فصلنامه علمی کارافن

فصلنامه علمی کارافن

روشی جدید با ساختاری ساده و مطمئن جهت تشخیص شدت خطای شکستگی میله روتور موتورهای القایی روتور قفسی سه فاز

نوع مقاله : مقاله پژوهشی (کاربردی)

نویسندگان
1 گروه مهندسی برق، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران.
2 گروه مهندسی برق، دانشگاه ملی مهارت، تهران، ایران.
چکیده
دستیابی به ایدۀ مبتنی بر تحلیل جریان ماشین‌های الکتریکی در امر تشخیص خطا با ویژگی‌هایی مانند قابلیت اطمینان، ساختار ساده، امکان پیاده‌سازی برخط، غیرتهاجمی بودن، امکان استفاده در عملکرد دایمی موتور با هر میزان گشتاور، و استفاده در موتورهای با توان مختلف، اهمیت ویژه‌ای دارد. در این مقاله، روش مقدار مؤثر تناوبی جریان (CPRMS ) که مبتنی بر مؤثرگیری از نمونه‌برداری‌های لحظه‌ای جریان در تناوب‌های معین بوده، به عنوان روشی جدید، ساده و قابل اطمینان پیشنهاد شده است. در موتورهای القایی روتور قفسی، تشخیص خطای شکستگی میله‌های روتور که عمدتاً در موتورهای توان بالا رایح است امری ضروری است. این خطا، مؤلفة فرکانسی (1±2s)fs سیگنال اصلی جریان ورودی به موتور را تحت تأثیر قرار می‌دهد. به دلیل اینکه مقدار لغزش موتورهای توان بالا در حین کار خیلی کم است تشخیص این خطا مشکل است. در این پژوهش، روش مقدار مؤثر تناوبی جریان، مؤلفة 2sfsمربوط به خطا را در لغزش خیلی کم ظاهر نموده و امر تشخیص خطا را برای موتورهای با توان مختلف امکان‌پذیر می‌کند.در مقایسه با روش‌های گذرایی، برون‌خط و تهاجمی که نیاز به توقف، راه‌اندازی یا نصب تجهیزات داخلی می‌باشد این روش تشخیص خطا را در حالت کار دائمی موتور بدون استفاده از تجهیزات داخلی انجام می‌دهد. روش پیشنهادی که یک روشی نو مبتنی بر مقدار مؤثر جریان موتور بصورت برخط بوده بر روی چهار طیف توانی از موتورهای القایی روتور قفسی سه فاز با توان کم، متوسط، زیاد و خیلی زیاد با در نظر گرفتن پارامترهای مدار معادل، به کمک برنامه‌نویسی متلب ارائه و شبیه‌سازی شده است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

A new method with a simple and reliable structure to fault detection of broken rotor bar of three-phase squirrel cage induction motors

نویسندگان English

Mahdi Rajaee 1
Mahdi Ebadi 1
Mahmoud Yousefian 2
1 Ph.D. Student, Department of Electrical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Tehran, Iran
2 Assistant Professor, Department of Electrical Engineering, Technical and Vocational University (TVU), Tehran, Iran
چکیده English

Current analysis of electric machines in the field of fault detection with features such as reliability, simple structure, ability to implement online, non-invasive, usable in continuous operation of the motor with any torque and application for motors with different power is important. In this research, extracting the current periodic root mean square (CPRMS), which is based on the effectiveness of instantaneous sampling of the current at certain intervals is proposed. in squirrel cage induction motors, it’s necessary to detect the broken rotor bar (BRB), and considering that in this fault, the frequency component (1±2s)fs affects the main signal of the motor current. The amount of slip of high-power motors during operation is very small, which makes the fault detection process difficult. Compared to transient, offline, and invasive methods that require stopping, starting, or installing internal equipment, the CPRMS method performs fracture fault detection in the continuous operating mode of the motor without using internal equipment. In this paper, the proposed method is simulated on four power spectrum' of three-phase squirrel cage induction motors with low, medium, high and very high power, taking into account the parameters of the equivalent circuit, with using of MATLAB programming.

