Chẩn đoán hư hỏng động cơ điện sử dụng phương pháp phân tích tín hiệu dòng điện Stator (MCSA)

Nội dung text: Chẩn đoán hư hỏng động cơ điện sử dụng phương pháp phân tích tín hiệu dòng điện Stator (MCSA)

1. CHẨN ĐOÁN HƯ HỎNG ĐỘNG CƠ ĐIỆN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÍN HIỆU DÒNG ĐIỆN STATOR (MCSA) Trần Lê Chân TS.Nguyễn Minh Tâm Trường ĐH Đồng Tháp ĐHSPKT TP.HCM Email: chandhdt@gmail.com Email:tamnguyenspkt@gmail.com TÓM TẮT: Bài báo trình bày việc phát hiện các lỗi vỡ thanh rotor và lỗi vòng bi trong một động cơ điện không đồng sử dụng phân tích tín hiệu dòng điện stator (MCSA). Gần đây, động cơ điện đã trở nên rất phổ biến vì giá cả và độ tin cậy. Chúng đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng điều khiển quan trọng như các nhà máy cán, máy nén biến tần, máy bơm, và máy quạt. Theo dõi tình trạng của động cơ có thể làm giảm đáng kể chi phí bảo trì trong việc phát hiện sớm các lỗi. Trong nghiên cứu này, MCSA được áp dụng cho động cơ điện để phát hiện lỗi thanh rotor và vòng bi bị hỏng.Việc chẩn đoán một lỗi thanh rotor và vòng bi bị hỏng trong các động cơ cảm ứng lồng sóc, đã được nghiên cứu trongđiều kiện đầy đủ tải và đã được tiến hành thử nghiệm bằng cách phân tích mật độ phổ công suất của dòng điện stato sử dụng card thu thập dữ liệu Arduino và công cụ xủ lý tín hiệu trong phần mềm LabView. Kết quả thực hiện cho thấy rằng phương pháp này rất hiệu quả và hữu ích cho việc chẩn đoán các lỗi rotor và vòng bi. Từ khóa:Condition monitoring, power spectral density, rotor fault, driving power, MCSA, FFT I. GIỚI THIỆU: Động cơ điện không đồng bộ thường được sử dụng trong ngành công nghiệp và trong nhiều ứng dụng vì chúng có cấu trúc đơn giản, chi phí ít tốn kém, và sự ổn định. Có 2 loại động cơ cảm ứng được sử dụng trong ngành công nghiệp là động cơ rotor lồng sóc và rotor dây quấn. Động cơ cảm ứng lồng sóc đã được sử dụng thường xuyên trong các ứng dụng công nghiệp do giá thấp, sức mạnh của chúng, cấu trúc đơn giản, và bảo trì dễ dàng. Gần đây, động cơ rotor lồng sóc ngày càng được sử dụngtrong nhiều ứng dụng công nghiệp như máy cán, máy nén biến tần, máy bơm, và máy trang 1
2. quạt. phát hiện sớm các bất thường trong hệ thống truyền động động cơ là rất quan trọng cho các hoạt động an toàn, kinh tế, và không bị gián đoạn Có rất nhiều lỗi có thể xảy ra trong các máy điện. Tỷ lệ hư hỏng động cơ cảm ứng được chỉ ra trong hình 1. [7] Hình 1. Tỷ lệ hư hỏng động cơ điện Hư hỏng động cơ có hai loại: hư hỏng về điện và hư hỏng về cơ khí. Những hư hỏng về điện được chỉ ra trong hình 2 [7]. Các hư hỏng về cơ khí như là: lỗi rotor, vòng bi, rotor mất cân bằng, lỗi về khe hở không khí giữa stator va rotor Hình 2. Các hư hỏng cuộn dây stator II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: 1. Nguyên nhân lỗi rotor: Một số nguyên nhân gây ra lỗi như sau:  Vật liệu làm rotor không đồng đều  Trong quá trình hoạt động rotor sinh ra nhiệt  Độ ẩm môi trường Lỗi Rotor bắt đầu là điện trở rotor tăng cao, gây ra nhiệt độ cao, và sau đó tiến triển như nứt hoặc lỗ nhỏ trên thanh rotor. trang 2
3. Hình 3. Lỗi một thanh rotor Dạng phổ lỗi rotor. Hình 4. Phổ rotor hư. Khi rotor bị lỗi thì sẽ xuất hiện phổ lỗi tại đó biên độ cao bất thưởng đó là LSB và USB và công thức tính tần số lỗi này như sau.  fLSB = f1 (1- 2ks). (1)  fUSB = f1 (1+ 2ks). (2) Với: f1: tần số nguồn điện 50Hz s: hệ số trượt k: số tự nhiên ±1, ±2, ±3,  Tốc độ từ trường 120f1 n1 = (3) p Với: p: số cực của động cơ  Hệ số trượt s n1−n s = (4) n1 Với: n: tốc độ rotor ( rpm) 2. Nguyên nhân lỗi vòng bi: Những nguyên nhân gây lỗi vòng bi:  Môi trường bụi bẩn  Chất bôi trơn  Nhiệt độ trang 3
4.  Tháo lắp không đúng cách Hư hỏng bắt đầu từ một vết trầy nhỏ bên trong vòng bi, lâu ngày sẽ lan ra mặt trong (inner race) hoặc mặt ngoài (outer race) vòng bi tạo thành một lỗ nhỏ Hình 5: Lỗi inner race Hình 6: Lỗi outer race Công thức tính lỗi vòng bi như sau. fbearing = f1 ± m. fi, o (5) Với: m là số tự nhiên ±1, ±2, ±3, ±4, fitần số inner race fo tần số outer race Nb Db fi, o = fr 1 ± cos β (2.14) 2 Dc Với Nb: Số viên bi của vòng bi fr: Tần số rotor đơn vị Hz Db: Đường kính viên bi Dc: khoảng cách giữa hai tâm viên bi β: Góc quay viên bi. Tuy nhiên nếu số viên bi từ 6 đến 12 thì công thức (5) xấp xỉ như sau fo =0,4 Nbfr (6) fi= 0,6 Nbfr (7) Cấu tạo vòng bi vòng bi được cho bởi hình 7. trang 4
5. Hình 7. Cấu tạo vòng bi 3. Mật độ phổ công suất ( PSD ). FFT của một tín hiệu là chuyển một tín hiệu từ miền thời gian sang miền tần số. Của sổ lọc được sử dụng là của sổ Hanning 1 1 m−1 −j2πn wsi f = wsi(n)e n (8) M n=0 Với M là số mẫu thu thập Mật độ phổ công suất được tính từ FFT như sau: 1 PSD f = wsi f × wsi∗(f) (9) M 4. Công cụ tính PSD trên labview. Hình 8. Khối tính PSD 5. Code Labview. Hình 9. Code phân tích phổ bằng labview trang 5
6. III. KẾT QUẢ: 1. Mô hình chẩn đoán hư hỏng động cơ điện Hình 10. Mô hình chẩn đoán Thông số động cơ và card thu thập dữ liệu như sau Bảng 1. Thông số động cơ được chẩn đoán: Pha 1 Cực 4 Điện áp 110V/220V Dòng điện 24A/12A Tốc độ 1500 không tải Công suất 1.5 KW Tần số 50Hz Vòng bi 6206zz, 6204zz Bảng 2: Thông số card thu thập dữ liệu Arduino trang 6
7. Dòng điện stator của động cơ được thu thập qua cảm biến dòng ACS 712-30A sau đó qua bộ chuyển đổi A/D tốc độ lấy mẫu 860 S/s đưa về máy tính. Sử dụng công cụ xử lý tín hiệu của phần mềm labview để phân tích phổ tín hiệu này, cuối cùng đem so sánh phổ vừa tính toán được với phổ của động cơ trong tình trạng bình thường để kết luận động cơ có lỗi hay không lỗi 2. Lỗi rotor Tính toán tần số hư. Tốc độ động cơ: 1478 − ퟒ 퐬 = = . 퐋퐒퐁 = − 퐱퐬 퐱 =49 Hz 퐔퐒퐁 = + 퐱퐬 퐱 =51 Hz Bảng 3: Tần số lỗi Rotor Tốc độ Hệ số trượt k=1 LSB USB 1485 rpm s=0.01 49Hz 51Hz Hình 11 Phổ động cơ bình thường có tải 49HzH 51Hz z Hình 12 Phổ động cơ bị vỡ một thanh rotor khi có tải trang 7
8. 3. Lỗi vòng bi: 3.1. Lổi inner race Động cơ chẩn đoán inner race lỗ 2mm. Số viên bi là 8 (Nb=8) fbearing = f1 ± m. fi fi= 0,6 Nbfr = 0.6x8x1485/60 = 118.24Hz fbearing = f1 ± m. fi = 50 − 118.24 = 68.8Hz (m=1) Bảng 4: Tần số lỗi vòng bi inner race Tốc độ Hệ số trượt m=1 LSB 1485 rpm s=0.01 68.8 Hz Hình 13 Phổ ĐC bình thường khi có tải 68.8Hz Hình 14 Phổ ĐC lỗi Inner race khi có tải 3.2. Outer race. Động cơ chẩn đoán outer race lỗ 2mm. Số viên bi là 7 (Nb=7) fbearing = f1 ± m. fo fo= 0,4 Nbfr = 0.4x7x1485/60 = 69.3Hz fbearing = f1 ± m. fo = 50 − 2x69.3 = 88.6Hz (m=2) trang 8
