Wykrywanie zwarć zwojowych silnika indukcyjnego z wykorzystaniem składowych symetrycznych oraz sieci neuronowych

• Autorzy: Wolkiewicz M. , Kowalski C. , Kamiński M.

Warianty tytułu

EN

Detection of inter-turn short circuits of induction motor with application of symmetrical components and neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano analizę możliwości wykorzystania składowych symetrycznych napięć i prądów stojana do wykrywania zwarć zwojowych w stojanie silnika indukcyjnego zasilanego z przekształtnika częstotliwości. Zaprojektowany detektor został zaimplementowany w środowisku LabVIEW, a następnie poddany testom w trakcie pracy silnika (on-line). Sprawdzono możliwości wykrywania uszkodzeń uzwojeń stojana za pomocą neuronowego detektora, w możliwie wczesnej fazie powstania uszkodzenia. Uzyskano bardzo dużą skuteczność neuronowego detektora wykrywającego zwarcia zwojowe i określającego stopień uszkodzenia (liczbę zwartych zwojów).

EN

This paper presents analysis of the application of symmetrical components of stator voltages and currents for detection of inter-turn short circuits of induction motor supplied by power converter. Designed detector was implemented in LabVIEW and tested during work of the machine (online). The possibilities of damage detection (in early stage of fault) of the stator windings using neural detector is tested. Very high effectiveness of inter-turn short circuits detection is achieved. Additionally evaluation of degree of damages is precisely determined (number of inter-turn short circuits).

Słowa kluczowe

PL

silnik indukcyjny; zwarcia zwojowe; składowe symetryczne; detektor neuronowy

EN

induction motor; turn to turn fault; symmetrical components; neural detector

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 88, nr 4b
• Strony: 276--281
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Wolkiewicz M.

autor

Kowalski C.

autor

Kamiński M.

• Politechnika Wrocławska, Instytut Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych, ul. Smoluchowskiego 19, 50-372 Wrocław,

Bibliografia

• [1] Wolkiewicz M, Kowalski C.T., Nieinwazyjne metody wczesnego wykrywania zwarć zwojowych w silniku indukcyjnym zasilanym z przemiennika częstotliwości, cz.I, Maszyny Elektryczne, Zeszyty Problemowe 2010, nr 87, s. 145-156
• [2] Grubic S., Aller J.M., Bin Lu, Habetler T.G., A Survey on Testing and Monitoring Methods for Stator Insulation Systems of Low-Voltage Induction Machines Focusing on Turn Insulation Problems, IEEE Transactions On Industrial Electronics, vol. 55, no. 12, 2008, pp. 4127- 4136.
• [3] Kowalski, C.T., Orlowska-Kowalska. T., Application of Neural Networks for the Induction Motor Faults Detection, Trans. of IMACS Mathematics and Computers in Simulation, 63(3-5): 435-448
• [4] Kowalski C.T., Monitorowanie i diagnostyka uszkodzeń silników indukcyjnych z wykorzystaniem sieci neuronowych, Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych PWr., Wrocław 2005, seria: Monografie nr 18, zeszyt 57
• [5] Kamiński M, Kowalski C.T., Orłowska-Kowalska T., General regression neural networks as rotor bar fault detection of induction motor, IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT 2010), pp. 1239 - 1244
• [6] Iravani M.R., Karimi-Ghartemani M., Online estimation of steady state and instantaneous symmetrical components. IEE Proceedings Generation, Transmission and Distribution, Vol. 150, No. 5, 2003: 616-622
• [7] Henao H., Assaf T., Capolino G.A., The discrete Fourier transform for computation of sym-metrical components harmonics. Power Tech Conf. Proceedings, 2003 IEEE Bologna, Vol. 4, 2003
• [8] Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2006