Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  induction motor diagnostics
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Monitorowanie stanu elementów napędu elektrycznego pojazdów elektrycznych jest kluczowym zagadnieniem w celu zapewnienia jak największej bezawaryjności maszyny oraz służy zminimalizowaniu kosztów związanych z ewentualnymi usterkami czy awariami. Artykuł przedstawia koncepcję systemu monitorującego wybrane sygnały diagnostyczne za pomocą kart pomiarowych oraz sensorów telefonu komórkowego – smartfonu. Badania przeprowadzono na pokładzie tramwaju miejskiego, gdzie monitorowano pracę silników indukcyjnych klatkowych będącymi głównymi elementami układu napędowego. Zebrane dane przy pomocy karty pomiarowej i czujników smartfonu, zestawiono i porównano w celu wyciągnięcia wniosków diagnostycznych.
EN
Monitoring the condition of the electric drive components of electric vehicles is a key issue in order to ensure the greatest possible uptime of the machine and is used to minimize the costs associated with possible faults or failures. The article presents the concept of a system for monitoring selected diagnostic signals with the use of measurement cards and sensors of a mobile phone - smartphone. The tests were carried out on board a city tram where the squirrel cage induction motors, which are the main elements of the drive system, was monitored. The data collected with the measurement card and smartphone sensors were summarized and compared to draw diagnostic conclusions.
PL
W artykule omówiono opracowane i sprawdzone na stanowisku laboratoryjnym metody diagnostyki silników indukcyjnych klatkowych. Metody te pozwalają na ocenę stanu silnika w oparciu o sygnały akustyczne emitowane przez silnik podczas normalnej pracy. Zaprezentowano wyniki pomiarów uzyskane dla różnych uszkodzeń silników indukcyjnych oraz rezultaty analiz zebranych danych przy pomocy różnych metod. Do analiz diagnostycznych zastosowano analizę czasowo-częstotliwościową STFT i analizę obwiedni funkcji autokorelacji sygnału akustycznego. W podsumowaniu artykułu zawarto propozycję skutecznego algorytmu oceny rodzaju uszkodzenia silników indukcyjnych na podstawie sygnałów akustycznych. Sformułowano wnioski co do możliwości zastosowania tylko sygnałów akustycznych do wykrywania uszkodzeń silników indukcyjnych.
EN
This paper presents elaborated cage induction machine diagnostics methods, tested on laboratory test bench. These methods allow for motor’s condition assessment basing on acoustic signals emitted by the machine during operation. Measurement results obtained for different machine faults were presented together with results of analyses of collected data using different signal processing methods. For diagnostic analyses, time-frequency STFT method and analysis of autocorrelation function’s envelope of acoustic signal were used. In conclusion of the paper, proposition of effective algorithm of fault type detection of induction machine basing on acoustic signal, was presented. Conclusion about possibility of application of acoustic signals only for fault detection of induction machines was developed.
PL
W artykule omówiono opracowane i sprawdzone na stanowisku laboratoryjnym metody diagnostyki silników indukcyjnych klatkowych. Metody te pozwalają na ocenę stanu silnika w oparciu o sygnały akustyczne emitowane przez silnik podczas normalnej pracy. Zaprezentowano wyniki pomiarów uzyskane dla różnych uszkodzeń silników indukcyjnych oraz rezultaty analiz zebranych danych przy pomocy różnych metod. Do analiz diagnostycznych zastosowano analizę czasowo-częstotliwościową STFT i analizę obwiedni funkcji autokorelacji sygnału akustycznego. W podsumowaniu artykułu zawarto propozycję skutecznego algorytmu oceny rodzaju uszkodzenia silników indukcyjnych na podstawie sygnałów akustycznych. Sformułowano wnioski co do możliwości zastosowania tylko sygnałów akustycznych do wykrywania uszkodzeń silników indukcyjnych.
EN
This paper presents elaborated cage induction machine diagnostics methods, tested on laboratory test bench. These methods allow for motor’s condition assessment basing on acoustic signals emitted by the machine during operation. Measurement results obtained for different machine faults were presented together with results of analyses of collected data using different signal processing methods. For diagnostic analyses, time-frequency STFT method and analysis of autocorrelation function’s envelope of acoustic signal were used. In conclusion of the paper, proposition of effective algorithm of fault type detection of induction machine basing on acoustic signal, was presented. Conclusion about possibility of application of acoustic signals only for fault detection of induction machines was developed.
PL
W artykule przedstawione zostały zagadnienia dotyczące budowy komputerowego systemu akwizycji sygnałów diagnostycznych oraz ich przetwarzaniu dla potrzeb diagnostyki silników indukcyjnych klatkowych. Na podstawie obserwacji sposobu pomiarów sygnałów diagnostycznych tradycyjnymi metodami oraz procedur oceny typowych uszkodzeń maszyn indukcyjnych dokonano wyboru sposobu przeprowadzania pomiarów oraz ustalono ilość sygnałów diagnostycznych. Wybrano sygnały pomiarowo dostępne prądów, napięć, drgań i hałasu, przy analizie których będzie można rozróżnić każdą zmianę stanu technicznego badanej maszyny. W dalszej części przedstawiony został projekt wielozadaniowego systemu akwizycji danych. Oprócz typowej akwizycji danych opracowany system umożliwia również przeprowadzanie oceny stanu silników indukcyjnych, dzięki wykorzystaniu oprogramowania LabVIEW i jego bogatej funkcjonalności. Działanie opracowanego systemu zostało przetestowane w oparciu o dostępny silnik indukcyjny, a zarejestrowane dane poddane zostały odpowiednim analizom diagnostycznym. Na kilku przykładach zobrazowano wyniki tych analiz realizowanych w opracowanym systemie.
EN
This paper presents issues related to acquisition of diagnostic data used in squirrel cage induction machine diagnosis. Basing on observation of traditional methods of diagnostic signals measurement and procedure of typical fault detection of induction machines, method of performing the measurement and number of diagnostic signals were set. Available signals such as current, voltage, vibration and noise were chosen for analysis which allows for distinguishing each variation of technical condition of examined machine. Next, project of multitask data acquisition system was prepared. Apart from typical data acquisition, designed system allows for condition assessment of induction machines due to application of LabVIEW. Operation of designed system was tested using available induction motor and collected data has undergone diagnostic analyses. Some example results of those analyses have been presented.
EN
The electrical power drawn by an induction motor is distorted in case of appearance of a certain type of failures. Under spectral analysis of the instantaneous power one obtains the components which are connected with definite types of damage. An analysis of the amplitudes and frequencies of the components allows to recognize the type of fault. The paper presents a metrological analysis of the measurement system used for diagnosis of induction motor bearings, based on the analysis of the instantaneous power. This system was implemented as a set of devices with dedicated software installed on a PC. A number of measurements for uncertainty estimation was carried out. The results of the measurements are presented in the paper. The results of the aforementioned analysis helped to determine the measurement uncertainty which can be expected during bearing diagnostic measurements, by the method relying on measurement and analysis of the instantaneous power of an induction machine.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.