电工电气 (20 8 No.3)
毕晓凤，陈丁剑
(苏州万龙电气集团股份有限公司，江苏 苏州 215123)
0 引言
随着工业的飞速发展，电动机的应用越来越普遍，电动机的安全性和健康状态对工业生产效率起到至关重要的作用。早先的电动机监控管理系统，主要实现了对电动机的实时监控、定值管理、调试检修、资料管理、数据存储和报表等管理功能，缺乏对电动机当前健康状态的判断以及未来健康状态趋势的预测。针对这一现状，本文结合计算机技术与数据库技术，研制了具有低压电动机健康状态预警功能的电动机监控管理系统。该系统通过采集和计算电动机健康因子实现了对电动机当前健康状态的评估以及未来健康状态趋势的预测。方便管理人员通过系统反馈的数据进行故障排除和设备的预测性维护。 1 电动机健康状态计算原理
电机和其他设备一样，在运行过程中会受到机械应力、热应力、电磁应力的作用，由此产生各种能够反
映系统运行状态的信息，这些信息变化直接或间接反映出电机的运行状态。正常状态下，这些信息变化波动较小，相似度大；异常状态下，信息变化波动较大，相似度小。电动机健康状态预警技术通过这些特征信息来判断电动机当前健康状态以及未来健康状态趋势，这些特征信息文中称为健康因子。
1.1 健康因子
vcd制作健康因子是能够反映系统运行状态的信息，健康状态的判断以及未来健康状态趋势的预测，都是针对健康因子的数据分析。电动机健康因子包括：运行时间、起动/停车次数、电动机负荷、故障停车次数、功率因数、轴承振动幅度、轴承振动速度、轴承温度和电机绕组温度等。其中运行时间、起动/停车次数、电动机负荷、故障停车次数、功率因数、电机绕组温度等直接通过电动机保护器获取；轴承温度通过温度传感器获取；轴承振动幅度、轴承振动速度可由轴承振动检测仪测得。参与数据分析的健康因子参数包括当前值、权重、上限和中限，其定义如表1所示。
1.2 健康状态算法
通过对健康因子的计算和分析获得电动机健康指数，对比电动机健康指数将电动机当前健康状态划分为健康、亚健康、非健康三种状态。电动机当前健康状态与电动机健康指数的关系如表2所示。
健康指数的大小取决于健康因子的各项参数，电动机健康指数的计算包括实时数据对比和相似度对比分析两部分。
1)健康因子实时数据对比
系统采集运行时间、起动/停车次数、故障停车次数、轴承振动幅度、轴承振动速度、轴承温度和电机绕组温度的实时数据，直接参与健康指数的数据对比计算。
2)相似度对比分析
电动机负荷和功率因数参与健康指数计算的参数是相似度，而不是系统直接获取到的实时数据。系统自动将电动机负荷和功率因数当前周期的数据曲线与前10个周期的曲线分别进行对比，计算出曲线的相似度，参与健康指数计算。
表1 健康因子参数表
健康因子参数定义
权重(Weight)
该健康因子在健康指数计算
中所占权重，范围0～100上限(MaxL)正常情况状态下，健康因子最大值
龙灯制作
中限(MidL)正常情况状态下，健康因子中间值
当前值(Value)健康因子实时数据或相似度
表2 健康状态与健康指数关系
健康状态健康指数(H)
非健康H＜60
亚健康60≤H＜85
健康H≥85
一种低压电动机健康状态预警技术研究
电工电气 (20 8 No.3)
3)健康指数算法
系统获取到健康因子的参数，按照一定的算法计算出电动机健康指数，从而判断出电动机当前的健康状态。健康指数的计算见公式(1)：
H=100-Sum (1)影响指数和(Sum)是各个健康因子影响指数(InfluenceV)的和。按照上限与中限的大小关系，影响指数计算方式分为如下两种情况。
1)上限(MaxL)值小于中限(MidL)值时，健康因子有下限无上限，实际值越大影响指数越低，电动机越健康，如公式(2)所示，其中Value表示健康因子当前值或相似度，K表示InfluenceV，Q 表示Weight。
2)中限值小于上限值时，健康因子有上限无下限，实际值越小影响指数越低，电动机越健康，如公式(3)所示，其中Value表示健康因子当前值或相似度。
根据上述方法计算出健康指数，从而判断出电动机当前健康状态。对非健康状态的电动机，会在监控界面产生弹窗式SOE报警信息。还可以根据用户配置产生电话、短信等方式的报警通知，方便用户随时随地发现电动机的故障，及时有效地提出解决方案，可以在很大程度上减少电动机故障带来的损失。
1.3 健康因子趋势分析
系统自动将电动机负荷和功率因数当前周期的数据曲线与前10个周期的曲线分别进行对比，计算出曲线的相似度，预测电动机健康趋势，相似度越接近100%，说明电动机越健康。
