CC BY
125
innovacionnomu razvitiju APK» Ufa: Bashkirskij GAU, 2013 - P. 207-211.
4. Karpov V.N. Jenergosberezhenie v obluchatel'-nyh jelektroustanovkah: Ucheb. pos. [Tekst] / V.N. Karpov. - SPb.: SPbGAU, 1991. - 37s.
5. Kungs Ja.A. Jenergosberegajushhie obluchatel'nye ustanovki dlja sooruzhenij
zashhishhennogo grunta [Tekst] / P.P.Dolgih, V.R. Zavej-Boroda, Ja.A. Kungs, V.D.Nikitin, N.V.Cuglenok. - Krasnojarsk: Krasnojarskij GAU, 2006. - 108 p.
6. Prikupec L.B. Optimizacija spektra izluchenija pri vyrashhivanii ovoshhej v uslovijah intensivnoj svetokul'tury [Tekst] / L.B. Prikupec, A.A.Tihomirov // Svetotehnika. - 1992. - №3. - P. 5-7.
Родимое Н.В. ЯосИтоу N. V.
аспирант кафедры «Электрооборудование и радиооборудование судов»,
ФГБОУ ВО «Камчатский государственный технический
университет», Россия, г. Петропавловск-Камчатский
Труднее С.Ю. Тгис1пе\> Б. Уи.
старший преподаватель кафедры «Электрооборудование и радиооборудование судов»,
ФГБОУ ВО «Камчатский государственный технический
университет», Россия, г. Петропавловск-Камчатский
Марченко A.A. Marchen ко A.A.
старший преподаватель кафедры «Электрооборудование и радиооборудование судов»,
ФГБОУ ВО «Камчатский государственный технический
университет», Россия, г. Петропавловск-Камчатский
УДК 621.313
ДИАГНОСТИРОВАНИЕ АСИНХРОННОГО ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ ДЛЯ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ ТЕПЛОВОГО НАСОСА И КОМПРЕССОРНЫХ УСТАНОВОК МЕТОДОМ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ПОТРЕБЛЯЕМОГО ТОКА С ПРИМЕНЕНИЕМ ПАКЕТА SPECTRALAB
Больше половины применяемых в промышленности и быту двигателей для привода различных механизмов являются асинхронными. Однако их высокая повреждаемость препятствует их эффективному применению, что нарушает технологические процессы и может повысить брак продукции. Именно поэтому нахождение повреждений и восстановление работоспособности двигателей имеет важное значение для повышения экономичности производства. Проблема в получении диагностической информации состоит в том, что существует взаимозависимость между главными функциональными узлами электрических машин и техническими состояниями этих узлов. Это означает, что при возникновении физического повреждения в каком-либо узле в других узлах появляются условные неисправности. Имея в наличии набор диагностических параметров, характеризующих соответствующие неисправности, авторами статьи предлагается провести диагностирование электрических асинхронных двигателей с помощью метода, который основан на анализе электрических параметров машины. Методы такого направления основаны
на обработке текущих данных и требуют применения специальной измерительной аппаратуры. Путём использования мощного двухканального анализатора спектра SPECTRALAB, предлагаемого авторами статьи, становится возможным определение неисправности электрической машины в зависимости от электрических искажений тока нагрузки и разложение этих искажений в ряд Фурье для дальнейшего анализа неисправности машины. Кроме того, в статье представлены уровни чётных и нечётных гармонических возмущений тока нагрузки, которые, в зависимости от их вариаций, показывают то или иное повреждение электрического асинхронного двигателя. Наиболее эффективными, с точки зрения полноты данных, представляются способы одновременного получения возможно полной информации о наличии дефектов на отключённом (статические испытания) и работающем (динамические испытания) асинхронном двигателе, а также сравнении выходных параметров исправного и неисправного электрического асинхронного двигателя и сопоставлении этих параметров для дальнейшего исследования.
Таким образом, авторами статьи были выявлены неисправности в подшипниках асинхронного двигателя, выпадение (обрыв) фазы обмотки статора, замыкание фаз обмотки статора накоротко.
Ключевые слова: асинхронный двигатель, интеграл Фурье, диагностика асинхронного двигателя, спектральный анализ токов нагрузки, неисправность подшипников, выпадение фазы, замыкание фаз обмотки статора, SPECTRALAB, чётные гармоники тока, нечётные гармоники тока.
