Sincap Kafesli Asenkron Motorların Rotor Çubuk Kırıklarının Akustik Ölçümlerle Tespiti

Üretim hatlarında çok kullanılan asenkron motorların arızaları, üretim hedeflerine ulaşılmasını önlemektedir. Bu,şirketin hem karlılığını hem de sanayideki güvenirliliğini negatif etkilemektedir. Arızaların planlanması bakımçalışmalarının proaktif olması zorunludur. Proaktif bakım çalışmasında elektrik ekipman arızalarının oluşmasınameydan vermeden, tespitini, planlı bakım ve değişimini gerekli kılar. Alternatif Akım (AA) motor arızalarınıntitreşim, elektriksel değerler veya ses ölçümü ile tespiti çalışmaları yapılmakta ve birçok uygulamaları sanayidekullanılmaktadır. Bu çalışmada asenkron motor rotor arızasının akustik ölçümlerle tespit edilebilirliğiincelenmiştir. Akustik ölçümler ile sağlam ve arıza oluşturulan motorun ses dosyaları elde edilmiştir. Bu ölçümleriçin hazırlanan test devresinde AA sürücü, motor frenleme devresi ve kondenser mikrofon kullanılmıştır. Sesdosyalarının MATLAB yazılımı ile zaman domenindeki değişimi, Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) yapılarakfrekans domenindeki değişimleri elde edilmiştir. Sağlam ve rotor çubuğu kırık olan motora ait farklı hız ve torkdeğerlerinde çalışması sırasında ölçülen ses dosyalarındaki FFT farkları tespit edilmiş, en yakın komşu algoritması(KNN) kullanılarak yorumlanmıştır.

Diagnostics of a Broken Rotor Bar Faults of Three-phase Squirrel Cage Induction Motor Using Acoustic Signals

Failures of asynchronous motors used in production lines prevent the production targets. This has a negative impact on both the profitability of the company and its reliability in the industry. Planning of faults requires maintanence work to be proactive. Proactive maintanence ensures failure detection, planing and excanhange without failure. The determination of ac motor malfunctions by vibration, electrical values or sound measurement is carried out and many applications are used in the industry. In this study, acouistic measurement of asynchronous motor failures were investigated. Robust and malfunctioning motor sound files were obtained by acoustic measurements. The changes in the time domain of the sound files and the changes in the frequency domain were obtained by Fast Fourier Transform (FFT) with the Matlab software. FFT differences in sound files measured during operation of different speed and torque values of the robust motor and motor with broken rotor bar were determined and interpreted by K-Nearest Neighbor (KNN).

