Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2024 - zeszyt 7

Asynchronous motor functional state monitoring based on the relative deviations of the power losses

Monitorowanie stanu funkcjonalnego silnika asynchronicznego na podstawie względnych odchyleń strat mocy

10.15199/48.2024.07.06

nr katalogowy: 149507
10.15199/48.2024.07.06

Streszczenie

The article proposes a method for monitoring the functional state of asynchronous motors. Relative deviations of power losses in the electric motor are used as diagnostic parameters determined under the same conditions at operating intervals. Experimental testing showed its high ability to detect faults. The advantage of this research is obtaining a diagnostic method that allows to establish not only that the asynchronous motor is faulty, but also to determine in which node the malfunction occurred.

Abstract

W artykule zaproponowano metodę monitorowania stanu funkcjonalnego silników asynchronicznych. Jako parametry diagnostyczne wyznaczane są względne odchyłki strat mocy w silniku elektrycznym w tych samych warunkach w odstępach czasowych. Testy eksperymentalne wykazały jego wysoką zdolność do wykrywania usterek. Zaletą tych badań jest uzyskanie metody diagnostycznej, która pozwala nie tylko stwierdzić, czy silnik asynchroniczny jest uszkodzony, ale także określić, w którym węźle wystąpiła awaria.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Bazaluk O., Postnikova M., et al., Energy saving in electromechanical grain cleaning systems. Applied Sciences, 12(3) (2022), 1418. https://doi.org/10.3390/app12031418
[2] Bazaluk O., Postnikova M., et al., Improving energy efficiency of grain cleaning technology. Applied Sciences, 12(10) (2022), 5190. https://doi.org/10.3390/app12105190
[3] Maestre-Cambronel D., Rojas J. P., et al., Evaluation of Faults in the Squirrel Cage Three-Phase Induction Motors. Revista Ingenierías Universidad De Medellín, 21(40) (2022), 126-142
[4] Vovk, O., Kvitka, S., et al., Energy-Saving Control of Asynchronous Electric Motors for Driving Working Machines. In Modern Development Paths of Agricultural Production; Springer: Cham, Switzerland, (2019), 415-423
[5] Ferreira, F.J.T.E., Baoming, G., de Almeida А.Т. Reliability and Operation of High-Efficiency Induction Motors. IEEE Trans. Ind. Appl. 52(6) (2016), 4628-4637
[6] Al-Quraan T. M. A., Vovk O., et al., Energy-Saving Load Control of Induction Electric Motors for Drives of Working Machines to Reduce Thermal Wear. Inventions, 7 (2022), 92. https://doi.org/10.3390/inventions7040092
[7] Pazyi V., Miroshnyk O., et al., Analysis of technical condition diagnostics problems and monitoring of distribution electrical network modes from smart grid platform position. 2020 IEEE KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek), Kharkiv, Ukraine, (2020), 57-60, 9250080. https://doi.org/10.1109/KhPIWeek51551.2020.9250080
[8] Qawaqzeh M.Z., Szafraniec A., et al., Modelling of a household electricity supply system based on a wind power plant, Przegląd Elektrotechniczny, 96(11) https://doi.org/doi:10.15199/48.2020.11.08 (2020), 36-40.
[9] Al_Issa H. A., Qawaqzeh M., et al., Monitoring of power transformers using thermal model and permission time of overload. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 13 (2022), 3, http://doi.org/10.11591/ijece.v12i3.pp2323-2334 2323-2334.
[10] Panchenko A., Voloshina A., Milaeva I., Luzan P. Operating conditions’ influence on the change of functional characteristics for mechatronic systems with orbital hydraulic motors. In: Modern Development Paths of Agricultural Production; Springer: Cham, Switzerland, (2019), 169-176
[11] Panchenko А., Voloshina А., et al., Design of Hydraulic Mechatronic Systems with Specified Output Characteristics. In: Advances in Design, Simulation and Manufacturing IІI, LNME; Springer: Cham, Switzerland, (2020), 42–51
[12] Glowacz A. Acoustic based fault diagnosis of three-phase induction motor, Applied Acoustics, 137 (2018), 82-89
[13] Bouzid M., et al., Reliable stator fault detection based on the induction motor negative sequence current compensation. Electrical Power and Energy Systems, 95 (2018), 490-498
[14] Zhukovskiy Y., Koteleva N. Diagnostics and evaluation of the residual life of an induction motor according to energy parameters. J. Phys.: Conf. Ser., 1050 (2018), 012106
[15] Glowacz A., Glowacz Z. Diagnosis of the three-phase induction motor using thermal imaging. Physics & Technology, 81 (2017), 7-16
[16] Asad B., Vaimann T., et al., The Cluster Computation-Based Hybrid FEM–Analytical Model of Induction Motor for Fault Diagnostics. Appl. Sci., 10 (2020), 7572
[17] Halko S., Suprun O., Miroshnyk O. Influence of temperature on energy performance indicators of hybrid solar panels using cylindrical cogeneration photovoltaic modules. 2021 IEEE 2nd KhPI Week on Advanced Technology, KhPI Week 2021 – Conference Proceedings, (2021), 132-136. https://doi.org/10.1109/KhPIWeek53812.2021.9569975
[18] Szafraniec A., Halko S., et al., Magnetic field parameters mathematical modelling of wind-electric heater, Przegląd Elektrotechniczny, 97(8) https://doi.org/10.15199/48.2021.08.07 (2021), 36-41.
[19] Lezhenkin O., Halko S., et al., Investigation of the separation of combed heap of winter wheat. Journal of Physics: Conference Series, (2020), Volume 1781, 012016, International Conference on Applied Sciences (ICAS 2020), 20-22 May 2020, Hunedoara, Romania. 6596/1781/1/012016 https://doi.org/10.1088/1742
[20] Karaiev O., Bondarenko L., et al., Mathematical modelling of the fruit-stone culture seeds calibration process using flat sieves. Acta Technologica Agriculturae, 24(3), (2021) pp. 119 123. https://doi.org/10.2478/ata-2021-0020
[21] Benninger M., Liebschner M., Kreischer C. Fault Detection of Induction Motors with Combined Modeling- and Machine Learning-Based Framework. Energies, 16 (2023), 3429
[22] Havrylenko Y., Kholodniak Y., et al., Representation of a Monotone Curve by a Contour with Regular Change in Curvature. Entropy, 23, https://doi.org/10.3390/e23070923 923 (2021).
[23] Lee J.-H., Pack J.-H., et al., Fault Diagnosis of Induction Motor Using Convolutional Neural Network. Appl. Sci, 9 (2019), 2950
[24] Pawłowski S.: Obliczanie pola elektromagnetycznego w transformatorach dużej mocy metodą całkowo-brzegową, praca doktorska, Instytut Elektrotechniki w Warszawie, 1993.
[25] Mączka M., Pawłowski S., Plewako J.: Modeling of the textronic structure using the Iterative Fundamental Solutions Method, Advances in IT and Electrical Engineering, 30 (2024), 5-11. doi.org/10.7862/re.2023.x
[26] Mączka M.: Metody efektywnego modelowania kwantowych przyrządów półprzewodnikowych, Politechniki Rzeszowskiej, 2018.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-7 , nr katalogowy 149507 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2024-7 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	85.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2024-7

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma