The faults of the squirrel cage induction motor is grew increasingly complex as the faults resulting in the shorting of a stator winding and the broken rotor bar or cracked rotor end ring, bearing faults, and so on. The users of electrical machines initially relied on simple protections such as over-current, over-voltage, earth-fault, etc. to ensure safe and reliable operation. but this method cause heavy financial losses and the threat of safety therefore it has now become very important to diagnose faults at there very inception. in this paper, we are going to discuss the detection method of broken rotor bar of squirrel cage induction motor by the motor current signal analysis(MCSA) and the opening terminal voltage signal analysis.
This paper deals with the performance analysis of three phase induction motor considering its stator side faults and operating thermal limits. The speed control of induction motor using three phase boost converter operated by a MOSFET switch and a PI controller is demonstrated and presented in this article. IGBTs switches are used for inverter drive mechanism. The experimental result of speed control of induction motor using voltage control technique clearly shows better accuracy than conventional methods of speed control. A three phase 1HP 415V 0.78 kW 4 Pole induction motor is designed using motor solver software. Based on the parameters used in the software thermal analysis of induction motor is done and torque variation with conductor area, efficiency, output curve, losses in different parts of motor has been obtained. Also different types of faults namely under voltage, over voltage, stator imbalanced voltage, turn to turn, locked rotor bar, wrong alignment of rotor bar with respect to stator are studied and fault analysis is performed. Hence comparison is made based upon the results obtained before and after faults.
A motor is the workhorse of our industry. The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. Different internal motor faults (e.g., inter-turn short circuits, broken bearings, broken rotor bars) along with external motor faults (e.g., phase failure, mechanical overload, blocked rotor) are expected to happen sooner or later. This paper introduces the fault detection technique of induction motors based upon the stator current. The fault motors have rotor bar broken or rotor unbalance defect, respectively. The stator currents are measured by the current meters and stored by the time domain. The time domain is not suitable to represent the current signals, so the frequency domain is applied to display the signals. The Fourier Transformer is used for the conversion of the signal. After the conversion of the signals, the features of the signals have to be extracted by the signal processing methods like a wavelet analysis, a spectrum analysis, etc. The discovered features are entered to the pattern classification model such as a neural network model, a polynomial neural network, a fuzzy inference model, etc. This paper describes the fault detection results that use wavelet decomposition. The wavelet analysis is very useful method for the time and frequency domain each. Also it is powerful method to detect the features in the signals.
Now a days, the induction motor is widely used in industry automation. Without monitoring the motor fault, maintenance cost is increased undesirably high. The slip frequency is included in the feature frequency, so rotating rotor speed is needed. In this paper, a sensorless motor speed estimation method, rotor slot harmonic(RSH) method is suggested and a solution of rotor bar diagnosis is proposed for motor running with light-load. When the rotor is rotating, it shows the harmonic signal of back-emf voltage related with number of rotor slot. So from the power spectrum of current signal, we can find the rotor speed.
The predictive maintenance can help to avoid the serious plant breakdowns and catastrophies. This paper deals with the fault diagnosis of the rotor of the induction motor which is widely used in the plants. In order to detect the broken bar, the Extended Kalman Filter is adopted to estimate the rotor resistance on the base of model-based method. The proposed estimation method is simulated with the aid of Matlab.
The diagnosis of motor failures using an on-line method has been the aim of many researchers and studies. Several spectral analysis techniques have been developed and are used to facilitate on-line diagnosis methods in industry. This paper discusses the first application of a motor flux spectral analysis to the identification of broken rotor bar (BRB) faults in induction motors using a multiple signal classification (MUSIC) technique as an on-line diagnosis method. The proposed method measures the leakage flux in the radial direction using a radial flux sensor which is designed as a search coil and is installed between stator slots. The MUSIC technique, which requires fewer number of data samples and has a higher detection accuracy than the traditional fast Fourier transform (FFT) method, then calculates the motor load condition and extracts any abnormal signals related to motor failures in order to identify BRB faults. Experimental results clearly demonstrate that the proposed method is a promising candidate for an on-line diagnosis method to detect motor failures.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제31권1호
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pp.95-102
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2007
The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis and prognosis are of increasing importance. This study introduces a technique to detect and identify faults in induction motors. Stator currents were measured and stored by time domain. The time domain is not suitable for representing current signals, so wavelet transform is used to convert the signals onto frequency domain. The raw signals can not show the significant feature, therefore difference values between the signal of the health conditions and that of the fault conditions are applied. The difference values were transformed by wavelet transform and the features are extracted from the transformed signals. The dynamic time warping method was used to identify the fault type. This study describes the results of detecting fault using wavelet analysis.
전력계통에서의 풍력 발전의 설치가 증가하면서 사고 발생시 전체 계통에 대한 신뢰도 및 안정도에 영향을 미친다. 이를 고려한 Fault Ride Through 제어 기법은 보다 안정적인 계통운영을 위한 방안이다. 최근 대부분의 풍력발전시스템은 이중여자 유도형 발전시스템(DFIG)이 설치되는데, 이는 전력변환장치를 이용한 유효 및 무효 전력 제어가 가능한 가변속 풍력발전시스템이다. 본 논문은 PSCAD/EMTDC를 통해 DFIG를 모델링하고 Crow Bar와 Rotor Side Converter의 연계 제어를 이용한 Fault Ride Through 제어 기법을 시뮬레이션 결과를 통해 확인 하였다.
Induction motors are the workhorse of our industry because of their versatility and robustness. The diagnosis of mechanical load and power transmission system failures is usually carried out through mechanical signals such as vibration signatures, acoustic emissions, motor speed envelope. The motor faults including mechanical rotor imbalances, broken rotor bar, bearing failure and eccentricities problems are reflected in electric, electromagnetic and mechanical quantities. The recent research has been directed toward electrical monitoring of the motor with emphasis on inspecting the stator current of the motor, The stator current spectrum has been widely used for fault detection in induction motor systems. The motor current signature analysis is the useful technique to assess machine electrical condition. This paper describes the motor condition detected by the current signatures Paralleled with vibration signatures analysis of induction motors with the roller bearing and the journal bearing type for large vertical pumps in power plant as examples to discuss for motor fault detection and diagnosis.
A down-scaled simulator is developed to simulate typical faults in induction motor such as short-turn stator winding, broken rotor bar, dynamic and static air-gap eccentricity, bearing trouble, and mechanical unbalance. The simulator is used as an initial builder to develop design algorithm for real-time faults detecting system by processing an abnormal signal and characteristics in each fault.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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