DIAGNOSIS ASYNCHRONOUS ELECTRIC MOTORS FOR ELECTRIC HEAT PUMPS AND COMPRESSOR UNITS BY SPECTRAL ANALYSIS CURRENT CONSUMPTION WITH APPLICATION PACKAGE SPECTRALAB
More than half of employed in industry and everyday life motors for driving various mechanisms are asynchronous. However, their high defect prevents their effective use, which violates the processes and products can enhance marriage. That's why finding the damage and recovery efficiency of engines is essential to improve the efficiency of production. The problem in obtaining of diagnostic information is that there is an interdependence between the main functional units of electric machines and the technical condition of these junctions. This means that in case of physical damage to any node in other nodes appear conditional malfunction. Having in the presence of a set of diagnostic parameters characterizing the respective malfunction, the authors proposed for diagnosing electrical induction motors using the method, which is based on an analysis of the electrical parameters of the machine. Such direction methods based on the processing of current data and require special instrumentation. By using a powerful dual channel spectrum analyzer SPECTRALAB, proposed by the authors, it is possible to determine the malfunction of the electrical machine according to the electrical load current distortion and expansion of these distortions in the Fourier series for further analysis machine malfunctions. Furthermore, the article shows the levels of even and odd harmonic disturbances of the load current which, depending on their variations, or otherwise indicate the damage of the electric induction motor. The most effective, in terms of completeness of the data presented is able to simultaneously receive more complete information about the presence of defects in the disconnected (static test) and running (dynamic tests) induction motor, as well as comparing the output parameters serviceable and faulty electric induction motor and comparing these parameters for further research.
Thus, the authors identified the following faults: the bearing of an induction motor, loss of (open) phase stator winding, short circuit of phase stator winding.
Keywords: induction motor, Fourier integral, diagnosis of the induction motor, the spectral analysis of load currents, bearing failure, phase failure, phase stator winding circuit, SPECTRALAB, even harmonics current, odd harmonic current.
В основе работы теплового насоса лежит работа асинхронного электродвигателя. Качество и КПД работы тепловых насосов и компрессорных установок напрямую зависит от исправной работы электродвигателя, а значит, своевременное обнаружение неисправности электропривода компрессорной установки или теплового насоса позволит
поддерживать работу установок во всех номинальных режимах.
В настоящее время известны следующие методы диагностики асинхронных двигателей [1]: Методы, основанные на анализе вибраций отдельных элементов агрегата; методы, основанные на анализе акустических колебаний, создаваемых работающей
машинои; методы, основанные на измерении и анализе магнитного потока в зазоре двигателя; методы, основанные на анализе вторичных электромагнитных полей машины; методы, основанные на измерении и анализе температуры отдельных элементов машины; методы диагностики механических узлов (в частности подшипников), основанные на анализе содержания железа в масле; методы диагностики состояния изоляции; методы, основанные на анализе электрических параметров машины.
Наиболее оптимальным в процессе эксплуатации асинхронного электродвигателя (АД) является метод, основанный на анализе электрических параметров машин. Исходя из теории электрических машин [2], любая неисправность электродвигателя искажает форму тока нагрузки, а значит приводит к наложению различных составляющих гармоник тока на основную (фундаментальную) частоту тока нагрузки. Исходя из вышесказанного, каждую составляющую тока нагрузки возможно разложить в спектр электрического сигнала, который определяется интегралом Фурье [3].
F(oa)= J f(x) exp(-i-(d-x)dx
—ос
f (x) = Um -smO?)
(1)
Анализируя параметры тока нагрузки при Для исследования параметров электрического
помощи различных измерительных приборов и сигнала была собрана электрическая схема устрой-
прикладных программ, можно полноценно исследо- ства диагностики электрической машины методом
вать качество работы и предопределить неисправ- анализа её электрических параметров, показанная
ность электрической машины. на рисунке 1.
Рис. 1. Схема трехфазного асинхронного двигателя при спектральном анализе частот
Исследование электрических параметров проводилось с помощью программного пакета Spectralab.
