引言
在当前工业系统中，高压电机（电压不低于6kV）被广泛部署于电力、冶金、化工、矿山等行业，作为风机、水泵、压缩机等关键负载的驱动器，其装机量在工业电机中占比超过40%。因此，对高压电机运行状态的实时监控和精确故障诊断变得至关重要，这对于减少故障率、延长设备使用年限和确保生产稳定至关重要。本文全面综述了高压电机状态监测的技术种类，详尽剖析了典型故障的成因和辨识技术，并探讨了数据处理的流程和改进措施，目的在于为工业中对高压电机的维护和管理提供切实可行的技术途径。
1 高压电机运行状态监测技术
高压电机运行过程中，机械结构与电气系统的异常会通过振动、温度、电流电压及绝缘性能等参数表现出来，不同监测技术通过捕捉这些特征参数实现状态评估，其技术原理、核心参数与应用效果存在显著差异。
1.1 振动监测技术
振动是高压电机机械故障的直接表征，如轴承磨损、转子不平衡等故障会导致振动信号的幅值、频率特征发生变化。该技术通过在电机轴承座、定子机壳等关键部位安装传感器，采集振动信号并进行分析。常用传感器为压电式加速度传感器，其测量范围为 0.1~1000m/s²，频率响应范围 5~10000Hz，满足高压电机 1500~3000r/min 转速下的振动监测需求。实际监测中，采样频率通常设定为 2000~5000Hz，以确保捕捉到转子不平衡（特征频率为转速频率 f₀）、轴承外圈故障（特征频率为 0.38f₀）等典型故障的振动成分。
1.2 温度监测技术
异常温升是高压电机电气和机械问题的共同表征，例如定子绕组短路会导致局部急剧升温，轴承润滑不良则可能导致摩擦生热。温度监控主要通过热电偶和红外传感技术实现，热电偶适合于接触式测量定子绕组和轴承温度，其量程为-50至1200℃，精度±0.5%；红外传感技术则为非接触式测量，适用于电机外壳和端盖等部位的温度监测，量程为-20至1500℃，精度±1%。依照GB/T 15548-2013《高压交流电机定子绕组绝缘耐温和耐热等级》的规定，A级绝缘电机的定子绕组最高容许温度为105℃，B级为130℃。一旦监测到的温度超过允许值80%，应增加监测频次；若超过允许值，应立即停机检查。
1.3 电流电压监测技术
高压电机的电气故障（如定子绕组匝间短路、转子断条）会导致定子电流、电压的波形畸变与参数不平衡。该技术通过在电机进线端安装电流互感器（CT）与电压互感器（PT），实时采集三相电流、电压信号，计算电流不平衡度、电压不平衡度、功率因数等参数。根据 GB 755-2019《旋转电机 定额和性能》规定，高压电机的三相电流不平衡度应≤5%，电压不平衡度应≤2%。当定子绕组发生匝间短路时，短路匝数占比 1% 即可导致电流不平衡度上升至 8% 以上；转子断条故障会使电流中出现 2sf₀（s 为转差率，f₀为电源频率）的特征频率成分，断条数量每增加 1 根，该特征频率的幅值提升 15%~20%。
1.4 绝缘状态监测技术
高压电机的绝缘性能直接决定其运行安全性，绝缘老化、受潮等问题是导致电机击穿故障的主要原因。常用的绝缘监测技术包括绝缘电阻测量、局部放电检测与介质损耗因数（tanδ）测量。绝缘电阻测量采用 2500V 兆欧表，根据 DL/T 596-2021《电力设备预防性试验规程》，高压电机定子绕组的绝缘电阻在常温下应≥1MΩ，吸收比（R60/R15）≥1.3；局部放电检测采用超高频（UHF）传感器，测量灵敏度≤10pC，当局部放电量超过 100pC 时，绝缘劣化速度加快；介质损耗因数（tanδ）测量在 1kHz 频率下进行，正常运行时 tanδ≤0.03，当 tanδ 随温度升高而显著增大时，表明绝缘存在受潮或老化现象。
为清晰对比上述监测技术的核心参数，表 1 列出了不同监测技术的传感器类型、测量范围、精度及适用故障类型。
2 高压电机常见故障类型与分析方法
高压电机的故障可分为电气故障与机械故障两大类，其中电气故障占比约 45%，机械故障占比约 55%。不同故障类型的成因、特征参数及判定方法存在差异，准确识别故障类型是制定维修策略的前提。
2.1 定子故障
作为高压电机的核心组成部分，定子由定子铁心、绕组和绝缘层构成，其常见的电气问题涵盖定子绕组的匝间短路、相间短路以及接地现象，这些故障占高压电机电气问题总数的60%以上。匝间短路的形成原因包括绝缘层的退化（运行年限超过10年的电机，绝缘老化比例达50%）、绕组受潮（相对湿度超过85%时，绝缘电阻会降低30%）以及装配中的机械损伤（绕组变形率可达5%左右）。诊断这些故障通常采用电流分析和局部放电检测：电流分析通过监测电流中2f₀的特定频率成分（此频率成分的幅度在匝间短路时会上升20%至30%）；局部放电检测则通过评估绕组局部放电的量级，一旦放电量超过100pC且呈增长趋势，则可确定存在匝间短路。
2.2 转子故障
转子故障主要包括转子断条、转子不平衡与转子不对中，占高压电机机械故障的 40% 左右。转子断条常见于笼型异步高压电机，成因包括转子导条与端环焊接不良（焊接缺陷率约 8%）、电机频繁启停（启停次数超过 10 次 / 天的电机断条风险提升 40%）及过载运行（负载率超过 120% 时导条应力增加 50%）。转子断条的分析方法采用电流频谱分析法，正常运行时定子电流频谱中主要为 50Hz（工频）成分，断条时会出现（1±2s）f₀的特征频率成分，其中 s 为转差率（通常 0.01~0.05），当该特征频率的幅值与工频幅值之比超过 5% 时，判定为转子断条故障。转子不平衡的成因包括转子质量偏心（偏心量超过 0.1mm 时振动幅值提升 30%）、转子部件松动（松动率约 3%），分析方法采用振动分析法，监测振动速度的 1 倍频（f₀）成分，当 1 倍频幅值超过 6.3mm/s 且相位稳定时，判定为转子不平衡。
