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基于热成像技术的电机过热故障检测方法探讨

2025-06-08 97 上传者：管理员

摘要：本研究围绕热成像技术在电机过热故障检测中的应用展开，分析其工作原理、设备选型以及故障检测和判断方法，结合维修实际提出优化策略。实验测试不同类型电机过热故障，验证热成像检测的准确性和实用性。结果表明，该方法能够快速定位过热部位，提高故障诊断效率。本研究可为电机维修人员提供可靠的检测手段，降低维修成本提高设备运行的安全性和稳定性。

关键词：
家用设备
热成像技术
电机故障检测
维修优化
过热诊断
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电机在工业生产和家用设备中广泛应用,传统检测方法依赖人工经验或接触式测温手段,存在检测效率低､数据不稳定､难以精准判断过热部位等问题,增加设备维护成本和故障风险｡热成像技术作为一种非接触式检测手段,能够实时捕捉电机温度分布,直观展现过热区域,为电机故障诊断提供更精准的技术支持｡随着红外成像设备的发展,该技术已逐步应用于电机维护领域,为提高故障检测效率和延长设备使用寿命提供了新的解决方案｡

1、热成像技术在电机过热故障检测中的原理

1.1热成像检测的工作原理与关键参数

热成像技术基于红外辐射原理,通过测量物体表面的红外辐射强度来计算温度分布,进而识别过热区域｡电机在运行过程中,由于电流流动､电磁损耗和机械摩擦会产生热量,这些热量以红外辐射的形式向外传递,红外热成像仪能够捕捉这些辐射信号,并通过温度-辐射关系公式计算物体表面温度:

其中,T为物体表面温度(单位:K),E为物体发射的红外辐射能量(单位:W/m2),σ为斯特藩-玻尔兹曼常数(5.67×10-8W/m2K4)｡

在电机故障检测中,影响热成像检测准确性的关键参数包括空间分辨率､温度分辨率､测温范围､响应波长和帧率等｡空间分辨率决定热成像仪能分辨的最小热源尺寸,通常以mrad(毫弧度)为单位,较高的空间分辨率有助于检测细小温升异常,常见范围在0.5mrad~2mrad之间｡温度分辨率反映设备对温差变化的灵敏度,一般以mK(毫开尔文)为单位,高精度在30mK~100mK之间｡测温范围决定设备适用于不同工况,普通设备在-20℃~650℃之间,特殊工业级设备可达到2000℃｡响应波长与材料表面发射率密切相关,红外热成像仪一般工作在3μm~5μm(短波)或8μm~14μm(长波)波段,以适应不同类型的电机材料｡帧率则影响动态热成像检测的流畅度,常见设备帧率为9Hz､30Hz或60Hz｡

1.2常见热成像设备及其适用范围

电机过热故障检测常用的热成像设备包括手持式热成像仪､在线监测型热成像系统和无人机搭载红外热成像设备｡手持式热成像仪便携性强,适用于日常巡检,可快速识别电机表面温度异常,常见型号如FLIRE8､Testo868等,测温精度在±2℃以内｡在线监测型热成像系统适用于高负荷电机和关键设备的长期监控,能够将热成像数据实时传输至监控系统,通过数据分析实现自动报警,例如FLIRA615､OptrisPI640等｡高精度科研级热成像仪常用于实验室研究和高精度分析,具备更高的温度分辨率和更广的光谱范围,这类设备支持更丰富的数据接口,可接入计算机进行高级热数据分析｡多光谱红外相机能够同时采集多个波长范围的红外数据,并利用特定算法进行温度补偿和目标识别｡相比单一波段的热成像仪,多光谱设备能有效降低环境因素(如烟雾､灰尘等)对检测结果的干扰,从而提升故障诊断的准确性｡部分设备如TelopsFASTM系列能够在短波､中波和长波红外区域内同时工作,为复杂环境下的电机过热故障分析提供更丰富的信息｡

1.3维修工程中热成像技术的应用优势

热成像技术在电机维修中具备非接触测温并能快速定位故障,还具有适应复杂环境和数据可视化分析等优势｡传统的电机维护方式通常基于定期巡检或运行异常后进行维修,而热成像技术提供了一种更精细化的预测性维护方法｡长期监测电机热成像数据可建立温度趋势模型,并判断温度异常变化是否预示着故障的发生｡例如某些电机绕组温升逐步增加,但仍在安全范围内,这可能预示着绝缘材料劣化｡如果在这一阶段采取预防性维护措施,如更换绝缘或改善散热设计,可有效避免严重故障导致的突然停机｡不同部件的长期温度特性直接影响其使用寿命,例如轴承长期处于高温环境下会加速润滑剂蒸发和材料疲劳,热成像分析温度分布可以推算出轴承的剩余寿命,并合理安排更换的时间｡在工业生产中电机常处于高温､高电压环境中,维修人员不宜接近｡基于热成像的远程监测系统可以将电机温度数据实时传输至控制中心,并结合智能告警系统设定关键部件的温度阈值｡结合边缘计算技术的热成像监测设备可以在本地实时分析温度数据,减少数据传输延迟,这种方式尤其适用于无人值守的电力变电站､矿井设备等场景,以有效提升设备的运维效率｡

2、电机过热故障的检测流程与分析方法

2.1热成像检测操作流程与关键步骤

热成像检测前需要对电机的运行状态进行评估,包括负载情况和环境温度以及通风条件和电机类型,并设定合理的测温范围｡不同电机类型的正常工作温度不同,因此检测时需要根据具体型号进行参考｡设备校准是检测前的重要步骤,热成像仪的发射率设置需要匹配电机表面材料,一般金属表面发射率为0.3~0.6,而涂漆或氧化层覆盖的金属可达0.9｡检测时应保障热成像设备的角度和距离合适避免测量误差｡

2.2热成像图像解析与故障判定方法

热成像图像的解析主要依赖温度分布特征分析､电机结构特点以及历史数据对比｡电机过热故障通常表现为局部温度异常升高,在热成像图中呈现明显的高温区域,与正常运行状态形成对比｡定子绕组过热通常表现为绕组区域出现异常高温点,而转子过热可能导致热图上的轴心区域温度升高｡轴承润滑不足会使轴承温度高于周围部件10℃~20℃,而轴承磨损则会导致温度差异超过30℃,这些变化在热成像图上表现为清晰的高温对比区域,详见图1所示｡判断故障时需要结合颜色分布､温差值以及对称性进行综合分析｡软件分析工具可提供温度曲线分析和热图等高对比度显示模式便于维修人员判读异常趋势｡

图1成像检测电机故障的典型案例图

2.3结合其他检测手段提高诊断精度

单独依赖热成像技术进行故障检测可能存在一定的局限性,例如热辐射受到电机表面状态影响,内部故障可能不会直接反映在外部温度分布上,因此结合其他检测手段能够提高故障诊断的准确性｡如振动分析就是常用的辅助方法,电机运行时振动幅度的变化往往与过热故障密切相关｡当轴承出现润滑不良或磨损时,将其异常摩擦或电晕放电现象与热成像分析结果进行比对,再与表1(合多种检测手段的诊断精度提升效果实验数据)对照｡

由表1可知,热成像检测结合振动分析､电流分析和超声波检测后,故障诊断的整体准确率提高14%~16%,能有效降低误判和漏判概率｡结合检测手段后,不仅能确定过热故障的具体位置,还能进一步分析故障成因,为维修决策提供更可靠的数据支持｡未来在智能运维系统中,可采用多传感器融合技术,将热成像､振动､电流､声波等数据综合分析,提高电机故障检测的自动化和智能化水平｡

