度。针对A相故障和B相故障的1 600组样本进行诊断分析，选择1 200组作为训练集，400组作为测试集。图16为不同故障程度的诊断结果：A相故障的识别准确率为98%，B相故障的识别准确率为97%。结果表明，该方法能够有效地检测匝间短路的故障程度。
图16 故障程度
Fig.16 Fault degree
2.4.3 故障定位
准确识别故障组别和故障程度后，进一步完成故障定位。针对2 400组样本数据，选择1 800组用于训练集，600组用于测试集。故障定位如图17所示，识别结果表明，A相和B相的准确率分别为76.8%和80%，低于故障组别和故障程度的识别。尽管故障定位更具挑战性，但可以通过增加用于测量漏磁通的传感器数量来改进。
图17 故障定位
Fig.17 Fault positions
本文提出了一种基于多路漏磁信号阵列的无刷直流电机匝间短路智能诊断方法，联合仿真数据和试验结果得到如下结论：
1）这类无刷直流电机的最优电磁传感器阵列空间布局为电机的3点、9点、12点方向。
2）无刷直流电机定子绕组发生匝间短路故障时，各相漏磁信号幅值将不再对称，时域信号幅值略有增加，频域信号基波分量幅值显著增加。
3）该方法能够有效识别故障组别、故障程度和故障位置。故障组别和故障程度的识别准确度为99.8%和98%，故障位置的识别准确度仅为80%。
4）该方法将三路磁通信号进行信息互补，故障诊断准确率较高。作为一种非侵入式方法，该方法具有工程应用前景。
参考文献
[1] 李昊岩, 许海平, 陈曦. 定子无铁心永磁无刷直流电机驱动拓扑设计方案及对比[J]. 电工技术学报, 2023, 38(24): 6619-6631.
Li Haoyan, Xu Haiping, Chen Xi. Design and comparison of drive topologies for stator-ironless permanent magnet brushless DC motor[J]. Transa- ctions of China Electrotechnical Society, 2023, 38(24): 6619-6631.
[2] Mousmi A, Abbou A, El Houm Y. Binary diagnosis of Hall effect sensors in brushless DC motor drives[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2020, 35(4): 3859-3868.
[3] 李理, 喻锟, 曾祥君, 等. 基于发电机定子接地燃弧电阻变化特征的主动降压熄弧机理与抑制方法[J]. 电工技术学报, 2024, 39(17): 5379-5393.
Li Li, Yu Kun, Zeng Xiangjun, et al. Mechanism and suppression method of active arc extinguishing based on the variation characteristics of arc resistance of stator[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2024, 39(17): 5379-5393.
[4] Zhou Huawei, Zhou Cheng, Tao Weiguo, et al. Virtual-stator-flux-based direct torque control of five-phase fault-tolerant permanent-magnet motor with open-circuit fault[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2020, 35(5): 5007-5017.
[5] 夏志凌, 胡凯波, 刘心悦, 等. 基于变模态分解的异步电机转子断条故障诊断[J]. 电工技术学报, 2023, 38(8): 2048-2059.
Xia Zhiling, Hu Kaibo, Liu Xinyue, et al. Fault diagnosis of rotor broken bar in induction motor based on variable mode decomposition[J]. Transa- ctions of China Electrotechnical Society, 2023, 38(8): 2048-2059.
[6] Sun Yongxin, Chen Qingguo, Cheng Song. Study of a prediction method of the failure time and failure voltage of generator stator bars under the electrical stress test[J]. IEEE Transactions on Energy Con- version, 2020, 35(3): 1309-1315.
[7] 张辉, 戈宝军, 韩斌, 等. 基于GAF-CapsNet的电机轴承故障诊断方法[J]. 电工技术学报, 2023, 38(10): 2675-2685.
Zhang Hui, Ge Baojun, Han Bin, et al. Fault diagnosis method of motor bearing based on GAF-CapsNet[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2023, 38(10): 2675-2685.
[8] Chen Xi, Xu Wei, Liu Yi, et al. Bearing corrosion failure diagnosis of doubly fed induction generator in wind turbines based on stator current analysis[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, 67(5): 3419-3430.
[9] 陈庆国, 赵寒, 付强. 电老化对大型电机定子线棒主绝缘频域介电谱特性的影响[J]. 高电压技术, 2022, 48(11): 4255-4263.
Chen Qingguo, Zhao Han, Fu Qiang. Effect of electric aging on frequency domain dielectric properties of main insulation of generator stator[J]. High Voltage Engineering, 2022, 48(11): 4255-4263.
[10] 唐艳霞, 刘学忠, 王景娜, 等. 重复脉冲电压下变频牵引电机绕组绝缘的电树枝特性[J]. 高电压技术, 2023, 49(6): 2625-2633.
Tang Yanxia, Liu Xuezhong, Wang Jingna, et al. Electrical tree characteristics in winding insulation for inverter-fed traction motor under repetitive impulse voltages[J]. High Voltage Engineering, 2023, 49(6): 2625-2633.
[11] 陈昊, 张楠, 高彩霞, 等. 永磁同步电机匝间短路故障短路线圈定位方法[J]. 电机与控制学报, 2023, 27(3): 124-134.
Chen Hao, Zhang Nan, Gao Caixia, et al. Fault coil location approach of permanent magnet synchronous motor with interturn short circuit fault[J]. Electric Machines and Control, 2023, 27(3): 124-134.
[12] 王祥松, 杨淑英, 谢震, 等. 基于多参数辨识的永磁同步电机磁链预测控制[J]. 电工技术学报, 2024, 39(22): 7084-7098.
Wang Xiangsong, Yang Shuying, Xie Zhen, et al. Multi-parameter identification based flux predictive control for permanent magnet synchronous motor[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2024, 39(22): 7084-7098.
[13] 陈鹏, 谢颖, 李道璐. 感应电机定子匝间短路故障温升特性研究[J]. 电工技术学报, 2023, 38(18): 4875-4888.
Chen Peng, Xie Ying, Li Daolu. Research on the temperature rise characteristics of induction motors with stator inter-turn fault[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2023, 38(18): 4875-4888.
[14] 何玉灵, 李勇, 张文, 等. 永磁同步发电机匝间短路故障对绕组绝缘温升特性的影响[J]. 电机与控制学报, 2024, 28(4): 18-30.
He Yuling, Li Yong, Zhang Wen, et al. Impact of inter-turn short fault on winding insulation temperature rising characteristic in PMSG[J]. Electric Machines and Control, 2024, 28(4): 18-30.
[15] 赵耀, 陆佳煜, 李东东, 等. 基于机电信号融合的电励磁双凸极电机绕组匝间短路故障诊断[J]. 电工技术学报, 2023, 38(1): 204-219.
Zhao Yao, Lu Jiayu, Li Dongdong, et al. A fault diagnosis strategy for winding inter-turn short-circuit fault in doubly salient electromagnetic machine based on mechanical and electrical signal fusion[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2023, 38(1): 204-219.
[16] Jafari A, Faiz J, Jarrahi M A. A simple and efficient current-based method for interturn fault detection in BLDC motors[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 17(4): 2707-2715.
[17] Shah D, Nandi S, Neti P. Stator-interturn-fault detection of doubly fed induction generators using rotor-current and search-coil-voltage signature analysis[J]. IEEE Transactions on Industry Appli- cations, 2009, 45(5): 1831-1842.
[18] Urresty J C, Riba J R, Romeral L. Diagnosis of interturn faults in PMSMs operating under nonsta- tionary conditions by applying order tracking filtering[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2013, 28(1): 507-515.
[19] 万书亭, 李和明, 许兆凤, 等. 定子绕组匝间短路对发电机定转子径向振动特性的影响[J]. 中国电机工程学报, 2004, 24(4): 157-161.
