Диагностирование асинхронных электродвигателей
Комплексный метод диагностики асинхронных электродвигателей на основе использования искусственных нейронных сетей
В настоящее время асинхронные электродвигатели являются потребителями более 70% всей электроэнергии в стране. Опыт эксплуатации электродвигателей свидетельствует о большом количестве отказов, происходящих по причине аварийных ситуаций. Аварийность ежегодно составляет 25% и более /1/. Выход из строя электродвигателя наносит большой ущерб. В основном этот ущерб связан с простоем технологического оборудования или порчи продукции вследствие аварии двигателя. Дополнительно к убыткам добавляется снижение электро- и пожаробезопасности, связанное с возможными короткими замыканиями которые могут присутствовать в обмотке статора или ротора поврежденного электродвигателя.
Общепринятые средства защиты не обеспечивают сохранность электродвигателя и снижают вероятность возникновения лишь некоторых из вышеперечисленных случаев. Поэтому возникает потребность диагностики состояния электродвигателя в процессе его работы, т.е. функциональной диагностики. Обнаружение дефектов в работающем электродвигателе на ранней стадии их развития не только предупредит внезапную остановку производства в результате аварии, но и значительно снизит расходы на ремонт электродвигателя и увеличит срок его службы. Кроме этого, в настоящее время достаточно актуально применение адаптивных устройств защиты и диагностики, позволяющих выполнять диагностику электродвигателей независимо от их мощности и конструкции.
Современные системы и методы диагностики электрооборудования можно разделить на две группы.
К первой группе относятся методы тестовой диагностики, требующие формирования искусственных возмущений, воздействующих на изучаемый объект: измерение сопротивления изоляции, токов утечки, внутреннего сопротивления обмоток, тангенса угла диэлектрических потерь обмоток, метод высоковольтного импульса и др.
Вторая группа включает в себя методы оперативной или функциональной диагностики, используемые в первую очередь для электрооборудования, являющегося источником естественных возмущений в процессе работы /2/.
Кроме этого каждая группа делится на две других - это методы, позволяющие выявить неисправность электрооборудования в целом и методы, выявляющие и локализующие конкретную неисправность или дефект в электрооборудовании.
В настоящее время тестовое диагностирование - основной вид выявления дефектов электрооборудования в отечественной энергетике. Оно определило сложившуюся структуру технического обслуживания и ремонта по регламенту /3/. Однако такая диагностика способствует не только предупреждению развития различных дефектов, но и их появлению. Например, при проведении плановых ремонтов электрических машин, после полной сборки двигатель подвергается высоковольтным испытаниям, которые оказывают на изоляцию машины пагубное влияние, вызывая появление в обмотке микродефектов, развивающихся в процессе работы электромашины под влиянием неблагоприятных факторов: некачественной электроэнергии, перегрузок, частых пусков и остановок. С каждым высоковольтным испытанием при планово-предупредительных ремонтах число дефектов увеличивается, что в конечном итоге приводит к аварийному выходу из строя электрического двигателя. Кроме того, каждая разборка и сборка электродвигателя увеличивает эти микродефекты /3/. Например, компанией Baker недавно была разработана многофункциональная система диагностики изоляции электрических машин AWA IV посредством высоковольтного импульсного испытания /4/. И хотя, авторы этой системы утверждают, что AWA IV выполняет неразрушающий тест изоляции, объясняя это своевременной остановкой теста, все равно тест прекращается только после превышения пределов прочности изоляции.
Среди других недостатков тестовой диагностики можно отметить также временную приостановку работы проверяемого оборудования, отсутствие возможности защитного отключения оборудования во время его работы для предотвращения полного выхода его из строя, отсутствие контроля ненормальных режимов работы данного оборудования и т.д.
Для перехода с обслуживания и ремонта по регламенту на ремонт и обслуживание по фактическому состоянию необходима тщательная диагностика электрооборудования, причем, чтобы подготовиться к ремонту, желательно обнаружить все дефекты, влияющие на ресурс, задолго до отказа. По этим причинам необходимо применение методов диагностики не только относящихся к категории функциональных, но и позволяющих выявить дефект конкретной части электрооборудования. К тому же методы функциональной диагностики экономически наиболее предпочтительны, так как не требуют даже временного вывода электрооборудования из эксплуатации.
Для диагностики асинхронных электродвигателей в оперативном режиме в настоящее время используются несколько способов диагностики, среди которых наиболее распространен метод виброакустической диагностики . В этом направлении активно проводятся исследования и разработки научно исследовательскими институтами Военно-промышленного комплекса Санкт-Петербурга, которые были объединены в акционерное общество "Технические Системы и Технологии". Главным недостатком такого метода является необходимость использования специальных виброакустических датчиков и сложность их установки. Специалистами Московского Центра электромагнитной безопасности был разработан метод спектрального анализа потребляемого тока . Достоинство этого метода по сравнению с предыдущим - возможность контроля состояния как механических, так и электрических частей электродвигателей по электрическому параметру, а в частности, по сигналу потребляемого тока, что значительно упрощает установку схемы для диагностики и избавляет от необходимости введения специальных датчиков. Особенно подобные методы распространены за рубежом . Суть данного метода заключается в анализе спектра гармоник тока потребляемого электродвигателем, путем выявления периодически повторяющихся изменений сигнала на графике, соответствующих конкретному виду повреждения электродвигателя. Однако из-за появлений ложных гармоник сигнала при различных помехах электрической сети, с подключенной к ней электродвигателем, возможны неверные результаты диагностики. В дополнение к этому неизвестно каким будет график спектрального анализа тока при нестабильном напряжении в сети.
Современные электротехнические средства, базирующиеся на использовании программируемых микроконтроллеров, позволяют наиболее гибко реализовать защиту и функциональную диагностику электродвигателей, по их электрическим параметрам.
Наиболее удачным методом является использование программно-аппаратного комплекса, который изображен на рис. 1, состоящего из компьютера и цифрового устройства-посредника, производящего необходимые измерения и передаваемого их в компьютер. В качестве измеряемых электрических величин могут быть оперативный ток, потребляемая мощность и т.д. Программа, выполняемая на компьютере, должна, в свою очередь, определенным образом обработать входную информацию и определить наиболее вероятный вид повреждения работающего электродвигателя или сделать заключение об его исправности. Этот метод наиболее эффективен, так как позволяет хранить на компьютере большие базы данных с информацией об отслеживаемой динамике повреждений электродвигателя с последующим прогнозированием выхода его из строя.
Рис. 1. Диагностический программно-аппаратный комплекс
Кроме этого, компьютер является более мощным средством обработки информации, чем микроконтроллер, что, в частности, позволяет использовать современные технологии, в том числе и технологии искусственного интеллекта, такие как использование искусственных нейронных сетей, нечеткой логики и экспертных систем.
Известно, что магнитное поле вращающегося ротора работающего асинхронного электродвигателя воздействует на магнитное поле его статорной обмотки, что приводит к периодическим колебаниям электрических величин электродвигателя, таких как потребляемый ток, мощность или напряжение обмотки статора. Период данных колебаний пропорционален, частоте вращения ротора. Таким образом, анализируя форму графика сигнала какой-либо из электрических величин на данном периоде можно обнаружить повреждение в электромеханической части электродвигателя и распознать его вид. Для решения данной проблемы можно использовать много различных подходов. Например, можно построить аппроксимационную функцию по нескольким исходным точкам сигнала, соответствующего конкретному виду повреждения, и в процессе диагностики сравнивать текущие измеряемые значения со значениями данной функции с определенной долей погрешности. Однако аппроксимация сложных нелинейных сигналов приводит к большим погрешностям, которые усугубляются дополнительными помехами электрической сети с подключенным электродвигателем. В настоящее время широкое распространение получило использование искусственных нейронных сетей для построения математических моделей сложных нелинейных процессов, распознавания образов и прогнозирования сигналов.