9. fbearing = f1 ± m. fo = 50 + 2x69.3 = 188.6Hz (m=2) Bảng 5:Tần số lỗi vòng bi outer race Tốc độ Hệ số trượt m=2 LSB USB 1485 rpm s=0.01 88.6Hz 188.6Hz Hình 15 Phổ ĐC bình thường khi có tải 88.6Hz 188.6Hz Hình 16 Phổ ĐC lỗi Outer race khi có tải 4. Lỗi hỗn hợp. Động cơ được chẩn đoán vừa bị lỗi rotor và lỗi inner race. Do đó tần số xuất hiện lỗi là 49 HZ, 51Hz và 68.8Hz Bảng 6: Tần số lỗi rotor và vòng bi inner race Tốc độ Hệ số trượt k=1 m=1 LSB USB LSB 1485 rpm s=0.01 49Hz 51 Hz 68.6Hz trang 9
10. Hình 17 ĐC bình thường có tải. 49Hz 51Hz 68.8Hz Hình 18 ĐC bị lỗi hỗn hợp rotor và inner race IV. THẢO LUẬN Nghiên cứu này nhằm phát hiện lỗi tiềm ần về rotor và vòng bi của rotor lồng sóc bằng cách sử dụng PSD để phân tích một tín hiệu dòng điện stator. Trong điều kiện tải đầy đủ thì phương pháp này phát hiện được lỗi, nhưng trong điều kiện non tải hoặc không tải thì rất khó phát hiện dễ gây nhầm lẫn trong việc đánh giá tình trạng hoạt động của động cơ trang 10
11. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Đỗ Đức Tuấn, Đỗ Việt Dũng, Phương pháp xây dựng và phân tích mô hình chẩn đoán trạng thái kĩ thuật máy điện kéo trên đầu máy diesel, Tuyển tập công trình khoa học Hội nghị KHCN đại học Giao thông Vận tải, 2000. [2] Lê Lăng Vân “Chẩn đoán trạng thái kỹ thuật và đánh giá độ tin cậy của động cơ diezel trên đầu máy vận dụng tại Việt Nam”, Luận án TSKT, Đại học Giao thông Vận tải ,2011. [3] Lê Mạnh Việt “Chẩn đoán trạng thái cách điện máy điện một chiều trên cơ sở đặc tính tần số của phần ứng” Tạp chí Giao thông vận tải, 2007 [4] Đinh Thành Việt, Nguyễn Quốc Tuấn, Nguyễn Văn Lê “Ứng dụng mạng nơron chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong máy biến áp lực ” Tạp chí Khoa học và Công nghệ - ĐH Đà Nẵng số 1 (9) -2005. [5] Lê Hoài Đức “Ứng dụng tập mờ trong chẩn đoán kỹ thuật động cơ diesel” Tạp chí Khoa học trường đại học Giao thông Vận tải số 36, 2011. [6] Đồng Văn Hướng, “Ứng dụng mạng nơron trong chẩn đoán trạng thái kỹ thuật động cơ diezel tàu thủy” Tạp chí Khoa học trường đại học Giao thông Vận tải số 3, 2012. [7] Hoshiar Hassan “Detection of the stator winding fault in three phase induction motor using Fuzzy Logic” 2012 [8] Vijay Prakash Pandey and Prashant Kumar Choudhary “Induction Motor Condition Monitoring Using Fuzzy Logic”, Advance in Electronic and Electric Engineering.ISSN 2231-1297, Volume 3, Number 6 (2013), pp. 755-764 [9] Rudra Narayan Dash “Fault Diagnosis in Induction Motor Using Soft Computing Techniques”, Department Of Electrical Engineering National Institute Of Technology, Rourkela-769008 India [10] Kalpana Bhardwaj and Alok Agarawal “Fault Diagnosis of Three Phase Induction Motor using Fuzzy Logic Controller and Sequence Analyzer ”, MIT International Journal of Electrical and Instrumentation Engineering, Vol. 2, No. 2, Aug. 2012, pp. (112- 118) ISSN2230-7656(c) MIT Publications [11] K.Mohanraj, Sridhar Makkapati and S.Paramasivam, Ph.D “Unbalanced and Double Line to Ground Fault Detection of Three Phase VSI Fed Induction Motor Drive using Fuzzy Logic Approach “,International Journal of Computer Applications (0975 – 888) Volume 47– No.15, June 2012 trang 11
12. [12] Jover Rodríguez, P., Arkkio, A., 2008, “ Detection of Stator Winding Fault in InductionMotor Using Fuzzy Logic “, Applied Soft Computing, Vol. 8, No. 2, pp. 1112- 1120. [13] A. Che Soh, M.Sc. and R.Z. Abdul Rahman, M.Eng. “Fault Detection and Diagnosis for DC Motor in Robot Movement System using Neural Network”, The Pacific Journal of Science and Technology Volume 10. Number 1. May 2009 (Spring). [14] G. Didier, E. Ternisien, O. Caspary, and H. Razik „Fault Detection of Broken Rotor Bars in Induction Motor using a Global 133Fault Index”, IEEE Transactions on Industry Applications, Volume 42 Issue:1, 2006 [15] William T. Thomson and Ronald Gilmore “Motor current signature analysis to detect faults in Induction motor drivers -fundamentals, data interpretation, and industrial case histories” proceedings of the Thirty-second turbomachinery symposium –2003 [16] William R. Finley Mark M. Hodowanec Warren G. Holter “An Analytical Approach to Solving Motor Vibration Problems”, IEEE/PCIC Conference Record, 1999. [17] Mohamed Hachemi Benbouzid, Michelle Vieira, and C´eline Theys “Induction Motors‟ Faults Detection and Localization Using Stator Current Advanced Signal Processing Techniques”, IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 14, No., January 1999. [18] Khalaf Salloum Gaeid and Hew Wooi Ping “Wavelet Fault Diagnosis of Induction Motor” MATLAB for Engineers –Applications in Control, Electrical Engineering, IT and Robotics, 2011. [19] Zygfryd Głowacz and Antoni ZdroJeWski “Diagnostics of Commutator DC Motor Basing on Spectral Analysis of Signals”, Electrical Power Quality and Utilisation, Journal Vol. XIV, No.,2008. [20] Zygfryd Głowacz and Antoni Zdrojewski “Mathematical Modelling of Commutator DC Motor in Failure Conditions”, SDEMPED 2005 – International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives Vienna, Austria, 7-9 September 2005. [21] David L. McKinnon “Online Fault Analysis of DC Motors” White Paper Published By: PdMA Corporation .2008 trang 12
13. [22] Seda POSTALCIOGLU OZGEN “Graphical User Interface Aided Online Fault Diagnosis of Electric Motor - DC Motor Case Study”, Advances in Electrical and Computer Engineering Volume 9, Number 3, 2009 [23] NEELAM MEHALA “ Condition monitoring and fault diagnoisis of induction motor using motor current signature analysis “ . Electrical engineering department national institute of technology kurushetra, India October, 2010. Thông tin liên hệ tác giả chính: Xác nhận GVHD Họ tên: Trần lê Chân Đơn vị: Trường ĐH Đồng Tháp Điện thoại:0945809955 Email:chandhdt@gmail.com Nguyễn Minh Tâm trang 13
14. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2016-2017 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.