Wan Shuting, Li Heming, Xu Zhaofeng, et al. Analysis of generator vibration characteristic on stator winding inter-turn short circuit fault[J]. Proceedings of the CSEE, 2004, 24(4): 157-161.
[20] 辛鹏, 戈宝军, 陶大军. 核电半速汽轮发电机励磁绕组匝间短路时转子涡流损耗研究[J]. 电机与控制学报, 2024, 28(4): 72-80.
Xin Peng, Ge Baojun, Tao Dajun. Rotor eddy current loss of nuclear power half speed turbogenerator with inter-turn short circuit of field winding[J]. Electric Machines and Control, 2024, 28(4): 72-80.
[21] Wang Hui, Wang Jiliang, Wang Xiaoxian, et al. Detection and evaluation of the interturn short circuit fault in a BLDC-based hub motor[J]. IEEE Transa- ctions on Industrial Electronics, 2023, 70(3): 3055- 3068.
[22] An Yuansheng, Ma Conggan, Zhang N, et al. Calculation model of armature reaction magnetic field of interior permanent magnet synchronous motor with segmented skewed poles[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2022, 37(2): 1115-1123.
[23] 鲍晓华, 吕强, 王汉丰. 基于齿部磁场分析的大型潜水电机气隙偏心故障研究[J]. 电工技术学报, 2016, 31(8): 90-95.
Bao Xiaohua, Lü Qiang, Wang Hanfeng. Study on air-gap eccentricity fault in large submersible motors with tooth magnetic field analysis[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2016, 31(8): 90-95.
[24] Wu Shuang, Shi Tingna, Guo Liyan, et al. Accurate analytical method for magnetic field calculation of interior PM motors[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2021, 36(1): 325-337.
[25] 戈宝军, 张铭芮, 肖士勇, 等. 定子绕组匝间短路对无刷双馈电机电磁特性的影响[J]. 电机与控制学报, 2022, 26(3): 87-93.
Ge Baojun, Zhang Mingrui, Xiao Shiyong, et al. Influence of stator winding inter-turn short circuit on electromagnetic characteristics of brushless doubly- fed machine[J]. Electric Machines and Control, 2022, 26(3): 87-93.
[26] Alam F R, Abbaszadeh K. Magnetic field analysis in eccentric surface-mounted permanent-magnet motors using an improved conformal mapping method[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2016, 31(1): 333-344.
[27] 邓祥力, 朱宏业, 严康, 等. 基于光纤漏磁场测量的变压器磁平衡保护研究[J]. 电工技术学报, 2024, 39(3): 628-642.
Deng Xiangli, Zhu Hongye, Yan Kang, et al. Magnetic balance protection of transformers based on optical fiber leakage magnetic field measurement[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2024, 39(3): 628-642.
[28] 刘蔚, 李万铨, 王明峤, 等. 复杂工况下的永磁同步电机典型绕组故障在线诊断[J]. 电工技术学报, 2024, 39(6): 1764-1776.
Liu Wei, Li Wanquan, Wang Mingqiao, et al. Online diagnosis of typical winding faults in permanent magnet synchronous motors under complex working conditions[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2024, 39(6): 1764-1776.
[29] 黄建, 尹佐生, 王天乙, 等. 基于容错齿磁通的五相永磁电机匝间短路故障诊断[J]. 电工技术学报, 2023, 38(14): 3733-3744.
Huang Jian, Yin Zuosheng, Wang Tianyi, et al. Diagnosis of inter-turn short-circuit fault for five- phase permanent magnet machine based on fault- tolerant tooth flux[J]. Transactions of China Electro- technical Society, 2023, 38(14): 3733-3744.
[30] Zamudio-Ramírez I, Ramirez-Núñez J A, Antonino- Daviu J, et al. Automatic diagnosis of electro- mechanical faults in induction motors based on the transient analysis of the stray flux via MUSIC methods[J]. IEEE Transactions on Industry Appli- cations, 2020, 56(4): 3604-3613.
