ДІАГНОСТУВАННЯ ЕЛЕКТРИФІКОВАНИХ РОБОЧИХ МАШИН В ЕКСПЛУАТАЦІЙНИХ УМОВАХ
Ключові слова:
асинхронний двигун, механічна частина, дослід холостого ходу, дослід короткого замикання, втрати потужності
Анотація
У роботі отримано метод діагностування робочих машин з електроприводом. Він полягає у визначенні відносних втрат потужності в електродвигуні й механічній частині робочої машини за допомогою дослідів холостого ходу та короткого замикання. Ці досліди запропоновано проводити без застосування регулятора напруги, пристрою для загальмовування ротору і графічної побудови залежностей. Експериментальна перевірка встановила, що він здатен виявляти несправності, які можуть виникати в процесі експлуатації робочих машин. При цьому його технічна реалізація порівняно з існуючими є більш простою і не потребує специфічного обладнання і проведення значних розрахунків.
Посилання
1. Cherif H., Benakcha A., Khechekhouche A., Menacer A., Chehaidia S.E., Panchal H. Experimental diagnosis of inter-turns stator fault and unbalanced voltage supply in induction motor using MCSA and DWER. Periodicals of Engineering and Natural Sciences. 2020. Vol. 8 (3). Р. 1202–1216. http://dx.doi.org/10.21533/pen.v8i3.1058.
2. Maestre-Cambronel D., Rojas J.P., Duarte-Forero J. Evaluation of Faults in the Squirrel Cage Three-Phase Induction Motors. Revista Ingenierías Universidad De Medellín. 2022. Vol. 21 (40). Р. 126–142. https://doi.org/10.22395/rium.v21n40a8.
3. Vovk O., Kvitka S., Halko S., Strebkov O. Energy-Saving Control of Asynchronous Electric Motors for Driving Working Machines. In Modern Development Paths of Agricultural Production; Springer: Cham, Switzerland. 2019. Р. 415–423. https://doi.org/10.1007/978-3-030-14918-5_43.
4. Ferreira F.J.T.E., Baoming G., de Almeida А.Т. Reliability and Operation of High-Efficiency Induction Motors. IEEE Trans. Ind. Appl. 2016. Vol. 52 (6). Р. 4628–4637. https://doi.org/10.1109/TIA.2016.2600677.
5. Sudhakar I., Adi Narayana S., Anil Prakash M. Condition Monitoring of a 3-Ø Induction Motor by Vibration Spectrum anaylsis using Fft Analyser – A Case Study. Mater. Today: Proc. 2017, Vol. 4 (2/A). Р. 1099–1105. https:// doi.org/10.1016/j.matpr.2017.01.125.
6. Tareq M. A. Al-Quraan, Vovk O., Halko S., Kvitka S., Suprun O., Miroshnyk O., Nitsenko V., Nurul Mohammad Zayed, K. M. Anwarul Islam. Energy-Saving Load Control of Induction Electric Motors for Drives of Working Machines to Reduce Thermal Wear. Inventions. 2022. Vol. 7 (92). https://doi.org/10.3390/inventions7040092.
7. Misra S., Kumar S., Sayyad S., Bongale A., Jadhav P., Kotecha K., Abraham A., Gabralla L.A. Fault Detection in Induction Motor Using Time Domain and Spectral Imaging-Based Transfer Learning Approach on Vibration Data. Sensors. 2022. Vol. 22. Р. 8210. https://doi.org/10.3390/s22218210.
8. Rodriguez-Blanco M.A., Golikov V., Vazquez-Avila J.L., Samovarov O., Sanchez-Lara R., Osorio-Sánchez R., Pérez-Ramírez A. Comprehensive and Simplified Fault Diagnosis for Three-Phase Induction Motor Using Parity Equation Approach in Stator Current Reference Frame. Machines. 2022. Vol. 10. Р. 379. https://doi.org/10.3390/ machines10050379.
9. Al_Issa H.A., Qawaqzeh M., Kurashkin S., Halko S., Kvitka S., Vovk O., Miroshnyk O. Monitoring of power transformers using thermal model and permission time of overload. International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2022. Vol. 13 (3). Р. 2323–2334. http://doi.org/10.11591/ijece.v12i3.pp2323-2334.
10. Yiqi Liu, Ali M. Bazzi. A review and comparison of fault detection and diagnosis methods for squirrel- cage induction motors: State of the art. ISA Transactions. 2017. Vol. 70. Р. 400–409. http://dx.doi.org/10.1016/j. isatra.2017.06.001.
11. Terron-Santiago C., Martinez-Roman J., Puche-Panadero R., Sapena-Bano A. A Review of Techniques Used for Induction Machine Fault Modelling. Sensors. 2021. Vol. 21. Р. 4855. https://doi.org/10.3390/s21144855.
12. Garcia-Calva T., Morinigo-Sotelo D., Fernandez-Cavero V., Romero-Troncoso R. Early Detection of Faults in Induction Motors – A Review. Energies. 2022. Vol. 15. Р. 7855. https://doi.org/10.3390/en15217855.
13. Gultekin M.A., Bazzi A. Review of Fault Detection and Diagnosis Techniques for AC Motor Drives. Energies. 2023. Vol. 16. Р. 5602. https://doi.org/10.3390/en16155602.
