Дискретное вейвлет-преобразование для обнаружения неисправности статора в асинхронном двигателе

В. Б. Баль; Н. Ф. Котоленец; Мухаммад Диб

doi:10.34831/EP.2022.1097.12.004

Дискретное вейвлет-преобразование для обнаружения неисправности статора в асинхронном двигателе

В. Б. Баль, Н. Ф. Котоленец, Мухаммад Диб

Аннотация

Рассматривается проблема диагностирования межвитковых коротких замыканий (КЗ) в обмотке статора асинхронных двигателей (АД) при различных режимах нагрузки. Повышение надёжности работы асинхронных двигателей можно достичь своевременным выявлением неисправностей. Для этого требуется совершенствование диагностирования АД. Представлена онлайн-методология диагностики короткого замыкания в обмотке АД. Предлагаемый подход основан на формировании огибающей тока статора с помощью преобразования Гильберта путём умножения этого тока на окно Тьюкки, чтобы уменьшить влияние переходных искажений. Затем выполняется дискретное вейвлет-преобразование (ДВП), облегчающее диагностику неисправностей. Наконец, на основе статистического анализа с помощью распределения Вейбулла определяются пороги неисправности. Таким образом, контролируя оценку среднего значения, можно обнаружить зарождающееся состояние неисправности асинхронного двигателя.

Ключевые слова

асинхронный двигатель, межвитковое короткое замыкание, преобразование Гильберта, огибающая тока статора, дискретные вейвлет-преобразования, распределение Вейбулла.

Полный текст:

PDF

Литература

Гольдберг, О.Д. Надежность электрических машин [Текст] / О.Д. Гольдберг, С.П. Хелемская. -- М.: Издательский центр «Академия», 2010. – 288 с.

Сильвашко, С.А. Спектрально-импульсные методы повышения разрешающей способности информационно-измерительных систем контроля асинхронных микродвигателей [Текст]: дис. … канд. техн. наук: 05.11.16 / Сильвашко Сергей Анатольевич. – Оренбург, 2013. – 159 с.

Новожилов, А.Н. Моделирование токов замыкания элементарных проводников в секционированных обмотках [Текст] / А.Н. Новожилов // Электротехника. -- 2000. – № 3. – C. 25 -- 27.

Котеленец, Н.Ф. Испытания, эксплуатация и ремонт электрических машин: учеб. для вузов [Текст] / Н.Ф. Котеленец, Н.А. Акимова, М.В. Антонов. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. – 384 с.

Deeb, M. Fault Diagnosis of 3-phase Induction Machine Using Harmonic Content of Stator Current Spectrum [Text] / M. Deeb, N. F. Kotelenets // International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE). – 2020. – P. 1 -- 6.

Контроль состояния и диагностика машин. Сигнатурный анализ электрических сигналов трехфазного асинхронного двигателя [Текст]: ГОСТ ISO 20958-2015. – М.: Стандартинформ, 2016. – 28 с.

Машины электрические вращающиеся. Часть 24. Онлайновое обнаружение и диагностика потенциальных отказов активных деталей вращающихся электромашин и деталей с подшипниковым током. Руководство по применению [Текст]: ГОСТ IEC/TS 60034-24-2015. – М.: Стандартинформ, 2017. – 16 с.

Контроль состояния и диагностика машин. Вибрационный контроль состояния машин. Часть 1. Общие методы [Текст]: ГОСТ Р ИСО 13373-1-2009. – М.: Стандартинформ, 2010. – 42 с.

Kokko, V. Condition monitoring of squirrel-cage motors by axial magnetic flux measurements: Academic dissertation [Text] / Voitto Kokko. -- University of Oulu / public discussion in Raahensali, on March 14th, 2003. – Oulu, Finland, 2003. – 155 p.

Скоробогатов, А.А. Анализ спектра магнитного поля в зазоре асинхронного двигателя при повреждении обмотки ротора [Текст] / А.А. Скоробогатов // Вестник ИГЭУ. – 2006. – № 2. – С. 75 -- 78.

Ghanbari, T. Application of Rogowski search coil for stator fault diagnosis in electrical machines [Text] / T. Ghanbari, A. Farjah // IEEE sensors journal. – 2014. – Vol. 14. – P. 311 -- 312.

Барков, А.В. Современные возможности диагностирования машин с электроприводом по току двигателя [Текст] / А.В. Барков, А.А. Борисов // Металлургические процессы и оборудование. – 2013. – № 1(31). – С. 61 -- 65.

Баширов, М.Г. Оценка поврежденности насосных агрегатов по значениям параметров гармоник токов и напряжений электропривода [Текст]: монография / М.Г. Баширов, И.В. Прахов. – Уфа: Изд-во УГНТУ. – 2013. – 96 с.

Deeb, M. Three-Phase Induction Motor Short Circuits Fault Diagnosis using MCSA and NSC [Text] / M. Deeb, N.F. Kotelenets, T. Assaf, H.M. Sultan and A.S.A. Akaysheedept // 3rd International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE). – 2021. – P. 1 -- 6.

Wang, J. Current envelope analysis for defect identification and diagnosis in induction motors [Text] / J. Wang, S. Liu, R.X. Gao, R. Yan // Journal of Manufacturing Systems. – 2012. – № 31. – P. 380 -- 387.

Almounajjed, A. Diagnosis of stator fault severity in induction motor based on discrete wavelet analysis [Text] / A. Almounajjed, A.K. Sahoo, M.K. Kumar // Measurement. – 2021. – Vol. 182, September.

Combastel, C. Model-based and wavelet approaches to induction motor on-line fault detection [Text] / C. Combastel, S. Lesecq, S. Petropol, S. Gentil // Control Eng Pract. – 2002. – Vol. 10(5). – P. 493 -- 509.

Montanari, G. Optimum estimators for the Weibull distribution of censored data [Text] / G. Montanari, G. Mazzanti, M. Cacciari, J. Forthergill // IEEE Trans Dielectr Electr. – 1997. – Is. 4(4). – P. 462 – 469.

Давыдов, А.В. Сигналы и линейные системы [Текст] / А.В. Давыдов. – Екатеринбург: Изд.-во УГГУ, 2007. – 289 с.

Сергиенко, А.Б. Цифровая обработка сигналов [Текст] / А.Б. Сергиенко. – СПб.: Питер, 2002. – 608 с.

Yacizi, B. 1999) An adaptive statistical time frequency method for detection of broken bars and bearing faults in motors using stator current [Text] / B. Yacizi, G. Kliman // IEEE Trans Ind Appl. – Vol. 35(2). – P. 442 -- 452.

Tamazian, A. Analytical and numerical estimates of the Weibull/M/1 and Weibull/Weibull/1 queues efficiency [Text] / A. Tamazian, M. Bogachev // IEEE NW Russia Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (EIConRusNW). – 2015. – P. 110 -- 113.

Hribar, L. Weibull distribution in modeling component faults [Text] / L. Hribar, D. Duka // Proceedings ELMAR-2010. – 2010. -- P. 183 -- 186.

DOI: http://dx.doi.org/10.34831/EP.2022.1097.12.004