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유도전동기의 고정자 전류에 미치는 베어링 고장 영향 분석
Analysis of the Bearing Fault Effect on the Stator Current of an AC Induction Motor 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.20 no.6, 2014년, pp.635 - 640  

김재훈 (경북대학교 전자공학부) ,  이동익 (경북대학교 전자공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Detection and diagnosis of incipient bearing fault in an induction motor is important for the prevention of serious motor failure. This paper presents an analysis of the effect of a faulty bearing on the stator current of an induction motor. A bearing fault leads to torque oscillations which result ...

주제어

#bearing fault simulator   #induction motor   #stator current   #torque variation  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 벡터제어에 대한 연구로는 Boldea와 Nasar [15]가 4상한 DC 모터의 성능과 유사하게 AC 유도전동기를 구동하기 위한 벡터제어 기술을 제시하였다. 고정자 전류를 자속성분 전류와 토크성분 전류로 분리하여 독립적으로 제어함으로써 직류전동기와 동등한 제어특성을 부여할 수 있다.
  • 본 논문에서는 베어링 고장진단 기법 연구를 위한 컴퓨터 시뮬레이션에 적용 가능한 일반화된 베어링 고장모델을 제안하고, 벡터제어 기반의 토크제어가 이루어지는 유도전동기의 고정자 전류에 작용하는 베어링 결함 동특성을 이론적으로 분석한다. 또한 Matlab/Simulink를 통한 고정자 전류신호의 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 본 논문에서 제안한 모델이 베어링 고장 시뮬레이션에 적합함을 확인한다.
  • 본 논문에서는 유도전동기의 베어링 고장이 야기하는 토크변동 현상을 표현하는 수학적 모델을 제시하였다.
  • 무엇보다 동일한 특성을 갖는 베어링 고장 상황을 반복재생하기 어렵다는 단점도 있다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위한 대안은 베어링 고장을 컴퓨터 시뮬레이션으로 재현하는 것이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 실제와 유사한 베어링 고장환경을 재현할 수 있다면 인위적인 실험에 따른 문제점을 완화할 수 있을 뿐 아니라 다양한 베어링 고장진단 기법들을 보다 손쉽게 검증할 수 있게 된다.

가설 설정

  • 따라서 정상상태에서 벡터제어 유도전동기의 출력토크는 일정하다고 가정한다: 즉 Te(t) = T0, t > ts.
  • 고정자 전류를 자속성분 전류와 토크성분 전류로 분리하여 독립적으로 제어함으로써 직류전동기와 동등한 제어특성을 부여할 수 있다. 벡터제어를 통한 유도전동기의 토크제어는 III 장에서 베어링 고장 모델을 전개하기 위해 사용되는 가정을 뒷받침한다.
  • 전개한 Fourier 급수에서 DC성분 c0는 aT0와 곱해져 상수 부하토크의 증가를 나타낸다. 이는 초기 베어링 고장으로 가정했을 때 실제 부하토크에 비해 무시할 수 있을 정도의 작은 크기이므로 상수 부하토크의 증가가 없다고 가정한다. 정현파 성분만을 고려하여 다음과 같은 토크변동 모델을 나타낼 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
유도전동기의 고장이 초래하는 것은? AC 유도전동기는 간단한 구조, 높은 출력, 낮은 가격, 고장에 강인한 특성과 더불어 벡터제어를 적용함으로써 높은 성능을 요구하는 산업응용분야에서 널리 활용되고 있다[1]. 이러한 유도전동기의 고장은 관련 공장설비와 인명의 안전을 위협할 뿐만 아니라 막대한 경제적 손실을 초래할 수 있으므로, 신속하고 정밀한 고장 진단 기능이 반드시 필요하다. 특히 베어링 결함은 유도전동기의 전체 고장 원인 중 51.
유도전동기의 전체 고장 원인 중 베어링 결함이 차지하는 비율은? 이러한 유도전동기의 고장은 관련 공장설비와 인명의 안전을 위협할 뿐만 아니라 막대한 경제적 손실을 초래할 수 있으므로, 신속하고 정밀한 고장 진단 기능이 반드시 필요하다. 특히 베어링 결함은 유도전동기의 전체 고장 원인 중 51.1%에 이를 정도로 큰 비중을 차지하고 있다(그림 1)[2]. 베어링 고장은 회전체의 마멸뿐 아니라 축의 파손 등 유도전동기의 심각한 손상으로 이어질 수 있으므로, 적절한 유지보수와 감시체계를 통해 신속하고 정확한 베어링 고장 검출 및 진단이 필요하다[3].
베어링의 인위적 고장인가 기법의 단점은? 그럼에도 불구하고 인위적 고장인가 기법이 알고리즘 검증에 널리 사용되는 이유는, 대부분의 베어링 고장진단 알고리즘들이 고장 특성 주파수에 근거하고 있으며, 인위적 실험환경이라도 이러한 고장 특성 주파수는 실제 상황과 비교적 유사하게 재현되기 때문이다. 하지만 고장인가 실험을 위해 다수의 베어링을 손상시켜야 하므로 많은 비용이 소비되며, 손상된 베어링이 실험장치 자체의 파손으로 연결될 위험성도 존재한다. 무엇보다 동일한 특성을 갖는 베어링 고장 상황을 반복재생하기 어렵다는 단점도 있다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위한 대안은 베어링 고장을 컴퓨터 시뮬레이션으로 재현하는 것이다.
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참고문헌 (17)