几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差
异。夹角余弦取值范围为[-1，1]。夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小，夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角
余弦取最小值-1。
对于两个n维样本点a(x
11
，x
12
，…，x
1n
)和
b(x
x50121
，x
22
，…，x
2n
)，可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度。而健康因子每个周期的历史数据本质上就是等时间间隔的n维样本点，所以两个周期的历史数据的相似度，就是两个n维样本点的相似度。而且历史数据是时序离散数据，夹角不会大于90°，所以夹角余弦范围为(0，1]。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的夹角趋近90°时，余弦取最小，值趋近0。将当前周期数据与前10个周期的历史数据分别进行相似度计算，把所得相似度加权平均，即可获取健康因子当前周期的相似度，相似度越接近100%则电动机越健康。借助趋势分析功能，用户能够及时发现电动机健康隐患，提前拟定解决方案，可有效预防电动机故障带来的损失。
2 系统设计
2.1 总体架构
低压电动机健康状态预警技术总体架构设计图如图1所示。
系统通过采集和分析健康因子来判断电机健康状态并预测电机未来健康状态趋势，对超过设定阀值的设备进行报警，各种因素的权重和阀值可配置。
K=Value-MidL
MaxL-MidL
×Q
Q
(MaxL＜Value＜MidL)
(Value＞MidL)
(Value＜MaxL)
(2)
K=Value-MidL
MaxL-MidL
×Q
Q
(MidL＜Value＜MaxL)
(Value＞MaxL)
(Value＜MidL)
(3)
一种低压电动机健康状态预警技术研究
图1 低压电动机健康状态预警技术总体架构设计图
5
电工电气 (20 8 No.3)配置工具可以实现健康因子参数的配置，以及电动机与健康因子组的关联。监控系统通过健康因子数据分析判断电动机的健康状态，产生针对非健康设备的报警。此外系统利用电动机负荷、功率因数等健康因子的历史数据，分析电动机健康状态变化趋势。其中，配置工具与监控系统通过数据库实现数据交互。
2.2 健康因子组配置
健康因子组配置信息以X M L 数据格式保存于工程库BaseInfo 表中，可以通过配置工具的健康状态影响因子配置界面进行配置；电动机与健康因子组的关联信息作为电动机属性的形式保存于工程库D i a n D o n g J i 表中，通过配置工具的电动机配置界面进行设置。电动机健康因子历史数据存储于运行库的设备历史数据表V a r s _G U I D 中，其中Vars_GUID 与DianDongJi 表中的电动机ID 一一对应。2.3 预警系统实现
根据工程项目实际情况，配置不同健康因子组，并将电动机与健康因子组相关联，通过电动机健康因子的计算和分析实现变电站中所含不同电动机对应健康状态的判断，并对非健康电动机产生弹窗式报警。预警管理与维护界面用于展示选中电动机的
健康状态，以及电动机健康因子的实时值。
利用电动机负荷、功率因数等健康因子的历史数据，以时间为横轴绘制第一周期(当前周期)和第二周期(上一周期)的历史数据曲线，方便用户直观地对比健康因子变化趋势，分析电动机健康状态趋势；用户还可以自主设定周期长度(范围0～30天)，放缩查看和分析历史曲线。此外，借助于曲线的相似度，将健康因子变化趋势数值化。
3 结语
综上所述，通过采集电动机设备因子的数据，并进行基于该数据的数据分析，实现了“电动机健康状态预警技术”。该预警技术可以帮助电动机用户改进设备的维保模式，将原来的被动维护(事后维修)、预防性维护(周期性维护)，发展为根据电机健康状态指标实施的预测式维护，从而减少了设备故障，保障了连续生产，降低了设备维修成本并延长了设备寿命，是对当前低压电动机监控系统的有力补充和创新。
收稿日期：2017-12-26
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