[논문]Park's Vector Approach의 위상각 변이를 활용한 유도전동기 고정자 고장진단

고영진; 이범; 송명헌; 김경민

doi:10.5302/j.icros.2014.13.8009

Park's Vector Approach의 위상각 변이를 활용한 유도전동기 고정자 고장진단
A Stator Fault Diagnosis of an Induction Motor based on the Phase Angle of Park's Vector Approach 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.20 no.4, 2014년, pp.408 - 413

고영진 (전남대학교 공학대학 전기및반도체공학과) , 이범 (전남대학교 공학대학 전기및반도체공학과) , 송명헌 (순천대학교 전기제어공학과) , 김경민 (전남대학교 공학대학 전기및반도체공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a fault diagnosis method based on Park's Vector Approach using the Euler's theorem. If we interpreted it as Euler's theorem, it is possible to easily find the phase angle difference between the healthy condition and the fault condition. And, we analyzed the variation of the phase angle and performed the diagnostic method of the induction motor using feature vectors that were obtained by using a Fourier transform. The analysis of time and speed variation of the motor was performed and, as a result, we could find more soft variations than rough variations. In particular, the analysis of the distortion through each phase shows that two-turn and four-turn shorted motors are linearly separable. In this experiment, we know that the maximum breakdown threshold value for determining steady-state fault detection is 49.0788. Simulation and experimental results show the more detectable than conventional method.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 MCSA(Motor Current Signature Analysis)를 이용한 Park’s Vector Approach를 Euler’s Theorem으로 접근하여 위상각 변화에 따른 고장진단 방법을 제안한다[12].

제안 방법

본 논문에서는 기존의 Park’s Vector Approach의 r값을 이용하여 왜곡율의 연산방법을 Euler’s theorem으로 재해석하여 위상각 θ의 변화량을 찾은 후, e jθ값으로 왜곡률을 구하는 방법을 제안하였다.
위의 조건과 같이 실험을 실시하며 필터링을 수행한 패턴을 식 (8), (9)를 통하여 e jθ를 구한 후 각 정상상태, 2턴 단락, 4턴 단락별로 FFT의 변화를 관찰하였다.

대상 데이터

본 실험은 표 1과 같은 사양을 갖는 1[HP], 3상유도전동기를 사용하였으며, 인버터를 이용해 220[V] 구동전압으로 운전하였다. 220[V]의 구동전압에서의 전부하시 공급전류는 3.
전류측정은 Fluke사의 i5s AC Current Clamp를 각 상에연결하였으며, USB-DAQ보드는 NI사의 USB9215A with BNC를 사용하였다.

이론/모형

본 시뮬레이션은 LabVIEW2012를 이용하여 3상전류 1[A]기준으로 실시하였다.

성능/효과

시뮬레이션 결과에서 정상상태의 위상각과 고장상태의 위상각의 차이를 확인할 수 있었으며, 위상각 차이를 FFT 로 분석하여 162번째 주파수대역에서 위상각의 변화를 확인할 수 있었다. 그에 따른 실험결과로 정상상태에서 고장판별을 위한 Threshold값으로 maximum 49.0788의 값을 초과할 경우, 유도전동기의 고장이 발생하였다는 것을 알 수 있었다.
시뮬레이션 결과에서 정상상태의 위상각과 고장상태의 위상각의 차이를 확인할 수 있었으며, 위상각 차이를 FFT 로 분석하여 162번째 주파수대역에서 위상각의 변화를 확인할 수 있었다. 그에 따른 실험결과로 정상상태에서 고장판별을 위한 Threshold값으로 maximum 49.
또한 제안된 방법은 기존의 왜곡률 알고리듬 패턴의 rough함을 부드럽게 해줌으로써 고장진단분석에 용이하게 사용될 수 있다. 특히, 2턴 단락과 4턴 단락은 기존의 방법에 비해 선형분리가 가능한 것을 확인할 수 있었다.
특히, 2턴과 4턴 단락의 분류가 확연히 되는 것을 확인할 수 있으며, 정상상태와 2턴 단락의 경우에도 rough한 부분이 완화되었음을 확인할 수 있다.

후속연구

또한 제안된 방법은 기존의 왜곡률 알고리듬 패턴의 rough함을 부드럽게 해줌으로써 고장진단분석에 용이하게 사용될 수 있다. 특히, 2턴 단락과 4턴 단락은 기존의 방법에 비해 선형분리가 가능한 것을 확인할 수 있었다.
향후, 고정자 권선 단락부분 뿐만 아니라 회전자 및 베어링고장과 복합적인 고장에 따른 Euler’s theorem 위상각 진단방법의 신뢰도 확보가 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	유도전동기의 고장원인은 어떻게 나뉘는가?	이러한 이유로 유도전동기 예방 진단의 필요성이 크게 요구되고 있다. 유도전동기의 고장원인은 전기적, 기계적 결함, 유지보수의 미비로 나눌 수 있다. 그 중고정자 권선의 절연 파괴 및 베어링 고장이 전체 고장의 78%이상이며, 그 외에 유지보수의 문제와 운전과실 등이 고장의 원인으로 차지하고 있다[1].
	유도전동기의 고장진단 방법은 무엇이 있는가?	유도전동기의 고장진단 방법으로는 전기적 신호를 이용한 고장진단, 온도측정을 이용한 고장진단, 적외선 측정을 통한 진단, 소음 및 진동 모니터링 고장진단, 속도 및 토크고장진단, 화학분석, 음향 소음 측정, 모터 신호의 신경회로망 기법 등의 다양한 고장기법이 존재한다[2].
	전기적 신호를 이용한 고장진단의 단점은?	이 중 전기적 신호만을 이용한 고장진단(MESA: Motor Electrical Signature Analysis)방법은 고정자 및 회전자 고장 진단에서 기타 악세사리를 필요하지 않은 상태에서 측정및 분석이 가능하여 선호를 받고 있지만, 전기적 신호의 분석을 위해서 유도전동기의 장기적 구동에 따른 분석과 함께 위험 부담을 가지고 있다. 또한, 고정자의 작은 단락분석에 미미한 변화만 나타나면서 고장 유무를 분석하기에 어려움을 겪고 있다[3,4].

참고문헌 (12)

M. H. Song, K. N. Park, T. H. Lee, D. G. Han, and K. H. Park, "Stator winding faults diagnosis system of induction motor using LabVIEW," Proc. of KIEE, Jul. 2005.
S. Nandi and H. A. Toliyat, "Condition monitoring and fault diagnosis of electrical machines-a review," Record of the IEEE Industry Applications Conference, Seattle, pp. 197-204, 1999.
K. Kim and A. G. Parlos, "Model-based fault diagnosis of induction motors using non-stationary signal segmentation," Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 16, no. 2-3, pp. 223-253, 2002.

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A. Bellini, F. Filippetti, G. Franceschini, C. Tassoni, and G. B. Kliman, "Quantitative evaluation of induction motor broken bars by means of electrical signature analysis," IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 37, no. 5, pp. 1248-1254, Sep/Oct. 2001.

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A. J. M. Cardoso, S. M. A. Cruz, and D. S. B. Fonseca, "Inter-turn stator winding fault diagnosis in 3-phase induction motors,by park's vector approach," IEEE Trans. on Energy Conversion, vol. 14, no. 3, pp. 595-598, Sep. 1999.

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M. H. Song, K. N. Park, D. G. Han, and C. O. Yang, "Auto-diagnosis for stator winding faults using distortion ratio of Park's vector pattern," Trans. KIEE (in Korean), vol. 57, p, no. 2, 2008.
H. Guldemir, "Detection of airgap eccentricity using line current spectrum of induction motors," Electric Power Systems Research, vol. 64, pp. 109-117, 2003.

상세보기
O. V. Thorsen and M. Dalva, "Methods of condition monitoring and fault diagnosis for induction motors," ETEP, vol. 8, no. 5, pp. 383-395, Sep./Oct. 1998.
S. M. A. Cruz and J. A. Marques Cardoso, "Stator winding fault diagnosis in three-phase synchronous and asynchronous motors, by the extended park's vector approach," IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 37, no. 5, pp. 1227-1233, Sep./Oct. 2001.

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B. T. Choi, C. W. Park, and W. H. Kwon, "Compensation of time delay in induction motor vector control system using DQ transformation," Journal of Control, Automation, and System Engineering (in Korean), vol. 9, no. 12, Dec., 2003.

원문보기 상세보기
Y. J. Go, B. Lee, M. H. Song and K. M. Kim, "Induction motor fault diagnosis based on exponential function of Park's vector approach," Proc. of 2013 ICROS Jeonbuk - Jeju Regional Conference, pp. 45-48, Dec. 2013.

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