  1. J. Lepka and P. Stekl, "3-phase AC induction motor vector control using a 56F80x, 56F8100 or 56F8300 device," Freescale Semiconductor, Inc., 2004. 

  2. M. Muenchhof, M. Beck, and R. Isermann, "Fault-tolerant actuators and drives-structures, fault detection principles and applications," Annual Reviews in Control, vol. 33, no. 2, pp. 136-148, 2009. 

    상세보기 crossref

  3. D. M. Yang, "Induction motor bearing fault detection with nonstationary signal analysis," IEEE International Conference on Mechatronics, pp. 1-6, 2007. 

  4. T. Doguer and J. Strackeljan, "Simulation of vibrations due to bearing race imperfections," The eighth International Conference on Condition Monitoring and Machinery Failure Prevention Technologies, CM 2011, 20th-22th, 2011. 

  5. M. Tadina and M. Boltezar "Improved model of a ball bearing for the simulation of vibration signals due to faults during runup," Journal of Sound and Vibration, vol. 330, no. 17, pp. 4287- 4301, 2011. 

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  6. S. Sassi, B. Badri, and M. Thomas "A numerical model to predict damaged bearing vibrations," Journal of Vibration and Control 2007, vol. 13, no. 11, pp. 1603-1628, 2007. 

  7. M. Blodt, P. Granjon, B. Raison, and G. Rostaing, "Models for bearing damage detection in induction motors using stator current monitoring," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 55, no. 4, pp. 1813-1822, 2008. 

    상세보기 crossref

  8. M. Blodt, J. Faucher, B. Dagues, and M. Chabert, "Mechanical load fault detection in induction motors by stator current timefrequency analysis," IEEE International Conference on Electric Machines and Drives, pp. 1881-1888, 2005. 

  9. S. Liling and X. Boqiang, "An improvement of stator current based detection of bearing fault in induction motors," IEEE Industry Applications Conference, pp. 2277-2281, 2007. 

  10. W. Zhou, T. G. Habetler, R. G. Harley, and B. Lu, "Incipient bearing fault detection via stator current noise cancellation using Wiener filter," IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives, pp. 11-16, 2007. 

  11. E. H. El Bouchikhi, V. Choqueuse, M. Benbouzid, and J. F. Charpentier, "Induction machine bearing failures detection using stator current frequency spectral subtraction," 2012 IEEE International Symposium on Industrial Electronics, pp. 1228- 1233, 2012. 

  12. G. Salles, F. Filippetti, C. Tassoni, G. Grellet, and G. Franceschini, "Monitoring of induction motor load by neural network techniques," IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 15, no. 4, pp. 762-768, 2000. 

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  13. R. R. Schoen, T. G. Habetler, F. Kamran, and R. G. Bartheld, "Motor bearing damage detection using stator current monitoring," IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 1, pp. 110-116, 1994. 

  14. B. Ozpineci and L. M. Tolbert, "Simulink implementation of induction machine model - a modular approach," IEEE International Conference on Electric Machines and Drives, vol. 2, pp. 728-734, 2003. 

  15. I. Boldea and S. A. Nasar, "Vector control of AC drives," CRC Press, 1992. 

  16. A. M. Knight and S. P. Bertani, "Mechanical fault detection in a medium-sized induction motor using stator current monitoring," IEEE Transaction on Energy Conversion, vol. 20, no. 4, pp. 753-760, 2005. 

    상세보기 crossref

  17. T. Chan and K. Shi, "Applied intelligent control of induction motor drives," Published by Wiley, 2011. 

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