CC BY
159
Information in English
Practical Experience of Automated Stationary Vibration Control and Vibration Diagnostics System Application
Ishmetyev E.N., Panov A.N., Romanenko A.V., Vasilyev E.Yu., Korobeynikov S.M.
The demand for automated stationary vibration control and vibration diagnostics systems of various machines and units is growing steadily. CJSC «KonsOM SKS» has its own technical and scientific base in the field of Non-Destructive testing and Technical diagnostics and introduces the systems of vibration control and vibration diagnostics to various industries. Vibration control systems are implemented into planetary gears, gear drives of rolling mill stands, intermediate shaft bearings, engine mounts and bearing pumps.
After the introduction of vibration control systems opera
tional services significantly increased maintenance intervals. Now they can monitor actual technical condition of the equipment and plan repairs reasonably. The implemented system evaluate both the level of RMS velocity according to ISO 10816-11997 and peak values of vibration velocity at frequencies calculated for characteristic defects of the controlled objects.
Keywords: stationary vibration control system, vibration sensor, vibration diagnostics, defect, monitoring, mnemocircuit, mean square root.
УДК 621.313.2
Завьялов А.С., Завьялов Е.А., Сарваров А.С., Петушков М.Ю.
Использование сигнатурного анализа в диагностике электродвигателя
постоянного тока
В статье рассматриваются существующие способы диагностики электродвигателей постоянного тока. Описаны требования к способу диагностики электродвигателя постоянного тока. Предлагается использовать сигнатурный анализ в сочетании с классическими способами диагностики.
Ключевые слова: двигатель постоянного тока, сигнатурный анализ, диагностика, полином.
Актуальность работы
Несмотря на то, что на текущий день в промышленности электродвигатели постоянного тока постепенно уступают место асинхронным двигателям с частотным регулированием, в распоряжении предприятий по экономическим причинам в эксплуатации остаётся значительное количество двигателей постоянного тока. В процессе эксплуатации электродвигателей неизбежно возникают отказы, что приводит к нарушению технологического процесса, а следовательно, к экономическим потерям предприятия. Для того чтобы снизить количество отказов электродвигателя постоянного тока, требуется постоянный мониторинг технического состояния электродвигателя с последующим использованием полученной информации для проведения диагностики.
Введение
Выделяют два вида диагностирования: тестовый и функциональный. Тестовая диагностика характеризуется тем, что проводится на отключенном от сети электродвигателе. Недостатками такого метода являются низкая эффективность, связанная, прежде всего, с тем, что тестовое диагностирование по определению определяет работоспособное состояние. И не может выявить неисправности, свойственные рабочему режиму. Автоматизация процесса также не высока. Напротив, функциональная диагностика выполняется на работающем электродвигателе, что позволяет определять
его ресурс и проводить техническое обслуживание электродвигателя по состоянию вместо планового обслуживания.
Можно выделить несколько видов диагностики электродвигателей постоянного тока: вибрационная диагностика, тепловизионный контроль, поиск частичных разрядов при помощи специализированных датчиков, изучение спектра тока якоря. Вибродиагностика и изучение спектра тока якоря позволяют диагностировать наибольшее количество дефектов из перечисленных методов. Данные методы могут применять совместно с целью выявления наибольшего количества дефектов.
В общем случае в токе якоря могут присутствовать ряды гармонических составляющих с частотами к[я, 2кр/Л, к[2я, к^2„ и, в зависимости от наличия разных дефектов электромагнитной системы электродвигателя постоянного тока, с боковыми составляющими, отличающимися на частоты ±к^г,, + 2кр/Л, + .
Недостатком этих методов является использование больших объёмов информации, что не всегда удовлетворяет требованиям технологического процесса относительно быстрого поиска неисправности и последующего её устранения [2].
Диагностические признаки основных дефектов МПТ при их диагностике по спектрам вибрации и/или тока якоря сведены в таблицу. В ней приведены частоты тех составляющих вибрации и тока якоря, которые растут при появлении и росте указанных дефектов.
Частоты составляющих вибраций и тока якоря, как диагностических признаков дефектов электродвигателя постоянного тока и пульсаций
Название дефекта Рост гармоник вибрации Рост гармоник тока Примечание
Статический эксцентриситет зазора, перекос полюсов fZ.я, fZv (R, T) fZR, fZv Рост вибрации при смене нагрузки
Дефекты обмоток якоря, обрыв пластины коллектора 2 pft ±Kfrt V, ± 2pfrt (R, T) 2 pft V» ±kj„ V, ± 2pfrt
Дефекты обмоток возбуждения Vz, (R, T) v, Слабая зависимость от нагрузки
Дефекты коммутации Vz, (R, T) v, Рост при смене нагрузки
Износ щеток коллектора, бой коллектора Kfz,, ± Kfn (R, T) Kfz,, ± Kfrt
Пульсации напряжения питания kf1 (R, T) kf
работки данных.
Исходя из данных требований, была разработана схема системы диагностики, представленная на рис. 1.
печение.
Примечание: / - частота в сети питания выпрямителя, Гц; / - частота вращения якоря, Гц; /2я = - зубцовая частота, Гц; ^ - число пазов якоря; /2у = /л2у - коллекторная частота, Гц;
- число пластин коллектора; р - число пар полюсов к,к,К ... - целые числа; Я, Т - радиальное и тангенциальное направления возбуждения вибрации [1].
Диагностируемые параметры
Диагностика электромагнитных систем электрических машин может вестись по целому ряду электрических, магнитных, тепловых, шумовых и вибрационных параметров, однако параметры магнитного поля и возбуждаемого машиной воздушного шума используются для диагностики крайне редко. Магнитное поле машины экранировано корпусом, и для достоверной диагностики необходимо встраивать датчики поля внутрь корпуса, что не всегда экономически оправдано.
Тем не менее, достоверная информация об актуальных электромагнитных параметрах представляет ценность, поскольку позволяет судить о его техническом состоянии и при необходимости вносить коррективы в технологический процесс. К тому же, при работе электродвигателя текущие значения параметров определяются режимом нагрузки и, следовательно, тепловым состоянием электродвигателя постоянного тока. Поэтому знание текущих значений координат двигателя необходимо, чтобы проводить диагностику электродвигателя, а также управлять им.
Требования, предъявляемые к системе диагностики электродвигателя постоянного тока:
1. Достоверная диагностика распространённых дефектов электродвигателя постоянного тока.
2. Возможность адаптации системы под конкретный электропривод постоянного тока с учётом параметров технологического процесса.
3. Достоверный подсчёт внутренних параметров электродвигателя.
4. Быстродействие вычислений.
5. Удобство работы с большим объёмом диагностических данных.
6. Сжатие данных с целью оптимизации процесса об-
СТРУКТУРА КОМПЛЕКСА ДИАГНОСТИКИ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ ПОСТОЯННОГО ТОКА
мощностью 90 кВт
В представленной схеме используется электродвигатель постоянного тока с независимым возбуждением. Электродвигатель питается от напряжения ипит, снимаются следующие его координаты: ток якоря (с помощью датчиков тока ДТ с пределом измерения 2000 А), напряжения (с помощью датчиков напряжения ДН с пределом измерения 1500 В), угловая скорость (с помощью датчика угловой скорости ДС), электромагнитные параметры (с помощью электромагнитного регистратора ЭМР).
С датчиков данные поступают на входы соответствующих согласующих блоков. Значения угловой скорости поступают на вход блока формирования импульсов Б1, данные электромагнитных измерений поступают на вход масштабирующего усилителя Б2, значения токов и напряжений поступают на вход масштабирующего усилителя Б3. С выходов блоков Б2 и Б3 данные поступают на вход аналого-цифрового преобразователя АЦП. Поскольку на выходе блока Б1 мы имеем последовательность импульсов, то аналого-цифрового преобразования для угловой скорости не требуется. После АЦП данные поступают в устройство ввода-вывода УВВ. Работой АЦП и УВВ управляет микропроцессор, в состав которого входит тактовый генератор. По интерфейсу USB с устройства ввода-вывода данные поступают в персональный компьютер ПК, на котором установлено специализированное программное обес-
Рис. 1. Функциональная схема диагностики двигателя постоянного тока
Программное обеспечение осуществляет приём обработанных данных с датчиков и регистратора с выхода устройства ввода-вывода, обработку информации методом сигнатурного анализа. После обработки входных данных методом сигнатурного анализа происходит сравнение данных с работающего электродвигателя с эталонными данными исправного электродвигате-
ля. Кроме того, ПК передаёт микропроцессору необходимые команды для управления режимом работы АЦП и УВВ. Также в ПК хранится база данных неисправностей, на основании которой выполняется анализ входной последовательности данных и принимается решение о наличии или отсутствии дефекта в диагностируемом электродвигателе.
Сигнатурный анализ
Для сложных вычислительных систем, обладающих большим объемом памяти и разветвленной логикой, объемы диагностической информации могут оказаться очень большими и потребовать неприемлемых аппаратурных и временных затрат. В этом случае применяется сжатие диагностической информации. Основным методом сжатия является сигнатурный анализ.
