Диагностика состояния электродвигателей
Метод спектрального анализа потребляемого тока

Многочисленные исследования характера повреждений двигателей переменного тока позволили получить следующие статистические данные [1, 2]:

• повреждения элементов статора – 38%;
• повреждения элементов ротора – 10%;
• повреждения элементов подшипников – 40%;
• другие повреждения – 12%.

Во многих производствах внезапный выход из строя двигателя может привести к непоправимым последствиям.
Кроме того, эксплуатация находящихся в неудовлетворительном техническом состоянии электродвигателей приводит как к прямым финансовым потерям, связанным с непрогнозируемым выходом из строя оборудования и вы-
званным этим нарушением технологического процесса, так и к значительным (до 5–7%) косвенным непродуктивным затратам электроэнергии, обусловленным повышенным электропотреблением (при той же полезной мощности). Поэтому возникает необходимость диагностики состояния двигателя в процессе его работы.
Сегодня в России широко используется метод вибродиагностики состояния элементов электродвигателей. Данный метод является достаточно дорогим и трудоемким, требующим применения специальной измерительной техники и программного обеспечения. При применении вибродиагностики необходим доступ к элементам двигателя и механического устройства (что не всегда возможно, например, на АЭС). Кроме того, необходимо «прикладывать» вибродатчики в трех проекциях. И, наконец, не всегда бывает возможно отстроиться от вибраций, вызванных «соседним» оборудованием.

О «токовом» методе
В последнее время в мире получили широкое развитие методы диагностики состояния электрических машин, основанные на выполнении мониторинга потребляемого тока с последующим выполнением специального спектрального анализа полученного сигнала 3, что позволяет с высокой степенью достоверности определять состояние различных элементов двигателя.
Физический принцип, положенный в основу этого метода, заключается в том, что любые возмущения в работе электрической и/или механической части электродвигателя и связанного с ним устройства приводят к изменениям магнитного потока в зазоре электрической машины и, следовательно, к слабой модуляции потребляемого электродвигателем тока. Соответственно наличие в спектре тока двигателя характерных (и несовпадающих) частот определенной величины свидетельствует о наличии повреждений электрической и/или механической части электродвигателя и связанного с ним механического устройства [1].
Следует отметить, что проведение мониторинга тока электродвигателя, в отличие от вибродиагностики, может быть выполнено как непосредственно на клеммной коробке электродвигателя (без какого-либо нарушения режима его работы), так и в электрощите питания (управления).
Блок-схема аппаратно-программного комплекса для выполнения работ по аудиту состояния и условий работы электрической и механической части электродвигателей и связанных с ними механических устройств на основе спектрального анализа сигналов потребляемого электродвигателем тока представлена на рис. 1.

Рис. 1. Блок-схема диагностического комплекса

В состав комплекса входят: разъемный токовый датчик с линейной частотной характеристикой, кондиционер сигнала (фильтр низких частот, препятствующий появлению ложных частот сигналов) при их дискретизации [9], аналого-цифровой преобразователь (АЦП), персональный компьютер (ПК) с необходимым программным обеспечением для сбора и обработки информации.
Запись сигналов тока осуществляется в течение времени, необходимого для выполнения спектрального анализа с разрешением по частоте не менее 0,01–0,02 Гц.
Оцифрованные АЦП данные передаются в ПК, где выполняется обработка полученных данных: определяется частота вращения двигателя и число стержней его ротора, затем осуществляется специальный спектральный анализ сигнала тока.

Примеры общие.
В качестве примера приведены результаты спектрального анализа токов двух однотипных вентиляторных установок: находящейся в эксплуатации одну неделю (рис. 2) и проработавшей 5 лет (рис. 3).

Рис. 2. Спектральный состав тока нового электродвигателя

Рис. 3. Спектральный состав тока электродвигателя, находящегося в эксплуатации в течение 5 лет

На вышеприведенных рисунках ясно видно как увеличение количества частотных полос, соответствующих различным видам повреждений, так и рост их величины (при значимом уровне сигналов в частотной области от –80 дБ) для электродвигателя, длительно находящегося в работе.

. И подробные
Остановимся более подробно на возможностях рассматриваемого метода диагностики с точки зрения обнаружения различных видов повреждений и характерных для них частот.
Повреждения ротора двигателя (обрыв стержней, ослабление крепления стержней к контактным кольцам, скрытые дефекты литья).
Этот вид неисправности обнаруживается по наличию двух симметричных относительно частоты питающей сети пиков в спектре тока (рис. 4).

