Назад в библиотеку

Дигностика состояния электродвигателей на основе спектрального анализа потребляемого тока

Автор: Петухов В. С., Сколов В. А.
Источник: Электронный журнал "Новости Электротехники" № 1 (31), 2005 г.

В настоящее время двигатели переменного тока являются крупнейшими потребителями электрической энергии. Согласно последним исследованиям, они потребляют свыше 80% вырабатываемой электроэнергии. Однако в процессе эксплуатации могут возникать повреждения элементов двигателя, что в свою очередь приводит к преждевременному выходу его из строя.

Многочисленные исследования характера повреждений двигателей переменного тока позволили получить следующие статистические данные [1, 2]:

Во многих производствах внезапный выход из строя двигателя может привести к непоправимым последствиям. Кроме того, эксплуатация находящихся в неудовлетворительном техническом состоянии электродвигателей приводит как к прямым финансовым потерям, связанным с непрогнозируемым выходом из строя оборудования и вызванным этим нарушением технологического процесса, так и к значительным (до 5–7%) косвенным непродуктивным затратам электроэнергии, обусловленным повышенным электропотреблением (при той же полезной мощности). Поэтому возникает необходимость диагностики состояния двигателя в процессе его работы. Сегодня в России широко используется метод вибродиагностики состояния элементов электродвигателей. Данный метод является достаточно дорогим и трудоемким, требующим применения специальной измерительной техники и программного обеспечения. Кроме того, должен быть обеспечен доступ к обследуемому объекту, что в некоторых случаях сопряжено с определенными организационными и техническими трудностями.

В последнее время получили развитие методы диагностики состояния электрических машин, основанные на выполнении мониторинга потребляемого тока с последующим выполнением специального спектрального анализа полученного сигнала [3–8], что позволяет с высокой степенью достоверности определять состояние различных элементов двигателя.

Кроме того, проведение мониторинга тока электродвигателя может быть выполнено как непосредственно на нем, так и в электрощите питания (управления).

В настоящее время специалистами Центра электромагнитной безопасности разработан аппаратно-программный комплекс для выполнения работ по аудиту состояния и условий работы электрической и механической части электродвигателей и связанных с ними механических устройств на основе спектрального анализа сигналов потребляемого электродвигателем тока.

Рисунок 1 – Блок-схема диагностического комплекса

Рисунок 1 – Блок-схема диагностического комплекса

В состав комплекса входят разъемный токовый датчик с линейной частотной характеристикой, кондиционер сигнала (фильтр низких частот, препятствующий появлению ложных частот сигналов (aliasing) при их дискретизации [9], аналого-цифровой преобразователь (АЦП), персональный компьютер (ПК) с необходимым программным обеспечением для сбора и обработки информации.

Запись сигналов тока осуществляется в течение времени, необходимого для выполнения спектрального анализа с разрешением по частоте не менее 0.01–0.02 Гц

Оцифрованные АЦП данные передаются в ПК, где выполняется обработка полученных данных: определяется частота вращения двигателя и число стержней его ротора, затем выполняется специальный спектральный анализ сигнала тока.

Физический принцип, положенный в основу работы диагностического комплекса, заключается в том, что любые возмущения в работе электрической и/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 и/или механической части электродвигателя и связанного с ним механического устройства [1].

В качестве примера ниже приведены результаты спектрального анализа токов двух однотипных вентиляторных установок: находящейся в эксплуатации 1 неделю (рис.2) и проработавшей 5 лет (рис 3).

Рисунок 2 – Спектральный состав тока нового электродвигателя

Рисунок 2 – Спектральный состав тока нового электродвигателя

Рисунок 3 – Спектральный состав тока электродвигателя, находящегося в эксплуатации в течение 5 лет

Рисунок 3 – Спектральный состав тока электродвигателя, находящегося в эксплуатации в течение 5 лет

На вышеприведенных рисунках ясно видно как увеличение количества частотных полос, соответствующих различным видам повреждений, так и рост их величины (при значимом уровне сигналов в частотной области от – 80 дБ) для электродвигателя, длительно находящегося в работе.

Остановимся более подробно на возможностях рассматриваемого метода диагностики с точки зрения обнаружения различных видов повреждений и характерных для них частот.

Повреждения ротора двигателя (обрыв стержней, ослабление крепления стержней к контактным кольцам, скрытые дефекта литья).

Этот вид неисправности обнаруживается по наличию 2-х симметричных относительно частоты питающей сети пиков в спектре тока (см. рис. 4).

Рисунок 4 – Частоты, характерные для повреждений ротора

Рисунок 4 – Частоты, характерные для повреждений ротора

Несоосность валов двигателя и механической нагрузки. Этот вид неисправности определяется по частотам, кратным частоте вращения ротора (см. рис. 5).

Рисунок 5 – Характерные частоты при наличии несоосности валов двигателя и механической нагрузки

Рисунок 5 – Характерные частоты при наличии несоосности валов двигателя и механической нагрузки

Дефекты ременной передачи вентилятора. Этот вид неисправности определяется по частотам, кратным частоте биений ремня, определяемой длиной последнего и диаметрами шкивов (см. рис. 6).

Рисунок 6 – Характерные частоты при наличии дефектов ременной передачи

Рисунок 6 – Характерные частоты при наличии дефектов ременной передачи

Аналогичным образом определяется и наличие таких дефектов, как:

Определение степени серьезности повреждений производится по градации Повреждения отсутствуют – Повреждения обнаружены – Обнаружены критичные повреждения путем сравнения величины сигнала на характерной частоты повреждения с величиной сигнала на частоте питающей сети.

При проведении повторных измерений на данном оборудовании формируется база данных, позволяющая отслеживать динамику развития повреждений во времени, что дает возможность заблаговременно планировать выведение оборудования в ремонт.

Помимо вышеописанных измерений, настоятельно рекомендуется проведение мониторинга приложенного к электродвигателю напряжения, что позволяет определить его несимметрию, наличие высших гармонических составляющих и импульсов перенапряжений (что возможно при работе с частотными регуляторами скорости вращения) – т. е. тех факторов, которые напрямую влияют на срок службы и экономичность работы двигателя. Хорошо известно, что первые два из вышеупомянутых факторов приводят как к перегреву обмоток статора, так и повреждению подшипников за счет возникновения высокочастотных вращающих моментов обратной последовательности.

Измерения могут быть выполнены как непосредственно на клеммной коробке электродвигателя (без какого-либо нарушения режима его работы), так и в электрощите питания и/или управления.

Выполнение этой работы позволит провести полномасштабную натурную диагностику и анализ условий работы парка электродвигателей и связанных с ними механических устройств, существенно сократить как затраты, связанные с «неожиданными» отказами оборудования, так и снизить непродуктивные затраты электроэнергии.

Список использованной литературы

  1. W. T. Thomson : "A Review of On-Line Condition Monitoring Techniques for Three-Phase Squirrel-Cage Induction Motors -Past Present and Future" Keynote address at IEEE Symposium on Diagnostics for Electrical Machines, Power Electronics and Drives, Gijon, Spain, Sept. 1999 pp 3–18.
  2. EPRI: "Improved Motors for Utility Applications and Improved Motors for Utility Applications, Industry Assessment Study", Vol 1, EPRI EL-2678, Vol 1 1763–1, final report and EPRI EL–2678, Vol 2,1763–1 final report October 1982.
  3. V. Thorsen and M. Dalva: “Condition Monitoring Methods, Failure Identification and Analysis for High Voltage Motors in Petrochemical Industry”, Proc 8a 1EE Int Conf, EMD'97, University of Cambridge, No 444, pp 109–113.
  4. W. T. Thomson and D. Rankin; “Case Histories of Rotor Winding Fault Diagnosis in Induction Motors”, 21"1 Int Conf Proc on Condition Monitoring, University College Swansea, March 1987.
  5. G. B. Kliman and J. Stein: “Induction Motor Fault Detection Via Passive Current Monitoring”, Proc Int Conf (ICEM'90), MIT, Boston, USA, 1990, pp 13–17.
  6. W. T. Thomson, S. J. Chalmers and D. Rankin: “On-line Current Monitoring and Fault Diagnosis in High Voltage Induction Motors - Case Histories and Cost Savings in Offshore Installations”, Offshore Europe '87, Conf Proc SPE September 1987, Aberdeen, SPE 16577/1–SPE 16577/10.
  7. Randy R. Schoen, Thomas G. Habetler, Farrukh Kamran, Robert G. Barthel “Motor Bearing Damage Detection Using Stator Current Monitoring” IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICATIONS, VOL.31, NO 6, November/December 1995.
  8. William T.Thomson, Mark Fenger “Current Signature Analysis to Detect Induction Motor Faults”IEEE Industry Application Magazine July/August 2001.
  9. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. – СПб., Питер, 2002.–608 с.