Сжатие информации заключается в том, что «-разрядный вектор выходных сигналов с устройства формирования последовательности по какому-то правилу (алгоритму) заменяется вектором с существенно меньшим числом разрядов. Такая же операция производится и с эталонным вектором. Уменьшение числа разрядов сравниваемых векторов существенно уменьшает аппаратурные и временные затраты. Однако при этом имеет место потеря некоторой информации, в результате чего ряд неисправностей электродвигателя не будут обнаружены. На практике применяются такие способы сжатия информации, которые лишь незначительно уменьшают вероятность обнаружения неисправности.
Входящие данные с устройства формирования последовательности можно представить как двоичный вектор выходных сигналов разрядностью п, которые можно преобразовать в многочлен /х) степени (п-1) относительно переменной х, расположенный по убывающим степеням с коэффициентами 0 и 1, т.е. полином. При делении многочлена /х) на g(x) справедливо равенство
I(х) = Я(х) ■ Ч(х) + Р(х),
где /(х) - делимое; g(x) - делитель; д(х) - частное; р(х) - остаток.
Если степень /(х) равна п, степень g(x) равна г, то степень частного д (х) равна п - г, а степень остатка р(х) меньше, чем г.
Таким образом, операция деления уменьшает степень многочлена, т.е. уменьшает число разрядов соответствующих двоичных векторов. Поэтому она применяется для сжатия двоичной информации. При этом в качестве «сжатого» вектора используется остаток р(х), который называется сигнатурой .
Если многочлен /(х) соответствует эталонному вектору выходных сигналов, то при делении его на некоторый делитель g(x) формируется строго определенный остаток р(х), который принимается за эталонную сигнатуру.
Выходная последовательность /(х) при помощи схемы делителя сжимается, например, в 16-разрядный вектор. Полученная сигнатура - реакция сравнивается с эталонной сигнатурой. Неисправности в электродвигателе искажают последовательность /(х) и, следовательно, сигнатуру р(х).
Применение метода сигнатурного анализа для диагностики ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ ПОСТОЯННОГО ТОКА
Сигнатурный анализ возможно использовать как для методов тестовой диагностики, так и для методов функциональной диагностики, поскольку использование сигнатурного анализа позволяет сократить время проведения диагностики оборудования, а следовательно, выявить дефект до наступления необратимых последствий. Сигнатурный анализ осуществляется программным методом с применением специализированного программного обеспечения. Для использования метода сигнатурного анализа первоначально необходимо использовать заведомо исправный электродвигатель постоянного тока, для того чтобы составить базу данных эталонных входных последовательностей и соответствующих им сигнатур. За эталонные принимаются не только сигнатуры мгновенных последовательностей, но и изменения сигнатур на определённых промежутках времени, а также производные сигнатур по времени. Данные промежутки времени определяются типовыми режимами работы электродвигателя, которые определяются действующим технологическим процессом. Например, в базу данных записываются сигнатуры, полученные на заведомо исправно электродвигателе в пусковом режиме через строго определённые промежутки времени. Пример представлен на рис. 2.
х
/1
; _|_i _
и и
Рис. 2. Пример записи эталонных сигнатур в пусковом режиме
Аналогичным образом возможно получить сигнатуры последовательностей для неисправных электродвигателей с заведомо известными неисправностями, которые также заносятся в базу данных программного обеспечения.
В процессе работы электродвигателя на вход программно реализованного сигнатурного анализатора непрерывно поступают входные последовательности данных, которые обрабатываются, записываются в базу данных, анализируются и программное обеспечение принимает решение о наличии или отсутствии определенного дефекта в электродвигателе.
Поскольку полученные сигнатуры значительное время хранятся в базе данных, то целесообразно использовать данную информацию для ведения статистики возникновения дефектов электродвигателей постоянного тока и анализа полученной информации с целью планирования своевременного ремонта оборудования. Следовательно, применение сигнатурного анализа позволяет не только значительно ускорить процесс функционального диагностирования электродвигателей, но и в долгосрочной перспективе оптимизировать расходы промышленного предприятия на ремонт электродвигателя и составить соответствующий график плановых ремонтов.
Список литературы
1. Барков А.В., Баркова Н.А., Борисов А.А. Вибрационная диагностика электрических машин в установившихся режимах работы. СПб., 2006. 36 с.
2. Купцов В.В., Петушков М.Ю., Сарваров А.С. Современные методы диагностирования асинхронных двигателей и их развитие: монография. Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2010. 247 с.
3. Петушков М.Ю. Развитие спектрального анализа тока асинхронного двигателя для диагностирования // Главный
Information in English
энергетик. 2013. №9. С.60-65.
