ДИАГНОСТИКА ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ
Спектральный анализ модулей векторов Парка тока и напряжения

Большинство современных производственно-торговых предприятий и офисных комплексов используют агрегаты и машины с электродвигателями переменного тока. В процессе эксплуатации электродвигателей с нагрузкой могут возникать повреждения отдельных элементов, что в свою очередь приводит к преждевременному и аварийному выходу оборудования из строя.
Потери от эксплуатации неисправных электродвигателей и внезапного выхода ответственного оборудования из строя дорого обходятся как бюджету предприятия, так и его имиджу. Поэтому основной задачей технических служб является обеспечение заданного уровня надежности электродвигателей путем выявления неисправностей на ранней стадии возникновения, отслеживания динамики развития неисправностей, определения и планирования рациональных сроков проведения ремонтов.
В нашем журнале («Новости ЭлектроТехники» № 1(31) 2005) Виктор Сергеевич Петухов уже рассказывал о диагностике состояния электродвигателей с помощью метода спектрального анализа потребляемого тока. Сегодня он знакомит читателей с другим методом диагностики.

Виктор Петухов, к.т.н., член IEEE, А&Alpha Consulting, г. Москва

Обеспечение надежной и безопасной эксплуатации электродвигателей невозможно без применения системы (как совокупности методов и средств) точной диагностики их состояния. Система технической диагностики должна включать в себя регулярный мониторинг (контроль) технического состояния электродвигателей, поиск дефектов и повреждений, определение степени опасности дефектов и оценку остаточного ресурса оборудования.
Для предприятий, осуществляющих специализированное сервисное обслуживание и ремонты электродвигателей, задача проведения диагностики состояния электродвигателей не менее актуальна.
Один из этапов при выполнении сервисных и ремонтных работ – мониторинг и оценка фактического состояния оборудования, исходя из которого определяются объемы и сроки необходимых регламентных работ. Таким образом, от точности и эффективности проведенной диагностики напрямую зависят качество и стоимость работ и услуг и, как следствие, финансово-экономические результаты предприятия, а также конкурентоспособность его услуг.

ИДЕАЛЬНЫЙ МЕТОД

К основным требованиям, которым должен отвечать идеальный современный метод диагностирования состояния электродвигателей, можно отнести следующие:

• высокая достоверность и точность выявления неисправностей и повреждений электродвигателя;
• возможность обнаружения всех или значительной части электрических и механических повреждений электродвигателя и связанных с ним механических устройств;
• проведение диагностических измерений дистанционно, что актуально в тех случаях, когда доступ к оборудованию затруднен;
• низкая трудоемкость диагностических работ (измерений) и простота проведения измерений;
• возможность проведения аналитической обработки полученных результатов измерений за короткое время, с применением вычислительных и программных средств.

СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ

В находящемся в распоряжении технических специалистов арсенале средств определения технического состояния и контроля работы электродвигателей можно выделить следующие диагностические методы и способы, получившие широкое распространение на практике:

Вибрационный способ оценки технического состояния электродвигателя, при котором регистрируют и анализируют сигнал, по рождаемый вибрацией электродвигателя. По полученным данным анализируют форму и амплитуду полученного сигнала и, сравнивая со значениями предыдущих измерений, оценивают возможность дальнейшей эксплуатации агрегата.
Недостатки:

• невозможность дистанционной работы;
• сложность необходимых измерений.

Способ моделирования, включающий этап разработки модели двигателя на компьютере, соединенном с двигателем с помощью многочисленных датчиков. Измеряется множество рабочих сиг налов двигателя, которые применяются для решения уравнения состояния во времени. Затем оно сравнивается с решением, предложенным моделью, вычисляется остаток и определяется, есть ли неисправность в двигателе. Если есть, то выдается сообщение о ее существовании для предотвращения непредвиденного повреждения двигателя.
Все этапы, кроме этапа разработки модели электродвигателя, повторяются с выбранными интервалами во время работы двигателя, причем этап измерения множества рабочих сигналов содержит измерения тока на выходе двигателя, напряжения, подводимого к нему, и числа оборотов вала двигателя в течение выбранного интервала времени.
Недостатки:

• реализуется только с непосредственным доступом к электродвигателю, т.е. не обеспечивает дистанционного диагностирования;
• невысокая точность;
• сложность необходимых измерений.

Спектр-токовый анализ, т.е. способ диагностики электродвигателя переменного тока и связанных с ним механических устройств, при котором в течение заданного интервала времени производят запись значений токов, потребляемых электродвигателем, выделяют анализируемые характерные частоты, преобразуют полученный сигнал из аналоговой в цифровую форму, а затем осуществляют спектральный анализ полученного сигнала и сравнение значений амплитуд на характерных частотах с уровнем сигнала на частоте питающей сети. При этом мониторинг тока электродвигателя может быть выполнен как непосредственно на двигателе, так и в электрощите питания (управления); измерения могут проводиться на работающем оборудовании [1–4 и др.].
Недостаток:
– сложность оценки результатов, поскольку любая амплитудномодулируемая частота f учитывается в спектре дважды, по обе стороны питающего напряжения f_b, т.е. в виде |f₁ – f| и в виде |f₁ + f|. Такой двойной учет модулируемой частоты обуславливает недостаточную точность диагностирования (вероятность нало- жения частот от различных повреждений возрастает в 2 раза и не является необходимой) и отсутствие возможности увеличения числа анализируемых гармоник частоты f.
Следует отметить, что по сравнению с другими способами метод спектр-токового анализа обладает рядом преимуществ и в наибольшей степени отвечает критериям точности, эффективности и простоты инструмента диагностики состояния электродвигателей.
Вместе с тем метод спектрального анализа требует доработки для устранения присущих ему недостатков (например, при диагностике электродвигателя с меняющимся во времени режимом работы).

МЕТОД АНАЛИЗА СПЕКТРОВ МОДУЛЕЙ ВЕКТОРОВ ПАРКА ТОКА И НАПРЯЖЕНИЯ

Для исключения наложения частот от различных повреждений и, как следствие, искажения картины реального состояния агрегата предлагается следующий метод диагностики состояния электродвигателей переменного тока и связанных с ними механических устройств, принципиально основанный на методе спектр-токового анализа.
Спектр-токовый анализ – это процедура мониторинга (записи) сигналов тока и напряжения на клеммах электродвигателя, их последующий спектральный анализ с целью определения наличия электрических и механических неисправностей (повреждений) электродвигателей.
В основу анализа спектров модулей векторов Парка тока (далее PI) и напряжения (далее PU) как средства диагностики состояния электродвигателей заложены следующие принципы:

1. Наличие электрических и механических неисправностей приводит к изменениям магнитного потока (амплитудной модуляции) в воздушном зазоре электрической машины, что дает возможность выявить гармоники тока, характерные для неисправностей оборудования.
2. Питающее напряжение не является идеально синусоидальным, поэтому в получаемых спектрах PI и PU присутствуют гармоники, обусловленные качеством питающего напряжения, но неисправности электродвигателя и механической нагрузки вызывают соответствующие гармоники только в спектре тока.
3. В отличие от простого спектрального анализа сигналов тока, при формировании спектров модуля вектора Парка любая модулируемая амплитудной модуляцией характерная частота f учитывается в спектре вектора Парка только один раз.
4. Гармоники в спектре PI, соответствующие различным видам неисправностей, отличаются друг от друга.

Таким образом, выявление в спектре PI характерных гармоник достоверно и однозначно свидетельствует о наличии электрических и механических неисправностей в электродвигателе и приводимом им в действие устройстве.
При диагностировании каждый агрегат рассматривается как единая конструкция, состоящая из привода (электродвигатель), редуктора, передачи и механического устройства (насоса, вентилятора и т.п.).
Диагностика состояния электродвигателей на основе анализа спектров PI и PU проводится по следующему алгоритму.
С помощью датчиков тока и напряжения осуществляется запись в трех фазах зависимостей напряжения и тока, потребляемых электродвигателем, от времени.
Записанные сигналы пропускаются через фильтр низких частот с частотой среза выше наибольшей полезной частоты сигнала, что необходимо для недопущения появления ложных спектров. Это обусловлено тем, что получаемые результаты измерения представляют собой не непрерывную функцию, а выборку значений, полученных с определенным шагом аргумента по времени – D Величину, обратную D , называют частотой дискретизации. Половину частоты дискретизации называют частотой Найквиста: f_N = 1 / (2 · D ).
Из аналоговой формы записанные сигналы преобразуются в цифровую форму. С помощью вычислительных средств формируются спектры PI и PU по следующим выражениям:

где a, b, c – обозначения фаз;
I – ток;
U – напряжение.
Полученные спектры PI и PU подвергаются спектральному анализу. При совпадении всех линий в спектрах PI и PU делается вывод о соответствии спектра тока питающему напряжению в электрической цепи электродвигателя. При выявлении линий, присутствующих в спектре PI и отсутствующих в спектре PU, можно сделать вывод о несоответствии спектра тока питающему напряжению в электрической цепи электродвигателя, которое может быть обусловлено неисправностью.

Для обнаружения неисправностей электродвигателя выделяются характерные частоты электродвигателя и связанных с ним механических устройств. Характер и степень развития неисправности выявляются путем сравнения значений амплитуд PI на характерных частотах со значением PI на частоте 0 Гц.
Диагностирование основных неисправностей электродвигателя осуществляется на следующих характерных частотах:

• наличие межвитковых замыканий в обмотках статора и повреждения ротора – на частоте питающей сети;
• несоосность валов электродвигателя и связанных с электродвигателем механических устройств – на частотах, кратных частоте вращения электродвигателя;
• дефекты ременной передачи нагрузки – на частотах, кратных частоте биений ремня;
• повреждения подшипника – на частотах, кратных частоте вращения ротора;
• повреждения связанных с электродвигателем механических устройств из группы: насос, вентилятор, компрессор – на лопаточной частоте.

Вывод о наличии неисправности электродвигателя можно сделать на основе сравнения значений амплитуд PI на частотах, характерных для повреждений, с уровнем сигнала при частоте, равной нулю. Если амплитуды PI на характерных частотах ниже амплитуды модуля PI на частоте 0 Гц на заданную величину, делается вывод о хорошем техническом состоянии электродвигателя и связанных с ним механических устройств. В случае если указанная разница между амплитудами больше заданной величины, делается заключение о наличии соответствующего данной характерной частоте PI повреждения.
Спектральный анализ полученного сигнала и сравнение амплитуд PI производят преимущественно в частотной области от минус 100 дБ до 0 дБ путем выявления признаков неисправностей (повреждений) в виде пиков (амплитуды PI) на характерных частотах.
В целях снижения эффекта растекания спектра при выполнении спектрального анализа с помощью алгоритма Быстрого Преобразования Фурье (БПФ) используются оконные функции [5].
На рис. 1–7 представлены частотные характеристики PI для исправного электродвигателя и электродвигателя с различными видами повреждений (амплитуды сигналов откладываются по вертикальной оси, частоты – по горизонтальной оси). Стрелкой обозначены характерные частоты, соответствующие диагностируемой неисправности.
На рис. 8 представлен пример реального питающего напряжения (ось времени расположена по горизонтали).

В следующем номере журнала автор расскажет о необходимом для проведения измерений комплексе и приведет примеры анализа полученных с его помощью данных.

ЛИТЕРАТУРА

1. Петухов В.С., Соколов В.А. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока // Новости ЭлектроТехники. – 2005. – № 1(31). – С. 50–52.
2. W. T. Thomson: «A Review of On-Line Condition Monitoring Techniques for Three-Phase Squirrel-Cage Induction Motors – Past, Present and Future». Keynote address at IEEE Symposium on Diagnostics for Electrical Machines, Power Electronics and Drives, Gijon, Spain, Sept. 1999, pp 3–18.
3. EPRI: «Improved Motors for Utility Applications and Improved Motors for Utility Applications, Industry Assessment Study», Vol 1, EPRI EL-2678, Vol 1 1763-1, final report and EPRI EL-2678, Vol 2,1763-1 final report October 1982.
4. V. Thorsen and M. Dalva: «Condition Monitoring Methods, Failure Identification and Analysis for High Voltage Motors in Petrochemical Industry», Proc 8a 1EE Int Conf, EMD’97, University of Cambridge, No 444, pp 109–113.
5. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов, 2-е изд.– СПб.: Питер, 2006.–751 с. ил.