14. Frosini L. Monitoring and Diagnostics of Electrical Machines and Drives: a State of the Art. 2019 IEEE Workshop on Electrical Machines Design, Control and Diagnosis (WEMDCD), Athens, Greece, 2019. Р. 169–176. https://doi.org/10.1109/WEMDCD.2019.8887815.
15. IEC60034-1. International standard. Rotating electrical machines. Part 1: Rating and performance.
2. Maestre-Cambronel D., Rojas J.P., Duarte-Forero J. Evaluation of Faults in the Squirrel Cage Three-Phase Induction Motors. Revista Ingenierías Universidad De Medellín. 2022. Vol. 21 (40). Р. 126–142. https://doi.org/10.22395/rium.v21n40a8.
3. Vovk O., Kvitka S., Halko S., Strebkov O. Energy-Saving Control of Asynchronous Electric Motors for Driving Working Machines. In Modern Development Paths of Agricultural Production; Springer: Cham, Switzerland. 2019. Р. 415–423. https://doi.org/10.1007/978-3-030-14918-5_43.
4. Ferreira F.J.T.E., Baoming G., de Almeida А.Т. Reliability and Operation of High-Efficiency Induction Motors. IEEE Trans. Ind. Appl. 2016. Vol. 52 (6). Р. 4628–4637. https://doi.org/10.1109/TIA.2016.2600677.
5. Sudhakar I., Adi Narayana S., Anil Prakash M. Condition Monitoring of a 3-Ø Induction Motor by Vibration Spectrum anaylsis using Fft Analyser – A Case Study. Mater. Today: Proc. 2017, Vol. 4 (2/A). Р. 1099–1105. https:// doi.org/10.1016/j.matpr.2017.01.125.
6. Tareq M. A. Al-Quraan, Vovk O., Halko S., Kvitka S., Suprun O., Miroshnyk O., Nitsenko V., Nurul Mohammad Zayed, K. M. Anwarul Islam. Energy-Saving Load Control of Induction Electric Motors for Drives of Working Machines to Reduce Thermal Wear. Inventions. 2022. Vol. 7 (92). https://doi.org/10.3390/inventions7040092.
7. Misra S., Kumar S., Sayyad S., Bongale A., Jadhav P., Kotecha K., Abraham A., Gabralla L.A. Fault Detection in Induction Motor Using Time Domain and Spectral Imaging-Based Transfer Learning Approach on Vibration Data. Sensors. 2022. Vol. 22. Р. 8210. https://doi.org/10.3390/s22218210.
8. Rodriguez-Blanco M.A., Golikov V., Vazquez-Avila J.L., Samovarov O., Sanchez-Lara R., Osorio-Sánchez R., Pérez-Ramírez A. Comprehensive and Simplified Fault Diagnosis for Three-Phase Induction Motor Using Parity Equation Approach in Stator Current Reference Frame. Machines. 2022. Vol. 10. Р. 379. https://doi.org/10.3390/ machines10050379.
9. Al_Issa H.A., Qawaqzeh M., Kurashkin S., Halko S., Kvitka S., Vovk O., Miroshnyk O. Monitoring of power transformers using thermal model and permission time of overload. International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2022. Vol. 13 (3). Р. 2323–2334. http://doi.org/10.11591/ijece.v12i3.pp2323-2334.
10. Yiqi Liu, Ali M. Bazzi. A review and comparison of fault detection and diagnosis methods for squirrel- cage induction motors: State of the art. ISA Transactions. 2017. Vol. 70. Р. 400–409. http://dx.doi.org/10.1016/j. isatra.2017.06.001.
11. Terron-Santiago C., Martinez-Roman J., Puche-Panadero R., Sapena-Bano A. A Review of Techniques Used for Induction Machine Fault Modelling. Sensors. 2021. Vol. 21. Р. 4855. https://doi.org/10.3390/s21144855.
12. Garcia-Calva T., Morinigo-Sotelo D., Fernandez-Cavero V., Romero-Troncoso R. Early Detection of Faults in Induction Motors – A Review. Energies. 2022. Vol. 15. Р. 7855. https://doi.org/10.3390/en15217855.
13. Gultekin M.A., Bazzi A. Review of Fault Detection and Diagnosis Techniques for AC Motor Drives. Energies. 2023. Vol. 16. Р. 5602. https://doi.org/10.3390/en16155602.
14. Frosini L. Monitoring and Diagnostics of Electrical Machines and Drives: a State of the Art. 2019 IEEE Workshop on Electrical Machines Design, Control and Diagnosis (WEMDCD), Athens, Greece, 2019. Р. 169–176. https://doi.org/10.1109/WEMDCD.2019.8887815.
15. IEC60034-1. International standard. Rotating electrical machines. Part 1: Rating and performance.
Опубліковано
2025-04-30
Як цитувати
Вовк, О. Ю. (2025). ДІАГНОСТУВАННЯ ЕЛЕКТРИФІКОВАНИХ РОБОЧИХ МАШИН В ЕКСПЛУАТАЦІЙНИХ УМОВАХ. Науковий вісник Таврійського державного агротехнологічного університету, 15(1), 162-170. https://doi.org/10.32782/2220-8674-2025-25-1-19
Розділ
Енерговиробництво (за спеціалізацією)