4. Kuptsov V.V., Sarvarov A.S., Petushkov M.Y. A new approach to analysis of induction motors with rotor faults during startup based on the finite element method // Progress In Electromagnetics Research B, Vol.45, 269-290, 2012. http://www.jpier.org/pierb/pier.php?paper= 12082916.
5. Petushkov M. Analysis of defects in the rotor asynchronous motor during start // International Journal Of Applied And Fundamental Research. 2013. №1. URL: www.science-sd.com/452-24043.
Signature Analysis Application for DC Motor Diagnostics
Zaviyalov A.S., Zaviyalov E.A., Sarvarov A.S., Petushkov M.Y.
The article is concerned with the existing methods of DC i
motor diagnostics. The requirements to the method of DC motor 1
diagnostics are described. The authors believe that the signature i analysis can be used in combination with the classical methods of
diagnostics. a
Keywords: DC motor, signature analysis, diagnostics, ' polynom. p
References
1. Barkov A.V., Barkova N.A., Borisov A. A. \ vibratsionnaya diagnostika elektricheskih mashin v s ustanovivshihsya rezhimah raboty [Vibration diagnostics of elec- , trical machinery in steady state operation]. St. Petersburg, 2006,
36 p.
2. Kuprtsov V.V., Petushkov M.Y., Sarvarov A.S. Sovremennye metody diagnostirovaniya asinhronnyh dvigatelei i
ih razvitie [Current methods of induction motors diagnostics and their development]: monograph. Magnitogorsk: Publishing house of Nosov Magnitogorsk State Technical University, 2010. 247 p.
3. Petushkov M.Y. Razvitiye spektralnogo analiza toka asinhronnogo dvigatelya dlya diagnostirovaniya [Development of current spectrographic analysis of induction motor for diagnostics purposes. Glavniy energetic [Chief power engineer]. 2013, no. 9, pp. 60-65.
4. Kuptsov V. V., Sarvarov A. S., Petushkov M. Y. A new approach to analysis of induction motors with rotor faults during startup based on the finite element method. Progress In Electromagnetics Research B, Vol. 45, 269-290, 2012. http://www.jpier.org/pierb/pier.php?paper= 12082916.
5. Petushkov M. Analysis of defects in the rotor asynchronous motor during start. International Journal Of Applied And Fundamental Research. 2013, no. 1. URL: www.science-sd.com/452-24043.
УДК 621.746.27
Павлов В.В., Логунова О.С., Каландаров П.И., Искандаров Б.П. угли
Выбор соотношения шихтовых материалов плавки сталеплавильной печи
для работы в энергосберегающем режиме
В работе представлена необходимость научного обоснования выбора соотношения шихтовых материалов плавки дуговой сталеплавильной печи для работы в энергосберегающем режиме. Методика содержит шесть шагов, включающих сбор и структурирование технологической информации, построение причинно-следственных диаграмм, описание процесса электропотребления с помощью многокритериальной задачи оптимизации, содержащей систему ограничений с эмпирическими коэффициентами.
Ключевые слова энергосберегающий режим, дуговая сталеплавильная печь, соотношение шихтовых материалов, многокритериальная задача оптимизации, структурированная информация.
Анализ энергетических режимов работы дуговой
СТАЛЕПЛАВИЛЬНОЙ ПЕЧИ ПЕРЕМЕННОГО ТОКА
Одним из самых затратных в металлургической промышленности, с точки зрения потребления электрической энергии, является сталеплавильное производство, использующее электрические печи переменного тока. С 2006 года в условиях ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (ОАО «ММК») эксплуатируются две дуговые сталеплавильные печи с общим объемом производства до 4,0 млн т стали в год. Потребление электроэнергии на эти агрегаты составляет 235 - 365 кВт-ч/т в зависимости от доли чугуна в металлошихте.
Исследование динамики цены на электроэнергию,
используемой в условиях ОАО «ММК» для электродуговых сталеплавильных печей, показало устойчивый возрастающий тренд со средней скоростью 0,0087 руб. в месяц начиная с 2010 года и до настоящего времени.
При полученном темпе роста цены на электроэнергию к концу 2014 года она достигнет 2,5273 руб. за 1 кВт-ч и к концу 2015 - 2,6317 руб. за 1 кВт-ч, что составит прирост в 11% в декабре 2014 года и 16% в декабре 2015 к ценам на электрическую энергию в январе 2013 года. Пропорционально росту цен на электрическую энергию возрастает и себестоимость 1 т стали, получаемой в электродуговых сталеплавильных печах, так как статья затрат на электрическую энергию в себестоимости стали составляет почти 40% [1].
Технология выплавки стали в дуговых печах
