Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wybrane metody diagnostyki łożysk silników indukcyjnych oparte o pomiar prądu

Swędrowski L., Ciszewski T., Ciszewska E.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2014

|

R. 60, nr 8

618--621

PL

W artykule zawarto przegląd wybranych metod diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego, bazujących na pomiarach prądu zasilającego. Jedno z nowych rozwiązań zostało zaadaptowane przez autorów do stosowanego przez nich systemu diagnostycznego. Wstępne badania potwierdziły zalety tej metody. Diagnostyka silników indukcyjnych, prowadzona zdalnie poprzez pomiar prądu zasilającego, jest atrakcyjna szczególnie przy braku dostępu do silnika. Przedstawiona koncepcja ma szanse na wdrożenie w przemyśle.

EN

This paper provides an overview of a few selected solutions of induction motor bearings diagnostics based on current measurements, that have appeared in the literature in recent years. Bearing failure amount is greater than 40% of all engine failures, so their damage-free operation is crucial [1]. Diagnosis of induction motors, carried out remotely by measuring the supply current is convenient and often practical. It could be very useful especially in terms of difficult access to the engine such as mining industries or high voltage engines. Detection of eccentricity and bearings fault, using stator current and stray flux monitoring [2] is described in Section 2. Section 3 introduces the concept of using the Luenberger speed observer for bearings diagnostic purpose [3]. The fourth section shows the stator current and motor efficiency as diagnostic indicators [4]. A new current signal processing solution for bearings diagnostic [6] is described in Section 5. This method using Teager – Kaiser Energy Operator, was applied by the authors to an existing diagnostic system. The results of the preliminary simulation and experimental research showed that this solution gave more precise diagnosis. This experiment was carried out on the engine, with introduced slight damage of the bearings outer race. The presented concept may be implemented in the industry. The authors intend to pursue further studies using this method.

2

Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego przy użyciu pomiaru prądu zasilającego oraz wibracji

Ciszewski T.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2013

|

Nr 34

13--15

PL

W artykule przedstawione zostały wyniki badan diagnostycznych łożysk silnika indukcyjnego z zastosowaniem metody pomiaru pradu zasilajacego oraz wibracji. Poruszone zostały problemy dotyczace poszukiwania nowej metody opartej na pomiarze i analizie pradu, która w znacznym stopniu ułatwiłaby szybkie i sprawne znalezienie uszkodzenia w maszynie, bez koniecznosci bezposredniego dostepu do badanego urzadzenia. Zaprezentowano rezultaty badan eksperymentalnych dla łożyska nieuszkodzonego oraz dla łożyska z celowo wprowadzonym uszkodzeniem. Pomiary metoda wibracyjna i pradowa wykonano na tym samym obiekcie w tym samym czasie. Przedstawiony został algorytm przetwarzania sygnału pochodzacego z pomiarów pradu oraz wyniki jego działania. Przeprowadzone badania wykazały, że możliwe jest wykrycie uszkodzenia oraz jego rodzaju metoda pradowa.

EN

Bearing failure amount is greater than 40% of all engine failures, so their damage-free operation is so important. This paper discusses results of tests performed by author, related to the engine bearings diagnostic using vibration and stator current measurements. The vibration based bearing diagnostics method has a major disadvantage - it require the availability of the machine for sensors installation. This is the main reason to develop new methods based on motor supply current analysis. It can be assumed that each bearing defect causes radial movement between the rotor and stator of the machine. These changes generate additional stator current harmonics. The test procedure was based on the simultaneous measurement of motor current and bearings vibrations. Studies show different results for two stages of motor operation: normal and with damaged bearings. Moreover, the paper describes an algorithm used to obtain diagnostic information. Studies have shown that it is possible to detect the type of damage using the method of supply current measurement.

3

Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych

Ciszewski T., Swędrowski L.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2013

|

R. 59, nr 4

316--318

PL

W artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych wybieranych na podstawie prędkości obrotowej silnika podczas pomiaru. Metoda ta ma szanse na wdrożenie w przemyśle.

EN

The paper contains research results on the diagnostics of induction motor bearings by measuring the supply current with usage of artificial neural networks. Bearing failure amount is greater than 40% of all engine failures, so their damage-free operation is so important [1]. Tests were performed on objects with intentionally made bearings defects. Section 2 introduces the concept of artificial neural networks. It presents the general structure of a multilayer neural network (Fig.1) and the model of a single neuron (Fig. 2) which explains how to create an output signal (1,2). A backpropagation algorithm was chosen to be the learning method for the network being created. It uses equation (4) for calculating the errors in the k-th layer. As the model data for the network learning, DREAM vibration diagnostics system results were used. Section 3 describes how the network input data was created. The essence of the algorithm is to choose the right set of weights for each rotor speed. This is an innovative solving of this diagnostic problem. The results of this study are listed in Table 1. Equations (6) - (14) describe how each error was counted. The method presented in this paper, after developing, can be very useful for industry.