Нейронная сеть - это набор нейронов, каждый из которых представляет собой модель биологического нейрона, изображенного на рис. 2. Каждый нейрон имеет так называемые дендриты, синапсы и аксоны. Дендриты идут от тела нервной клетки к другим нейронам, где они принимают сигналы в точках соединения, называемых синапсами. Принятые синапсом входные сигналы подводятся к телу нейрона. Здесь они суммируются, причем одни входы стремятся возбудить нейрон, другие - воспрепятствовать его возбуждению. Когда суммарное возбуждение в теле нейрона превышает некоторый порог, нейрон возбуждается, посылая по аксону сигнал другим нейронам. У этой основной функциональной схемы много усложнений и исключений, тем не менее, большинство искусственных нейронных сетей моделируют лишь эти простые свойства .
mirznanii.com
Изобретение относится к средствам диагностики электрических машин и может быть использовано для контроля состояния асинхронного электродвигателя. Способ диагностики состояния асинхронного электродвигателя включает предварительную фиксацию порогового значения интегральной оценки асинхронного электродвигателя в безаварийном состоянии. Для этого, используя мгновенные значения фазных статорных токов асинхронного электродвигателя в установившемся режиме работы в течение заданного интервала времени и с заданной периодичностью, определяют результирующий модуль вектора тока. Его раскладывают на высокочастотные и низкочастотные вейвлет-коэффициенты. Используя высокочастотные вейвлет-коэффициенты определяют интегральную оценку, на основе которой формируют допустимую зону работы в виде порогового значения. После этого снова регистрируют мгновенные значения фазных статорных токов асинхронного электродвигателя в установившемся режиме работы, определяют результирующий модуль тока. Его раскладывают на высокочастотные и низкочастотные вейвлет-коэффициенты. Используя высокочастотные вейвлет-коэффициенты определяют интегральную оценку. По отклонению интегральной оценки от допустимой зоны работы асинхронного двигателя судят о состоянии асинхронного электродвигателя. Если полученная интегральная оценка не входит в допустимую зону порогового значения, то делают вывод о неисправности асинхронного электродвигателя. Технический результат заключается в упрощении способа диагностики электрических машин. 10 ил.
Изобретение относится к электрическим машинам и средствам диагностики может быть использовано для контроля состояния асинхронного электродвигателя.
Известен способ диагностики механизмов и систем с электрическим приводом [Заявка RU 2009143292, МПК G01R 31/00 (2006.01), опубл. 27.05.2011], выбранный в качестве прототипа, включающий запись значений фазных токов и напряжений электродвигателя в течение заданного интервала времени и с заданной периодичностью, разложение их на гармонические составляющие с помощью быстрого преобразования Фурье и измерение амплитуды и фазы гармонических составляющих, фильтрацию гармонических составляющих, преобразование полученного сигнала из аналоговой в цифровую форму, идентификацию технического состояния и прогнозирование ресурса безаварийной работы диагностируемого объекта по совокупности параметров гармонических составляющих фазных токов и напряжений, генерируемых электродвигателем и динамики их изменения. Используют искусственную нейронную сеть, которая идентифицирует техническое состояние объекта с применением коэффициентов искажения кривой тока и кривой напряжения для каждого интервала времени с выдачей результата - кода возможного дефекта, анализирует и прогнозирует техническое состояние объекта с применением интегрального параметра поврежденности за весь исследуемый период времени и выдает результат возможного значения параметра поврежденности будущего измерения через тот же интервал времени.
Недостатком данного способа является использование дополнительных средств измерения электрических значений, и использование преобразование Фурье, которое имеет малое количество базисных функций и пригодно только для анализа статических режимов работы асинхронного электродвигателя, что уменьшает его область применения.
Задачей изобретения является расширение арсенала средств аналогичного назначения.
Поставленная задача решена за счет того, что в способе диагностики состояния асинхронного электродвигателя, так же как в прототипе, регистрируют значения фазных токов асинхронного электродвигателя в течение заданного интервала времени и с заданной периодичностью.
Согласно изобретению предварительно фиксируют пороговое значение интегральной оценки асинхронного электродвигателя в безаварийном состоянии. Для этого используя значения фазных статорных токов асинхронного электродвигателя в установившемся режиме работы, определяют результирующий модуль вектора тока. Его раскладывают на высокочастотные и низкочастотные вейвлет-коэффициенты. Используя высокочастотные вейвлет-коэффициенты определяют интегральную оценку, на основе которой формируют допустимую зону работы в виде порогового значения. После этого снова регистрируют мгновенные значения фазных статорных токов асинхронного электродвигателя в установившемся режиме работы и определяют результирующий модуль вектора тока. Его раскладывают на высокочастотные и низкочастотные вейвлет-коэффициенты. Используя высокочастотные вейвлет-коэффициенты определяют интегральную оценку. По отклонению интегральной оценки от допустимой зоны работы асинхронного электродвигателя судят о состоянии электродвигателя. Если полученная интегральная оценка не входит в допустимую зону порогового значения, то делают вывод о неисправности асинхронного электродвигателя.
Данный способ позволяет в режиме реального времени проводить диагностику асинхронных электродвигателей по статорным токам без использования дополнительных средств измерения и с индивидуальной адаптацией для каждого электропривода. Вейвлет преобразование дает возможность анализировать как стационарный, так и нестационарный сигнал.
На фиг.1 приведена схема устройства, реализующего способ диагностики состояния асинхронного электродвигателя.
На фиг.2 приведены осциллограммы статорных фазных токов для безаварийного установившегося режима работы асинхронного электродвигателя.
На фиг.3 приведена осциллограмма результирующего модуля тока, определенного для безаварийного установившегося режима работы асинхронного электродвигателя.
На фиг.4 приведены высокочастотные вейвлет-коэффициенты C1, а на фиг.5 приведены низкочастотные вейвлет-коэффициенты D1 в виде зависимостей от дискретного времени b, определенные для безаварийного установившегося режима работы электродвигателя.
На фиг.6 приведена допустимая зона работы асинхронного электродвигателя в виде зависимости интегральной оценки А от дискретного времени b, где значение интегральной оценки электродвигателя находится в аварийном и безаварийном режиме.
На фиг.7 приведены осциллограммы статорных фазных токов для аварийного установившегося режима работы электродвигателя.
На фиг.8 приведена осциллограмма результирующего модуля тока, определенного для аварийного установившегося режима работы электродвигателя.
На фиг.9 приведены высокочастотные вейвлет-коэффициенты С2, а на фиг.10 приведены низкочастотные вейвлет-коэффициенты D2 в виде зависимостей от дискретного времени b, определенные для аварийного установившегося режима работы электродвигателя
Способ диагностики состояния асинхронного электродвигателя осуществлен с помощью устройства (фиг.1), содержащего датчики статорных фазных токов 1 (ДТ1), 2 (ДТ2), 3 (ДТ3), подключенных к фазам питания асинхронного двигателя. Выходы этих датчиков тока подключены к блоку вычисления результирующего модуля тока 4 (БРМТ), к которому последовательно подключены блок вейвлет преобразования 5 (БВП), блок интегральной оценки 6 (БИО) и блок сравнения 7 (БС), который связан с дисплеем или ЭВМ (не показаны на фиг.1). Блок порогового значения 8 (БПЗ) соединен с блоком сравнения 7 (БС).
В качестве датчиков статорных фазных токов 1 (ДТ1), 2 (ДТ2), 3 (ДТ3) может быть использован промышленный прибор КЭИ-0,1. Блок вычисления результирующего модуля тока 4 (БРМТ), блок вейвлет преобразования 5 (БВП), блок интегральной оценки 6 (БИО), блок сравнения 7 (БС), блок порогового значения 8 (БПЗ) могут быть реализованы с помощью микроконтроллера группы AVR с необходимым набором интерфейсов.
Предварительно определяют допустимую зону работы асинхронного электродвигателя, которая соответствует безаварийному режиму работы двигателя, для этого вначале регистрируют мгновенные значений фазных статорных токов с датчиков 1 (ДТ1), 2 (ДТ2), 3 (ДТ3) в безаварийном режиме асинхронного двигателя, подключенные к асинхронному двигателю с фазным ротором (2р=4, nc=1500 об/мин). Регистрационные записи мгновенных значений фазных статорных токов с каждой фазы производят в установившемся режиме работы асинхронного двигателя в течение 1 с. (фиг.2). Затем на основе, полученной информации о токах в блоке вычисления результирующего модуля тока 4 (БРМТ) определяют результирующий модуль тока, который представлен на фиг.3. Результирующий модуль тока в блоке вейвлет преобразования 5 (БВТ) раскладывают на высокочастотные (фиг.4) и низкочастотные (фиг.5) вейвлет-коэффициенты. Далее высокочастотные вейвлет-коэффициенты проходят интегральную оценку [Бесекерский В.А., Попов Е.П. «Теория систем автоматического управления». Профессия, 2003 г. - 752 с] в блоке интегральной оценки 6 (БИО), которая численно равна 410 о.е.. На основе ее формируют допустимую зону работы в виде порогового значения 8 (ПЗ) (фиг.6). Ширину допустимой зоны работы асинхронного электродвигателя задает эксперт. В данном случае выбрана 5% допустимая зона работы асинхронного электродвигателя, которая соответствует диапазону 431.415…390.297.
Затем регистрируют мгновенные значения статорных токов с датчиков 1 (ДТ1), 2 (ДТ2), 3 (ДТ3) (фиг.7). Регистрационные записи мгновенных значений фазных статорных токов с каждой фазы производят в установившемся режиме работы асинхронного двигателя в течение 1 с.
С помощью блока вычисления результирующего модуля тока 4 (БРМТ) определяют результирующий модуль тока (фиг.8), который раскладывают на высокочастотные (фиг.9) и низкочастотные (фиг.10) вейвлет-коэффициенты в блоке вейвлет преобразования 5 (БВП). Используя высокочастотные вейвлет-коэффициенты определяют интегральную оценку в блоке интегральной оценки 6 (БИО). В блоке сравнения 7 (БС) сравнивают текущее значение (203, 498) с допустимой зоной (431.415..390.297) (фиг.6), которая ранее была определена. Так как данная интегральная оценка не входит в допустимую зону (431.415..390.297), то в блоке сравнения 7 (БС) фиксируют это, и выходной сигнал с него поступает на ЭВМ, который информирует о наличии неисправности в асинхронном электродвигателе. При выходе значений интегральной оценки из допустимой 5% зоны (фиг.6) фиксируют аварийное состояние асинхронного электродвигателя. Таким образом, происходит успешная диагностика состояния асинхронного электродвигателя в режиме реального времени.
Способ диагностики состояния асинхронного электродвигателя, включающий регистрацию значений фазных токов асинхронного электродвигателя в течение заданного интервала времени и с заданной периодичностью, отличающийся тем, что предварительно фиксируют пороговое значение интегральной оценки асинхронного электродвигателя в безаварийном состоянии, для этого, используя мгновенные значения фазных статорных токов асинхронного электродвигателя в установившемся режиме работы, определяют результирующий модуль вектора тока, который раскладывают на высокочастотные и низкочастотные вейвлет-коэффициенты, используя высокочастотные вейвлет-коэффициенты, определяют интегральную оценку, на основе которой формируют допустимую зону работы электродвигателя в виде порогового значения, после этого снова регистрируют мгновенные значения фазных статорных токов асинхронного электродвигателя в установившемся режиме работы и определяют результирующий модуль вектора тока, который раскладывают на высокочастотные и низкочастотные вейвлет-коэффициенты, и, используя высокочастотные вейвлет-коэффициенты, определяют интегральную оценку, по отклонению которой от допустимой зоны работы асинхронного электродвигателя судят о состоянии электродвигателя: если полученная интегральная оценка не входит в допустимую зону порогового значения, то делают вывод о неисправности асинхронного электродвигателя.
www.findpatent.ru
ДИАГНОСТИКА АСИНХРОННЫХ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ТОКА СТАТОРА
Асинхронные двигатели переменного тока являются в настоящее время крупнейшими потребителями электрической энергии. Они потребляют свыше 80% вырабатываемой электроэнергии. В процессе эксплуатации возможны повреждения элементов двигателя, что в свою очередь приводит к преждевременному выходу его из строя.
Основными причинами выхода из строя двигателей переменного тока являются: повреждения элементов статора и ротора, подшипников и другое.
В некоторых случаях внезапный выход из строя двигателя может привести к авариям и длительным простоям производства. Эксплуатация находящихся в аварийном техническом состоянии электродвигателей приводит к прямым финансовым потерям, связанным с непрогнозируемым выходом из строя оборудования и вызванным этим нарушением технологического процесса, и к значительным дополнительным затратам электроэнергии, обусловленным повышенным электропотреблением. В связи с этим вопрос диагностики асинхронных двигателей весьма актуален. Основным методом сегодня является вибродиагностика состояния элементов электродвигателей. Этот способ достаточно дорог и трудоемок. Для установки оборудования должен быть обеспечен доступ к обследуемому объекту, что в условиях производства сопряжено с определенными трудностями, необходима остановка электродвигателя.
В последнее время получили развитие методы диагностики состояния электрических машин, основанные на выполнении мониторинга потребляемого тока с последующим выполнением специального спектрального анализа полученного сигнала [1-3], что позволяет с высокой степенью достоверности определять состояние различных элементов двигателя.
Проведение мониторинга тока асинхронного электродвигателя может быть выполнено как непосредственно на нем, так и в электрощите питания (управления). То есть диагностика возможна без остановки привода.
В состав комплекса для анализа состояния и условий работы асинхронных электродвигателей входит разъемный токовый датчик (токовые клещи-преобразователь), аналого - цифровой преобразователь (АЦП, частота оцифровки 1,25 МГц), персональный компьютер (ПК) с установленной средой NI LabView [4] и разработанным программным обеспечением для сбора и обработки информации.
Физический принцип, положенный в основу работы диагностического комплекса, заключается в том, что любые возмущения в работе электрической или механической части электродвигателя и связанного с ним устройства приводят к изменениям магнитного потока в зазоре электрической машины и, следовательно, к слабой модуляции потребляемого электродвигателем тока.
Таким образом, наличие в спектре тока двигателя характерных (и не совпадающих) частот определенной величины свидетельствует о наличии повреждений электрической или механической части электродвигателя и связанного с ним механического устройства .
С помощью данного метода возможна диагностика следущих повреждений:
Повреждения ротора двигателя (обрыв стержней, ослабление крепления стержней к контактным кольцам, скрытые дефекты литья). Этот вид неисправности обнаруживается по наличию двух симметричных относительно частоты питающей сети пиков в спектре тока.
Несоосность валов двигателя и механической нагрузки. Этот вид неисправности определяется по частотам, кратным частоте вращения ротора.
Дефекты ременной передачи вентилятора. Этот вид неисправности определяется по частотам, кратным частоте биений ремня, определяемой длиной последнего и диаметрами
Аналогичным образом определяется и наличие других дефектов.
При проведении измерений формируется база данных, позволяющая отслеживать динамику развития износа электродвигателя во времени, что дает возможность корректировать графики ремонта оборудования.
Асинхронные двигатели чувствительны к качеству электроэнергии, поэтому для полного анализа условий работы машины рекомендуется проводить мониторинг приложенного к электродвигателю напряжения. Это позволяет определить его несимметрию, наличие высших гармонических составляющих и импульсов перенапряжений – т.е. тех факторов, которые напрямую влияют на срок службы и экономичность работы двигателя.
www.cs-alternativa.ru
Лекция №7
Тема: ДИАГНОСТИКА СОСТОЯНИЯ
АСИНХРОННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ В ПРОЦЕССЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ
В лекции освещается актуальная на сегодняшний день проблема выбора стратегии и методов
диагностирования асинхронных двигателей. Проведен сравнительный анализ методов контроля
технического состояния асинхронных двигателей на этапах производства, эксплуатации и ремонта.
Рассмотрены методы тестовой и функциональной диагностики асинхронных двигателей. Проведен
сравнительный анализ методов обслуживания оборудования роторного типа. Выявлены преимущества
диагностики асинхронных двигателей по фактическому состоянию. Проанализированы современные
системы и методы диагностики асинхронных двигателей. Рассмотрены основные методы контроля
технического состояния асинхронных двигателей в процессе эксплуатации: анализ вибрации отдельных
элементов двигателя, анализ акустических колебаний, измерение и анализ магнитного потока в зазоре
двигателя, анализ внешнего магнитного поля, измерение и анализ температуры отдельных элементов
двигателя, анализ электрических параметров и контроль состояния изоляции статорной обмотки
асинхронного двигателя. Выявлены преимущества и недостатки рассмотренных методов. Перечислены
основные виды дефектов асинхронных двигателей, выявляемые данными методами контроля
технического состояния. Детально проанализированы широко распространенные на практике методы
диагностики асинхронных двигателей: метод спектрального анализа тока статора асинхронного
двигателя, метод анализа спектров Парка тока и напряжения, контроль состояния изоляции статора
асинхронного двигателя по уровню и распределению частичных разрядов. Рассмотрен вопрос выбора
необходимого набора первичных датчиков частичных разрядов и определения оптимального места их
установки. Также в статье определены основные проблемы, возникающие при проведении измерений
частичных разрядов в асинхронных двигателях в процессе эксплуатации.
Ключевые слова: асинхронные электродвигатели, тестовая и функциональная диагностика, методы
обслуживания, методы и системы диагностики, дефект, спектральный анализ, изоляция статорной
обмотки, частичный разряд.
Введение
Отечественный и зарубежный опыт показывает, что внедрение средствдиагностирования является одним из важнейших факторов повышения экономическойэффективности использования оборудования в промышленности [1]. Назначениедиагностики – выявление и предупреждение отказов и неисправностей, поддержаниеэксплуатационных показателей в установленных пределах, прогнозирование состоянияв целях полного использования ресурса [1].