2.3 轴承故障
轴承是连接电机定子与转子的关键机械部件，承担转子的径向与轴向载荷，其故障占高压电机机械故障的 50% 以上，主要包括轴承磨损、润滑失效与轴承外圈 / 内圈损伤。轴承磨损的成因包括润滑油脂劣化（使用超过 2000h 的油脂劣化率达 60%）、异物侵入（粉尘浓度超过 10mg/m³ 时磨损速度提升 50%）及安装过盈量不当（过盈量超过 0.02mm 时轴承温度升高 15℃）。故障分析方法采用振动分析法与温度分析法：振动分析法监测轴承特征频率，如外圈故障频率 f₀=0.38f_r（f_r 为轴承外圈转速）、内圈故障频率 f_i=0.62f_r，当特征频率幅值超过背景振动的 3 倍时，判定为轴承损伤；温度分析法监测轴承温度，正常运行时轴承温度应≤80℃，当温度超过 90℃且持续上升时，判定为润滑失效或轴承磨损故障。
2.4 气隙故障
气隙是高压电机定子与转子之间的间隙，正常气隙值通常为 0.5~2mm，气隙故障主要表现为气隙不均匀，占高压电机故障的 10% 左右。气隙不均匀的成因包括定子铁心变形（变形量超过 0.1mm 时气隙偏差达 20%）、转子轴弯曲（弯曲度超过 0.05mm 时气隙偏差达 15%）及轴承磨损（轴承径向游隙超过 0.1mm 时气隙偏差达 10%）。故障分析方法采用气隙测量法与振动分析法：气隙测量法通过塞尺或激光测隙仪测量气隙值，当气隙最大偏差超过平均气隙的 15% 时，判定为气隙不均匀故障；振动分析法监测振动速度的 2 倍频（2f₀）成分，气隙不均匀时 2 倍频幅值提升 40%~50%，且伴随噪声增大（噪声超过 85dB 时气隙偏差风险提升 30%）。
为系统梳理高压电机常见故障的关键信息，表 2 列出了故障类型、成因、特征参数及判定阈值。
3 监测数据处理与分析
高压电机监测数据在采集过程中易受现场电磁干扰（如变频器干扰导致电流信号信噪比降低 20%）、机械振动噪声（如管道振动导致振动信号噪声占比 15%）及传感器误差（传感器漂移导致温度测量误差增加 5%）的影响，需通过数据预处理、特征提取与故障诊断模型实现数据的有效分析，提升故障识别准确率。
3.1 数据预处理
数据预处理的核心任务在于消除干扰噪声，以保留有用信号，其过程涉及数据清理、去噪和标准化。在数据清理阶段，运用3σ原则来排除异常数据，即当监测数据超出平均值加减3倍标准差的范围时，被视为异常，异常数据的去除率一般维持在1%到3%，以减少对有效数据的损失。去噪处理通常采用小波变换和均值滤波技术：小波变换通过db4小波基函数对信号进行5层分解，并对高频噪声进行阈值控制（设定阈值为均方根噪声的1.5倍），有效提升信噪比30%到40%；均值滤波技术则通过5点滑动平均处理，适用于处理温度、绝缘电阻等缓慢变化的信号，能够降低噪声幅度20%到25%。数据标准化通过Z-score方法，将数据调整为均值为0、标准差为1的形式，消除不同监测参数间的量纲差异，为后续的特征提取工作打下基础。
3.2 特征提取
特征提取是将预处理后的原始信号转换为能够表征故障状态的特征参数，分为时域特征提取与频域特征提取。时域特征适用于缓变信号（如温度、绝缘电阻）与冲击信号（如轴承损伤振动信号），常用特征参数包括峰值、有效值（RMS）、峰值因子、峭度系数。以振动信号为例，峰值反映信号的最大振幅，正常运行时振动加速度峰值≤3m/s²，故障时提升至 5m/s² 以上；有效值反映信号的能量大小，正常时≤2m/s²，故障时≥3.5m/s²；峰值因子（峰值 / 有效值）正常时≤3，轴承损伤时≥5；峭度系数正常时≈3（正态分布），冲击性故障时≥5。频域特征适用于周期性信号（如转子不平衡、定子匝间短路），通过快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域信号，提取特征频率成分的幅值与相位，如转子不平衡的 1 倍频（f₀）幅值、定子匝间短路的 2 倍频（2f₀）幅值。特征提取后，采用主成分分析（PCA）降维，将高维特征向量（如 10 个时域特征 + 8 个频域特征）降维至 3~5 个主成分，保留 90% 以上的原始信息，降低后续诊断模型的计算复杂度。
结语
高压电机是工业生产中的关键动力源，对其运行状况的监控和故障分析对于确保生产不间断和减少经济损失至关重要。本研究系统地探讨了高压电机的监测技术，确定了振动、温度、电流电压和绝缘状况等关键监测参数及其应用领域，为状态监测提供了技术依据。展望未来，随着工业互联网和人工智能技术的进步，高压电机的监测和故障分析将趋向智能化和网络化。未来的研究应当围绕这些趋势展开，以进一步提高监测和故障分析的准确性和效率，为工业生产中的环保、安全和高效运作提供更坚实的科技支持。
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