СИСТЕМА ВИБРОКОНТРОЛЯ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ С АКТИВНЫМ УЛЬТРАЗВУКОВЫМ ЗОНДИРОВАНИЕМ

DOI: 10.47026/1810-1909-2022-1-34-43

УДК 621.31:658.588.2:53.082.4:004.032.26

ББК 32.873

А.В. БЫЧКОВ

Ключевые слова

электродвигатель, комплексный виброконтроль, ультразвуковые измерения, пусковой и установившийся режим, прецессия вала

Аннотация

В настоящее время значительная часть основных фондов оборудования электросетевого комплекса РФ устаревает. Этот процесс влечет за собой неизбежное снижение надежности работы отдельного электрооборудования и систем электроснабжения в целом. При этом требование по надежности для большинства электротехнических комплексов является основным. В связи с этим диагностика является важнейшей частью в эксплуатации электрооборудования. Диагностика строится на основе измерений, контроля и анализа большого количества характеристик и параметров оборудования. Одной из важных составляющих диагностики является вибрационный контроль, так как он позволяет выявлять большое количество дефектов как механической природы, так и дефектов, связанных с повреждениями в электрической или магнитной частях электрооборудования. Вибрационный контроль, как средство диагностирования неисправностей и обеспечения устойчивой эксплуатации электрооборудования, осуществляется чаще всего контактными датчиками. В работе описана и экспериментально протестирована система вибродиагностики электродвигателя, в которой вместе с контактными измерениями использованы бесконтактные ультразвуковые измерения. Показано, что измерения бесконтактным способом имеют более широкие возможности с точки зрения контроля вибраций непосредственно подвижных элементов. Обнаружено значительное различие вибрационных сигналов, полученных разными способами: традиционными контактными датчиками, установленными на корпусе двигателя, и вибросигналов, полученных при активном ультразвуковом зондировании вращающихся элементов. Для контроля электрооборудования предложен сравнительный анализ информации с контактных и бесконтактных датчиков. Анализ проводился как в пусковых режимах, так и в установившемся режиме работы электродвигателя. Совместное использование контактных и дистанционных измерений значительно повышает информативность и достоверность прогнозов технического состояния.

Литература

1. БалицкийФ.Я., Соколова А.Г. Диагностическая информативность полных спектров и орбит при анализе сигналов относительных вибросмещений вала в опорах скольжения // Вестник научно-технического развития. 2010. № 2 (30). С. 30–39.
2. БычковА.В., Славутский Л.А. Возможности корреляционной обработки импульсных ультразвуковых сигналов при бесконтактном виброконтроле оборудования электроэнергетики // Вестник Чувашского университета. 2018. №  С. 24–32.
3. ГаврилинА.Н., Мойзес Б.Б. Диагностика технологических систем. Томск: Изд-во Томск. политехн. ун-та, 2014. Ч.  128 с.
4. ГордеевБ.А., Новожилов М.В., Образцев Д.И. Применение ультразвукового метода в вибродиагностике легковых автомобилей // Метрология. 2000. №  С. 33–36.
5. Костюков В.Н., НауменкоА.П. Основы виброакустической диагностики и мониторинга машин. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2011. 360 с.
6. Костюков В.Н., Бойченко С.Н., Павленков Д.В. Оценка возможности использования фрактального анализа для целей диагностики машинного оборудования // Эксплуатационная надежность локомотивного парка и повышение эффективности тяги поездов: материалы Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием. Омск: ОмГУПС, 2012. С.153–157.
7. МатюшковаО.Ю., Тэттэр В.Ю. Современные методы виброакустического диагностирования // Омский научный вестник. 2013. № 3 (123). С. 294–299.
8. Николаев А.А., Славутский Л.А. Дистанционный контроль ультразвуковых магнитострикционных преобразователей противонакипных устройств // Вестник Чувашского университета. 2008. № 2. С. 228–232.
9. Пасынкова И.А. Вынужденные колебания неуравновешенного ротора в неизотропных опорах // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. Математика. Механика. Астрономия. 2014. Т.1, № 2. С. 292–302.
10. РусовВ.А. Диагностика дефектов вращающегося оборудования по вибрационным сигналам. Пермь: ДимРус, 2012. 200 с.
11. Славутский Л.А., Костюков А.С. Статистическая погрешность ультразвукового цифрового уровнемера с частотно-фазовой модуляцией сигнала // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2009. № C. 35–37.
12. ФридманА. Что такое «Крест-фактор»? И почему он используется // Вибрационная диагностика. 2005. № 1. С. 30–31.
13. Alikhani A.M., Vahedi A., Khlyupin P.A. Induction Motor Fault Detection in ESP Systems Based on Vibration Measurements. Smart Innovation, Systems and Technologies, vol. 232, pp. 497–505. DOI: 10.1007/978-981-16-2814-6_43.
14. Bentley D.E., Hatch C.T., Grisson B. Fundamentals of rotating machinery diagnostics. Minden, NV, Bentley Pressurized Bearing Press, 2002, 726 p.
15. Borwein P., Ferguson R. Polyphase sequences with low autocorrelation. IEEE Transactions on information theory, 2005, vol. 51, iss. 4, pp. 1564–1567. DOI: 10.1109/TIT.2004.842778.
16. Bychkov A., Slavutskii L., Slavutskaya E. Neural network for pulsed ultrasonic vibration control of electrical equipment. In: Proceedings 2020 Int. Ural Conf. on Electrical Power Engineering (UralCon), 2020, pp. 24–28. DOI: 10.1109/UralCon49858.2020.9216248.
17. Bychkov A., Bychkova I., Slavutskii L. Active Ultrasonic Vibration Control of Electrical Equipment: Correlation Signal Processing. In: Proceedings 2019 Int. Ural Conference on Electrical Power Engineering (UralCon). 2019. pp. 244–248. DOI: 10.1109/URALCON.2019.8877666.
18. Gaud D.K., Agrawal P., Jayaswal P. Fault diagnosis of rolling element bearing based on vibration and current signatures: An optimal network parameter. In: Proceedings 2016 International Conference on Electrical, Electronics, and Optimization Techniques (ICEEOT), 2016, pp. 4065–4069. DOI: 10.1109/ICEEOT.2016.7755478.
19. Kazutaka A., Kenju O., Jing-Yang Ko. Self-mixing laser Doppler vibrometry with high optical sensitivity: Application to real-time sound reproduction. New Journal of Physics, 2003, no. 5(1), pp. 8.1–8.9. DOI: 10.1088/1367-2630/5/1/308.
20. Krishnareddy G., Venkatesham B., Ramireddy G. Vibration diagnosis of turbomachinery coupled with induction motor. Vibroengineering PROCEDIA, 2020, no. 35(3), pp. 1–6. DOI: 10.21595/vp.2020.21768.
21. Ribeiro R.F., Alves de Almeida F., Gomes G.F. Fault classification in three-phase motors based on vibration signal analysis and artificial neural networks. Neural Computing and Applications, 2020, no. 32, pp. 15171–15189. DOI: 10.1007/s00521-020-04868-w.
22. Yadarova O.N., Okhotkin G.P., Slavutskii L.A. A Control System of a Fan Drive Based on Airflow Doppler Ultrasonic Control. Russian Electrical Engineering, 2017, vol. 88, no. 7, pp. 420–422.
23. Zarei J., Tajeddini M.A., Karimi H.R. Vibration analysis forbearing fault detection and classification using an intelligent filter. Mechatronics, 2014. vol. 24, no. 2, pp. 151–157. DOI: 10.1016/j.mechatronics.2014.01.003.

Сведения об авторе

Бычков Анатолий Владимирович – аспирант кафедры автоматики и управления в технических системах, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (bav.xlab@gmail.com; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2674-8626).

Формат цитирования

Бычков А.В. Система виброконтроля электродвигателя с активным ультразвуковым зондированием // Вестник Чувашского университета. – 2022. – № 1. – С. 34–43. DOI: 10.47026/1810-1909-2022-1-34-43.

Загрузить полный текст статьи