Обнаружение дефектов ротора асинхронного двигателя в нестационарных условиях методом матричных пучков

Обнаружение дефектов ротора асинхронного двигателя в нестационарных условиях методом матричных пучков

Автор: Еремеева В.А.

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника @vestnik-susu-ctcr

Рубрика: Управление в технических системах

Статья в выпуске: 1 т.25, 2025 года.

Бесплатный доступ

Повышение экономической эффективности производства за счет сокращения незапланированных простоев и оптимизации технического обслуживания промышленного оборудования требует развития методов диагностики таких ключевых компонентов оборудования, как асинхронные электродвигатели. В свою очередь, режим работы электродвигателя оказывает существенное влияние на точность и достоверность диагностики. В частности, широко применяемый метод анализа сигнатур тока электродвигателя (MCSA) имеет ряд ограничений при работе электродвигателя с переменной скоростью или нагрузкой. Поэтому необходимо исследовать методы частотного анализа, которые позволят извлекать признаки дефекта электродвигателя из нестационарных сигналов тока. Цель исследования: применить метод матричных пучков к сигналам тока двигателя для извлечения признаков дефекта стержня ротора асинхронного электродвигателя при нестационарном режиме его работы.

Еще

Асинхронный двигатель с короткозамкнутым ротором, токовый сигнал, дефект стержня ротора, гармонический анализ, метод матричных пучков

Короткий адрес: https://sciup.org/147247572

IDR: 147247572   |   DOI: 10.14529/ctcr250103

Список литературы Обнаружение дефектов ротора асинхронного двигателя в нестационарных условиях методом матричных пучков

  • Trends in fault diagnosis for electrical machines: a review of diagnostic techniques / H. Henao, G.-A. Capolino, M. Fernandez-Cabanas et al. // IEEE Industrial Electronics Magazine. 2014. Vol. 8, no. 2. P. 31–42. DOI: 10.1109/MIE.2013.2287651
  • Induction motor market – growth, trends, COVID-19 impact, and forecasts (2022–2027) // Mordor Intelligence: сайт. URL: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/induction-motormarket (дата обращения: 15.03.2023).
  • Efficiency assessment of induction motors operating under different faulty conditions / M. Garcia, P.A. Panagiotou, J.A. Antonino-Daviu, K.N. Gyftakis // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2019. Vol. 66, no. 10. P. 8072–8081. DOI: 10.1109/TIE.2018.2885719
  • Системы виброзащиты, виброконтроля и вибродиагностики промышленного оборудования / Е.Н. Ишметьев, Д.В. Чистяков, А.Н. Панов и др. // Электротехнические системы и комплексы. 2019. № 1 (42). С. 67–73. DOI: 10.18503/2311-8318-2019-1(42)-67-73
  • Liu Y., Bazzi A.M. A review and comparison of fault detection and diagnosis methods for squirrel-cage induction motors: State of the art // ISA Transactions. 2017. Vol. 70. P. 400–409. DOI: 10.1016/j.isatra.2017.06.001
  • A survey of condition monitoring and protection methods for medium-voltage induction motors / P. Zhang, Y. Du, T.G. Habetler, B. Lu // IEEE Transactions on Industry Applications. 2011. Vol. 47, no. 1. P. 34–46. DOI: 10.1109/TIA.2010.2090839
  • Power spectrum-based detection of induction motor rotor faults for immunity to false alarms / J. Kim, S. Shin, S.B. Lee et al. // IEEE Transactions on Energy Conversion. 2015. Vol. 30, no. 3. P. 1123–1132. DOI: 10.1109/TEC.2015.2423315
  • Identification of false rotor fault indications produced by online MCSA for medium-voltage induction machines / S.B. Lee, D. Hyun, T. Kang et al. // IEEE Transactions on Industry Applications. 2016. Vol. 52, no. 1. P. 729–739. DOI: 10.1109/TIA.2015.2464301
  • Барков А.В., Борисов А.А. Современные возможности диагностирования машин с электроприводом по току двигателя // Металлургические процессы и оборудование. 2013. № 1 (31). С. 61–65.
  • Диагностика неисправностей асинхронных двигателей на основе спектрального анализа токов статора и вопросы энергосбережения / Сафин Н.Р., В.А. Прахт, В.А. Дмитриевский и др. // Энергобезопасность и энергосбережение. 2014. № 3. С. 34–39.
  • Токовая диагностика неисправностей подшипников асинхронных двигателей на основе быстрого преобразования Фурье / Н.Р. Сафин, В.А. Прахт, В.А. Дмитриевский, А.А. Дмитриевский // Электротехника. 2016. № 12. С. 14–19.
  • Condition monitoring of industrial electric machines: state of the art and future challenges / S.B. Lee, G.C. Stone, J. Antonino-Daviu et al. // IEEE Industrial Electronics Magazine. 2020. Vol. 12, no. 4. P. 158–167. DOI: 10.1109/MIE.2020.3016138
  • Filippetti F., Bellini A., Capolino G. Condition monitoring and diagnosis of rotor faults in induction machines: state of art and future perspectives // Proceedings of IEEE Workshop on Electrical Machines Design, Control and Diagnosis (WEMDCD). Paris, France, 2013. P. 196–209. DOI: 10.1109/WEMDCD.2013.6525180
  • Nandi S., Toliyat H.A., Li X. Condition monitoring and fault diagnosis of electrical motors – a review / S. Nandi, H.A. Toliyat, X. Li // IEEE Transactions on Energy Conversion. 2005. Vol. 20, no. 4. P. 719–729. DOI: 10.1109/TEC.2005.847955
  • Reliable detection of broken rotor bars in induction motors via MUSIC and ZSC methods / D. Morinigo-Sotelo, R.J. Romero-Troncoso, J.A. Antonino-Daviu, K.N. Gyftakis // Proceedings of 2016 XXII International Conference on Electrical Machines (ICEM). Lausanne, Switzerland, 2016. P. 2881–2886. DOI: 10.1109/ICELMACH.2016.7732932
  • Improvement of the Hilbert method via ESPRIT for detecting rotor fault in induction motors at low slip / B. Xu, L. Sun, L. Xu, G. Xu // IEEE Transactions on Energy Conversion. 2013. Vol. 28, no. 1. P. 225–233. DOI: 10.1109/TEC.2012.2236557
  • Chen S., Zivanovic R. A novel high-resolution technique for induction machine broken bar detection // Proceedings of 2007 Australasian Universities Power Engineering Conference. Perth, WA, Australia, 2007. P. 1–5. DOI: 10.1109/AUPEC.2007.4548040
  • Sahraoui M., Cardoso A.J.M., Ghoggal A. The use of a modified Prony method to track the broken rotor bar characteristic frequencies and amplitudes in three-phase induction motors // IEEE Transactions on Industry Applications. 2015. Vol. 51, no. 3. P. 2136–2147. DOI: 10.1109/SPEEDAM.2014.6871940
  • Ибряева О.Л., Салов Д.Д. Модификация метода матричных пучков, использующая совместное оценивание полюсов сигнала и обратных к ним // Вестник ЮУрГУ. Серия «Вычислительная математика и информатика». 2017. Т. 6, № 1. С. 26–37. DOI: 10.14529/cmse170102
  • Метод матричных пучков для оценки параметров векторных процессов / М.П. Генри, О.Л. Ибряева, Д.Д. Салов, А.С. Семенов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Математическое моделирование и программирование». 2017. Т. 10, № 4. P. 92–104. DOI: 10.14529/mmp170409
  • A General noise-resilient technique based on the matrix pencil method for the assessment of harmonics and interharmonics in power systems / K. Sheshyekani, G. Fallahi, M. Hamzeh, M. Kheradmandi // IEEE Transactions on Power Delivery. 2017. Vol. 32, no. 5. P. 2179–2188. DOI: 10.1109/TPWRD.2016.2625329
  • Chahine K. Rotor fault diagnosis in induction motors by the matrix pencil method and support vector machine // International Transactions on Electrical Energy Systems. 2017. Vol. 28, no. 4. DOI: 10.1002/etep.2612
  • Вольдек, А.И. Электрические машины: учеб. для студентов высш. техн. учеб. заведений. Л.: Энергия, 1978. 832 с.
  • Analysis and diagnostics of adjacent and nonadjacent broken-rotor-bar faults in squirrel-cage induction machines / G.Y. Sizov, A. Sayed-Ahmed, C.-C. Yeh, N.A.O. Demerdash // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2009. Vol. 56, no. 11. P. 4627–4641. DOI: 10.1109/TIE.2008.2011341
  • Ong C.-M. Dynamic simulation of electric machinery. Prentice Hall: New Jersey, 1998. 626 p.
  • Chen S., Zivanovic R. Modelling and simulation of stator and rotor fault conditions in induction machines for testing fault diagnostic techniques // European Transactions on Electrical Power. 2010. Vol. 20, no. 5. P. 611–629. DOI: 10.1002/etep.342
  • Герман-Галкин С.Г., Кардонов Г.А. Электрические машины: Лабораторные работы на ПК. СПб.: Корона Принт, 2003. 256 с.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp