ПЕРЕДОВОЙ СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
Pete Bechard. PdMA Corporation. Перевод: Нафтулин И.В
СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОКОВ
Так как промышленность продолжает искать новые методы идентификации и диагностики дефектов оборудования, изготовители аппаратуры диагностирующей неисправности разрабатывают новые приспособления, чтобы добавить их к арсеналу имеющихся технологий. Недавно разработанные методы получения информации от электрического тока линии, потребляемого двигателем, давали информацию относительно как электрического, так и механического состояния оборудования. Не только источник питания и двигатель, но сейчас отслеживая и отталкиваясь от информации глубоко в нагрузке и элементах трансмиссисии вала могут быть также исследованы через электрический ток линии. В этой статье обсуждаются основные принципы новых методов токовой демодуляции и показывает, как они используются, чтобы выделить как электрические, так и механические дефекты, имеющиеся на оборудовании в настоящее время. Здесь также обсуждается то, как использование этих новых особенностей помогает преодолеть информационный барьер между механической и электрической частями, имеющими отношение к анализу колебаний и электроэнергии.
Начиная с 1985 спектральный анализ начал развиваться как перспективный метод диагностики различных видов неисправностей асинхронных двигателей. Спектральный анализ основан на наблюдении изменения воздушного зазора между статором и ротором, которое обратно отражается на форме тока двигателя через изменение магнитного потока в воздушном зазоре, которое в свою очередь вызывает противо-ЭДС. Эти изменения в противо-ЭДС изменяют волну рабочего тока в асинхронном двигателе в эффективном преобразователе. Выполняя быстрое преобразование Фурье (БПФ) для тока двигателя, мы получаем спектр тока для диагностирования неисправностей. БПФ - математическая операция, которая выделяет частотную информацию из области временного сигнала и преобразовывает ее в частотную область. Частотная область - это диаграмма амплитуды сигнала в данной частоте. В частотной области, высота пика представляет амплитуду сигнала. На рис. 1 показана взаимосвязь между временной областью (t), частотной областью (f), и амплитудой (A) [2].
Рисунок 1 – Преобразование сигнала из временной области в частотную
Повреждения стержней ротора
В спектре тока при наличии данных повреждений появляются всплески частот (FP) в виде боковых полос, по обе стороны от частоты напряжения сети питания (FL) после выполнения БПФ на записанном сигнале тока. В асинхронном двигателе магнитное поле статора вращается быстрее, чем клетка ротора. Это подразумевает, что любой данный стержень ротора проходит под всеми магнитными полюсами в одном направлении вращения с частотой скольжения. Частота вращения равняется FP. Разница в амплитуде между FL и FP – указывают на техническое состояние ротора. Исследование эмпирическим путем показало, что разница свыше 54 децибел указывает на исправное состояние ротора. Mенее чем при 45 децибелах указывает, на ухудшение состояния (т.е., появились высокоомные соединения, наличие трещин или обрывов стержней) ротора. Ниже приведен рисунок, иллюстрирующий повреждения ротора. Номинальная частота сети составляет 60 Гц (рис 2).
Рисунок 2 – Спектр тока двигателя с повреждениями ротора
ЭКСЦЕНТРИСИТЕТ РОТОРА
Эксцентриситет в воздушном зазоре описывает измеримое расстояние между статором и ротором в пределах двигателя. Изготовители уделяют много внимания, чтобы гарантировать, что эксцентриситет воздушного зазора сводилась к минимуму. Типичные максимальные степени для мощных асинхронных двигателей в пределах 5 и 10 %. Есть два вида эксцентриситета: статический и динамический. Статический эксцентриситет - это когда минимальный воздушный зазор зафиксирован в пространстве, например когда ось ротора не совпадает с осью статора. Динамический эксцентриситет описывает условие, когда минимальный воздушный зазор вращается с ротором. Искривленный ротор приводит к динамическому эксцентриситету. Если расстояние между длиной расточки статора и ротора не равно по всей окружности, то изменяется магнитный поток внутри воздушного зазора, что создает несимметрию в токе, которая может быть идентифицирована в спектре тока. Явление этого условия изображаеся как многочисленные боковые полосы частот нечетных гармоник частоты питающей сети двигателя. Эти боковые полосы частот будут увеличиваться с частотой эксцентриситета (FECC).
FECC = (# стержней ротора) X (n/60)
Рис 3. показывает CSA результаты полученные с двигателя с большим эксцентриситетом. Чем больше возрастает амплитуда пиков, тем больше эксцентриситет.
Рисунок 3 – Спектр тока двигателя при наличии эксцентриситета
ДЕФЕКТЫ МЕХАНИЧЕСКОЙ ЧАСТИ
Развивая способность определять и фильтровать токовый сигнал, проходящий через обмотки двигателя, спектральный анализ токов позволяет определять колебания нагрузки, которые относятся к механическим процессам. Период, используемый в этом процессе равен демодуляции. Демодуляция - процесс получения и выделения первоначального цифрового сигнала из модулированной аналоговой несущей волны. Выполняется демодулятором. Модуляция - процесс, при котором некоторые характеристики носителя (60 Гц применимо к двигателю) изменяются (магнитный поток через ротор, создающий противо-ЭДС) в соответствии с модулирумой волной. Колебания нагрузки, которые повторяются с постоянной частотой и отражаются в токах статора через противо-ЭДС. Теперь необходимо тостраниться от сигнала с частотой 60 Гц и эти частоты становятся видными. Удаление 60 Гц сигнала (демодуляция частоты носителя) выявляет повторяющиеся колебания нагрузки для анализа.
PDMA в настоящий момент использует амплитудную демодуляцию текущего сигнала, чтобы существенно расширить возможности испытателя EMAX. Используя программное обеспечение для демодуляции, способное удалять 60 Гц сигнал и способное определить скорость вращения двигателя, механическая передачу, и отразить частоты в значительно расширенной частотной области. Эти механические и отраженные частоты относятся к колебаниям нагрузки от деталей как например ремни, шестерни, насосы, вентиляторы, и другие механические элементы. Чтобы оценить величину этих частот, БПФ выполняется на демодулируемом сигнале, приводящем к спектру для анализа. Без демодуляции, многие из этих нагрузок связанные частоты скрыты в соотношении сигнал/шум замисанных данных.
The following examples of using motor current demodulation to evaluate equipment condition are from a large public aquarium. The data was gathered using PdMA Corporation’s MCEMAX motor tester with Advance Spectral Analysis (ASA). When using demodulated current analysis to monitor mechanical components it is import to establish a baseline when the equipment is known to be in satisfactory condition. After identifying frequencies related to specific components and conditions, any significant increase in amplitude should be investigated.
Несоосность валов
Число полюсов определяет скорость вращения асинхронного двигателя. АД с 2 парами полюсов, с частотой питания 60 Гц вращается со скоростью чуть ниже3600 об/мин или 60 Гц. АД с 2 парами полюсов двигатель вращается со скоростью чуть ниже1800 об/мин или 30 Гц, и так далее. Используя текущую демодуляцию, скорость вращения двигателя можно идентифицировать как пик в спектре и контролировать для изменений в амплитуде. Должным образом симметричный и находящийся на одной оси двигатель имеет частотный пик соответствующий его скорости вращения, который легко заметить. Когда двигатель не симметричен или имеется несоосность, амплитуда пика возрастает. Так как условие возрастания строгое, поэтому повторяющиеся частоты вращения обнаруживаются в демодулируемом спектре тока. Рис. 4 и 5 демонстрируют изменение в амплитуде ходовой скорости и 2 X, ходовой скорости во время точного совмещения насоса и двигателя.
Рисунок 4 – Демодулированный спектр тока с предшествующей несоосностью
Рисунок 5 – Демодулированный спектр тока после устранения несоосности.
ВЫВОДЫ
Анализ тока двигателя может существенно улучшить эффективность и производительность любой организации технического обслуживания. Как более основанные на опытах данные дали нам возможность увидеть, контроль состояния механических частей может осуществляться с помощью проводов питания двигателя. Использование токового анализа вместе с другой диагностирующей аппаратурой может приводить к существенной экономии в стоимости, уменьшая человеко-часы, потраченные на сбор данных. Текущий анализ может использоваться, чтобы контролировать ременные передачи, шестерни, несоосность и др. механические элементы. Используя эти новые свойства спектрального анализа, мы устанавливаем связь между механической и электрической частями, имеющими отношение к колебанию и электрическому анализу.
Литература
- Introduction to Machine Vibration. Glenn D. White. 1997 DLI Engineering Corporation
- Motor Bearing Damage Detection Using Stator Current Monitoring. Randy R. Schoen, Farrukh Kamram, Thomas G. Habetler and Robert G Bartheld. IEEE Transactions on Industry Applications, Vol. 31, No. 6 November/December 1995
- Rolling Element and Fluid Film Bearing Diagnostics Using Enveloping Methods. Anton Azovtsev and Alexei Barkov. VibroAcoustical Systems and Technologies, Inc.
- A Guide to the Interpretation of Frequency and Time Domain Spectrums.Robert M. Jones, Ph.D. SKF Condition Monitoring Revision 1, 19 February 1993
- A Review of On-Line Condition Monitoring Techniques for Three-Phase Squirrel-Cage Induction Motors Past present and Future. W. T. Thomson, Senior Member IEEE. The Robert Gordon University, Schoolhill, Aberdeen, Scotland