کلیدواژه‌ها English

Fault detection
Current periodic root mean square (CPRMS)
Three-phase squirrel cage induction motors
Broken rotor bar
[1] Nemec, M., Drobic, K., Fiser, R., & Ambrozic, V. (2016, September 25). Simplified model of induction machine with broken rotor bars. In 2016 IEEE International Power Electronics and Motion Control Conference (PEMC). https://doi.org/10.1109/PEMC.2016.7752145
[2] Sousa, K. M., Vieira da Costa, I. B., Maciel, E. S., Rocha, J. E., Martelli, C., & Cardozo da Silva, J. C. (2017). Broken bar fault detection in induction motor by using optical fiber strain sensors. IEEE Sensors Journal, 17(12), 3810–3817. https://doi.org/10.1109/JSEN.2017.2705342
[3] Santos, P. M., Correa, M. B. R., Jacobina, C. B., da Silva, E. R. C., Lima, A. M. N., Didier, G., Raziky, H., & Lubiny, T. (2006, June 18). A simplified induction machine model to study rotor broken bar effects and for detection. In 2006 IEEE 37th Power Electronics Specialists Conference.
https://doi.org/10.1109/PESC.2006.1712154
[4] Maloma, E., Muteba, M., & Nicolae, D. V. (2017, May 25). Effect of rotor bar shape on the performance of three-phase induction motors with broken rotor bars. In 2017 International Conference on Optimization of Electrical and Electronic Equipment (OPTIM). https://doi.org/10.1109/OPTIM.2017.7974997
[5] Khater, F. M. H., Abu El-Sebah, M. I., Osama, M., & Sakkoury, K. S. (2016, December 3). Proposed fault diagnostics of a broken rotor bar induction motor fed from PWM inverter. Journal of Electrical Systems and Information Technology, 3(3), 307–317. Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.jesit.2016.09.012
[6] Jerkan, D. G., Reljic, D. D., & Marcetic, D. P. (2017, December 4). Broken rotor bar fault detection of IM based on the counter-current braking method. IEEE Transactions on Energy Conversion, 32(4), 1341–1349. https://doi.org/10.1109/TEC.2017.2707466
[7] Malekpour, M., Phung, B. T., & Ambikairajah, E. (2017, June 6). Detection of broken rotor bars in squirrel cage induction motors by amplifying fault harmonics. In 2017 IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2017 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe).https://doi.org/10.1109/EEEIC.2017.7977434
[8] Gyftakis, K. N., Cardoso, A. J. M., & Antonino-Daviu, J. A. (2017). Introducing the filtered Park’s and filtered extended Park’s vector approach to detect broken rotor bars in induction motors independently from the rotor slots number. Mechanical Systems and Signal Processing, 91, 326–339. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2017.01.007
[9] Abd-el-Malek, M., Abdelsalam, A. K., & Hassan, O. E. (2017). Induction motor broken rotor bar fault location detection through envelope analysis of start-up current using Hilbert transform. Mechanical Systems and Signal Processing, 93, 332–350. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2017.02.016
[10] Bessam, B., Menacer, A., Boumehraz, M., & Cherif, H. (2016). Detection of broken rotor bar faults in induction motor at low load using neural network. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 77, 155–160. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2015.11.018
[11] De La Barrera, P. M., Otero, M., Schallschmidt, T., Bossio, G., & Leidhold, R. (2021). Active broken rotor bars diagnosis in induction motor drives. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 68(6), 5059–5068. https://doi.org/10.1109/TIE.2020.3009676
[12] Fu, Q., Yue, S., He, B., & Fu, N. (2019). Multiple coupled circuit modelling approach for squirrel cage induction machine under single-broken-bar fault with stator winding functions decomposed in d–q rotor reference frame. IET Electric Power Applications, 13(6), 755–764. https://doi.org/10.1049/iet-epa.2018.5397
[13] Wang, P., Lu, J., Shi, L., Zhang, Y., Tong, Z., & Wang, N. (2020). Method for extracting current envelope for broken rotor bar fault detection of induction motors at time-varying loads. IET Electric Power Applications, 14(3), 379–388. https://doi.org/10.1049/iet-epa.2019.0779
[14] Hassan, O. E., Amer, M., Abdelsalam, A. K., & Williams, B. W. (2018). Induction motor broken rotor bar fault detection techniques based on fault signature analysis: A review. IET Electric Power Applications, 12(2), 161–173. https://doi.org/10.1049/iet-epa.2018.0054
[15] Martinez-Herrera, A. L., Ferrucho-Alvarez, E. R., Ledesma-Carrillo, L. M., Mata-Chavez, R. I., Lopez-Ramirez, M., & Cabal-Yepez, E. (2022). Multiple fault detection in induction motors through homogeneity and kurtosis computation. Energies, 15(4), 1541. https://doi.org/10.3390/en15041541
[16] Garcia-Calva, T., Morinigo-Sotelo, D., Fernandez-Cavero, V., & Romero-Troncoso, R. (2022). Early detection of faults in induction motors—A review. Energies, 15(21), 7855. https://doi.org/10.3390/en15217855
[17] Rafiei, S. H. T., Ojaghi, M., & Sabouri, M. (2023). The effective use of SVM to detect faults in electric machines by finite element analysis. Quarterly Scientific Journal of Technical and Vocational University, 20(3), 367–392. (in Persian). https://karafan.tvu.ac.ir/?lang=en
[18] Yousefian, M., Mashhadi, H. R., & Zarchi, H. A. (2013). Optimal design in the stator rewinding of high voltage three-phase induction motor to reach the new permissible voltage using genetic algorithm. Karafan Quarterly Research Journal, 11(35), 46–53. (in Persian).           https://www.researchgate.net/publication/331563259
[19] Krause, P. C. (1986). Analysis of electric machinery. New York, NY: McGraw-Hill. ISBN 0070354367, 9780070354364
دوره 22، شماره 1
فنی و مهندسی
بهار 1404
صفحه 251-274

  • تاریخ دریافت 16 اردیبهشت 1403
  • تاریخ بازنگری 30 دی 1403
  • تاریخ پذیرش 17 بهمن 1403