Короткозамкнутые асинхронные электродвигатели - самые распространенныемашины в приводах современных технологий. Оптимальному использованию такихэлектродвигателей препятствует их высокая повреждаемость. Ежегодно выходят изстроя 20-25 % от общего количества установленных электродвигателей [2].
Возникающий в связи с этим ущерб связан с простоем технологического оборудованиявследствие аварии двигателя. Дополнительно к прямым убыткам добавляются снижение электро и пожаробезопасности, что связанно с короткими замыканиями,которые могут присутствовать в обмотке статора или ротора поврежденногоэлектродвигателя [3].
Таким образом, задачи снижения уровня прямых и косвенных затрат в процессеэксплуатации асинхронных двигателей, повышения качества их диагностики, а такжеповышения их надежности актуальны на сегодняшний день в любой отраслипроизводства. В качестве объектов исследования в статье рассмотрены наиболеешироко применяемые общепромышленные асинхронные двигатели средней мощности(от 1 до 4000 кВт).
Целью лекции является:
- анализ современных методов и средств диагностики техническогосостояния асинхронных двигателей;
- определение методов, целесообразных при диагностике асинхронных двигателей средней мощности.
Вопрос 1. Диагностика асинхронных двигателей на этапах производства, эксплуатации и ремонта
Выбор стратегии и методов диагностирования асинхронных двигателейопределяется рядом факторов. Первостепенное значение имеет конечная цельдиагностирования, которая зависит от того, на каком этапе жизненного циклаопределяется техническое состояние двигателя: на этапе производства, эксплуатацииили ремонта.
На этапе производства важно обеспечить оптимальное проектирование и доводкуконструкции, ориентируясь на обеспечение надежности и долговечности, а такжеконтроль качества изготовления деталей и их монтажа. Основные виды неисправностейв условиях серийного производства: кинематические ошибки изготовления деталей,выход параметров за допустимые пределы по точности и дефекты сборки, к которымотносятся неуравновешенность, наличие эксцентриситета, различного рода перекосы,зазоры, относительные смещения взаимодействующих деталей, несоблюдениетехнологии смазки и т.п. На этапе эксплуатации, вследствие естественного процессастарения элементов со временем наработки, происходят изменения параметровдвигателей, приводящие к неисправностям и поломкам.По скорости развития эксплуатационные дефекты делят на две категории: быстроразвивающиеся, которые вызывают внезапные отказы, и медленно развивающие. Кпервой категории относятся трудно прогнозируемые отказы, которые являютсяследствием производственных технологических дефектов или разрушения поддействием мгновенно возникающей нагрузки, превышающей предел прочностиэлементов. Ко второй категории относятся неисправности, возникновение и развитиекоторых может быть зарегистрировано, спрогнозировано и проконтролировано доих
критического уровня.
При правильной организации эксплуатации асинхронных двигателей виднеисправности и объем ремонта можно определить заранее, до наступлениякритического состояния механизма. Диагностика на этапе ремонтных работ сводится кпослеремонтному контролю технического состояния. В объем диагностированиянеобходимо включать и предремонтную оценку технического состояния машин [4].
У электродвигателей после ремонта с разборкой и заменой деталей надежностьработы часто снижается. Во время ремонта проблематично выявить скрытые дефекты,такие, например, как дефекты стержней короткозамкнутого ротора или нарушениеизоляции обмотки статора [2].
В настоящее время возникает потребность диагностики состояния асинхронныхэлектродвигателей в процессе его работы. Обнаружение дефектов в работающемэлектродвигателе на ранней стадии развития позволит предупредить внезапнуюостановку производства в результате аварии, снизить расходы на ремонтэлектродвигателя и увеличить срок его службы.
poisk-ru.ru
Изобретение относится к электротехнике. Технический результат изобретения заключается в повышении надежности и улучшении качества защиты электродвигателей за счет своевременной диагностики обмоток статора с выявлением коротких замыканий в обмотках и снижения сопротивления изоляции обмоток относительно корпуса асинхронных электродвигателей. Для этого в способе контролируются две величины - сопротивление изоляции обмоток статора относительно корпуса электродвигателя и отношение полных сопротивлений обмоток для каждой пары обмоток электродвигателя. Контролируемые величины определяются косвенным путем при помощи действующего значения тока утечки с обмоток на корпус электродвигателя и действующих значений токов или напряжений на обмотках статора электродвигателя. При этом при контроле второй величины происходит оценка не фактического значения полного сопротивления обмотки, а попарное сравнение полных сопротивлений обмоток статора электродвигателя относительно друг друга, т.е. оценка несимметрии обмоток. 3 ил. 
Изобретение относится к электротехнике, а именно к средствам повышения надежности электроснабжения промышленных предприятий и диагностики состояния асинхронных электродвигателей.
Известен способ диагностики электродвигателей переменного тока и связанных с ними механических устройств /см. заявку РФ № 2005110648/28, МПК G01R 31/34, опубл. 20.10.2006/, при помощи которого можно реализовать диагностику межвитковых замыканий в обмотках по спектральному анализу потребляемого тока электродвигателя.
Недостатком данного способа является отсутствие возможности диагностики межфазных замыканий обмоток статора, так как частоты, характерные для межвитковых замыканий, на которых производится анализ амплитуды потребляемого тока, могут не соответствовать частотам, характерным межфазным замыканиям. Неизвестно также, каким будет результат диагностики при наличии нескольких межвитковых замыканий одновременно. При наличии помех и ложных гармоник в сети на частотах, характерных межвитковым замыканиям в обмотках статора, или при совпадении с данными частотами частот гармоник, соответствующих механическим повреждениям, результат диагностики может быть неверным.
Наиболее близким к заявляемому является способ защиты от витковых замыканий обмоток статора, по которому измеряют мгновенные значения токов и напряжений на зажимах двигателя, преобразуют их в напряжения, пропорциональные току и напряжению, измеряют скольжение двигателя, регистрируют полученные, пропорциональные току и напряжению сигналы, по ним определяют начальную фазу возникновения переходного процесса и начальное значение тока, вычисляют последующие мгновенные значения тока при исходных значениях эквивалентного активного сопротивления и эквивалентной индуктивности электродвигателя, вычисленные мгновенные значения тока сравнивают с соответствующими зарегистрированными значениями, определяют их разность и, в зависимости от ее величины, изменяют значения эквивалентного активного сопротивления и эквивалентной индуктивности до достижения разности между зарегистрированными и вычисленными значениями тока минимального значения, полученные при этом значения эквивалентного активного сопротивления и эквивалентной индуктивности электродвигателя, при измеренном значении скольжения, сравнивают с допустимыми значениями и, если они выходят за пределы допустимых значений, формируют сигнал на отключение /см. патент РФ № 2297704, МПК Н02Н 7/08, опубл. 20.04.2007/. В данном способе происходит определение эквивалентной индуктивности и эквивалентного активного сопротивления электродвигателя по математической модели схемы замещения путем минимизации разности между измеренным значением мгновенного тока на зажимах электродвигателя и вычисленным значением мгновенного тока на выходе математической модели в момент возникновения переходного процесса.
Недостатком способа является то, что эквивалентная индуктивность электродвигателя зависит от величины взаимной индуктивности статора и ротора, скольжения ротора, зазора между статором и ротором и т.д. Поэтому в данном способе нельзя определить, по какой причине произошло изменение эквивалентной индуктивности электродвигателя: по причине короткого замыкания, механического повреждения, неравномерной нагрузки на ротор или другой причине. Кроме этого, при использовании данного способа требуется знать величины эквивалентной индуктивности и эквивалентного активного сопротивления самого электродвигателя для того, чтобы установить допустимые пределы отклонения этих величин. Этот факт осложняется еще тем, что величина эквивалентной индуктивности электродвигателя не является постоянной величиной.
Технический результат изобретения - повышение надежности и улучшение качества защиты электродвигателей за счет своевременной диагностики обмоток статора с выявлением коротких замыканий в обмотках и снижения сопротивления изоляции обмоток относительно корпуса асинхронных электродвигателей.
Технический результат достигается тем, что в способе функциональной диагностики асинхронных электродвигателей, заключающемся в измерении мгновенных значений токов в обмотках и напряжений на зажимах двигателя, преобразовании их в напряжения, пропорциональные току и напряжению, регистрации полученных сигналов, отличается тем, что дополнительно производят измерение мгновенного значения тока утечки в проводнике, соединяющем корпус электродвигателя с главным заземляющим контуром питающей подстанции, которое преобразуют в напряжение, пропорциональное току, и регистрируют, по полученным данным определяют сопротивление обмоток относительно корпуса электродвигателя, сравнивают его с минимально допустимым значением и, в случае если сопротивление меньше допустимого, формируют информационное сообщение или сигнал на отключение электродвигателя, также определяют несимметрию обмоток, определяемую отношением полных сопротивлений обмоток для каждой пары обмоток статора электродвигателя, и, в случае если значение несимметрии для какой-либо пары обмоток электродвигателя превышает максимально допустимое, также формируют информационное сообщение или сигнал на отключение электродвигателя.