Spectralab - мощный двухканальный анализатор спектра, при помощи звуковой карты, через гальваническую развязку позволяет определить форму электрического сигнала в любой момент, а также определить спектр гармоник [4]. Авторами был произведен ряд экспериментов согласно характеристикам оборудования, приведённым в
таблице 1, участвующего в эксперименте. В эклектическую цепь, показанную на рисунке 1, поочередно подключались асинхронные электродвигатели. Первый двигатель - исправный, второй двигатель работал с неисправным подшипником, третий асинхронный двигатель имел разрыв одной из фаз статорной обмотки, в статорной обмотке четвертого двигателя было межвитковое замыкание из-за которого одна обмотка имела сопротивление близкое к нулю.
Таблица 1
Перечень аппаратуры для опытов, основанных на спектральном анализе частот
Обозначение Наименование Тип Параметры
G1 Трехфазный источник питания 201.4 ~3x220 В/6 А
G5 Преобразователь угловых перемещений 104 6 выходных каналов / 2500 импульсов за оборот
G7 Однофазный источник питания 218.4 ~ 220 В / 6 А
М1 Машина переменного тока 102.1 100 Вт / ~ 230 В / 1500 мин-1
А18 Трехфазный регулируемый автотрансформатор 231.9 ~ 3x0...240 В / 2 А
Р1 Блок мультиметров 508.2 3 мультиметра = 0.1000 В / = 0.10 А / 0.20 МОм
Р2 Измеритель мощностей 507.3 15; 60; 150; 300; 600 В / 0,1; 0,2; 0,5; 1,0 А
Р3 Указатель частоты вращения 506.3 -2000.0.2000 мин-1
Делитель напряжения / трансформатор ~220 В / ~8 В ~8 В / ~1,5 В 1/41
Внешняя звуковая карта Сгеа1;^е БВ0720 ЦАП 24-бит / 96 кГц АЦП 24-бит / 96 кГц
РС Персональный компьютер Прикладное программное обеспечение Бресй^аЬ
Неисправность подшипников характеризуется дополнительной затратой энергии на нагрев подшипников, а значит приведёт к искажению тока нагрузки
по частоте. При замере сигнала тока нагрузки Spec-й"а1аЬ зафиксировал ряд спектров, изображенных на рисунке 2.
Рисунок 2 - Спектральная диаграмма гармоник: исправного двигателя (а); двигателя с неисправностью в подшипниках (б)
При анализе спектров нормальной работы и с неисправностью в подшипниках прослеживается резкое отличие, как по четным, так и по нечетным гармоникам.
Во втором эксперименте при помощи программы Spectralab был рассчитан спектр замеренного элек-
трического сигнала нагрузки двигателя, у которого одна из фаз статорной обмотки имела сопротивление Ъ —> , то есть повреждена и имела разрыв, как показано на рисунке 3.
Рис. 3. Схема асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором при выпадении одной из фаз обмотки статора
На рисунке 4 изображена диаграмма спектров электрического сигнала асинхронного двигателя, элементная база которого собрана по схеме, изображённой на рисунке 1. На рисунке 4 видно, что спектр нечетных и четных гармоник резко отличается от спектра исправного асинхронного двига-
теля. Анализируя данные замеренного электрического сигнала можно судить о том, что по спектру гармоник электрического сигнала можно диагностировать неисправность, связанную с повреждением статорной обмотки.
а)
б)
Рис. 4. Спектральная диаграмма гармоник: исправного двигателя (а); двигателя при выпадении одной из фаз обмотки статора (б)
Третий эксперимент, представленный на рисунке обмоток машины из-за использования его при 5, связан с определением снижения сопротивления высокой влажности, а также любого рода межвит-одной из фаз до нулевого значения. Причиной такой ковое замыкание. неисправности может быть повреждение изоляции
и
Рис. 5. Схема асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором при замыкании одной обмотки статора накоротко
В третьем эксперименте также как и в первом сигнала снятого с обмоток неисправного электро-и втором произведен расчет спектра электрического двигателя, показанного на рисунке 6.
а) б)
Рис. 6. Спектральная диаграмма гармоник: исправного двигателя (а); двигателя при замыкании одной из фаз обмотки
статора накоротко (б)
На основании полученных опытных данных и количественного анализа по всем эксперимен-составлена сравнительная диаграмма качественного тальным данным, показанная на рисунке 7.
а) б)
Рис.7. Суммарный ряд по частотам спектров нечетных (а) и четных гармоник (б)
На основании проведённых экспериментов можно сделать вывод, что метод диагностирования состояния асинхронных двигателей на основе спектрального анализа по сравнению существующими способами диагностики, обладает большим рядом преимуществ [5]: точность диагностирования; расширенный перечень диагностируемых повреждений асинхронного двигателя, в том числе отдельных узлов входящих в систему электропри-
Список литературы
1. Петухов В.С. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока [Текст] / В. С Петухов, В. А. Соколов // Новости электротехники - 2005. - № 31. С. 50-52.
2. Нури Абделбассет. Диагностика коротко-замкнутых роторов асинхронных электроприводов электро-технических комплексов: Дис... канд. техн. наук: 05.09.03. - Донецк, 1997. - 135 с.
вода теплового насоса или компрессора; обеспечение постоянной оценки диагностирования; не требуется монтаж электродвигателя для его диагностики; разработка SCADA систем позволит наглядно демонстрировать характер повреждения через монитор; снижение до минимума ущерба предприятия от аварийных отказов оборудования за счет раннего обнаружения зарождающихся дефектов и контроля развития повреждений.
3. Thorsen O.V., Dalva M. Failure identification and analysis for high-voltage induction motor in the petrochemical industry [Text] / O. V. Thorsen, M. Dalva // IEEE Transactions on Industry Applications. 1999. -Vol. 35. - №. 4. - Pp.810-818.
4. Васильченко Е.В. Проектирование схем на компьютере [Текст] / Е.В. Васильченко, К.С. Наседкин. - М.: СОЛОН-Пресс, 2004.- 528 с.
5. Moreau S. Diagnosis of electrical machines: a
procedure for electrical fault detection and localization [Text] / S. Moreau, J. C. Trigeassou, G. Champenois // in Proc. SDEMPED. 1999. - P. 225 - 229.
References
1. Petuhov VS. Diagnostika sostoyaniya ehlektrod-vigatelej. Metod spektral'nogo analiza potreblyaemogo toka [Tekst] / V. S Petuhov, V. A. Sokolov // Novosti ehlektrotekhniki - 2005. - № 31. P. 50-52.
2. Nuri Abdelbasset. Diagnostika korotko-zamknutyh rotorov asinhronnyh ehlektroprivodov ehlektro-tekhnicheskih kompleksov: Dis... kand. tekhn. nauk: 05.09.03. - Doneck, 1997. - 135 p.
3. Thorsen O.V., Dalva M. Failure identification and analysis for high-voltage induction motor in the petrochemical industry [Text] / O. V. Thorsen, M. Dalva // IEEE Transactions on Industry Applications. 1999. -Vol. 35. - №. 4. - P. 810-818.
4. Vasil'chenko E.V. Proektirovanie skhem na komp'yutere [Tekst] / E.V. Vasil'chenko, K.S. Nasedkin. - M.: SOLON-Press, 2004.- 528 p.
5. Moreau S. Diagnosis of electrical machines: a procedure for electrical fault detection and localization [Text] / S. Moreau, J. C. Trigeassou, G. Champenois // in Proc. SDEMPED. 1999. - P. 225 - 229.
Хамидуллин И.Н. КИат'иШШп /.У.
аспирант кафедры «Энергооспечение предприятий и энергоресурсосберегающих технологий», ФГБОУ ВО «Казанский государственный энергетический университет», Россия , г. Казань
Ильин В.К. Пут V. К.
доктор технических наук, професоор, заведующий кафедрой «Энергооспеченне предприятий и энергоресурсосберегающих технологий», ФГБОУ ВО «Казанский государственный энергетический университет», Россия , г. Казань
УДК 621.311.1
К ВОПРОСУ О НАДЕЖНОСТИ ВОЗДУШНЫХ ЛИНИЙ ЭЛЕКТРОПЕРЕДАЧИ 35-500 КВ
В современных условиях необходимо реализовывать наиболее эффективные мероприятия для обеспечения бесперебойного элекетроснабжения потребителей.
В статье рассматривается вопрос обеспечения надежности функционирования воздушной линии электропередачи, являющимся наиболее подтверждаемым элементом электротехнического комплекса.
Механическая часть воздушной линии состоит из четырех основных элементов: опора, траверса, изолятор и провод (трос). Каждый из этих элементов имеет свою вероятность и тяжесть отказа. Для определения наиболее «значимого»элемнта для обеспечения необходимого уровня надежности сделан анализ статистики отказов воздушных линий. Анализ сделан для определения потока отказов элементов