Рис. 4. Частоты, характерные для повреждений ротора

Несоосность валов двигателя и механической нагрузки.
Этот вид неисправности определяется по частотам, кратным частоте вращения ротора (рис. 5).

Рис. 5. Характерные частоты при наличии несоосности валов двигателя и механической нагрузки

Дефекты ременной передачи вентилятора. Этот вид неисправности определяется по частотам, кратным частоте биений ремня, определяемой длиной последнего и диаметрами шкивов (рис. 6).

Рис. 6. Характерные частоты при наличии дефектов ременной передачи

Аналогичным образом определяется и наличие таких дефектов, как:

• межвитковые замыкания обмоток статора;
• повреждения подшипников (необходимы данные о подшипниках электродвигателя и механического устройства);
• повышенный эксцентриситет ротора (статический и/или динамический);
• ослабление элементов крепления электродвигателя;
• дефекты механических частей связанных с электродвигателем устройств.

Серьезность повреждений определяется по градации «повреждения отсутствуют» – «повреждения обнаружены» – «обнаружены критичные повреждения» сравнением величины сигнала на характерной частоте повреждения с величиной сигнала на частоте питающей сети.
Частоты, характерные для отдельных видов повреждений, совпадают (или весьма близки) очень редко. Кроме того, организация мониторинга тока и последующий спектральный анализ позволяют обеспечить разрешение по частоте до 0,01 Гц.
В том редком случае, когда частоты от различных повреждений совпадают (теоретически это возможно), необходимо дальнейшее уточнение характера дефекта (с использованием традиционно применяемых методов диагностики). Естественно, в ситуации, когда на двигателе установлены 2 одинаковых подшипника и токовая диагностика показала повреждения на «подшипниковых» частотах, дальнейшее определение дефектов подшипников (передний, задний или оба) надо выполнять с помощью вибродиагностики или тепловизора (пирометра).
При проведении повторных измерений на данном оборудовании формируется база данных, позволяющая отслеживать динамику развития повреждений во времени, что дает возможность заблаговременно планировать выведение оборудования в ремонт.
В настоящее время методика опробована на асинхронных электродвигателях мощностью от 5 до 250 кВт напряжением 0,4 кВ на объектах ОАО «Газпром», Unilever, Вим-Биль-Дан. Согласно зарубежным источникам, без каких-либо изменений она может быть применена и для асинхронных двигателей напряжением питания 6 и 10 кВ.

Не током единым
Помимо вышеописанных измерений, настоятельно рекомендуется проведение мониторинга приложенного к электродвигателю напряжения, что позволяет определить его несимметрию, наличие высших гармонических составляющих и импульсов перенапряжений (что возможно при работе с частотными регуляторами скорости вращения), т.е. тех факторов, которые напрямую влияют на срок службы и экономичность работы двигателя. Хорошо известно, что первые два из вышеупомянутых факторов приводят как к перегреву обмоток статора, так и к повреждению подшипников из-за возникновения высокочастотных вращающих моментов обратной последовательности.
Выполнение такой работы позволит провести полномасштабную натурную диагностику и анализ условий работы парка электродвигателей и связанных с ними механических устройств, существенно сократить как затраты, связанные с отказами оборудования, так и непродуктивные затраты электроэнергии.

Литература

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. W. T. Thomson and D. Rankin: «Case Histories of Rotor Winding Fault Diagnosis in Induction Motors», 21″1 Int Conf Proc on Condition Monitoring, University College Swansea, March 1987.
5. G. B. Kliman and J. Stein: «Induction Motor Fault Detection Via Passive Current Monitoring», Proc Int Conf (ICEM’90), MIT, Boston, USA, 1990, pp 13-17.
6. W. T. Thomson, S. J. Chalmers and D. Rankin: «On-line Current Monitoring and Fault Diagnosis in High Voltage Induction Motors — Case Histories and Cost Savings in Offshore Installations», Offshore Europe ’87, Conf Proc SPE September 1987, Aberdeen, SPE 16577/1 — SPE 16577/10.
7. Randy R. Schoen, Thomas G. Habetler, Farrukh Kamran, Robert G. Barthel «Motor Bearing Damage Detection Using Stator Current Monitoring» IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICATIONS, VOL.31, NO. 6, November/December 1995.
8. William T.Thomson, Mark Fenger «Current Signature Analysis to Detect Induction Motor Faults»IEEE Industry Application Magazine July/August 2001.
9. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. – СПб.: Питер, 2002.