Сущность способа заключается в том, что контролируются две величины - сопротивление изоляции обмоток статора относительно корпуса электродвигателя и отношение полных сопротивлений обмоток для каждой пары обмоток электродвигателя.
Принцип контроля сопротивления изоляции обмоток асинхронного электродвигателя относительно его корпуса приведен на фиг.1. Корпус электродвигателя гальванически соединяется с главным заземляющим контуром подстанции проводником (в сетях с глухозаземленной нейтралью корпус электродвигателя можно соединить с нейтралью силового питающего трансформатора), в котором производится измерение мгновенного значения тока в процессе работы электродвигателя при помощи устройства. Зная действующие значения напряжений UA , UB и UC, подаваемые на обмотки статора электродвигателя, и тока утечки с корпуса на заземляющий контур Iут, можно определить сопротивление изоляции обмоток асинхронного электродвигателя относительно его корпуса.
Полученное сопротивление сравнивают с минимальным допустимым значением сопротивления и, в случае если сопротивление изоляции обмоток асинхронного электродвигателя относительно его корпуса меньше допустимого, формируют информационное сообщение или сигнал на отключение электродвигателя от сети для предотвращения появления короткого замыкания или электроопасной ситуации. Анализируя скорость снижения данного сопротивления в процессе эксплуатации асинхронного электродвигателя, можно подготовиться заранее к его замене или ремонту.
Диагностика замыканий в обмотках статора заключается в анализе несимметрии полных сопротивлений обмоток в процессе работы электродвигателя, которая может возникнуть в результате появления как межвитковых, так и межфазных замыканий в статоре. Используя уравнения асинхронной машины с короткозамкнутым ротором в установившемся режиме /см. Копылов, И.П. Электрические машины: Учеб. для вузов [Текст] / И.П.Копылов // - М.: Высш. шк., 2002-607 с./, можно выполнить попарное сравнение полных сопротивлений обмоток статора электродвигателя относительно друг друга при условии отсутствия несимметрии напряжения в сети, к которой подключен данный электродвигатель. При этом сравнение полных сопротивлений обмоток для электродвигателя, в котором обмотки соединены треугольником, можно выполнить по формулам:
где Zs1, Z s2, Zs3 - полные сопротивления обмоток статора электродвигателя;
Is1, I s2, Is3 - действующие значения токов, потребляемые соответствующими обмотками.
То есть при соединении обмоток треугольником, отношение полных сопротивлений для каждой пары обмоток можно получить через обратное отношение действующих значений токов, потребляемых обмотками.
А для электродвигателя, в котором обмотки статора соединены звездой, сравнение полных сопротивлений обмоток можно выполнить по формулам:
где Zs1, Z s2, Zs3 - полные сопротивления обмоток статора электродвигателя;
US1, U S2, US3 - действующие значения напряжений на обмотках электродвигателя;
С - величина, одинаковая для всех обмоток, определяемая наличием противо-ЭДС в электродвигателе (при холостом ходе электродвигателя данная величина стремится к нулю).
Учитывая, что мгновенные величины токов и напряжений в статоре изменяются в соответствии с промышленной частотой 50 Гц, усреднение этих величин и получение их действующих значений производится в течение временного интервала не менее 0,02 с.
При использовании данного способа необходимо выполнять измерение токов в обмотках и напряжений на зажимах электродвигателя, как показано на фиг.2. При соединении обмоток электродвигателя звездой значения Us1, Us2 , и Us3 можно получить, измерив фазные напряжения, подаваемые на электродвигатель, и напряжение между общим концом звезды обмоток и заземляющим контуром питающей подстанции.
Таким образом, если несимметрия обмоток, получаемая из отношения полных сопротивлений для какой-либо пары обмоток электродвигателя, превышает максимально допустимое, то также формируют информационное сообщение или сигнал на отключение электродвигателя от питающей сети. Анализируя скорость увеличения несимметрии обмоток электродвигателя в процессе его работы, можно заранее предотвратить появление коротких замыканий в электродвигателе и подготовиться к его замене или ремонту.
Для реализации данного способа можно использовать цифровое устройство, выполненное на основе программируемого микроконтроллера, функциональная схема которого приведена на фиг.3. Устройство включает в себя восемь входных блоков 1-8, четыре из которых используются для измерения напряжения, а остальные для измерения тока, а также измерительно-управляющий блок 9, входы которого подключены к выходам входных блоков, и блок переключения диапазонов 10, управляющий масштабирующими усилителями входных блоков, вход которого подключен к измерительно-управляющему блоку, а выходы подключены к входным блокам. Входные блоки по току используют для измерения тока беспроводные датчики тока с линейной характеристикой. Управляющий выход измерительно-управляющего блока соединяют с входом исполнительного блока релейной защиты (ИБРЗ) 11, который выполняет функцию отключения диагностируемого электродвигателя, вследствие чего его управляющий выход подключают к соответствующим контактам участка «сеть-электродвигатель» 12. Блок ИБРЗ подбирается с учетом технических характеристик асинхронного электродвигателя (например, по номинальной мощности). Измерительные входы и токовые датчики входных блоков подключают к нужным местам участка «сеть-электродвигатель» в соответствии с фиг.1 и фиг.2. Измерительно-управляющий блок подключают двунаправленной связью к персональному компьютеру (ПК) 13, который используется для настройки устройства и выполняет функцию расширенной диагностики, заключающейся в примерном прогнозе появления коротких замыканий и определении неисправной обмотки в электродвигателе.
Способ осуществляется следующим образом. Необходимые мгновенные значения токов и напряжений снимают на зажимах электродвигателя и подают на входные блоки устройства 1-8, которые, в свою очередь, преобразовывают их в напряжения, пропорциональные току и напряжению, с последующим ослаблением либо усилением. Преобразованные в напряжения сигналы подаются на аналого-цифровой преобразователь микроконтроллера в измерительно-управляющий блок 9, который по измеренным значениям токов и напряжений определяет значение сопротивления изоляции обмоток электродвигателя относительно его корпуса и отношение полных сопротивлений обмоток для каждой пары обмоток статора асинхронного электродвигателя. В процессе измерений измерительно-управляющий блок устройства постоянно передает данные блоку переключения диапазонов 10, необходимые для выполнения функции автоматического масштабирования входных сигналов, получаемых с входных блоков. При уменьшении сопротивления изоляции обмоток относительно корпуса ниже критического уровня или превышении несимметрии обмоток допустимого значения, микроконтроллер измерительно-управляющего блока 9 сформирует сигнал на отключение блоку ИБРЗ 11 или информационное сообщение о неисправности (в соответствии с настройками устройства), которое отобразится на индикаторах устройства и на экране персонального компьютера 13.
Предлагаемый способ позволяет получить достоверный результат диагностики коротких замыканий в обмотках статора асинхронных электродвигателей даже при искаженном несинусоидальном напряжении в сети с присутствием различных гармоник. Кроме того, в данном способе производится постоянный контроль целостности изоляции обмоток относительно корпуса электродвигателя, без которого результат диагностики межвитковых и межфазных замыканий может быть неверным. Дополнительным достоинством способа является простота в реализации, связанная с отсутствием необходимости измерения частоты вращения или скольжения ротора электродвигателя, так как это не влияет на результат диагностики, что позволяет с большей надежностью использовать данный способ в случаях, когда ротор электродвигателя находится под неравномерной нагрузкой. Таким образом, перечисленные достоинства способа в целом позволяют повысить электро- и пожаро-безопасность, а также надежность электроснабжения предприятий.
