[논문]복합고장을 가지는 농형유도전동기의 모델링과 웨이블릿 분해를 이용한 고장진단

김연태; 배현; 박진수; 김성신

doi:10.5391/jkiis.2006.16.6.691

복합고장을 가지는 농형유도전동기의 모델링과 웨이블릿 분해를 이용한 고장진단
Fault Modeling and Diagnosis using Wavelet Decomposition in Squirrel-Cage Induction Motor Under Mixed Fault Condition 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.16 no.6, 2006년, pp.691 - 697

김연태 (부산대학교 전기공학과) , 배현 (부산대학교 전기공학과) , 박진수 (부산대학교 전기공학과) , 김성신 (부산대학교 전기공학과)

초록
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유도전동기는 산업시스템에 있어서 필수적인 요소이기 때문에 유지 관리, 모니터링 시스템, 고장 진단 등의 다양한 분야에서 많은 연구가 행해지고 있다. 유도전동기의 운전 중 하나의 고장이 발생한 경우 이것은 전동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 또 다른 고장을 유발시키는 원인이 된다. 따라서 개별적인 고장뿐만 아니라 결합된 형태의 고장을 검출하고 진단하는 것은 유용한 방법이다. 본 논문에서는 전압불평형 고장과 회전자바 고장이 발생한 경우, 흐리고 두 고장이 동시에 복합적으로 발생한 경우를 모델링하고 이에 대해 고장을 웨이블릿 분해를 이용하여 진단하였다. 제안된 고장 검출 및 진단 알고리즘은 농형유도전동기의 고정자 전류를 이용하였으며 매트랩 시뮬링크를 사용하여 시뮬레이션 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Induction motors are critical components in industrial process. So there are many research in the condition based maintenance, online monitoring system, and fault detection. This paper presents a scheme on the detection and diagnosis of the three-phase squirrel induction motor under unbalanced voltage, broken rotor bar, and a combination of these two faults. Actually one fault happen in operation, it influence other component in motor or cause another faults. Accordingly it is useful to diagnose and detect a combination fault in induction motor as well as each fault. The proposed fault detection and diagnosis algorithm is based on the stator currents from the squirrel induction motor and simulated with the aid of Matlab Simulink.

주제어

AI 본문요약
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가설 설정

3.2절의 단계에서 입력신호가 고장을 가지게 되면 전 처리된 입력신호인 미약신호는 고장의 특성을 가지게 된다. 이러한 미약신호가 가지는 특징정보를 더욱 부각시키기 위해서 본 연구에서는 웨이블릿 분해의 전처리 단계를 한번더 거치게 된다.
따라서 본 연구에서는 회전자의 임피던스는 회전 자바에 한정되고 슬립은 정격속도에 근접해있다는 가정을 하고 회전자 앤드링의 저항적 기여를 무시하여 식(2)를 식(3)과 같이 간략화 할 수 있다.

제안 방법

예를 들어 인가전압 3상 전원 중 a상의 전압 강하로 전압 불평형이 일어난 경우 고정자 전류의 a, b, c 상의 전류 크기가 모두 변하므로 이를 모두 측정해서 진단을 하여야 한다. 구성된 농형 유도전동기 시뮬레이션에서 전압불평형 고장을 일으키기 위하여 아래의 식(1)의 3상 중 한상에 전압 강하를 줌으로써 전압불평형 고장을 시뮬레이션 하였다.
이러한 이유로 본 논문은, 두 가지의 복합적인 고장을 재현하였다. 그리고 재현된 복합고장 전동기를 진단할 수 있는 방법으로 평균 필터링, 동기화 그리고 웨이블릿 분해 등의 전처리 기법 그리고 뉴럴네트워크를 이용한 진단기법을 소개한다.
본 연구에서 전압 불평형의 경우 a상에 전압강하를 주었으며 1, 3, 5% 의 전압을 낮추고 노이즈를(广5%까지 포함하여 실험 하여 결과를 구하였다. 표 4.
본 연구에서는 농형유도전동기에 있어서 전압불평형 고장과 회전자바 고장이 동시에 발생한 경우를 모델링 한 후 시뮬레이션하여 고장데이터를 생성하고 생성된 데이터를 이용하여 전압불평형 고장과 회전자바 고장을 각각 진단하였으며 또한 두 고장이 동시에 발생한 경우를 고장진단 하였다. 각각의 고장 진단 뿐만 아니라 두 고장이 동시에 발생한 경우도 제안된 고장 진단 방법이 유용함을 보여주고 있다.
본 절에서는 전압불평형과 회전자바가 동시에 나타났을 경우를 시뮬레이션 하여 입력신호로 사용하였다. 앞의 두절에 사용된 입력신호의 조합으로 경우의 수가 나오게 되어 총 9가지의 고장의 정도별 경우가 생기게 된다.
2에 나타내었다. 우선 화이트 노이즈를 어느 정도 감쇠시키기 위해서 총 16, 384개의 샘플을 128개의 샘플로 나눠 각각을 합하여 평균을 내는 평균 필터링 기법을 적용한다. 평균 필터링을 거친 128개의 샘플로 이루어진 한주기 신호의 위상을 그림과 같은 위치로 동기화 시킨다.
이러한 미약신호가 가지는 특징정보를 더욱 부각시키기 위해서 본 연구에서는 웨이블릿 분해의 전처리 단계를 한번더 거치게 된다. 웨이블릿 분해는 필터의 개념이 들어간 분해 방법으로 본 논문에서는 미약신호의 고장 특성을 강조하기 위해 'Haar' 웨이블릿을 이용하여 분해하였으며, 고주파 성분을 주로 가지는 첫 번째 detail 계수를 사용하여 고장진단을 하였다. 이러한 일련의 과정은 그림 3.
2절의 단계에서 입력신호가 고장을 가지게 되면 전 처리된 입력신호인 미약신호는 고장의 특성을 가지게 된다. 이러한 미약신호가 가지는 특징정보를 더욱 부각시키기 위해서 본 연구에서는 웨이블릿 분해의 전처리 단계를 한번더 거치게 된다. 웨이블릿 분해는 필터의 개념이 들어간 분해 방법으로 본 논문에서는 미약신호의 고장 특성을 강조하기 위해 'Haar' 웨이블릿을 이용하여 분해하였으며, 고주파 성분을 주로 가지는 첫 번째 detail 계수를 사용하여 고장진단을 하였다.
전압불평형과 회전자바의 결함이 동시에 발생한 경우의 고장 시뮬레이션은 표2.3과 같이 한 상에서의 전원전압이 1%, 3%, 5%의 전압강하가 일어난 경우에 저항값의 변화를 줌으로써 전압불평형과 회전자의 동시 고장을 발생시켰다.
1 과 과 같다. 크게 전처리, 고장유무 판별, 그리고 뉴럴네트워크를 이용한 고장진단 방법을 제안한다.

대상 데이터

계측전류는 1750rpm을 가지는 전동기의한 주기가 128개의 샘플이 되도록 샘플링 주파수를 정하였으며, 총 계측 시간은 1회당 2.3937초이다. 또한 실제 계측 노이즈를 반영하기 위해 0.
1 과 같다. 고장 시뮬레이션에 사용된 전동기는 5[Hp] 1750[rpm] 460V 4극의 농형유도전동기를 대상으로 하였다.
본 논문에서 고장진단을 위해 만들어낸 시뮬레이션 데이터는 유도전동기 시뮬레이터의 a상 전류신호를 계측하여 이용하였다. a상 전류신호의 계측방법과 신호의 특성은 다음표 3.

성능/효과

각각의 고장 진단 뿐만 아니라 두 고장이 동시에 발생한 경우도 제안된 고장 진단 방법이 유용함을 보여주고 있다.

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