Fault Quantification of Industrial Electric Motors using Extended Discrete Fourier Transform

Main Article Content

Juggrapong Treetrong

บทคัดย่อ

บทคัดย่อ

บทความนี้นำเสนอวิธีการใหม่ของการตรวจจับและการวัดระดับการเสียของมอเตอร์ไฟฟ้าแบบเหนี่ยวนำชนิดสามเฟส โดยวิธีที่ใช้ในการตรวจจับคือเทคนิคการประมวลสัญญาณของการแปลงฟูเรียร์ภินทนะแบบขยาย กระแสไฟฟ้าของสเตเตอร์ถูกใช้เป็นข้อมูลอินพุตในการประมวลผลของสัญญาณ เพื่อตรวจสอบและการวัดระดับการเสียของมอเตอร์ วิธีนี้ได้ถูกทดลองกับมอเตอร์ 3 ชนิดของการเสียหาย คือ มอเตอร์สภาพดีมอเตอร์ที่สเตเตอร์เสีย (ขดลวดเกิดการช๊อต) และมอเตอร์ที่โรเตอร์เสีย (บาร์ของโรเตอร์แตก) โดยวิธีการแปลงฟูเรียร์ภินทนะแบบขยาย จะใช้ในการแยกความแตกต่างของการเสียหายของมอเตอร์ โดยแสดงความสัมพันธ์ แบ่งออกเป็น 3 รูปแบบคือ สเปคตรัมของกำลัง ความหนาแน่นของสเปคตรัมของกำลัง และความถี่เชิงสัมพันธ์ ซึ่งทั้ง 3 รูปแบบแสดงความสัมพันธ์ของความถี่และแอมปริจูด จากการทดลองพบว่าวิธีใหม่นี้สามารถแยกสภาพของมอเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพแต่อาจได้รับผลกระทบจากสัญญาณรบกวนจากการวัดบ้าง อย่างไรก็ตามจากการสังเกตุการทดลอง วิธีที่นำเสนอใหม่นี้ มีความสามารถสำหรับการตรวจจับและวัดระดับความรุนแรงของการเสียหายของมอเตอร์ด้วยความแม่นยำ

คำสำคัญ: การตรวจสภาพ การตรวจจับความเสียหายมอเตอร์ไฟฟ้าแบบเหนี่ยวนำ การแปลงฟูเรียร์ภินทนะแบบขยาย การประมวณผลของสัญญาณ

 

Abstract

This paper proposes a new method of fault detection and quantification for induction motors. The method is based on Extended Discrete-Fourier Transform (EDFT). Stator phase currents of 3 phase induction motors are used as inputs. The method is verified on experimental test with 3 different motor conditions: healthy, stator fault, and rotor fault motor at full load condition. The method plots the relation between normalized frequency and absolute amplitude (power spectrum). The plots of power spectrum density and relative frequency resolutions of stator currents are also applied to differentiate the faults. The experimental tests show that the proposed method can differentiate each condition clearly by observing the change in specific harmonics. The method can also show the level of fault severities by observing the percent of growth in the harmonics, but the measurement noises may slightly affect the fault differentiation. However, based on observation the proposed method can show ability of fault detection and quantification for this kind of the motor with good accuracy.

Keywords: Condition Monitoring, Fault Detection, Induction Motors, Extended Discrete-Fourier Transform, Extended DFT, Signal Processing

Article Details

บท
Academic Article