Способ функциональной диагностики асинхронных электродвигателей, заключающийся в измерении мгновенных значений токов в обмотках и напряжений на зажимах двигателя, преобразовании их в напряжения, пропорциональных току и напряжению, регистрации полученных сигналов, отличающийся тем, что дополнительно производят измерение мгновенного значения тока утечки в проводнике, соединяющем корпус электродвигателя с главным заземляющим контуром питающей подстанции, которое преобразуют в напряжение, пропорциональное току, и регистрируют, по полученным данным определяют сопротивление обмоток относительно корпуса электродвигателя, сравнивают его с минимально допустимым значением, и в случае, если сопротивление меньше допустимого, формируют информационное сообщение или сигнал на отключение электродвигателя, также определяют несимметрию обмоток, определяемую отношением полных сопротивлений обмоток для каждой пары обмоток статора электродвигателя, и в случае, если значение несимметрии для какой-либо пары обмоток электродвигателя превышает максимально допустимое, также формируют информационное сообщение или сигнал на отключение электродвигателя.
www.freepatent.ru
Диагностирование асинхронных электродвигателей
Комплексный метод диагностики асинхронных электродвигателей на основе использования искусственных нейронных сетей
В настоящее время асинхронные электродвигатели являются потребителями более 70% всей электроэнергии в стране. Опыт эксплуатации электродвигателей свидетельствует о большом количестве отказов, происходящих по причине аварийных ситуаций. Аварийность ежегодно составляет 25% и более /1/. Выход из строя электродвигателя наносит большой ущерб. В основном этот ущерб связан с простоем технологического оборудования или порчи продукции вследствие аварии двигателя. Дополнительно к убыткам добавляется снижение электро- и пожаробезопасности, связанное с возможными короткими замыканиями которые могут присутствовать в обмотке статора или ротора поврежденного электродвигателя.
Общепринятые средства защиты не обеспечивают сохранность электродвигателя и снижают вероятность возникновения лишь некоторых из вышеперечисленных случаев. Поэтому возникает потребность диагностики состояния электродвигателя в процессе его работы, т.е. функциональной диагностики. Обнаружение дефектов в работающем электродвигателе на ранней стадии их развития не только предупредит внезапную остановку производства в результате аварии, но и значительно снизит расходы на ремонт электродвигателя и увеличит срок его службы. Кроме этого, в настоящее время достаточно актуально применение адаптивных устройств защиты и диагностики, позволяющих выполнять диагностику электродвигателей независимо от их мощности и конструкции.
Современные системы и методы диагностики электрооборудования можно разделить на две группы.
К первой группе относятся методы тестовой диагностики, требующие формирования искусственных возмущений, воздействующих на изучаемый объект: измерение сопротивления изоляции, токов утечки, внутреннего сопротивления обмоток, тангенса угла диэлектрических потерь обмоток, метод высоковольтного импульса и др.
Вторая группа включает в себя методы оперативной или функциональной диагностики, используемые в первую очередь для электрооборудования, являющегося источником естественных возмущений в процессе работы /2/.
Кроме этого каждая группа делится на две других - это методы, позволяющие выявить неисправность электрооборудования в целом и методы, выявляющие и локализующие конкретную неисправность или дефект в электрооборудовании.
В настоящее время тестовое диагностирование - основной вид выявления дефектов электрооборудования в отечественной энергетике. Оно определило сложившуюся структуру технического обслуживания и ремонта по регламенту /3/. Однако такая диагностика способствует не только предупреждению развития различных дефектов, но и их появлению. Например, при проведении плановых ремонтов электрических машин, после полной сборки двигатель подвергается высоковольтным испытаниям, которые оказывают на изоляцию машины пагубное влияние, вызывая появление в обмотке микродефектов, развивающихся в процессе работы электромашины под влиянием неблагоприятных факторов: некачественной электроэнергии, перегрузок, частых пусков и остановок. С каждым высоковольтным испытанием при планово-предупредительных ремонтах число дефектов увеличивается, что в конечном итоге приводит к аварийному выходу из строя электрического двигателя. Кроме того, каждая разборка и сборка электродвигателя увеличивает эти микродефекты /3/. Например, компанией Baker недавно была разработана многофункциональная система диагностики изоляции электрических машин AWA IV посредством высоковольтного импульсного испытания /4/. И хотя, авторы этой системы утверждают, что AWA IV выполняет неразрушающий тест изоляции, объясняя это своевременной остановкой теста, все равно тест прекращается только после превышения пределов прочности изоляции.
Среди других недостатков тестовой диагностики можно отметить также временную приостановку работы проверяемого оборудования, отсутствие возможности защитного отключения оборудования во время его работы для предотвращения полного выхода его из строя, отсутствие контроля ненормальных режимов работы данного оборудования и т.д.
Для перехода с обслуживания и ремонта по регламенту на ремонт и обслуживание по фактическому состоянию необходима тщательная диагностика электрооборудования, причем, чтобы подготовиться к ремонту, желательно обнаружить все дефекты, влияющие на ресурс, задолго до отказа. По этим причинам необходимо применение методов диагностики не только относящихся к категории функциональных, но и позволяющих выявить дефект конкретной части электрооборудования. К тому же методы функциональной диагностики экономически наиболее предпочтительны, так как не требуют даже временного вывода электрооборудования из эксплуатации.
Для диагностики асинхронных электродвигателей в оперативном режиме в настоящее время используются несколько способов диагностики, среди которых наиболее распространен метод виброакустической диагностики . В этом направлении активно проводятся исследования и разработки научно исследовательскими институтами Военно-промышленного комплекса Санкт-Петербурга, которые были объединены в акционерное общество "Технические Системы и Технологии". Главным недостатком такого мето
geum.ru
Диагностирование асинхронных электродвигателей
Комплексный метод диагностики асинхронных электродвигателей на основе использования искусственных нейронных сетей
В настоящее время асинхронные электродвигатели являются потребителями более 70% всей электроэнергии в стране. Опыт эксплуатации электродвигателей свидетельствует о большом количестве отказов, происходящих по причине аварийных ситуаций. Аварийность ежегодно составляет 25% и более /1/. Выход из строя электродвигателя наносит большой ущерб. В основном этот ущерб связан с простоем технологического оборудования или порчи продукции вследствие аварии двигателя. Дополнительно к убыткам добавляется снижение электро- и пожаробезопасности, связанное с возможными короткими замыканиями которые могут присутствовать в обмотке статора или ротора поврежденного электродвигателя.
Общепринятые средства защиты не обеспечивают сохранность электродвигателя и снижают вероятность возникновения лишь некоторых из вышеперечисленных случаев. Поэтому возникает потребность диагностики состояния электродвигателя в процессе его работы, т.е. функциональной диагностики. Обнаружение дефектов в работающем электродвигателе на ранней стадии их развития не только предупредит внезапную остановку производства в результате аварии, но и значительно снизит расходы на ремонт электродвигателя и увеличит срок его службы. Кроме этого, в настоящее время достаточно актуально применение адаптивных устройств защиты и диагностики, позволяющих выполнять диагностику электродвигателей независимо от их мощности и конструкции.
Современные системы и методы диагностики электрооборудования можно разделить на две группы.
К первой группе относятся методы тестовой диагностики, требующие формирования искусственных возмущений, воздействующих на изучаемый объект: измерение сопротивления изоляции, токов утечки, внутреннего сопротивления обмоток, тангенса угла диэлектрических потерь обмоток, метод высоковольтного импульса и др.
Вторая группа включает в себя методы оперативной или функциональной диагностики, используемые в первую очередь для электрооборудования, являющегося источником естественных возмущений в процессе работы /2/.
Кроме этого каждая группа делится на две других - это методы, позволяющие выявить неисправность электрооборудования в целом и методы, выявляющие и локализующие конкретную неисправность или дефект в электрооборудовании.
В настоящее время тестовое диагностирование - основной вид выявления дефектов электрооборудования в отечественной энергетике. Оно определило сложившуюся структуру технического обслуживания и ремонта по регламенту /3/. Однако такая диагностика способствует не только предупреждению развития различных дефектов, но и их появлению. Например, при проведении плановых ремонтов электрических машин, после полной сборки двигатель подвергается высоковольтным испытаниям, которые оказывают на изоляцию машины пагубное влияние, вызывая появление в обмотке микродефектов, развивающихся в процессе работы электромашины под влиянием неблагоприятных факторов: некачественной электроэнергии, перегрузок, частых пусков и остановок. С каждым высоковольтным испытанием при планово-предупредительных ремонтах число дефектов увеличивается, что в конечном итоге приводит к аварийному выходу из строя электрического двигателя. Кроме того, каждая разборка и сборка электродвигателя увеличивает эти микродефекты /3/. Например, компанией Baker недавно была разработана многофункциональная система диагностики изоляции электрических машин AWA IV посредством высоковольтного импульсного испытания /4/. И хотя, авторы этой системы утверждают, что AWA IV выполняет неразрушающий тест изоляции, объясняя это своевременной остановкой теста, все равно тест прекращается только после превышения пределов прочности изоляции.
Среди других недостатков тестовой диагностики можно отметить также временную приостановку работы проверяемого оборудования, отсутствие возможности защитного отключения оборудования во время его работы для предотвращения полного выхода его из строя, отсутствие контроля ненормальных режимов работы данного оборудования и т.д.