[31] Chen Jianjun, Hu Weihao, Cao Di, et al. Novel data-driven approach based on capsule network for intelligent multi-fault detection in electric motors[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2021, 36(3): 2173-2184.
[32] Kirchgässner W, Wallscheid O, Böcker J. Data-driven permanent magnet temperature estimation in syn- chronous motors with supervised machine learning: a benchmark[J]. IEEE Transactions on Energy Con- version, 2021, 36(3): 2059-2067.
[33] Hang Jun, Zhang Jibo, Xia Mengjie, et al. Interturn fault diagnosis for model-predictive-controlled- PMSM based on cost function and wavelet trans- form[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2020, 35(6): 6405-6418.
Abstract The traditional fault detection method cannot detect or locate inter-turn short-circuit faults. Therefore, this paper develops a new detection method by combining magnetic flux leakage and backpropagation neural networks.
The variation of the leakage magnetic field originates from the stator current and radiates to the outside of the motor. Therefore, it provides information about the state of the stator winding. If a turn-to-turn short circuit fault occurs in the motor, the amplitude of the leakage flux (Å st) emanating from outside the motor changes and can be detected by the flow sensor. A backpropagation neural network is an error correction algorithm that uses multi-layer feedback based on the errors between input and output signals. Hall sensors collect magnetic flux leakage signals, backpropagation neural networks analyze and extract features from the data, and the fault location and situation can be obtained.
There are four types of motor states: health, A-phase fault, B-phase fault, and C-phase fault, and the degree of fault is also divided into four types: m =1/9, 2/9, 3/9, and 4/9. In the simulation, the inter-turn short circuit is modeled as a turning slot in the faulty phase. Regarding m =1/9 and 2/9 fault modeling, the Fourier transform is applied to three-phase current, and current sensors obtain amplitude change maps of three-phase current in the time and frequency domains. Then, the Hall sensor obtains the time-domain and frequency-domain waveforms of the magnetic flux leakage signals at three positions. It is found that the frequency spectrum of the magnetic flux leakage signal contains the motor state information and can be used as input for the backpropagation neural network.
Magnetic flux leakage and three-phase current signals are collected from three different positions under four different testing conditions, with the health and fault states of phase A (2/9) for analysis. Fourier analysis is performed on magnetic flux leakage signals, which are used as inputs for backpropagation neural networks to evaluate the degree and location of faults. The experiment shows that (1) the amplitude of leakage flux and current signal regularly increases with the increase of motor speed; (2) When a turn-to-turn short circuit fault occurs, the amplitude of leakage flux and current decreases with the increase of load.
The training accuracy of the fault phase dataset, the four fault degree datasets (1/9-4/9), and the three different fault positions is 99.8%, 98%, and 80%, respectively. The proposed method only collects the external MLF signals of the motor and then performs Fourier transform and BPNN for spectrum analysis and fault diagnosis. Therefore, it is non-intrusive and easy to implement in practice. Potentially, it has a great prospect for engineering applications as the costs of sensors and implementation are low, and the computational resources are already in place for motor drives.
keywords：Brushless DC motor, inter-turn short-circuits, multiple magnetic leakage flux arrays, fault diagnosis, back propagation neural network
DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.240067
中图分类号：TM614
国网安徽省电力公司科技资助项目（SGAHMA00YJJS2400635）。
收稿日期 2024-01-11
改稿日期 2024-07-02
吴振宇 男，1994年生，博士，硕士生导师，研究方向为机电设备的故障演化、状态感知、智能诊断。E-mail: zhenyu-wu@ahu.edu.cn
胡存刚 男，1978年生，博士，教授，博士生导师，研究方向为多电平变换器、新能源发电和微电网等。E-mail: hcg@ahu.edu.cn（通信作者）
（编辑 崔文静）