表1结合多种检测手段的诊断精度提升效果

3、典型电机过热故障案例分析与维修策略

3.1轴承温升异常案例分析与维修方法

某工业企业的一台315kW高压电机在运行过程中出现轴承温度异常升高的情况｡该电机用于驱动生产线上的关键设备,运行环境温度35℃,轴承正常工作温度不应超过85℃｡巡检时热成像检测发现轴承外圈温度高达120℃,明显高于正常水平｡进一步检查发现该轴承的润滑状态不均匀,部分区域缺油同时轴承滚动体表面出现磨损｡振动分析显示,轴承在1.2kHz频率范围内存在异常振动表明内部结构已发生损伤,维修前轴承温度达到120℃,远超安全运行范围(通常不超过85℃),存在严重过热风险｡振动分析数据显示轴承振动值为6.2mm/s,超过正常范围(一般低于3mm/s),表明轴承内部已出现明显损伤｡润滑状态检查发现润滑脂干涸并夹杂污染物,导致轴承滚动体摩擦增加,加速磨损｡维修后,轴承温度降至80℃,恢复到正常水平,振动幅度下降至2.5mm/s,润滑脂状态改善,负载电流波动由15%降至5%,说明轴承受力趋于均衡,运行状态大幅优化｡

3.2绕组局部过热案例分析与故障处理

某电机厂的一台160kW低压电机在运行过程中频繁出现绕组过热报警｡热成像检测显示,该电机A相绕组温度高达145℃,而B相和C相温度仅为110℃,存在明显的温差异常｡该电机长期在重载状态下运行,额定负载85%,环境温度30℃,绕组的正常运行温度应不超过130℃｡进一步检测电流,发现A相电流高于其他两相,说明绕组存在局部短路的可能性｡拆检发现A相绕组局部绝缘老化,部分线圈表面出现炭化现象,导致绕组内部电阻增大,引发局部温升｡维修方案包括更换受损绕组､增强绝缘层,并优化绕组通风结构以降低温度累积｡维修后,热成像检测显示A相绕组温度下降至125℃,三相温度趋于均衡,电流波动减小,电机恢复正常运行,如图2所示｡

图2绕组局部过热故障检测与维修前后对比

3.3电机通风散热异常的诊断与优化方案

某食品加工厂的一台250kW电机在高温环境下运行,经常因过热导致保护跳闸｡热成像检测显示电机表面温度分布不均匀,局部区域温度达到160℃,而正常工作温度应在120℃以下｡通风系统检查发现冷却风扇叶片存在积尘,部分叶片损坏导致冷却气流受阻散热效率降低｡电机通风道内积聚了大量油污和粉尘,进一步影响了空气流动,维修方案包括清理通风道和检查并更换损坏的风扇叶片,同时调整电机安装位置以优化空气流通｡故障发生时,电机表面最高温度达到160℃,远超其安全工作温度(通常应低于120℃),表明散热能力严重下降;通风道堵塞率达到60%,意味着大部分冷却气流无法正常流通,导致散热效率降低｡风扇检查发现叶片部分损坏,进一步削弱散热效果｡散热不足使电机频繁跳闸,每月跳闸次数达3次,严重影响生产连续性｡维修后,电机表面温度降低至118℃,恢复正常散热水平,通风道堵塞率降至5%,风扇叶片完好,冷却气流顺畅,保护跳闸次数降为0,确保了电机的稳定运行,显著提高了设备的可靠性｡

4、结语

本研究案例分析表明,热成像检测结合振动分析和电流检测等手段,可以提升诊断精度减少误判和漏判,优化维修策略降低设备故障率｡维修优化后电机运行温度恢复正常,振动水平降低,电流波动减少设备可靠性显著提升｡热成像技术的应用为电机维护提供了高效手段,在工业生产和设备管理中具有广泛的应用价值｡

参考文献:

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文章来源:龚磊,秦雷,鲍林.基于热成像技术的电机过热故障检测方法探讨[J].家电维修,2025,(06):104-106.