Для перехода с обслуживания и ремонта по регламенту на ремонт и обслуживание по фактическому состоянию необходима тщательная диагностика электрооборудования, причем, чтобы подготовиться к ремонту, желательно обнаружить все дефекты, влияющие на ресурс, задолго до отказа. По этим причинам необходимо применение методов диагностики не только относящихся к категории функциональных, но и позволяющих выявить дефект конкретной части электрооборудования. К тому же методы функциональной диагностики экономически наиболее предпочтительны, так как не требуют даже временного вывода электрооборудования из эксплуатации.
Для диагностики асинхронных электродвигателей в оперативном режиме в настоящее время используются несколько способов диагностики, среди которых наиболее распространен метод виброакустической диагностики . В этом направлении активно проводятся исследования и разработки научно исследовательскими институтами Военно-промышленного комплекса Санкт-Петербурга, которые были объединены в акционерное общество "Технические Системы и Технологии". Главным недостатком такого метода является необходимость использования специальных виброакустических датчиков и сложность их установки. Специалистами Московского Центра электромагнитной безопасности был разработан метод спектрального анализа потребляемого тока . Достоинство этого метода по сравнению с предыдущим - возможность контроля состояния как механических, так и электрических частей электродвигателей по электрическому параметру, а в частности, по сигналу потребляемого тока, что значительно упрощает установку схемы для диагностики и избавляет от необходимости введения специальных датчиков. Особенно подобные методы распространены за рубежом . Суть данного метода заключается в анализе спектра гармоник тока потребляемого электродвигателем, путем выявления периодически повторяющихся изменений сигнала на графике, соответствующих конкретному виду повреждения электродвигателя. Однако из-за появлений ложных гармоник сигнала при различных помехах электрической сети, с подключенной к ней электродвигателем, возможны неверные результаты диагностики. В дополнение к этому неизвестно каким будет график спектрального анализа тока при нестабильном напряжении в сети.
Современные электротехнические средства, базирующиеся на использовании программируемых микроконтроллеров, позволяют наиболее гибко реализовать защиту и функциональную диагностику электродвигателей, по их электрическим параметрам.
Наиболее удачным методом является использование программно-аппаратного комплекса, который изображен на рис. 1, состоящего из компьютера и цифрового устройства-посредника, производящего необходимые измерения и передаваемого их в компьютер. В качестве измеряемых электрических величин могут быть оперативный ток, потребляемая мощность и т.д. Программа, выполняемая на компьютере, должна, в свою очередь, определенным образом обработать входную информацию и определить наиболее вероятный вид повреждения работающего электродвигателя или сделать заключение об его исправности. Этот метод наиболее эффективен, так как позволяет хранить на компьютере большие базы данных с информацией об отслеживаемой динамике повреждений электродвигателя с последующим прогнозированием выхода его из строя.
Рис. 1. Диагностический программно-аппаратный комплекс
Кроме этого, компьютер является более мощным средством обработки информации, чем микроконтроллер, что, в частности, позволяет использовать современные технологии, в том числе и технологии искусственного интеллекта, такие как использование искусственных нейронных сетей, нечеткой логики и экспертных систем.
Известно, что магнитное поле вращающегося ротора работающего асинхронного электродвигателя воздействует на магнитное поле его статорной обмотки, что приводит к периодическим колебаниям электрических величин электродвигателя, таких как потребляемый ток, мощность или напряжение обмотки статора. Период данных колебаний пропорционален, частоте вращения ротора. Таким образом, анализируя форму графика сигнала какой-либо из электрических величин на данном периоде можно обнаружить повреждение в электромеханической части электродвигателя и распознать его вид. Для решения данной проблемы можно использовать много различных подходов. Например, можно построить аппроксимационную функцию по нескольким исходным точкам сигнала, соответствующего конкретному виду повреждения, и в процессе диагностики сравнивать текущие измеряемые значения со значениями данной функции с определенной долей погрешности. Однако аппроксимация сложных нелинейных сигналов приводит к большим погрешностям, которые усугубляются дополнительными помехами электрической сети с подключенным электродвигателем. В настоящее время широкое распространение получило использование искусственных нейронных сетей для построения математических моделей сложных нелинейных процессов, распознавания образов и прогнозирования сигналов.
Нейронная сеть - это набор нейронов, каждый из которых представляет собой модель биологического нейрона, изображенного на рис. 2. Каждый нейрон имеет так называемые дендриты, синапсы и аксоны. Дендриты идут от тела нервной клетки к другим нейронам, где они принимают сигналы в точках соединения, называемых синапсами. Принятые синапсом входные сигналы подводятся к телу нейрона. Здесь они суммируются, причем одни входы стремятся возбудить нейрон, другие - воспрепятствовать его возбуждению. Когда суммарное возбуждение в теле нейрона превышает некоторый порог, нейрон возбуждается, посылая по аксону сигнал другим нейронам. У этой основной функциональной схемы много усложнений и исключений, тем не менее, большинство искусственных нейронных сетей моделируют лишь эти простые свойства .
В настоящее время широко используются математические модели нейронных сетей. Существуют также и другие модели нейронных сетей, среди которых наиболее часто используются рекуррентные сети Хопфилда и самоорганизующиеся сети Кохонена . Прямоугольники представляют собой тела нейронов, исходящие и входящие стрелки - дендриты, а точки, в которых стрелки заходят и точки, из которых стрелки исходят - это соответственно синапсы и аксоны. Круги на рисунке - условные входа нейронов, которые просто распределяют входящие значения по всем нейронам сети. В математической модели нейрона все входящие стрелки имеют веса, а на выходе обычно вычисляется нелинейная функция от средней суммы этих весов с некоторыми дополнительными арифметическими действиями.
Были разработаны также и другие модели нейронов и нейронных сетей, например, электрические. Однако из-за своей непрактичности они не получили большого распространения.
Для использования нейронной сети прямого распространения при решении конкретной задачи, ее необходимо сначала "обучить". Для этого на вход нейронной сети подаются какие-либо значения, а на выходе снимаются результирующие значения, которые сравниваются с теми значениями, которые должны там быть. Если выходные значения нейронной сети отличаются от требуемых значений, то происходит оптимизация весов нейронной сети каким-либо из математических алгоритмов до тех пор, пока эти значения не будут им соответствовать с заданной точностью. После этого нейронную сеть можно считать обученной.
Нейронные сети дают возможность эффективно определять причину и виды повреждения асинхронных электродвигателей, работать с зашумленными данными, избавляя от необходимости применения промежуточных электронных фильтров от помех или фильтрации математическими методами, а также адаптироваться к конкретному типу электродвигателя. Кроме этого, искусственные нейронные сети широко используются в задачах прогнозирования .
Помимо выбора алгоритмов обработки сигнала и определения способа диагностики асинхронных электродвигателей необходимо разработать аппаратную часть программно-аппаратного диагностического комплекса. При этом очень важно выбрать недорогую компонентную базу для его реализации, определяющую себестоимость комплекса в размере не более чем 10% от стоимости самого электродвигателя.
В настоящее время на кафедре Электроснабжения Читинского государственного университета ведутся разработки данного программно-аппаратного комплекса. В реализации программной части комплекса используется метод анализа сигнала полной потребляемой мощности электродвигателя на каждой фазе искусственной нейронной сетью, определяющий вероятность присутствия какого-либо повреждения, как в электрической, так и в механической части электродвигателя. Для этого нейронную сеть прямого распространения планируется использовать для идентификации зависимости полной мощности от времени, либо для идентификации спектра гармоник сигнала полной потребляемой мощности на одном периоде. Сначала выполняется определение периода сигнала. Затем отрезок, на котором сигнал длится в течение предварительно определенного периода, масштабируется по ширине, а значения амплитуды полной мощности нормируются относительно значения номинальной мощности электродвигателя. Таким образом, будут анализироваться процентные изменения мощности. Для их анализа полученный график разбивается на равномерные промежутки, количество которых зависит от быстродействия измерительного устройства и частоты вращения ротора электродвигателя.
При обучении нейронной сети на выходе используется определенное значение Yэт, соответствующее конкретному виду неисправности электродвигателя и эталонные экспериментальные значения сигнала полной потребляемой мощности опытного электродвигателя, полученные при помощи того же измерительного устройства. После этого, при идентификации сигнала, уже обученной сетью, производится проверка соответствия значения Y на выходе сети значению Yэт, которое задавалось при обучении. Если Y=Yэт, то это означает, что в электродвигателе на 100% имеется неисправность, для которой обучалась данная нейронная сеть. В качестве обнаруженной неисправности выбирается та, степень соответствия которой наибольшая. По степени соответствия для других неисправностей электродвигателя можно судить о вероятности их присутствия. В наиболее сложных случаях, возможно, придется использовать экспертную систему с набором правил нечеткой логики, которые будут определяться в ходе экспериментальных исследований.