PDF

___

[1] G.K. Esen, “Türkiye ve Dünyada Elektrik motorları Enerji Tüketimi ve İlgili Teknik Mevzuat”, EMO 6. Enerji Verimliliği Sempozyumu, Sakarya, Türkiye, 2015, ss. 1-6.
[2]. R. G. Smiley, “Using line current to diagnose faults in induction motors”, Iron and Steel Engineer, pp. 23-25, 1992
[3] P.C.M. Lamim Filho, R. Pederiva ve J.N. Brto, “Detection of stator windig faults ın ınduction machines using flux and vibration anallysis”, Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 42, no. 1- 2, pp. 377-387, 2014
[4] A. Bellini, F. Filipetti and C. Tassoni, “Advances in diagnostic tecniques for induction machines”, IEEE Trans. Ind. Electron. vol. 5, no. 12, pp. 4109-4126, 2008
[5] S. Nandi, H. Tolyat and X. Li, ’’Condation monitoring and fault diagnosis of electrical motors a rewiev,” IEEE Trans. Energy Convers., vol. 20, no. 4, pp. 719-729, 2005
[6] A. Glowacz and Z. Glowacz, “Diagnosis of stator faults of the single-phase induction motor using acoustic signal,” Applied Acoustic, no. 17, pp. 20-27, 2017.
[7] Glowacz A. Recognition of acoustic signals of synchronous motors with the use of MoFS and selected classifiers. Measure Sci. Rev, vol.15, no. 4, pp.167-175, 2015
[8] Glowacz A. Fault diagnostics of acoustic signals of loaded synchronous motor using smofs-25- expanded and selected classifiers. Tehnicki Vjesnik- Technical Gazette, vol. 23, no. 5, pp. 1365–1372, 2016
[9] E. Germen, M. Başaran ve M. Fidan, “Sound based induction motor fault diagnosis using Kohonen self-organizing map” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 46, no. 1, pp. 45-58, 2014
[10] A. Alwodai, F. Gu and A. D. Ball, “A Comparison of Different Techniques for Induction Motor Rotor Fault Diagnosis” J. Phys, Conf. Ser., 2012
[11] D. Stankovic , Z. Zhang , I. Voloh and J. Vico , “Enhanced algorithm for motor rotor broken bar detection”, 63rd Annual Conference for Protective Relay Engineers, 2010
[12] V. Sarkimaki , P. Rodriguez, “ Detection of broken rotor rod malfunction in induction machine fed by frequency converter”, IET Electric Power Applications, vol. 11, no. 7, 8, pp. 1214 – 1223, 2017.
[13] İ. Aydın, M. Karaköse ve E. Akın, “Kırık rotor çubuğu ve stator arızalarının teşhisinde yapay sinir ağı yaklaşımı”, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 25, s. 1-2, ss. 134 - 149, 2009
[14] A. Ünsal ve A. Kabul, “Asenkron motor rotor arızalarının istatiksel analiz yöntemi ile değerlendirilmesi”, Politeknik Dergisi, c. 20, s. 2, ss. 283-289, 2017
[15] M. Bayrak ve A. Küçüker, “Üç fazlı asenkron motorlardaki kırık rotor çubuğu arızalarının tespiti için güç tabanlı bir algoritmanın geliştirilmesi”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 31, s. 2, ss. 303-311, 2016
[16] A. Unsal ve O. Karakaya, “Asenkron motor rotor arızalarının analizi”, Dumlupmar Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu Dergisi, s. 34, Haziran 2015
[17] M. M. Tezcan ve A. İ. Çanakoğlu, “Asenkron motorlarda kırık rotor çubuğu arızası analizi için bir deney seti geliştirilmesi”, Dumlupınar Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
[18] E. Ayaz, S. Şeker, E. Türkcan ve B. Barutçu,. “ Elektrik motorlarında akım işaretlerini kullanarak dalgacık ve spektral analiz yöntemlerinin birleşimi ile arıza tanısı,” Elektrik Elektronik Bilgisayar Mühendisliği 10. Ulusal Kongresi, İstanbul, Türkiye, 2003
[19] P. A. Delgado-Arredondo, D. Morinigo-Sotelo, R. A. Osornio-Rios and J. G. Avina-Cervantes, “ Methodology for fault detection in induction motors via sound and vibration signals,” Mechanical Systems and Signal Processing, no. 83, pp. 568-589, 2017.
[20] F. M. H. Khater, M.I.A. El-Sebah, M. Osama and K.H. Sakkaoury, “Proposed fault diagnostics of a broken rotor bar induction motor fed from PWM inverter” Journal of Electrical Systems and Information Technology, no. 3, pp. 387-397, 2016.
[21] İ. Çolak, “Asenkron motorların modellenmesi,” Elektrik Makinaları 2 Asenkron MotorlarSenkron Motorlar, İstanbul, Türkiye: Seçkin Yayınları, 4. Baskı, 2017, ss.41.
[22] A.İ., Çanakoğlu, A.G.,Yetkin, H. Temurtaş ve M. Turan, ‘Induction motor parameter estimation using metaheuristic methods’, Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, no. 22, pp.1077-1192, 2014.
[23] D. Lindemeyer, H.W. Dommel, A. Moshref ve P. Kundur, “An Induction Motor Parameter Estimation Method,” Electrical Power and Energy Systems, no. 23, pp. 251-262, 2001.
[24] A. N. Şerifoğlu, “Asenkron motorun elektromanyetik momenti ve çalışma karakteristikleri,” Elektrik Makinaları Cilt1, 1. Baskı, Ankara, Türkiye: Nobel Yayınevi, 2007, bölüm 2, ss.118-124.
[25] Z. B. Durunay ve H. Güldemir,”Bir Fazlı Asenkron Motor V/f Hız Kontrolü”, Fırat Üniversitesi Müh. Bil. Dergisi, vol. 29 no. 2, pp. 163-172, 2017
[26] W. Schuisky ve İ. Çetin, “Kafes sorunları,” Elektrik Motörleri 1. Kısım, İstanbul, Türkiye: Fatih Yayınevi, 1987, ss. 180-189.
[27] N. Bhatia, “Survey of Nearest Neighbor Techniques”, International Journal of Computer Science and Information Security, vol. 8, no. 2, pp. 302-305, 2010
[28] N. Suguna and K. Thanushkodi, “An Improved k-Nearest Neighbor Classification Using Genetic Algorithm”, International Journal of Computer Science, vol. 7, no. 2, pp.18-21, 2010.
[29] W. Kresse and D. M. Danko, “Springer Handbook of Geographic Information”, SpringerVerlag, Berlin, 2012.