По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 621.313

Интеллектуальная диагностика электрических машин

Захаров Н. А. канд. техн. наук, доцент, руководитель научно-производственного подразделения «Дозор», ОАО «Концерн КЭМЗ», Московский технический университет связи и информатики, г. Москва
Голубев К. В. руководитель практики информационных систем управления производственными процессами, ИТ-компании КРОК, г. Москва

Рассмотрена автоматизированная система интеллектуальной диагностики электродвигателей и генераторов переменного тока. Система основана на сигнатурном анализе спектра потребляемого/вырабатываемого тока. Обнаруживаются как механические повреждения оборудования, так и дефекты в электрической части, а также нарушения условий эксплуатации. Предложена опция облачного сервиса углубленной диагностики.

Литература:

1. ГОСТ 18322-2016. Система технического обслуживания и ремонта техники. Термины и определения.

2. Сидельников Л.Г., Афанасьев Д.О. Обзор методов контроля технического состояния асинхронных двигателей в процессе эксплуатации // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело, – 2013. – Т. 12. – № 7. – С. 127–137.

3. Golubev A., Tsvetkov V. On-line shock vibration diagnostics of large electric machines // Conference Record of 1999 Annual Pulp and Paper Industry Technical Conference (Cat. No. 99 CH 36338). – Seattle, WA, USA, 1999. – Pp. 119–123. doi: 10.1109/PAPCON.1999.779354

4. ГОСТ ISO 20958-2015. Сигнатурный анализ электрических сигналов трехфазного асинхронного двигателя.

5. Сафин Н.Р., Прахт В.А., Дмитриевский В.А., Смольянов И.А. Токовая диагностика подшипников асинхронных двигателей на основе вейвлет-анализа и задачи энергоресурсосбережения // Энергетика. Инновационные направления в энергетике. CALS-технологии в энергетике. – 2014. – № 1. – С. 72–80.

6. Сафин Н.Р., Прахт В.А., Дмитриевский В.А. Токовая диагностика неисправностей подшипников асинхронных двигателей на основе метода Парка // В сб.: Электротехника. Энергетика. Машиностроение. Сборник научных трудов I Международной научной конференции молодых ученых. Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ); Новосибирский государственный технический университет; Межвузовский центр содействия научной и инновационной деятельности студентов и молодых ученых Новосибирской области. – 2014. – С. 50–56.

7. M. El Amine Khodja, Boudinar A.H., Benouzza N., Bendiabdellah A. Stator current modeling of an induction motor for rotor faults diagnosis // IEEE International Power Electronics and Motion Control Conference (PEMC). – Varna, 2016. – Рp. 1091–1096.

В настоящее время сформировалась тенденция к переходу от планового техобслуживания технических систем к их эксплуатации по состоянию. Под техническим состоянием [1] понимается «совокупность свойств объекта, подверженных изменению в процессе его производства, эксплуатации, транспортировки и хранения, характеризуемых значениями параметров и/или качественными признаками, установленными в документации». Актуальность такого подхода применительно к оборудованию роторного типа отмечена в [2]. В указанной статье говорится, что при проведении планово-предупредительных ремонтов и испытаний не менее 50% работ по обслуживанию выполняется без необходимости. При этом частота выхода из строя большинства машин не снижается. Обслуживание оборудования с разборкой и заменой деталей часто снижает его надежность. В дальнейшем около 70% дефектов вызывается выполнением сервисных работ.

Для эксплуатации по состоянию требуется периодический, а лучше непрерывный сбор параметров, характеризующих исправность оборудования, степень его износа. На основе полученной информации делается вывод об его исправности и оценивается остаточный ресурс.

Общепринятым подходом к контролю состояния вращающихся машин является применение систем вибродиагностики [2, 3]. Применительно к электродвигателям вибродиагностика позволяет обнаружить как неисправности со стороны механики, например, износ подшипников, так и проблемы с обмоткой статора. Недостатком систем вибродиагностики является их высокая стоимость, сложность монтажа датчиков и обработки их показаний. Более технологичной и перспективной является диагностика электрических машин переменного тока по характеристикам потребляемого тока.

Метод сигнатурного анализа электрических сигналов наиболее проработан и доведен до уровня стандарта [4] применительно к асинхронным трехфазным двигателям переменного тока. Под сигнатурным анализом тока понимается спектральный анализ линейного тока в целях выявления специфических частотных составляющих, свидетельствующих о возможных неисправностях оборудования. При спектральном анализе возможно применение вейвлет-преобразований [5]. Наряду с непосредственным анализом линейных токов может быть использован обобщенный показатель – вектор Парка [4, Приложение А, 6].

Для Цитирования:
Захаров Н. А., Голубев К. В., Интеллектуальная диагностика электрических машин. Современные методы технической диагностики и неразрушающего контроля деталей и узлов. 2023;3.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: