RU2552854C2 - Способ диагностики технического состояния электроприводного оборудования - Google Patents
Способ диагностики технического состояния электроприводного оборудования Download PDFInfo
- Publication number
- RU2552854C2 RU2552854C2 RU2013146727/28A RU2013146727A RU2552854C2 RU 2552854 C2 RU2552854 C2 RU 2552854C2 RU 2013146727/28 A RU2013146727/28 A RU 2013146727/28A RU 2013146727 A RU2013146727 A RU 2013146727A RU 2552854 C2 RU2552854 C2 RU 2552854C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- measured
- spectrum
- equipment
- serviceable
- current
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Control Of Electric Motors In General (AREA)
- Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)
Abstract
Изобретение относится к способам определения технического состояния объекта, преимущественно электроприводного оборудования, и может быть использовано для контроля электроприводной арматуры, насосов, вентиляционного оборудования атомных электростанций, приводов СУЗ для ВВЭР-440. Технический результат: возможность комплексного учета всех составляющих спектра. Сущность: в процессе работы электродвигателя измеряют сигнал потребляемого тока и формируют мощностной амплитудный спектр тока. Различие между измеряемым и эталонным спектрами определяют по формуле , где и - амплитуды соответственно измеряемого и эталонного спектров; i, n - номера дискретных составляющих в анализируемых участках спектра. Полученное значение сравнивают с исходными величинами и определяют состояние оборудования как «работоспособное исправное», или «работоспособное неисправное», или «частично работоспособное». В качестве эталонного спектра тока используют спектры, полученные в результате моделирования «работоспособного исправного», «работоспособного неисправного», «частично работоспособного» состояния электроприводного оборудования. На основании минимального различия между измеряемым и эталонным спектрами определяется состояние оборудования как «работоспособное исправное», или «работоспособное неисправное», или «частично работоспособное». 1 з.п. ф-лы, 2 ил.
Description
Предлагаемое изобретение относится к способам определения технического состояния объекта, преимущественно электроприводного оборудования, и может быть использовано для контроля электроприводной арматуры, насосов, вентиляционного оборудования атомных электростанций, приводов систем управления и защиты для водо-водяных энергетических реакторов мощностью 440 МВт.
Известен способ диагностики на основании анализа спектров модулей вектора Парка, рассчитанных по сигналам тока и напряжения, измеренным в трех фазах электродвигателей (патент РФ №2339049). Оператор визуально оценивает спектр потребляемого тока, выделяя характерные частоты электродвигателя и связанных с ним устройств. При этом характер и степень развития неисправности выявляется путем сравнения значений амплитуд модуля вектора Парка тока на характерных частотах со значением модуля вектора Парка тока на частоте ноль герц.
Существенными признаками, совпадающими с существенными признаками заявляемого способа, являются измерение сигнала тока и расчет спектра потребляемого тока.
Известен способ диагностики механизмов и систем с электрическим двигателем (патент РФ №2269759),заключающийся в том, что измеряют частоты амплитудной модуляции потребляемого электрическим двигателем электрического тока и для каждой частоты модуляции измеряют глубину амплитудной модуляции тока, по измеренной частоте модуляции определяют дефектный агрегат механизма или системы, вызывающий появление переменной нагрузки на электрический двигатель, а по измеренной глубине модуляции определяют величину этого дефекта.
Существенным признаком, совпадающим с существенным признаком заявляемого способа, является измерение частот амплитудной модуляции потребляемого электрическим двигателем электрического тока, в заявляемом способе - измерение сигнала потребляемого тока.
Наиболее близким техническим решением к предлагаемому способу является способ диагностирования электрооборудования (патент РФ №2456629), заключающийся в сравнении измеряемых величин спектра тока электродвигателя с исходными величинами, хранящимися в базе данных, состоящий в том, что в процессе работы электродвигателя измеряют механические вибрации, фиксируемые в электрическом сигнале тока в обмотках статора асинхронного электродвигателя, который используют в качестве датчика вибраций, причем после измерения сигнала тока со статора асинхронного двигателя происходит его обработка и преобразование, при этом в качестве диагностического параметра используют спектр тока, причем частота сигнала тока нормирована к частоте сети, а по изменению амплитуды собственных частот узлов арматуры и электропривода судят о развитии дефекта, при этом при неизменной амплитуде ставят диагностическое заключение «норма», при слабом линейном росте амплитуды диагностическое заключение «работоспособное состояние», при экспоненциальном или параболическом росте - диагностическое заключение «состояние, предшествующее отказу оборудования», а при появлении различий между измеряемыми и базовыми величинами спектра, превышающих допустимые параметры рассогласования, делают вывод о неисправности конкретного узла электроприводной арматуры.
Существенными признаками прототипа, совпадающими с существенными признаками заявляемого способа, являются: сравнение измеряемых величин спектра тока электродвигателя с исходными величинами, хранящимися в базе данных; измерение механических вибраций, фиксируемых в электрическом сигнале тока в обмотках статора асинхронного электродвигателя (в заявляемом способе - измерение сигнала потребляемого тока); после измерения сигнала тока со статора асинхронного двигателя происходит его обработка и преобразование, при этом в качестве диагностического параметра используют спектр тока (в заявляемом способе - полученный сигнал тока обрабатывают, преобразовывают и формируют спектр тока).
Недостатками вышеперечисленных технических решений является использование отдельных дискретных составляющих спектра, соответствующих расчетным значениям вынужденных и собственных частот деталей оборудования, которые во многих случаях отличаются от эмпирических, и игнорирование таких диагностических признаков в спектре, как наличие энергетических горбов и уровень шума.
Задача предлагаемого изобретения заключается в разработке такого способа диагностики технического состояния электроприводного оборудования по спектру сигнала тока, в котором комплексно учитываются все составляющие спектра.
Технический результат достигается тем, что предварительно рассчитывают спектр эталонного сигнала, а различие между измеряемым и эталонным спектрами определяют по формуле , где и - амплитуды соответственно измеряемого и эталонного спектров; i, n - номера дискретных составляющих в анализируемых участках спектра, при этом полученное значение сравнивают с исходными величинами и определяют состояние оборудования как «работоспособное исправное», или «работоспособное неисправное», или «частично работоспособное»; также тем, что в качестве спектра тока эталонного сигнала используют спектры тока, полученные в результате моделирования «работоспособного исправного», «работоспособного неисправного», «частично работоспособного» состояния электроприводного оборудования, при этом на основании минимального различия между измеряемым и эталонным спектрами, рассчитанного по формуле , состояние электроприводного оборудования определяется как «работоспособное исправное», или «работоспособное неисправное», или «частично работоспособное».
Для достижения технического результата в способе диагностики технического состояния электроприводного оборудования, заключающемся в сравнении измеряемых величин спектра тока с исходными величинами, хранящимися в базе данных, состоящем в том, что в процессе работы электродвигателя производят измерение сигнала потребляемого тока, полученный сигнал тока обрабатывают, преобразовывают и формируют мощностной амплитудный спектр тока с логарифмической амплитудной шкалой, предварительно рассчитывают мощностной амплитудный спектр тока эталонного сигнала с логарифмической амплитудной шкалой, а различие между измеряемым и эталонным спектрами определяют по формуле , при этом полученное значение сравнивают с исходными величинами и определяют состояние оборудования как «работоспособное исправное», или «работоспособное неисправное», или «частично работоспособное»; также в качестве спектра тока эталонного сигнала используют спектры тока, полученные в результате моделирования «работоспособного исправного», «работоспособного неисправного», «частично работоспособного» состояния электроприводного оборудования, при этом на основании минимального различия между измеряемым и эталонным спектрами, определяемого по формуле , состояние электроприводного оборудования определяется как «работоспособное исправное», или «работоспособное неисправное», или «частично работоспособное».
Вся заявленная совокупность существенных признаков влияет на достижение технического результата и, в конечном итоге, на решение поставленной задачи.
Изобретение поясняется чертежом. На фиг. 1 представлена структурная схема, с помощью которой реализуется предлагаемый способ, где:
1 - блок формирования эталонов;
2 - блок измерения;
3 - электродвигатель;
4 - измерительно-преобразовательная аппаратура;
5 - блок получения мощностных амплитудных спектров тока с логарифмической амплитудной шкалой;
6 - блок определения различия между измеряемым и эталонным спектрами;
7 - блок сравнения с исходными величинами;
8 - база данных;
9 - блок идентификации.
Предлагаемый способ диагностики технического состояния электроприводного оборудования состоит в следующем. Предварительно в блоке формирования эталонов 1 рассчитывают эталонный сигнал, соответствующий исправному работоспособному состоянию оборудования и мощностной амплитудный спектр эталонного сигнала с логарифмической амплитудной шкалой. В блоке измерения 2 получают сигнал тока электродвигателя 3 с использованием измерительно-преобразовательной аппаратуры 4. В блоке 5 получают мощностной амплитудный спектр тока с логарифмической амплитудной шкалой. Измеряемый и эталонный спектры подают в блок 6 для определения различия между измеряемым и эталонным спектрами по формуле ,где и - амплитуды соответственно измеряемого и эталонного спектров; i, n - номера дискретных составляющих в анализируемых участках спектра. В блоке сравнения 7 полученное значение сравнивают с исходными величинами, хранящимися в базе данных 8. В блоке идентификации 9 текущее состояние диагностируемого оборудования относят к одному из следующих классов: «работоспособное исправное», «работоспособное неисправное», «частично работоспособное».
Способ диагностики технического состояния электроприводного оборудования осуществляется следующим образом. В одной из фаз электродвигателя производят запись сигнала потребляемого тока в течение не менее пяти секунд. Полученный сигнал тока преобразуют в цифровую форму с шагом дискретизации 10-5 с и формируют мощностной амплитудный спектр тока с логарифмической амплитудной шкалой. При расчете спектра тока задают размер БПФ 1684, весовую функцию Hann и усреднение 75%.
Исправность диагностируемого объекта определяют на основании сравнения полученного мощностного амплитудного спектра тока с логарифмической амплитудной шкалой тока со спектром тока заведомо исправного оборудования того же типа (рассчитанным ранее эталонным спектром с теми же параметрами). Различие между измеряемыми и эталонными спектрами тока определяют по формуле . Производят расчет в диапазоне 0-150 Гц. Когда различие превышает заданные исходные величины, делают вывод о неисправности оборудования и ее степени:
- если значение S изменяется от 0 до 700 дБ, диагностируют состояние оборудования как «работоспособное исправное»;
- если значение S изменяется от 700 до 1500 дБ, диагностируют состояние оборудования как «работоспособное неисправное»;
- если значение S достигает значения свыше S>1500 дБ, диагностируют состояние оборудования «частично работоспособное».
На фиг. 2 представлено наложение мощностного амплитудного спектра тока двигателя диагностируемого электрооборудования с логарифмической амплитудной шкалой на полученный ранее эталонный спектр с теми же параметрами на участке 0-110 Гц, где рассчитано различие S=1600, которое превышает заданный допустимый предел, характеризующий высокую степень неисправности оборудования - «частично работоспособное».
Также при отсутствии эталонного сигнала с помощью модели рассчитывают сигнал соответствующий «работоспособному исправному» состоянию диагностируемого оборудования. Оба сигнала должны быть оцифрованы с шагом дискретизации 10-5 с, по ним формируют мощностные спектры с логарифмической амплитудной шкалой. При расчете спектров задают размер БПФ 1684, весовую функцию Hann и усреднение 75%. Производят расчет различия спектров по формуле , где и - амплитуды соответственно измеряемого и эталонного спектров; i, n - номера дискретных составляющих в анализируемых участках спектра, в диапазоне 0-150 Гц. Когда различие превышает заданные исходные величины, делают вывод о неисправности оборудования и ее степени:
- если значение S изменяется от 0 до 700 дБ, диагностируют состояние оборудования как «работоспособное исправное»;
- если значение S изменяется от 700 до 1500 дБ, диагностируют состояние оборудования как «работоспособное неисправное»;
- если значение S достигает значения свыше S>1500 дБ, диагностируют состояние оборудования «частично работоспособное».
Технико-экономические преимущества способа перед известными заключаются в возможности оперативного контроля технического состояния исполнительных механизмов автоматизированных систем управления технологических процессов электрических станций, что в конечном состоянии позволяет перейти от их планового обслуживания к обслуживанию по фактическому состоянию.
Claims (2)
1. Способ диагностики технического состояния электроприводного оборудования, заключающийся в сравнении измеряемых величин спектра тока с исходными величинами, хранящимися в базе данных, состоящий в том, что в процессе работы электродвигателя производят измерение сигнала потребляемого тока, полученный сигнал тока обрабатывают, преобразовывают и формируют мощностной амплитудный спектр тока с логарифмической амплитудной шкалой, отличающийся тем, что предварительно рассчитывают мощностной амплитудный спектр тока с логарифмической амплитудной шкалой эталонного сигнала, а различие между измеряемым и эталонным спектрами определяют по формуле , где и - амплитуды соответственно измеряемого и эталонного спектров; i, n - номера дискретных составляющих в анализируемых участках спектра, при этом полученное значение сравнивают с исходными величинами и определяют состояние оборудования как «работоспособное исправное», или «работоспособное неисправное», или «частично работоспособное».
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в качестве спектра тока эталонного сигнала используют спектры, полученные в результате моделирования «работоспособного исправного», «работоспособного неисправного», «частично работоспособного» состояния электроприводного оборудования, при этом на основании минимального различия между измеряемым и эталонным мощностными спектрами с логарифмической амплитудной шкалой, рассчитанного по формуле , состояние электроприводного оборудования определяется как «работоспособное исправное», или «работоспособное неисправное», или «частично работоспособное».
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013146727/28A RU2552854C2 (ru) | 2013-10-18 | 2013-10-18 | Способ диагностики технического состояния электроприводного оборудования |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013146727/28A RU2552854C2 (ru) | 2013-10-18 | 2013-10-18 | Способ диагностики технического состояния электроприводного оборудования |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2013146727A RU2013146727A (ru) | 2015-04-27 |
RU2552854C2 true RU2552854C2 (ru) | 2015-06-10 |
Family
ID=53282969
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2013146727/28A RU2552854C2 (ru) | 2013-10-18 | 2013-10-18 | Способ диагностики технического состояния электроприводного оборудования |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2552854C2 (ru) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2711240C1 (ru) * | 2019-07-10 | 2020-01-15 | Акционерное общество "Научно-технический центр "Диапром" | Система диагностирования электроприводной арматуры |
RU2753578C1 (ru) * | 2020-09-01 | 2021-08-17 | Акционерное Общество "Российский Концерн По Производству Электрической И Тепловой Энергии На Атомных Станциях" (Ао "Концерн Росэнергоатом") | Способ диагностики технического состояния роторного оборудования |
RU2754620C1 (ru) * | 2020-09-01 | 2021-09-06 | Акционерное Общество "Российский Концерн По Производству Электрической И Тепловой Энергии На Атомных Станциях" (Ао "Концерн Росэнергоатом") | Способ контроля герметичности и обнаружения места течи в трубопроводе с запорным элементом |
RU2763849C1 (ru) * | 2021-05-26 | 2022-01-11 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский Томский политехнический университет» | Устройство для диагностики состояния асинхронного электродвигателя |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4965513A (en) * | 1986-09-30 | 1990-10-23 | Martin Marietta Energy Systems, Inc. | Motor current signature analysis method for diagnosing motor operated devices |
US5049815A (en) * | 1990-04-20 | 1991-09-17 | General Electric Company | Spectral analysis of induction motor current to detect rotor faults with reduced false alarms |
RU2339049C1 (ru) * | 2007-03-02 | 2008-11-20 | Виктор Сергеевич Петухов | Способ диагностики электродвигателя переменного тока и связанных с ним механических устройств |
CN101363901A (zh) * | 2008-09-23 | 2009-02-11 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法 |
RU2425391C1 (ru) * | 2009-11-16 | 2011-07-27 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный горный институт имени Г.В. Плеханова (технический университет)" | Способ диагностики технического состояния электродвигателя по его электрическим параметрам |
RU2456629C1 (ru) * | 2011-02-02 | 2012-07-20 | Закрытое Акционерное Общество "Научно-Технический Центр "Диапром" (Зао "Нтцд") | Способ диагностики технического состояния электроприводной арматуры |
-
2013
- 2013-10-18 RU RU2013146727/28A patent/RU2552854C2/ru active IP Right Revival
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4965513A (en) * | 1986-09-30 | 1990-10-23 | Martin Marietta Energy Systems, Inc. | Motor current signature analysis method for diagnosing motor operated devices |
US5049815A (en) * | 1990-04-20 | 1991-09-17 | General Electric Company | Spectral analysis of induction motor current to detect rotor faults with reduced false alarms |
RU2339049C1 (ru) * | 2007-03-02 | 2008-11-20 | Виктор Сергеевич Петухов | Способ диагностики электродвигателя переменного тока и связанных с ним механических устройств |
CN101363901A (zh) * | 2008-09-23 | 2009-02-11 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 利用电流特征增强变换对电机进行早期故障检测的方法 |
RU2425391C1 (ru) * | 2009-11-16 | 2011-07-27 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный горный институт имени Г.В. Плеханова (технический университет)" | Способ диагностики технического состояния электродвигателя по его электрическим параметрам |
RU2456629C1 (ru) * | 2011-02-02 | 2012-07-20 | Закрытое Акционерное Общество "Научно-Технический Центр "Диапром" (Зао "Нтцд") | Способ диагностики технического состояния электроприводной арматуры |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2711240C1 (ru) * | 2019-07-10 | 2020-01-15 | Акционерное общество "Научно-технический центр "Диапром" | Система диагностирования электроприводной арматуры |
RU2753578C1 (ru) * | 2020-09-01 | 2021-08-17 | Акционерное Общество "Российский Концерн По Производству Электрической И Тепловой Энергии На Атомных Станциях" (Ао "Концерн Росэнергоатом") | Способ диагностики технического состояния роторного оборудования |
RU2754620C1 (ru) * | 2020-09-01 | 2021-09-06 | Акционерное Общество "Российский Концерн По Производству Электрической И Тепловой Энергии На Атомных Станциях" (Ао "Концерн Росэнергоатом") | Способ контроля герметичности и обнаружения места течи в трубопроводе с запорным элементом |
WO2022050865A1 (ru) * | 2020-09-01 | 2022-03-10 | Акционерное Общество "Российский Концерн По Производству Электрической И Тепловой Энергии На Атомных Станциях" | Способ диагностики технического состояния роторного оборудования |
RU2763849C1 (ru) * | 2021-05-26 | 2022-01-11 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский Томский политехнический университет» | Устройство для диагностики состояния асинхронного электродвигателя |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2013146727A (ru) | 2015-04-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10088838B2 (en) | Method for diagnostic monitoring of a wind turbine generator system | |
Prieto et al. | Feature extraction of demagnetization faults in permanent-magnet synchronous motors based on box-counting fractal dimension | |
Capolino et al. | Modern diagnostics techniques for electrical machines, power electronics, and drives | |
CN111758036B (zh) | 用于监测运行中的电力设备的运行状态的***和方法 | |
Vedreño-Santos et al. | Diagnosis of rotor and stator asymmetries in wound-rotor induction machines under nonstationary operation through the instantaneous frequency | |
Antonino-Daviu et al. | Validation of a new method for the diagnosis of rotor bar failures via wavelet transform in industrial induction machines | |
RU2552854C2 (ru) | Способ диагностики технического состояния электроприводного оборудования | |
EP2790028B1 (en) | Broken rotor bar detection based on current signature analysis of an electric machine | |
CN110174555B (zh) | 基于多工况运行的牵引传动***支撑电容器寿命估算方法 | |
Climente-Alarcon et al. | Particle filter-based estimation of instantaneous frequency for the diagnosis of electrical asymmetries in induction machines | |
KR102315492B1 (ko) | 모터 수명 예측 시스템 및 이의 실행 방법 | |
Balakrishna et al. | An autonomous electrical signature analysis-based method for faults monitoring in industrial motors | |
CN110749810A (zh) | 一种调相机绝缘故障预测方法及*** | |
Iorgulescu et al. | Faults diagnosis for electrical machines based on analysis of motor current | |
RU2425390C1 (ru) | Способ диагностики и оценки остаточного ресурса электроприводов переменного тока | |
CN105203915A (zh) | 一种电力变压器绕组松动缺陷诊断***和诊断方法 | |
RU2532762C1 (ru) | Способ диагностики и оценки остаточного ресурса электроприводов переменного тока | |
Ranga et al. | Advanced tool based condition monitoring of induction machines by using LabVIEW—A review | |
Blanco et al. | Passive and online DC bus status monitoring for back-to-back converters applied to doubly fed induction machines | |
Vedreño-Santos et al. | Diagnosis of faults in induction generators under fluctuating load conditions through the instantaneous frequency of the fault components | |
Emara et al. | Stator fault estimation in induction motors using particle swarm optimization | |
KR100905971B1 (ko) | 발전-전동기 운전중 진단 시스템 및 방법 | |
Khurram et al. | Detection of oscillatory modes in power systems using empirical wavelet transform | |
Istselemov et al. | The SMTest software system for test stands of synchronous machines | |
Istselemov et al. | Evaluation of the efficiency of an automated system for testing synchronous round rotor machines |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20171019 |
|
NF4A | Reinstatement of patent |
Effective date: 20200811 |