Recently many research activities on the diagnosis of stator winding insulation of large rotating machines have been reported. Capacitive couplers are widely used as sensors for on-line partial discharge (PD) measurement of high voltage rotating machines. This paper presents laboratory test to compare Stator Slot Coupler (SSC), Resistance Temperature Detector (RTD), 80 [pF] coupler and 500 [pF] coupler for on-line PD measurement of rotating machines. And a novel on-line monitoring system for an insulation diagnosis is proposed.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제3권4호
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pp.428-432
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2014
Rotating machines are an integral part of large electrical power machinery in most of the industries. Any degradation or outages in the rotating electric machinery can result in significant losses in productivity. It is critical to monitor the equipment for any degradation's so that it can serve as an early warning for adequate maintenance activities and repair. Prior research and field studies have indicated that the rotating machines have a particular type of signal structure during the initial start-up transient. A machine performance can be studied based on the effect of degradation in signal parameters. In this paper a data-acquisition system and the FFT algorithm has been design and model using the MATLAB and Simulink. The implementation had been carried out on the TMS320 DSP Processor and various testing and verification of the machine performance had been carried out. The results show good agreement with expected results for both simulated and real-time data. The real-time data from AC water pumps which have rotating motors built-in were collected and analysed. The FFT algorithm provides frequency response and based on this frequency response performance of the machine had been measured.The FFT algorithm provides only approximation about the machine performances.
In this article, 1 would like to explore the estimation method of time-varying voltage sags in large industrial systems considering the short circuit contributions of rotating machines. For the power distribution system of KEPCO(Korea Electric Power Corporation), the magnitude of initial symmetrical short circuit current is generally not changed. However, in industrial systems which contain a number of rotating machines, the magnitude of voltage sag is generally changed from the initial to the clearing time of a fault due to the decreasing contribution of rotating machines for a fault current. The time-varying characteristics of voltage sags can be calculated using a short circuit analysis that is considered the time-varying fault currents. For this, the prediction formulations of time-varying voltage sags are proposed using a foreign standard. The proposed method contains the consideration of generator and motor effects. For the test of proposed formulations, a simple system of industrial consumer is used for the comparison conventional and proposed estimation method of voltage sag characteristics.
Recently many research activities on the diagnosis of stator winding insulation of large rotating machines have been reported. Capacitive couplers are widely used as sensors for on-line partial discharge (PD) measurement of high voltage rotating machines. This paper presents laboratory test to compare Stator Slot Coupler (SSC), Resistance Temperature Detector (RTD), 80 [pF] coupler and 500 [pF] coupler for on-line PD measurement of rotating machines.
운전 중인 기계들의 안전 운전과 예지 보전을 위한 설비의 고장 감지 및 진단과 상태감시는 산업 현장에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 이러한 설비의 많은 기기들은 회전기기로 이루어져 있으며 회전기기의 고장진단은 오랜 기간 많은 분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 회전기기의 고장신호는 주파수 영역의 신호의 변화로 나타난다는 특징을 이용하여 보다 효율적인 주파수 영역에서의 신호 해석을 위하여 Linear Predictive Coding(LPC) 계수를 이용하였다. 사용된 데이터는 회전기기의 고장 신호의 습득을 용이하게 하기 위하여 유도전동기에 인위적인 고장재현을 통하여 습득된 진동 신호를 사용하였다. 제안된 시스템은 LPC 분석을 사용하여 일반적으로 사용되는 주파수 영역 상에서의 다른 해석 방법들보다 빠른 시간에 연산 결과를 도출할 수 있는 장점을 가질 수 있었으며, 성공적인 실험 결과를 얻을 수 있었다.
With the rising utilisation of electrical machines to increase the output-Power of the device several problems occur. Next to probable additional losses and other parasitic effects, aspects concerning the audible noise radiated by the device are of particular interest. This contribution is intended to give an overview to the problematic of the analysis of vibrations and audible noise radiated by electrical machines. It is not the intention of the authors to set off a scientific firework with various complicated equations in this contribution. The paper should rather give an insight in a complicated technical matter and should help to understand the mechanism of vibration and parasitic noise generation in electrical machines. Rotating machines, such as the induction motor as well as non-rotating electrical machines, such as inductors or transformers are studied. The origin of vibrations leading to noise radiations is studied and discussed to illustrate the way in which the analysis of the governing effects can be performed. Magnetically generated radial pullout force waves in rotating electrical machines are the main cause of the excited audible noise, whereas magnetostriction plays an important role in transformers.
Rotating disks are used in various machines such as floppy disks, hard disk, turbines and circular sawblades. The problems of vibrations of rotating disks are important in improving these machines. Many investigators have dealt with these problem. Specially, vibrations of a rotating flexible disk taking into account the effect of air is difficult problem in simulation. The governing equation of a rotating flexible disk coupled to the surrounding fluid is investigated by a simple mathematical model. And several important parameters concerned with the stability of a rotating flexible disk are defined. Coupling strength between air and rotating flexible disk is proportional to square of disk radius directly and square root of the all of bending rigidity, disk density and thickness inversely. Lift-to-damping coefficient has relation to the onset of disk flutter.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권4호
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pp.301-308
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2009
In the modern life, machines are used for various areas in industries as the advance of science and industrial development has proceeded. In many machines, the rotating machines play an important role in many processes. Therefore, the development of fault diagnosis and monitoring system for rotating machines is required. An ubiquitous sensor network (USN) is a combination of the key computer science and engineering area technology including the wireless network, embedded system hardware and software, communication, real-time system, etc. It collects environmental information to realize a variety of functions. In this work, a data reduction algorithm for USN based remote fault diagnostic system which can be easily applied to previously built factories is proposed. To verify the feasibility of the proposed scheme, some simulations and experiments are executed.
As the increasing of capacity and technology of power facilities, rotating machines such as turbine generators and water turbines are getting higher at capacity but smaller in size. Thus the monitoring and diagnosis of generators for fault detection and protection has attracted intensive interest. Most of electrical faults of rotating machines appear in their windings. In case of an after-fault in high capacity rotating machines, the recovering cost is usually very expensive and additional time is necessary for returning in a normal situation. In this paper, the magnetic flux patterns in air-gap of a generator under various fault states as well as a normal state are simulated by a conventional FEM tool. These results are successfully applied to detection and diagnosis of the short-circuit condition in rotor windings of a high capacity generator.
Condition monitoring and fault diagnosis of machines are gaining importance in the industry because of the need to increase reliability and to decrease possible loss of production due to machine breakdown. By comparing the vibration signals of a machine running in normal and faulty conditions, detection of faults like mass unbalance, shaft misalignment and bearing defects is possible. This paper presents a novel approach for applying the fault diagnosis of rotating machinery. To detect multiple faults in rotating machinery, a feature selection method and support vector machine (SVM) based multi-class classifier are constructed and used in the faults diagnosis. The results in experiments prove that fault types can be diagnosed by the above method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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