MAD 알고리즘을 이용한 효과적인 유도전동기의 회전자 고장 검출 = An Efficient Rotor Fault Detection of Induction Motors Using Mean Absolute Difference Algorithm
저자
발행사항
순천 : 순천대학교, 2002
학위논문사항
학위논문(석사)-- 順天大學校 大學院 : 電氣工學 2002
발행연도
2002
작성언어
한국어
주제어
KDC
562
발행국(도시)
전라남도
형태사항
iv, 52 p.
소장기관
본 논문에서는 전류 감시를 통한 효과적인 FFT (fast Fourier transform) 기반 유도전동기의 회전자 고장 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 고장 검출 방법은 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 큰 영향을 받는 주파수 성분에서 미리 결정한 기준벡터 (reference vector)와 특징벡터 (feature vector) 사이의 평균 절대치 차이 (mean absolute difference)를 이용하여 회전자 고장을 검출하였다. 기준벡터는 정상상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 기본 주파수 주변의 LSB1 (the 1st lower sideband) 와 USB1 (the 1st upper sideband)에서 추출하였고 특징벡터는 고장 상태의 고정자 전류 스펙트럼 중에서 또한 LSB1과 USB1에서 추출하였다. 기준벡터와 특징벡터는 LSB1과 USB1 주변의 작은 크기로서 정의된다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 정상 상태와 하나의 회전자 바 고장을 갖는 전동기의 선전류를 무부하, 25%, 50%, 75% 그리고 100% 정격 부하에 대하여 표본 추출하였다. 무부하의 경우에는 제안한 방법으로 고장 검출이 어렵지만, 부하가 있을 경우에는 제안한 방법을 적용하여 효과적으로 고장 검출 성능을 보여주었다. 정상 상태의 측파대 성분의 크기곡선에 비하여 하나의 회전자 바 고장상태의 측파대 성분의 크기곡선은 LSB1의 진폭은 1.2배 ~ 1.4배 가까이 상승하고 USB1의 진폭은 5배 ~ 10배 가까이 상승하여 확연히 기준벡터와의 구분이 가능하여 제안한 특징벡터의 유용성을 입증하였다. 실험 결과는 제안한 방법을 사용하여 부하가 변동하더라도 유도전동기의 회전자 바 고장을 효과적으로 검출할 수 있음을 보였다.
더보기Stator current spectrum by the fast Fourier transform (FFT) of current signals has been widely used for fault detection in induction motors. In this paper, the efficient rotor fault detection method of induction motors using stator current spectrum monitoring is proposed. This proposed method utilizes the mean absolute difference (MAD) between a predetermined reference vector and a feature vector extracted from the stator current spectrum. A reference vector is extracted from healthy motor spectrum of LSB1 (the 1st lower sideband) and USB1 (the 1st upper sideband)of the fundamental frequency, and feature vector is also extracted from faulty motor spectrum of LSB1 and USB1 of the fundamental frequency. The reference vector and the feature vector are defined by the small dimension around LSB1 and USB1. Our proposed approach requires a smaller amount of computations when compared to fault detection algorithms based on neural networks, since it uses simple MAD criterion to detect rotor faults related broken rotor bar. In order to cover many different motor load conditions, data are obtained from no load, 25% load, 50% load, 75% load, and 100% load of the rated load for both a healthy induction motor and an induction motor with a rotor having one broken bar. At no load, a rotor fault detection is very difficult because the sideband components are located very near to the electrical supply current frequency and MAD results are very similiar. In the case of 25% load, 50% load, 75% load, and 100% load of rated load the proposed algorithm shows good performance in fault detection when appropriate threshold is applied. In these case, the MAD results between the reference vector and feature vector are distinctively different when the load is increased. Even though load is changed, the envelope of the feature vector is very same, but the sidebands of LSB1 and USB1 are shifted on the left and the right. Experimental results show that our proposed method can successively detect the rotor fault of the induction motor even when load is changed.
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