С помощью нейронной сети планируется также выполнять прогнозирование повреждений в электродвигателе. Аппаратная часть комплекса, структура которой изображена на рис. 2, включает в себя 10 блоков, из которых 7 блоков являются одинаковыми входными блоками, а 3 других блока являются основными.
Главный блок устройства - измерительный - выполняет функции измерения входного сигнала, управление блоком переключения диапазонов и исполнительным блоком, а также обмен информацией между компьютером и устройством. Входные блоки служат для масштабирования входного измеряемого уровня напряжения для его изменения в пределах от 0 до 5 В. Каждый входной блок поддерживает работу в трех диапазонах напряжения (от 0 до 100 В с точностью 0,1 В, от 10 до 1000 В с точностью 1 В и от 100 до 10000 В с точностью 10 В). Для автоматического выбора текущего измеряемого диапазона напряжения используется блок переключения диапазонов, который управляет входными блоками, получая команды на переключение от измерительного блока. Исполнительный блок служит для управления работой электродвигателя или для сигнализации о произошедшей поломке электродвигателя.
Рис. 2. Структура аппаратной части диагностического комплекса
В качестве основы для реализации измерительного блока, принципиальная схема которого изображена на рис. 3, был выбран недорогой микроконтроллер фирмы ATMEL ATmega8535 RISC-архитектуры со встроенным 8-канальным аналого-цифровым преобразователем (АЦП) /14/. Данный микроконтроллер имеет 512 байт энергонезависимой памяти EEPROM, которую можно использовать для хранения калибровочных коэффициентов и настроек, относящихся к диагностируемому электродвигателю. Микросхема FT245BM используется для связи измерительного блока с компьютером через интерфейс USB 2.0. Однако возникли дополнительные трудности, связанные с низким быстродействием АЦП данного микроконтроллера, в результате чего получается слишком мало экспериментальных значений измеряемой величины на анализируемом периоде сигнала электродвигателя. Можно воспользоваться более мощным и быстрым многоканальным АЦП или несколькими одноканальными АЦП, работающими параллельно, однако оба этих способа значительно завысят себестоимость аппаратной части комплекса. Решением этой проблемы стал программный метод, при помощи которого происходит получение более детального графика сигнала на одном периоде путем анализа сразу нескольких периодов сигнала.
Идея метода изображена на рис. 4. На координатной плоскости рисунка имеются радиус-векторы, вращающиеся с угловой скоростью wt. Длина радиус-вектора равна текущему значению полной потребляемой мощности Pi. Таким образом, текущее состояние сигнала удобно представить в виде комплексного числа i, значение которого можно выразить через формулу Коши-Адамара:
(1)
где i - точка текущего состояния сигнала полной потребляемой мощности;
Pi - текущее значение полной потребляемой мощности;
wi - текущий угол поворота ротора относительно начального положения.
Рис. 3. Структура искусственной нейронной сети, используемой для идентификации сигнала полной потребляемой мощности
Например, сначала происходит измерение трех значений сигнала на первом периоде 1, 2 и 3, затем через некоторое смещение угла относительно w1, соответствующее значению , происходит получение следующих трех значений сигнала 4, 5 и 6 на втором периоде.
Рис. 4. Детализация графика сигнала полной потребляемой мощности
Аналогичным образом получаются точки для следующих периодов в зависимости от требуемого количества точек сигнала. Соединив полученные точки в порядке, определяемом углом вращения wi, сплошной линией, мы получим более детальный график сигнала, содержащий необходимое число экспериментальных точек. Схематически пример получения детального графика одного периода для сетевого напряжения промышленной частоты 50 Гц показан на рис. 9.
Таким же образом происходит получение графика одного периода полной потребляемой мощности асинхронного электродвигателя. Чем выше скорость вращения ротора электродвигателя, тем больше периодов анализируется, до того, как будет произведена попытка определения неисправности в электродвигателе. Естественно такая обработка сигнала снижает общее быстродействие диагностического комплекса. Можно даже не выполнять идентификацию полученного периода, а свести эту задачу к задаче распознавания образа замкнутой фигуры, изображенной на рис. 10, и по форме данной фигуры судить о присутствии какой-либо неисправности в электродвигателе. В этом случае способ диагностики получается более наглядным, но и более сложным в реализации.
Также изначально планировалось в качестве измерительных датчиков тока использовать токовые клещи с широким диапазоном измерения тока. Это позволило бы разработать универсальный и удобно-подключаемый программно-аппаратный комплекс. Но из-за очень высокой стоимости токовых клещей в аппаратной части комплекса используются обычные трансформаторы тока.
Как показано на рис. 5, для оценки напряжения между фазой C электродвигателя и нейтралью производится измерение разности потенциалов между нейтралью и корпусом устройства UN, а также между фазой и корпусом устройства UC. Затем, получив разность этих двух напряжений, находится значение напряжения между фазой C и нейтралью. Аналогичным образом происходит получение значения напряжения для фаз A и B. Данный механизм измерения используется для того, чтобы убрать гальваническую связь между устройством и цепью электродвигателя.
Рис. 5. Схема подключения измерительной части комплекса к цепи электродвигателя
Напряжение с токовых датчиков или с фаз электродвигателя подается на измерительный вход входного блока, изображенного на рис. 6. Входное напряжение подается через один их трех делителей в зависимости от текущего диапазона напряжения. Каждый делитель подключается при помощи реле, после получения соответствующего сигнала на базу одного из трех транзисторов от блока переключения диапазонов. Реле во входном блоке являются герконовыми, так как они потребляют небольшой ток и при этом сравнительно бесшумны. Текущий входной делитель выбирается блоком переключения диапазонов таким образом, чтобы на выходе делителя уровень напряжения был в пределах от -1,25 В до 1,25 В. Но учитывая, что аналого-цифровой преобразователь микроконтроллера выполняет измерение только неотрицательных сигналов от 0 до 2,5 В, дополнительно на выходной сигнал подается постоянное напряжение смещения с интегрального стабилизатора CL1 через делитель R9 и R10, на выходе которого образуется +1,25 В.
Рис. 6. Принципиальная схема входного блока
Данный программно-аппаратный комплекс позволит значительно увеличить экономическую эффективность использования промышленных установок с асинхронными электродвигателями, и при этом увеличить срок службы электродвигателей в производстве путем проведения своевременного их ремонта по данным прогнозирования, полученным в результате диагностики.
Заключение
В заключение необходимо отметить, что использовать нейронные сети для определения всех видов неисправностей и ненормальных режимов работы электродвигателя нецелесообразно, а в некоторых случаях невозможно! Например, невозможно определить наличие равномерной перегрузки электродвигателя лишь по форме сигнала полной мощности электродвигателя, так как здесь необходимо сравнивать амплитуду мощности электродвигателя с его номинальной мощностью. Однако это легко реализовать в программе. Если программно-аппаратный комплекс будет использоваться не только для диагностики, но и для защиты электродвигателя, то реализация в нем традиционных методов релейной защиты повысит надежность его работы.
В итоге можно сделать вывод, что для создания диагностических устройств и программно-аппаратных комплексов весьма желательно использовать искусственные нейронные сети, так как они являются мощным средством распознавания и прогнозирования сигналов, а их способность к обучению дает возможность разрабатывать адаптивные системы защиты и диагностики электродвигателей.
Список используемой литературы
1. Грундулис, А.О. Защита электродвигателей в сельском хозяйстве [Текст] / А.О. Грундулис // - М.: Колос, 1982. - 140 с.
2. Лукьянов, М.М. Новые принципы виброакустической диагностики изношенного силового электрооборудования [Текст] / М.М. Лукьянов, Э.А. Харисов: Электрика. - № 2, 2001.
3. Еремеев, С.Н. Профилактическое обслуживание электродвигателей высоконагруженного технологического оборудования [Текст] / С.Н. Еремеев: Электрика. - № 3, 2001.
4. Коверженко, Г.Г. Высоковольтные импульсные испытания электрических машин [Текст] / Г.Г. Коверженко: Энергетик. - № 7, 2006.
5. Петухов, В. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока [Текст] / В. Петухов, В. Соколов: Новости электротехники. - № 1, 2005.
12.Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика [Текст] / В.В. Круглов, В.В. Борисов // - М.: Горячая линия. - Телеком, 2002. - 382с.
bestreferat.su
