KR20230101853A - 전기 모터 권선 절연 열화의 결정 및 분류 - Google Patents

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KR20230101853A
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Abstract

전기 기계의 권선의 건강 상태를 특성화하기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 권선은 전기 기계, 예를 들어 영구 자석 동기 기계(PMSM) 내의 하나 이상의 고정자 권선을 포함할 수 있다. 방법은 권선에 전압 펄스를 인가하는 단계; 권선에 공급되는 전류의 위상 전류 신호를 측정하는 단계; 위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계를 포함한다. 권선의 건강 상태는 고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼의 변화의 함수로서 계산될 수 있다. 방법은 고주파 과도 전류의 웨이블릿 패킷 분해를 이용하여 복수의 패킷을 계산하는 단계; 및 복수의 패킷 중 적어도 하나의 패킷에 기초한 지표를 이용하여, 건강 상태 또는 열화의 분류 중 하나 또는 둘 모두를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

전기 모터 권선 절연 열화의 결정 및 분류
본 PCT 국제 특허 출원은 "전기 모터 권선 절연 열화의 결정 및 분류(Determination and Classification of Electric Motor Winding Insulation Degradation)"라는 명칭으로 2020년 11월 9일자로 출원된 미국 가특허 출원 제63/111,366호의 우선권의 이익을 주장하며, 그 전체 개시내용은 본 명세서에 참조로 포함된다.
본 개시내용은 일반적으로 전기 기계의 권선에서의 절연 열화를 검출하고 특성화하는 것에 관한 것이다.
가변 속도 구동부는 산업 및 전기 자동차에서 널리 사용된다. 이러한 구동부는 일반적으로 펄스 폭 변조(PWM)를 사용한 고속 스위칭 전력 전자 장치들을 이용한다. 고속 스위칭 장치를 갖는 구동부는 특정 양태에서 큰 이점을 나타낸다. 그러나, 이들은 기계 권선의 절연에 매우 높은 전기 응력을 가할 수 있으며, 이는 고정자 권선에서 조기 절연 고장을 유발할 수 있다.
일부 설명에 따르면, 전기 기계의 고정자 내의 결함의 약 70%는 절연 고장에 기인하고, 부분 방전(PD) 현상은 조기 절연 고장에 대한 주요 이유 중 하나로 여겨진다. 고정자 권선에 사용되는 절연 재료는 일반적으로 PD 저항성이도록 구성된다. 그러나, 절연의 열화는 재료 분해, 열 응력, 기계적 힘, 및 주변 환경으로부터의 오염으로 인해 여전히 발생할 수 있다. 초기 단계에서 절연의 건강을 결정하는 것은 기계에서의 주요 고장을 방지하고 전기 기계를 사용하는 장비의 안전성을 향상시킬 수 있다.
모니터링 기술은 온라인 또는 오프라인 유형으로서 특징지어질 수 있다. 오프라인 모니터링에서, 전기 기계는 테스트를 수행하기 위해 서비스에서 제외된다. 온라인 모니터링에서는, 전기 기계는 테스트가 수행되는 동안 서비스 상태로 유지된다. 온라인 모니터링은 오프라인 모니터링에 비해 정지 시간을 줄이고 전기 기계의 가용성을 향상시키는 이점을 제공할 수 있다.
본 개시내용의 일 양태에 따르면, 전기 기계의 권선의 건강 상태(state of health)를 특성화하기 위한 방법이 제공된다. 방법은 권선에 전압 펄스를 인가하는 단계; 전압 펄스에 대응하는 위상 전류 신호를 측정하는 단계; 위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계; 고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계; 및 권선의 건강 상태를 고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼의 변화의 함수로서 결정하는 단계를 포함한다.
본 개시내용의 일 양태에 따르면, 전기 기계의 권선의 건강 상태를 특성화하기 위한 방법이 제공된다. 방법은 권선에 전압 펄스를 인가하는 단계; 전압 펄스에 대응하는 위상 전류 신호를 측정하는 단계; 위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계; 고주파 과도 전류의 웨이블릿 패킷 분해를 이용하여 복수의 패킷을 계산하는 단계; 및 복수의 패킷 중 적어도 하나의 패킷에 기초한 건강 상태 또는 절연 열화의 분류 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 설계의 추가 세부사항, 특징 및 이점은 관련 도면들을 참조하여 실시예에 대한 다음의 설명으로부터 비롯된다.
도 1은 본 개시내용의 양태에 따른 시스템의 블록도를 도시한다.
도 2는 본 개시내용에 따른 다양한 열화에 대한 과도 위상 전류 곡선을 도시하는 그래프이다.
도 3은 본 개시내용에 따른 전류 처리를 위한 방법의 단계들의 흐름도이다.
도 4는 본 개시내용의 양태에 따른 상이한 열화 케이스들에 대한 주파수 스펙트럼을 도시하는 그래프이다.
도 5는 다양한 권선-접지 및 권선-권선 케이스들에 대한 건강 상태(SOH)를 나타내는 평균 제곱 오차(MSE) 값을 도시하는 그래프이다.
도 6은 다양한 권선-접지 및 권선-권선 열화 케이스들에 대한 웨이블릿 패킷 분해(WPD)의 패킷 p0의 놈(norm)을 도시하는 그래프이다.
도 7은 다양한 권선-접지 및 권선-권선 열화 케이스들에 대한 웨이블릿 패킷 분해(WPD)의 패킷(p10 및 p11)의 그래프 평균 놈이다.
도 8은 본 개시내용의 양태에 따른 전기 기계에서 권선 절연의 건강 상태를 결정하고 특성화하기 위한 제1 방법의 단계들을 열거하는 흐름도이다.
도 9는 본 개시내용의 양태에 따른 전기 기계에서 권선 절연의 건강 상태를 결정하고 특성화하기 위한 제2 방법의 단계들을 열거하는 흐름도이다.
유사한 도면 부호가 여러 도면 전체에 걸쳐 대응하는 부분을 표시하는 도면을 참조하여, 전기 기계 내의 권선 절연의 건강 상태를 특성화하기 위한 시스템 및 방법이 개시된다.
부분 방전 모니터링, 온라인 서지 테스트, 누설 전류 모니터링, 전류 시퀀스 검출 및 과도 전류 응답 기반 모니터링과 같은 다양한 온라인 모니터링 기술이 수년에 걸쳐 제안되었다. 이 방법에서, PWM 여기로 인한 과도 전류는 모터 구동 시스템에서 이용가능한 전류 센서로 획득된다. 이어서, 절연의 건강 상태(SOH)를 얻기 위해 전류가 처리된다. 여기서, 웨이블릿 패킷 분해(WPD)를 이용하여 절연의 SOH 및 열화의 유형을 제공할 수 있는 방법이 제안된다.
본 개시내용의 시스템 및 방법의 목적은 고정자 권선의 절연 건강 상태(SOH)에 대한 모델링 및 온라인 모니터링을 제공하는 것이다.
전기 기계 내의 절연의 전반적인 건강의 온라인 검출을 위한 몇몇 기존 방법들이 알려져 있다. 그러나, 이러한 기존의 방법들은 일반적으로 열화의 위치 또는 유형을 식별할 수 없다. 일반적으로, 임의의 기계 고정자에는 2가지 유형의 절연이 있다. 하나는 접지 벽 절연이고 다른 하나는 와이어 위의 절연 층이다. 몇몇 기존 방법에서 제안된 방법은 절연 열화의 유형을 구별할 수 없다. 또한, 기존의 방법들은 절연 건강 상태의 작은 변화를 검출할 수 없다.
일부 방법에서, 접지 벽 절연이 모니터링될 수 있다. 절연의 건강 상태를 결정하기 위해 공통 모드 전압 및 전류가 측정될 수 있다. 누설 전류가 절연 건강 상태를 결정하기 위해 측정될 수 있다. 그러나, 이들 방법은 상이한 유형의 열화를 구별할 수 없다.
일부 방법에서, 유도 기계에서 고정자 절연의 전반적인 건강을 검출하기 위해 지표가 사용된다. 과도 전류가 측정되고 처리되어 고정자의 절연의 건강을 결정한다. 요약하면, 일부 공지된 방법들은 열화의 유형들을 분류할 수 없고, 일부 공지된 방법들은 절연 건강 상태에서 작은 변동들을 검출할 수 없는 지표들을 사용한다.
본 개시내용의 일 양태는, 더 정확하게 고정자 절연의 건강 상태(SOH)를 제공하며, 절연 열화의 유형을 분류하는 방법을 제공하는 것이다. 본 개시내용의 방법은 접지 벽 절연 및 와이어 절연의 SOH를 개별적으로 제공할 수 있다. 본 개시내용의 방법은 모터 구동 시스템 내의 전류 센서들을 직접 사용할 수 있으므로, 임의의 추가적인 센서들을 요구하지 않는다.
본 개시내용의 일 양태는, 펄스-폭 변조(PWM) 여기가 적용될 때 상이한 위상들에서의 전류 센서로부터 전류가 측정되는 방법을 제공하는 것이다. 전류는 처리될 것이고, 웨이블릿 패킷 변환으로부터 지표가 계산될 것이고, 이 지표는 고정자 권선의 절연의 건강 상태 및 고정자 절연의 열화 유형을 제공할 것이다. 선택된 지표들은 전류 신호의 웨이블릿 패킷 분해로부터의 패킷들의 놈 및 표준 편차이다. 지표들의 변화를 관찰함으로써, SOH를 결정할 수 있고, 열화의 유형을 분류할 수 있다.
더 구체적으로, 본 개시내용의 일 양태는 건강 상태의 온라인 모니터링 및 전기 기계 내의 권선의 열화 유형의 분류를 위한 방법을 제공하는 것이다. 용어 "온라인"은 현장에 있거나, 또는 그것의 동작 환경의 전기적 및/또는 기계적 하드웨어에 연결된 전기 기계를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 본 개시내용의 방법 및 시스템은 전기 자동차(EV) 내에 설치된 전기 기계 내의 결함을 진단하는데 사용될 수 있다. 일부 경우들에서, 방법은 주기적 유지보수 또는 시스템 체크의 일부로서 수행될 수 있다. 예를 들어, 전기 자동차는 운전 세션을 시작하기 위한 시동 체크의 일부로서 본 개시내용의 방법을 수행할 수 있다. 일부 실시예에서, 방법은 전기 기계를 동작시키기 위해 이미 배치된 모터 구동부 및 제어기와 같은 하드웨어 구성요소들을 이용하여 수행될 수 있다.
도 1은 본 개시내용의 일 양태에 따른 시스템(10)의 블록도를 도시한다. 시스템(10)은 DC 전원(23)으로부터의 전류를 스위칭하고 모터 리드(24)의 세트 상에 AC 전력을 생성하도록 구성된 전계 효과 트랜지스터(FET)와 같은 하나 이상의 스위칭 장치(22)를 갖는 인버터(20)를 포함한다. 모터 리드들(24)은 인버터(20)와 전기 기계(26) 사이에서 전력을 송신한다. 전기 기계(26)는 영구 자석 동기 기계(PMSM)일 수 있다. 그러나, 시스템(10)은 권선 필드 기계, 유도 기계 및/또는 릴럭턴스 기계와 같은 다른 유형의 전기 기계와 함께 사용될 수 있다. 전기 기계(26)는 3상 기계로 도시되어 있지만, 전기 기계는 임의의 수의 상을 가질 수 있다. 예를 들어, 전기 기계(26)는 단상 기계, 3상 기계 또는 고차의 다상 기계일 수 있다. 전기 기계(26)는 모터, 발전기, 또는 모터 및 발전기 모두로서 기능하는 모터/발전기로서 사용될 수 있다. 전류 센서(28)는 모터 리드(24) 중 대응하는 것 내의 전류를 측정한다. 시스템(10)은 모터 리드(24) 상의 또는 모터 리드 사이의 전압들을 측정하도록 구성된 전압 센서들과 같은 다른 센서들을 포함할 수 있다.
도 1의 시스템(10)은 또한 모터 리드들(24) 내의 전류들을 측정하기 위해 전류 센서들(28)과 통신하는 제어기(30)를 포함한다. 제어기(30)는 또한 모터 구동부(30)의 동작을 제어하기 위해 및/또는 인버터(20)와 연관된 센서들에 의해 측정된 파라미터들을 모니터링하기 위해 인버터(20)와 기능적으로 통신할 수 있다. 제어기(30)는 저장 메모리(34)에 결합된 프로세서(32)를 포함한다. 저장 메모리(34)는 프로세서(32)에 의한 실행을 위한 프로그램 코드와 같은 명령들을 저장한다. 저장 메모리(34)는 또한 프로세서(32)에 의해 사용될 데이터를 보유하기 위한 데이터 저장소(38)를 포함한다. 데이터 저장소(38)는 예를 들어 전류 센서(28)에 의해 측정된 파라미터의 값 및/또는 프로세서(32)에 의해 계산된 기능의 결과를 기록할 수 있다.
본 개시내용의 일 양태에 따르면, PWM 전압 여기가 모터 리드(24)에 인가될 때 상이한 위상에서의 전류가 측정될 것이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 위상 전류(I1, I2, I3)는 전류 센서(28)로부터 측정될 수 있다. 전류는 고정자 권선 절연의 건강 상태 및 전기 기계의 고정자의 열화 유형에 관한 표시를 제공할 수 있는 지표를 생성하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 사용하여 처리될 것이다.
전류 센서(28)에 의해 측정되는, 획득된 전류들은 과도 전류 및 선형 전류 상승의 중첩으로서 간주될 수 있고, 다음의 수학식에 의해 표현될 수 있다. 전류 i(t)는 기계의 인덕턴스 LM으로 인해 정상 속도로 상승하고, itrans는 기계의 고주파 거동에 관련된 정보를 제공하는 고주파 과도 전류이다. 전류 i(t)는 다음의 수학식 1에 의해 주어질 수 있다:
Figure pct00001
절연 상태의 변화는 고주파에서의 기계의 임피던스의 변화로 이어질 것이고, 따라서 전류 변화의 과도 응답으로 이어질 것이다.
도 2는 전압 펄스가 인가될 때 다양한 열화에 대한 과도 위상 전류 곡선을 도시하는 그래프(100)이다. 그래프(100)는 열화가 거의 또는 전혀 없는(즉, "양호한 절연") 권선에 대한 시간에 따른 전류를 나타내는 제1 플롯(102)을 포함한다. 그래프(100)는 또한 턴 3과 턴 4 사이에서 500pF의 턴-턴(turn-turn) 열화를 갖는 권선에 대한 시간에 따른 전류를 나타내는 제2 플롯(104)을 포함한다. 그래프(100)는 또한 턴 1과 접지 사이에서 500pF의 턴-접지(turn-ground) 열화를 갖는 권선에 대한 시간에 따른 전류를 나타내는 제3 플롯(106)을 포함한다. 그래프(100)는 또한 시간의 함수로서 전압을 도시하는 제4 플롯(108)을 포함한다.
도 3은 본 개시내용에 따른 전류 처리를 위한 방법(120)의 단계의 흐름도이다. 방법(120)은 단계 122에서 위상 전류 신호 i(t)를 측정하는 것을 포함한다. 위상 전류 신호 i(t)는 모터 리드(24) 중 연관된 것에 전압 펄스를 인가하는 것에 응답하여 전류 센서들(28) 중 하나에 의해 측정될 수 있다. 전압 펄스는 전기 기계(26)에 전력을 제공하는 펄스-폭-변조(PWM) 전압의 형태를 취할 수 있다.
방법(120)은 또한 단계 124에서 전기 기계(26)의 인덕턴스를 추정하는 것을 포함한다. 단계 124는 단계 122에서 측정된 위상 전류 신호 i(t)에 관한 정보를 이용하여 프로세서(32)에 의해 수행될 수 있다. 전기 기계(26)의 인덕턴스는 전기 기계(26) 내의 주어진 권선들 중 하나의 인덕턴스일 수 있다. 대안적으로, 전기 기계의 인덕턴스는 전기 기계(26) 내의 2개 이상의 권선의 평균 또는 총 인덕턴스일 수 있다. 전기 기계(26)의 인덕턴스는 전기 기계(26)의 권선에 연결된 배선과 같은 보조 장치의 인덕턴스를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 권선의 인덕턴스로 인해 전류가 상승하는 속도는 위상 전류 신호 i(t)에 다항식 곡선 피팅을 적용함으로써 추정될 수 있다. 인덕턴스는 전류가 상승하는 추정된 속도에 기초하여 계산되거나 추정될 수 있다. 대안적으로, 인덕턴스를 추정하는 중간 단계를 수행하지 않고, 인덕턴스로 인해 전류가 상승하는 추정된 속도가 직접 사용될 수 있다.
방법(120)은 또한 단계 126에서 전기 기계(26)의 인덕턴스로 인한 전류를 제거함으로써 고주파 과도 전류 itrans를 획득하는 것을 포함한다. 인덕턴스로 인한 전류가 계산되거나 또는 달리 추정되고, 고주파 과도 전류 itrans를 획득하기 위해 단계 122에서 측정된 위상 전류 신호 i(t)로부터 감산될 수 있다. 단계 126의 일부 또는 전부는 단계 124에서 결정된 전기 기계의 인덕턴스를 사용하여 프로세서(32)에 의해 수행될 수 있다. 대안적으로, 고주파 과도 전류 itrans는 과도 전류 신호로부터 직접 획득될 수 있다. 예를 들어, 고주파 과도 전류 itrans는 위상 전류 신호 i(t)의 저주파 구성요소들을 차단하기 위해 고역 통과 필터를 이용하여 획득될 수 있다.
고주파 과도 전류 itrans는 전기 기계의 고주파 거동과 관련된 정보를 제공하기 때문에, 고주파 과도 전류 itrans는 SOH 및 열화 유형을 결정하기 위해 추가로 처리될 수 있다.
방법(120)은 또한 웨이블릿 패킷 분해(WPD) 단계 128을 수행하는 단계를 포함한다. 단계 128은 또한 단계 128에서 획득된 고주파 과도 전류 itrans를 사용하여 프로세서(32)에 의해 수행될 수 있다. WPD는 건강 상태(SOH) 및/또는 턴-턴(TT) 열화 또는 턴-접지(TG) 열화와 같은 열화의 유형을 결정하는 데 사용될 수 있다.
웨이블릿 패킷 분해(WPD) 및 지표
웨이블릿 패킷 분해 방법은 더 풍부한 신호 분석을 제공하는 웨이블릿 분해의 일반화 방법이다. WPD의 패킷으로부터의 정보는 절연 상태를 결정하기 위한 지표로서 사용될 수 있다. 하나 이상의 지표들의 변화를 관찰함으로써, SOH가 결정될 수 있고, 열화의 유형이 분류될 수 있다.
다양한 유형의 절연 열화를 모방하기 위해 유한 요소 기반의 방법이 사용되며, 전류 응답이 얻어진다. 상이한 턴의 스트랜드들 사이의 에나멜이 열화되는 턴 대 턴(Turn to Turn, TT) 열화가 모방된다. 다른 유형의 열화는 접지 벽 절연이 열화되는 턴 대 접지(Turn to Ground, TG) 열화이다.
과도 전류(itrans)는 5레벨 WPD를 사용하여 처리되었다. 5레벨의 WPD는 p0에서 p31까지 32개의 패킷을 제공한다. 분해 레벨의 수는 얻어질 정보의 유형과 같은 주어진 테스트의 요건에 따라 변경될 수 있다. 유용한 특징이 이들 패킷으로부터 추출될 수 있다.
SOH 결정 기술
SOH 및 열화의 유형을 결정하기 위해, 건강한 기계의 결과가 기준으로 사용된다. 이어서, 기계의 수명 동안에, 해당 조건에 대한 결과를 기준 케이스와 비교하여 SOH 및 열화 유형을 결정할 수 있다. 여기서, 전반적인 SOH의 결정을 위한 두 가지 방법이 제안된다. 하나의 방법은 열화로 인한 주파수 스펙트럼의 변화를 이용한다. 다양하고 상이한 지표가 주파수 스펙트럼의 변화에 기초하여 열화를 결정하는데 사용될 수도 있다. 일부 실시예에서, 평균 제곱 오차(MSE)가 지표로서 사용된다. 예를 들어, 지표는 측정된 주파수 스펙트럼과 건강한 기계에 대응하는 기준 스펙트럼 간의 차이의 MSE에 기초하여 계산될 수도 있다. 다른 수학적 지표가 주파수 스펙트럼의 변화 또는 편차를 정량화하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 평균 절대 오차 함수 또는 평균 제곱 편차 함수가 주파수 스펙트럼의 변화 또는 편차를 정량화하기 위한 지표로서 사용될 수도 있다. 다른 방법은 WPD에 기초한다.
SOH 결정 1: 주파수 스펙트럼 기반 방법
도 4는 상이한 열화 케이스에 대한 턴-2 대 접지(T2G)형 절연 열화에 대한 주파수 스펙트럼을 도시하는 그래프(140)이다. 그래프(140)는 턴-2 대 접지 절연이 양호한 상태에 있는 주파수 스펙트럼을 도시하는 제1 플롯(142)을 포함한다. 그래프(140)는 200pF 열화를 갖는 턴-2 대 접지 절연의 주파수 스펙트럼을 도시하는 제2 플롯(144)을 포함한다. 그래프(140)는 500pF 열화를 갖는 턴-2 대 접지 절연의 주파수 스펙트럼을 도시하는 제3 플롯(146)을 포함한다. 그래프(140)는 1000pF 열화를 갖는 턴-2 대 접지 절연의 주파수 스펙트럼을 도시하는 제4 플롯(148)을 포함한다.
도 4는 고주파 과도 전류(itrans)의 주파수 스펙트럼이 열화의 상이한 레벨 및 유형에 대해 어떻게 변화하는지 도시한다. 주파수 스펙트럼의 변화는 SOH를 결정하는데 사용된다. 기준 스펙트럼에 대한 스펙트럼의 평균 제곱 오차(MSE)가 지표로서 사용되고, 다음의 수학식 (2)에 의해 주어질 수 있다:
Figure pct00002
여기서, Yi ref는 i번째 주파수 지점에서의 기준 스펙트럼의 진폭이고, Yi test는 어느 정도 열화된 권선으로부터 실시간 테스트 신호로부터 얻어진 스펙트럼에서 대응하는 i번째 주파수 지점 진폭이다.
도 5는 다양한 권선-접지 및 권선-권선 열화 케이스에 대한 건강 상태(SOH)를 나타내는 평균 제곱 오차(MSE) 값을 나타내는 그래프이다. 열화 케이스들은 턴-1 대 접지(T1G), 턴-2 대 접지(T2G), 턴-3 대 접지(T3G), 턴 3과 턴 4 사이의 턴-턴 열화(TT34), 및 턴 5와 턴 6 사이의 턴-턴 열화(TT56)를 포함한다. 아래의 표 1은 도 5의 그래프에 대응하는 데이터를 도시한다. 각각의 유형의 열화에 대해, 더 높은 레벨의 열화와 함께 평균 제곱 오차 건강 상태(SOHMSE) 값이 획일적으로 증가한다.
표 1: SOHMSE
SOH MSE
200pF 500pF 1000pF
T1G 0.0002852721 0.0010138 0.0026163
T2G 0.0001162084 0.0004744 0.0010739
T3G 0.0000541696 0.0003474 0.0007092
TT34 0.0000085264 0.0000549 0.0001644
TT56 0.0000279841 0.0001109 0.0003411
SOH 결정 2: WPD 기반
WPD 및 주파수 응답 분석의 결과로부터, 패킷(p0)의 놈이 전기 기계(26) 내의 고정자 권선의 전반적인 SOH를 결정하기 위해 사용될 수 있다는 것이 입증되었다. 또한, 새로운 지표가 WPD의 결과로부터 확립될 수 있다. 이러한 새로운 지표의 값은 열화 레벨(즉, 열화의 심각성)에 따라서 변화될 수 있다.
도 6은 다양한 권선-접지 및 권선-권선 열화 케이스에 대한 웨이블릿 패킷 분해(WPD)의 제1 패킷(p0)의 놈을 도시하는 그래프이다. 열화 케이스는 턴-1 대 접지(T1G), 턴-2 대 접지(T2G), 턴-3 대 접지(T3G), 턴 3과 턴 4 사이의 턴-턴 열화(TT34), 및 턴 5와 턴 6 사이의 턴-턴 열화(TT56)를 포함한다. 아래의 표 2는 도 6의 그래프에 대응하는 데이터를 도시한다.
표 2: 패킷 p0으로부터의 놈
패킷 p0으로부터의 놈
200pF 500pF 1000pF
T1G 6.7996 8.8148 11.076
T2G 6.1084 7.3978 8.8527
T3G 5.0835 5.2648 5.6281
TT34 5.2186 5.6773 6.1647
TT56 5.3496 5.5965 6.1129
열화의 분류: WPD 기반
WPD 및 주파수 응답 분석의 결과를 분석함으로써, 패킷 p10 및 p11의 놈이 열화의 유형을 결정하기 위해 사용될 수 있다는 것이 명백해진다. 패킷(p10, p11)의 놈의 평균값은 지표로서 사용될 수 있다. 접지 벽 절연의 열화는 지표의 값을 증가시킨다. 턴 대 턴 열화에 대해, 지표의 값은 동일하게 유지된다. 지표의 값을 기초로, 열화의 유형이 결정될 수 있다.
도 7은 다양한 권선-접지 및 권선-권선 열화 케이스에 대한 웨이블릿 패킷 분해(WPD)의 11번째 패킷(p10)의 놈 및 12번째 패킷(p11)의 평균 놈의 그래프이다. 열화 케이스는 턴-1 대 접지(T1G), 턴-2 대 접지(T2G), 턴-3 대 접지(T3G), 턴 3과 턴 4 사이의 턴-턴 열화(TT34), 및 턴 5와 턴 6 사이의 턴-턴 열화(TT56)를 포함한다. 아래의 표 3은 도 7의 그래프에 대응하는 데이터를 도시한다.
표 3: 패킷 p10 및 p11의 놈의 평균값
패킷 p10 및 p11의 놈의 평균값
200pF 500pF 1000pF
T1G 0.8335 0.9695 1.063
T2G 0.7006 0.7460 0.7683
T3G 0.6684 0.6953 0.7102
TT34 0.6209 0.6215 0.6220
TT56 0.6207 0.6209 0.6212
도 8은 본 개시내용의 양태에 따른 전기 기계의 권선의 절연의 건강 상태를 결정하고 특성화하기 위한 제1 방법(200)의 단계를 나열하는 흐름도이다. 권선은 전기 기계(26) 내의 하나 이상의 고정자 권선을 포함할 수 있고, 이는 예를 들어 영구 자석 동기 기계(PMSM)일 수 있다. 제1 방법(200)은 인버터(20) 및/또는 시스템(10)의 다른 구성요소를 구비한 제어기(30)에 의해 수행될 수 있다. 그러나, 분산 프로세서와 같은 다른 장치가 제1 방법(200)의 하나 이상의 단계의 일부 또는 전부를 수행할 수 있다.
제1 방법(200)은 단계 202에서 권선에 전압 펄스를 인가하여 권선에 전류가 공급되게 하는 것을 포함한다. 전압 펄스는 전기 기계(26)에 전력을 제공하는 모터 리드(24) 중 하나에 인가되는 펄스-폭-변조(PWM) 전압의 형태를 취할 수 있다. 일부 실시예에서, 단계 202는 인버터(20)가 전기 기계(26)의 권선에 전압 펄스를 인가하게 하는 명령을 프로세서(32)가 실행하는 것을 포함할 수 있다.
제1 방법(200)은 또한 단계 204에서 전압 펄스에 대응하는 위상 전류 신호 i(t)를 측정하는 것을 포함한다. 위상 전류 신호 i(t)는 전류 센서(28) 중 하나 이상에 의해 측정될 수 있다. 일부 실시예에서, 단계 204는 프로세서(32)가 하나 이상 전류 센서(28)로부터의 측정에 기초하여 위상 전류 신호 i(t)를 측정하기 위한 명령을 실행하는 것을 포함할 수 있다.
제1 방법(200)은 또한 단계 206에서 위상 전류 신호 i(t)에 기초하여 고주파 과도 전류 itrans를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예에서, 단계 206은 프로세서(32)가 고주파 과도 전류 itrans를 결정하기 위한 명령을 실행하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 단계 206은 하위 단계 206a에서 권선의 인덕턴스를 추정하는 것과, 하위 단계 206b에서 권선의 인덕턴스로 인한 전류를 계산하는 것과, 하위 단계 206c에서 고주파 과도 전류 itrans를 결정하기 위해 위상 전류 신호 i(t)로부터 인덕턴스로 인한 전류를 감산하는 것을 포함할 수 있다. 하위 단계 206b는 위상 전류 신호 i(t)에 다항식 곡선 피팅을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 하위 단계 206b는 다항식 곡선 피팅 대신에 또는 그에 추가하여 다른 수학적 방법들을 포함할 수 있다.
제1 방법(200)은 또한 단계 208에서 고주파 과도 전류 itrans의 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계를 포함한다. 일부 실시예에서, 단계 208은 프로세서(32)가 주파수 스펙트럼을 계산하기 위한 명령을 실행하는 것을 포함할 수 있다.
제1 방법(200)은 또한 단계 210에서 고주파 과도 전류 itrans의 주파수 스펙트럼의 변화의 함수로서 권선의 건강 상태를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예에서, 단계 210은 프로세서(32)가 권선의 건강 상태를 계산하기 위한 명령을 실행하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 평균 제곱 오차는 권선의 건강 상태의 지표로서 사용된다. 건강 상태(SOHMSE)의 평균 제곱 오차는
Figure pct00003
로서 계산될 수 있으며, 여기서, Yi ref는 주어진 주파수 지점 i에서의 양호한 절연을 갖는 권선의 고주파 과도 전류 itrans를 나타내는 기준 스펙트럼의 진폭이고, Yi test는 주어진 주파수 지점 i에서의 테스트 동안 측정된 고주파 과도 전류 itrans의 진폭이다.
도 9는 본 개시내용의 양태에 따른 전기 기계의 권선 절연의 건강 상태를 결정하고 특성화하기 위한 제2 방법(300)의 단계를 열거하는 흐름도이다. 권선은 예를 들어 영구 자석 동기 기계(PMSM)일 수 있는 전기 기계(26) 내의 하나 이상의 고정자 권선을 포함할 수 있다. 제2 방법(300)은 인버터(20) 및/또는 시스템(10)의 다른 구성요소를 구비한 제어기(30)에 의해 수행될 수 있다. 그러나, 분산 프로세서와 같은 다른 장치가 제2 방법(300)의 하나 이상의 단계의 일부 또는 전부를 수행할 수 있다.
제2 방법(300)은 단계 302에서 권선에 전압 펄스를 인가하여 권선에 전류가 공급되게 하는 것을 포함한다. 전압 펄스는 전기 기계(26)에 전력을 제공하는 모터 리드(24) 중 하나에 인가되는 펄스-폭-변조(PWM) 전압의 형태를 취할 수 있다. 일부 실시예에서, 단계 302는 인버터(20)가 전기 기계(26)의 권선에 전압 펄스를 인가하게 하는 명령을 프로세서(32)가 실행하는 것을 포함할 수 있다.
제2 방법(300)은 또한 단계 304에서 전압 펄스에 대응하는 위상 전류 신호 i(t)를 측정하는 것을 포함한다. 위상 전류 신호는 전압 펄스의 인가로 인해 권선에 공급되는 전류를 나타낼 수 있다. 위상 전류 신호 i(t)는 하나 이상의 전류 센서(28)에 의해 측정될 수 있다.
제2 방법(300)은 또한 단계 306에서 위상 전류 신호 i(t)에 기초하여 고주파 과도 전류 itrans를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예에서, 단계 306은 프로세서(32)가 고주파 과도 전류 itrans를 결정하기 위한 명령을 실행하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 단계 306은 하위 단계 306a에서 권선의 인덕턴스를 추정하는 것과, 하위 단계 306b에서 권선의 인덕턴스로 인한 전류를 계산하는 것과, 하위 단계 306c에서 고주파 과도 전류를 결정하기 위해 위상 전류 신호 i(t)로부터 인덕턴스로 인한 전류를 감산하는 것을 포함할 수 있다. 하위 단계 306b는 위상 전류 신호 i(t)에 대해 다항식 곡선 피팅을 수행하는 것을 포함할 수 있다.
제2 방법(300)은 또한 단계 308에서 고주파 전류 itrans의 웨이블릿 패킷 분해를 이용하여 복수의 패킷(p0 … pn)을 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예에서, 단계 308은 프로세서(32)가 웨이블릿 패킷 분해를 이용하여 복수의 패킷을 계산하기 위한 명령을 실행하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 웨이블릿 패킷 분해는 32개의 패킷(p0 내지 p31)을 생성하는 적어도 5레벨 분해를 포함한다. 대안적으로, 웨이블릿 패킷 분해는 5레벨보다 크거나 작은 분해를 포함할 수 있다.
제2 방법(300)은 또한, 단계 308에서 계산된 패킷 중 적어도 하나에 기초한 지표를 이용하여 건강 상태(SOH) 또는 열화의 분류 중 적어도 하나를 결정하는 것을 단계 310에서 포함한다. 일부 실시예에서, 단계 310은 프로세서(32)가 건강 상태(SOH) 또는 열화의 분류를 결정하기 위하여 명령을 실행하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 단계 310은 프로세서(32)가 패킷 중 적어도 하나를 기초로 지표를 계산하기 위한 명령을 실행하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 지표는 권선의 건강 상태(SOH)를 결정하는데 사용되는 제1 패킷(p0)의 기준이다. 일부 실시예에서, 지표는 2개의 후속 패킷의 놈의 평균값이며, 이는 열화의 분류가 턴-턴 열화와 턴-접지 열화 사이의 열화의 분류라는 것을 결정하기 위해 사용된다. 예를 들어, 2개의 후속 패킷은 제11 패킷(p10) 및 제12 패킷(p11)일 수 있다.
전기 기계의 권선의 건강 상태를 특성화하기 위한 방법이 제공된다. 방법은 전압 펄스를 권선에 인가하는 단계; 전압 펄스에 대응하는 위상 전류 신호를 측정하는 단계; 위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계; 고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계; 및 권선의 건강 상태를 고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼의 변화의 함수로서 결정하는 단계를 포함한다.
일부 실시예에서, 권선의 건강 상태를 주파수 스펙트럼의 변화의 함수로서 결정하는 단계는 고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼과 기준 스펙트럼 간의 차이를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 실시예에서, 기준 스펙트럼은 신품 상태의 전기 기계와 연관된 스펙트럼이다.
일부 실시예에서, 고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼과 기준 스펙트럼 간의 차이를 결정하는 단계는 평균 제곱 오차 함수, 평균 절대 오차 함수 또는 평균 제곱 편차 함수 중 하나를 계산하는 단계를 포함한다.
일부 실시예에서, 평균 제곱 오차 함수, 평균 절대 오차 함수, 또는 평균 제곱 편차 함수 중 하나는 평균 제곱 오차 함수를 포함하고; 평균 제곱 오차 함수를 계산하는 단계는 권선의 건강 상태(SOH MSE )를
Figure pct00004
로서 계산하는 단계를 포함하며, 여기서 Yi ref는 주어진 주파수 지점 i에서의 기준 스펙트럼의 진폭이고, Yi test는 주어진 주파수 지점 i에서의 고주파 과도 전류 itrans의 진폭이다.
일부 실시예에서, 위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계는, 권선의 인덕턴스를 추정하는 단계; 권선의 인덕턴스로 인한 전류를 계산하는 단계; 및 위상 전류 신호로부터 인덕턴스로 인한 전류를 감산하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예에서, 권선의 인덕턴스로 인한 전류를 계산하는 단계는 위상 전류 신호에 대해 다항식 곡선 피팅을 수행하는 단계를 포함한다.
전기 기계의 권선의 건강 상태를 특성화하기 위한 방법이 제공된다. 방법은 권선에 전압 펄스를 인가하는 단계; 전압 펄스에 대응하는 위상 전류 신호를 측정하는 단계; 위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계; 고주파 과도 전류의 웨이블릿 패킷 분해를 이용하여 복수의 패킷을 계산하는 단계; 및 복수의 패킷 중 적어도 하나의 패킷에 기초한 건강 상태 또는 열화의 분류 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 실시예에서, 웨이블릿 패킷 분해는 적어도 5레벨 분해를 포함한다.
일부 실시예에서, 건강 상태 또는 열화의 분류 중 적어도 하나를 결정하는 단계는 권선의 건강 상태를 결정하는 단계를 포함하고, 복수의 패킷 중 적어도 하나의 패킷에 기초하여 건강 상태를 결정하는 단계는 복수의 패킷 중 주어진 패킷의 놈에 기초하여 건강 상태를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 실시예에서, 주어진 패킷은 복수의 패킷 중 제1 패킷이다.
일부 실시예에서, 건강 상태 또는 열화의 분류 중 적어도 하나는 턴-턴 열화와 턴-접지 열화 간의 열화의 분류를 포함하고, 지표는 복수의 패킷 중 2개의 후속 패킷의 놈들의 평균값이다.
일부 실시예에서, 복수의 패킷 중 2개의 후속 패킷은 제11 패킷(p10) 및 제12 패킷(p11)이다.
일부 실시예에서, 위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계는 권선의 인덕턴스를 추정하는 단계와, 권선의 인덕턴스로 인한 전류를 계산하는 단계와, 위상 전류 신호로부터 인덕턴스로 인한 전류를 감산하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예에서, 권선의 인덕턴스로 인한 전류를 계산하는 단계는 위상 전류 신호에 대해 다항식 곡선 피팅을 수행하는 단계를 포함한다.
제어기와 그와 관련된 전술된 방법 및/또는 프로세스, 및 그 단계는 특정 응용에 적합한 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 임의의 조합으로 실현될 수 있다. 하드웨어는 범용 컴퓨터 및/또는 전용 컴퓨팅 장치 또는 특정 컴퓨팅 장치 또는 특정 컴퓨팅 장치의 특정 양태 또는 구성요소를 포함할 수 있다. 프로세스는 내부 및/또는 외부 메모리와 함께, 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로제어기, 임베디드 마이크로제어기, 프로그래밍 가능한 디지털 신호 프로세서 또는 기타 프로그래밍 가능한 장치에서 실현될 수 있다. 프로세스는 또한, 또는 대안적으로, 주문형 집적 회로, 프로그래밍 가능한 게이트 어레이, 프로그래밍 가능한 어레이 로직, 또는 전자 신호를 처리하도록 구성될 수 있는 임의의 다른 장치 또는 장치의 조합으로 구현될 수 있다. 프로세스 중 하나 이상은 기계 판독 가능 매체 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행 가능 코드로서 실현될 수 있다는 것이 또한 이해될 것이다.
컴퓨터 실행 가능 코드는 C와 같은 구조화된 프로그래밍 언어, C++과 같은 객체 지향형 프로그래밍 언어, 또는 전술한 장치 중 하나뿐만 아니라 프로세서 아키텍처의 이종 조합, 또는 상이한 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 또는 프로그램 명령을 실행할 수 있는 임의의 다른 기계에서 실행되도록 저장, 컴파일링 또는 해석될 수 있는 임의의 다른 고 레벨 또는 저 레벨 프로그래밍 언어(어셈블리 언어, 하드웨어 기술 언어, 및 데이터베이스 프로그래밍 언어 및 기술을 포함)를 이용하여 생성될 수 있다.
따라서, 일 양태에서, 전술된 각각의 방법 및 이들의 조합은, 하나 이상의 컴퓨팅 장치 상에서 실행될 때, 그 단계를 수행하는 컴퓨터 실행 가능 코드로 구현될 수 있다. 다른 양태에서, 방법은 그 단계를 수행하는 시스템으로 구현될 수 있으며, 다수의 방식으로 장치에 걸쳐 분산될 수 있거나, 또는 모든 기능이 전용의 독립형 장치 또는 다른 하드웨어에 통합될 수 있다. 다른 양태에서, 전술한 프로세스와 연관된 단계를 수행하기 위한 수단은 전술한 하드웨어 및/또는 소프트웨어 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 이러한 모든 치환 및 조합은 본 개시내용의 범위 내에 속하도록 의도된다.
전술한 설명은 본 개시내용을 포괄하거나 제한하도록 의도되지 않는다. 특정 실시예의 개별 요소 또는 특징은 일반적으로 그 특정 실시예로 제한되지 않으며, 적용 가능한 경우, 상호 교환 가능하고, 구체적으로 도시되거나 설명되지 않더라도 선택된 실시예에 사용될 수 있다. 동일한 사항이 또한 많은 방식으로 변형될 수 있다. 이러한 변형은 본 개시내용으로부터 벗어나는 것으로서 간주되지 않으며, 이러한 모든 변형은 본 개시내용의 범주 내에 포함되는 것으로 의도된다.

Claims (15)

  1. 전기 기계의 권선의 건강 상태를 특성화하기 위한 방법이며,
    권선에 전압 펄스를 인가하는 단계;
    전압 펄스에 대응하는 위상 전류 신호를 측정하는 단계;
    위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계;　
    고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계; 및
    권선의 건강 상태를 고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼의 변화의 함수로서 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 권선의 건강 상태를 주파수 스펙트럼의 변화의 함수로서 결정하는 단계는 고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼과 기준 스펙트럼 간의 차이를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서, 기준 스펙트럼은 신품 상태의 전기 기계와 연관된 스펙트럼인, 방법.
  4. 제2항에 있어서, 고주파 과도 전류의 주파수 스펙트럼과 기준 스펙트럼 간의 차이를 결정하는 단계는 평균 제곱 오차 함수, 평균 절대 오차 함수 또는 평균 제곱 편차 함수 중 하나를 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서, 평균 제곱 오차 함수, 평균 절대 오차 함수, 또는 평균 제곱 편차 함수 중 하나는 평균 제곱 오차 함수를 포함하고;
    　평균 제곱 오차 함수를 계산하는 단계는 권선의 건강 상태(SOH MSE )를 다음과 같이 계산하는 단계를 포함하며:
    Figure pct00005

    Yi ref는 주어진 주파수 지점 i에서의 기준 스펙트럼의 진폭이고, Yi test는 주어진 주파수 지점 i에서의 고주파 과도 전류의 진폭인, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계는:
    권선의 인덕턴스를 추정하는 단계;
    권선의 인덕턴스로 인한 전류를 계산하는 단계; 및
    위상 전류 신호로부터 인덕턴스로 인한 전류를 감산하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서, 권선의 인덕턴스로 인한 전류를 계산하는 단계는 위상 전류 신호에 대해 다항식 곡선 피팅을 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 전기 기계의 권선의 건강 상태를 특성화하기 위한 방법이며,
    권선에 전압 펄스를 인가하는 단계;
    전압 펄스에 대응하는 위상 전류 신호를 측정하는 단계;
    위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계;
    고주파 과도 전류의 웨이블릿 패킷 분해를 이용하여 복수의 패킷을 계산하는 단계; 및
    복수의 패킷 중 적어도 하나의 패킷에 기초한 건강 상태 또는 열화의 분류 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서, 웨이블릿 패킷 분해는 적어도 5레벨 분해를 포함하는, 방법.
  10. 제8항에 있어서,　건강 상태 또는 열화의 분류 중 적어도 하나를 결정하는 단계는 권선의 건강 상태를 결정하는 단계를 포함하고, 복수의 패킷 중 적어도 하나의 패킷에 기초하여 건강 상태를 결정하는 단계는 복수의 패킷 중 주어진 패킷의 놈에 기초하여 건강 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  11. 제10항에 있어서, 주어진 패킷은 복수의 패킷 중 제1 패킷인, 방법.
  12. 제8항에 있어서, 건강 상태 또는 열화의 분류 중 적어도 하나는 턴-턴 열화와 턴-접지 열화 간의 열화의 분류를 포함하고, 지표는 복수의 패킷 중 2개의 후속 패킷의 놈들의 평균값인, 방법.
  13. 제12항에 있어서, 복수의 패킷 중 2개의 후속 패킷은 제11 패킷(p10) 및 제12 패킷(p11)인, 방법.
  14. 제8항에 있어서, 위상 전류 신호에 기초하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계는:
    권선의 인덕턴스를 추정하는 단계;
    권선의 인덕턴스로 인한 전류를 계산하는 단계; 및
    위상 전류 신호로부터 인덕턴스로 인한 전류를 감산하여 고주파 과도 전류를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  15. 제14항에 있어서, 권선의 인덕턴스로 인한 전류를 계산하는 단계는 위상 전류 신호에 대해 다항식 곡선 피팅을 수행하는 단계를 포함하는 방법.
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