تشخیص عیوب همزمان بلبرینگ و عدم‌ هم ‌محوری در موتورهای القایی با استفاده از روش ترکیبی پردازش پیشرفته بای ‌اسپکتروم سیگنال ارتعاشی و الگوریتم K-نزدیکترین همسایه

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران

2 دانشیار، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

چکیده

عیوب خرابی بیرینگ و عدم هم‌ محوری دو عیب بسیار متداول در الکتروموتورها محسوب میشود. در این مقاله، هدف تشخیص عیوب هم‌ زمان بلبرینگ موتورالقایی و عدم ‌هم‌ محوری موتور با تجهیز است. برای‌ این‌ منظور سیستمی متشکل از الکتروموتور و شفت کوپل شده به آن طراحی شده و تحت شرایط متفاوت بارگذاری و در سرعت های مختلف مورد آزمایش قرار گرفته است. عیوب مذکور با استفاده از روش های مرسوم آنالیز سیگنال ارتعاشی و روش‌ جدید بای ‌اسپکتروم مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته ‌اند و پارامترهای مناسب جهت تشخیص عیوب از هر یک از روش های آنالیز محاسبه شدند. در ادامه  با استخراج  ویژگی‌ های برتر با الگوریتم آنالیز مولفه‌ های اساسی، برای تشخیص عیوب و تصمیم‌ گیری از الگوریتم‌ کلاس ‌بندی KNN استفاده شده است. نتایج بدست آمده حاکی از آن است که استفاده از روش جدید بای اسپکتروم به همراه روش ‌های مرسوم آنالیز سیگنال قابلیت تشخیص عیوب بلبرینگ و عدم ‌هم ‌محوری موتورهای القایی چه بصورت تکی و چه بصورت هم ‌زمان را تنها با اندازه گیری سیگنال ارتعاشی با دقت قابل قبولی فراهم می آورد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1]        M. Demetgul and M. Ünal, Fault Diagnosis and Detection. InTech, 2017.
 
[2]        K. M. Siddiqui, K. Sahay, and V. K. Giri, “Health Monitoring and Fault Diagnosis in Induction Motor- A Review,” Int. J. Adv. Res. Electr. Electron. Instrum. Eng., Vol. 3, No. 1, pp. 2320–3765, 2014, Retrieved from http://www.ijareeie.com/volume-3-issue-1.
 
[3]        T. Ciszewski, L. Swędrowski, and L. Gelman, “Induction Motor Bearings Diagnostic Using MCSA and Normalized Tripple Covariance,” In Proceedings - SDEMPED 2015: IEEE 10th International Symposium on Diagnostics for Electrical Machines, Power Electronics and Drives, 2015, pp. 333–337, https://doi.org/10.1109/DEMPED.2015.7303711.
[4]        A. K. Verma, S. Sarangi, and M. H. Kolekar, “Misalignment Fault Detection in Induction Motor Using Rotor Shaft Vibration and Stator Current Signature Analysis,” Int. J. Mechatronics Manuf. Syst., Vol. 6, No. 5–6, pp. 422–436, 2013, https://doi.org/10.1504/IJMMS.2013.058519.
 
[5]        R. R. Schoen, T. G. Habetler, F. Kamran and R. G. Bartfield, “Motor Bearing Damage Detection Using Stator Current Monitoring,” In IEEE Transactions on Industry Applications, Vol. 31, No. 6, pp. 1274-1279, Nov.-Dec. 1995, https://doi.org/10.1109/28.475697.
 
[6]        M. Vishwakarma, R. Purohit, V. Harshlata, and P. Rajput, “Vibration Analysis & Condition Monitoring for Rotating Machines: A Review,” In Materials Today: Proceedings, 2017, Vol. 4, No. 2, pp. 2659–2664, https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.02.140.
 
[7]        N. Tandon and A. Choudhury, “A Review of Vibration and Acoustic Measurement Methods for the Detection of Defects in Rolling Element Bearings,” Tribol. Int., Vol. 32, No. 8, pp. 469–480, Aug. 1999, https://doi.org/10.1016/S0301-679X(99)00077-8.
 
[8]        M. Xu and R. D. Marangoni, “Vibration Analysis Of A Motor-flexible Coupling-rotor System Subject to Misalignment and Unbalance, Part II: Experimental Validation,” J. Sound Vib., Vol. 176, No. 5, pp. 681–691, Oct. 1994, https://doi.org/10.1006/jsvi.1994.1406.
 
[9]        D. F. A. Santiago and R. Pederiva, “Application of Wavelet Transform to Detect Faults in Rotating Machinery,” In ABCM Symposium Series in Mechatronics, 2004, Vol. 1, pp. 616–624, https://doi.org/10.7763/IJMLC.2012.V2.93.
 
[10]      J. K. Sinha and K. Elbhbah, “A Future Possibility of Vibration Based Condition Monitoring of Rotating Machines,” Mech. Syst. Signal Process., Vol. 34, No. 1–2, pp. 231–240, Jan. 2013, https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2012.07.001.
 
[11]      K. Elbhbah and J. K. Sinha, “Fault Diagnosis in Rotating Machine Using Composite Bispectrum,” In Rasd International Conference, 2013, No. July, Retrieved from https://www.ocs.soton.ac.uk/index.php/rasdconference/RASD2013/paper/view/1036.
 
[12]      A. L. Gama, W. B. de Lima, and J. P. S. de Veneza, “Detection of Shaft Misalignment Using Piezoelectric Strain Sensors,” Exp. Tech., Vol. 41, No. 1, pp. 87–93, Jan. 2017, https://doi.org/10.1007/s40799-016-0158-x.
 
[13]      F. Dalvand, A. Kalantar, and M. S. Safizadeh, “A Novel Bearing Condition Monitoring Method in Induction Motors Based on Instantaneous Frequency of Motor Voltage,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 63, No. 1, pp. 364–376, Jan. 2016, https://doi.org/10.1109/TIE.2015.2464294.
 
[14]      B. Liang, S. D. Iwnicki, and Y. Zhao, “Application of Power Spectrum, Cepstrum, Higher Order Spectrum and Neural Network Analyses for Induction Motor Fault Diagnosis,” Mech. Syst. Signal Process., Vol. 39, No. 1–2, pp. 342–360, Aug. 2013, https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2013.02.016.
 
[15]      C. S. P.Girdhar, Practical Machinery Vibration Analysis and Predictive Maintenance. 2016.
 
[16]      K. C. Chua, V. Chandran, U. R. Acharya, and C. M. Lim, “Application of Higher Order Statistics/Spectra in Biomedical Signals-A Review,” Medical Engineering and Physics, Vol. 32, No. 7. Elsevier, pp. 679–689, 01-Sep-2010, https://doi.org/10.1016/j.medengphy.2010.04.009.
 
[17]      J. Zarei, J. Pashtan, “A New Bearing Condition Monitoring Method in Induction Motors Using Park Transform,” In the 20th International Electricity Conference, 2005, No. Oct, Retrieved from https://civilica.com/doc/20357.